Estudo de Caso: Utilização do DBClone em Ambientes de BI

O estudo de caso mencionado aborda como o DBClone pode ser uma ferramenta valiosa no
contexto de Consultas e Cargas de BI (Business Intelligence). O DBClone é uma solução que
cria clones de banco de dados, ou seja, réplicas dos dados, que podem ser utilizados para consultas e
análises sem impactar o ambiente de produção. Isso é especialmente útil em ambientes de BI, onde
grandes volumes de dados precisam ser acessados e processados frequentemente. Vamos explorar
os pontos principais do estudo de caso:

1. Criação de Ambientes de Consulta Atualizados

DBClone permite criar ambientes de consulta atualizados a cada 1 ou 2 horas,
consumindo pouco espaço. Isso significa que você pode ter cópias do banco de dados de
produção que são atualizadas com frequência, mas com um consumo de recursos muito mais
eficiente do que manter réplicas completas do banco de dados. Isso é importante em
ambientes de BI, onde é necessário ter dados recentes para análise sem comprometer o
desempenho do banco de dados de produção.

2. Redução da Carga de Consultas Ad-hoc no Ambiente de Produção

• Consultas ad-hoc são aquelas realizadas de forma pontual, normalmente para análise
  específica de dados, e podem sobrecarregar o ambiente de produção quando realizadas em
  grandes volumes. Com o uso do DBClone, essas consultas podem ser direcionadas para o
  clone de leitura em vez de impactar diretamente a base de dados de produção. Isso ajuda a
  reduzir o peso dessas consultas no ambiente de produção, permitindo que ele continue
  funcionando de maneira eficiente e sem lentidão, especialmente em sistemas críticos.

3. Aumento da Longevidade do Banco de Produção

• Ao reduzir a carga no banco de dados de produção, o DBClone contribui para a
  longevidade do sistema de produção. Menos pressão sobre os recursos de produção
  significa menos risco de falhas, sobrecarga e diminuição da performance ao longo do tempo.
  Isso resulta em uma operação mais estável e com maior durabilidade dos recursos do banco
  de dados.

4. Eficiência no Consumo de Recursos

• Um dos maiores benefícios do DBClone é a eficiência no uso de espaço. Um clone de
  leitura pode consumir apenas de 1 a 5% do tamanho do banco de dados de produção. Isso é
  um grande avanço em termos de otimização de recursos, pois não é necessário duplicar
  grandes volumes de dados, economizando tanto espaço quanto custos de infraestrutura, sem
  comprometer a qualidade e a atualidade dos dados.

5. Melhora no ROI dos Ativos de Infraestrutura

• O DBClone ajuda a melhorar o ROI (Return on Investment) sobre os ativos de
  infraestrutura, pois permite o uso mais eficiente dos recursos existentes. Em vez de investir
  em hardware ou armazenamento adicional para suportar cargas de consulta, o clone de
  leitura possibilita que a infraestrutura atual seja aproveitada de forma otimizada, o que
  melhora o retorno sobre o investimento.

6. Redução do Peso nas Rotinas de Carga de Dados ETL

• ETL (Extract, Transform, Load) é o processo de extração, transformação e carregamento
  de dados em sistemas de BI, como Data Lakes, Data Marts e Data Warehouses. Essas
  rotinas podem ser pesadas e impactar o desempenho do banco de dados de produção. Com o
  DBClone, as cargas de dados ETL podem ser realizadas em um clone dedicado, sem afetar o
  banco de dados de produção. Isso resulta em uma redução significativa do impacto sobre a
  produção e melhora a performance geral do sistema.
  

Benefícios Gerais

Em resumo, a utilização do DBClone em ambientes de Business Intelligence oferece os seguintes
benefícios:

• Agilidade e eficiência nas consultas e análises de dados, com ambientes sempre atualizados.
• Menor impacto sobre o banco de dados de produção, garantindo maior estabilidade e
  longevidade para os sistemas críticos.
• Redução de custos com armazenamento e recursos, aproveitando os clones de leitura de
  maneira inteligente.
• Aumento do retorno sobre investimento nos ativos de infraestrutura, otimizando a
  utilização dos recursos existentes.
• Desempenho aprimorado nas rotinas de carga de dados de ETL, mantendo a integridade e
  performance do sistema

Conclusão

A aplicação do DBClone em ambientes de BI oferece uma forma prática e eficaz de separar as
cargas de trabalho pesadas de consulta e ETL do banco de dados de produção, resultando em maior
eficiência e performance. A capacidade de criar clones de leitura com baixo custo de recursos é uma
grande vantagem para empresas que precisam de dados atualizados e precisam executar análises
sem comprometer a operação principal do sistema.