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Dans l’article « L’économie des bases de données multicloud », nous avons examiné les arguments financiers en faveur de la répartition des charges de travail des bases de données entre AWS, Azure et Google Cloud Platform (GCP) : d’où proviennent les économies, pourquoi éviter la dépendance vis-à-vis d’un fournisseur revêt une réelle importance économique, et comment les frais de sortie de données et les coûts opérationnels peuvent discrètement annuler ces économies s’ils ne sont pas maîtrisés. Cet article démontrait que le multicloud constitue une véritable option stratégique, et non une bonne pratique universelle, et qu’il n’est réellement rentable que lorsqu'il fait l'objet d'une gestion active plutôt que laissé à lui-même jusqu’à ce qu’il prenne de l’ampleur de façon non planifiée.

Cet article fait suite au précédent. Si les arguments économiques sont convaincants, la question suivante est d’ordre opérationnel : comment gérer au quotidien un parc de bases de données multicloud sans que la complexité ne finisse par absorber les économies réalisées ? De plus en plus d'organisations exploitent désormais des bases de données chez plusieurs fournisseurs cloud, souvent AWS, Azure et Google Cloud Platform (GCP) simultanément. Parfois, ce choix est délibéré et s'inscrit dans une stratégie de résilience. Plus souvent, il résulte d'une accumulation progressive : une équipe standardise ses opérations sur AWS RDS pour un projet, une autre déploie Azure SQL Database pour une nouvelle application, tandis qu'une équipe de data science s'appuie sur BigQuery ou Cloud SQL parce que ces solutions s'intègrent à ses outils. Dans tous les cas, le résultat est le même : un parc de bases de données réparti sur trois consoles différentes, trois modèles de facturation distincts et trois ensembles de particularités opérationnelles différentes.

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Navicat 17 avait placé la barre très haut avec la refonte de son espace de travail de modèles, ainsi que ses outils de profilage et de dictionnaire de données. Quant à Navicat 18, dont la sortie est prévue mi-août, il s'annonce comme une avancée encore plus importante. De l'édition de données assistée par IA à une expérience de modélisation entièrement unifiée, cette version apporte des améliorations à presque tous les aspects de l'application. Il y a bien trop de nouveautés pour tout détailler dans un seul article, mais celui-ci vous donnera un aperçu de ce qui vous attend.

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Le modèle de sécurité « Zero Trust » (confiance zéro) repose sur un principe simple : ne jamais accorder de confiance en fonction de l’emplacement réseau, et vérifier chaque requête comme si elle provenait d’un réseau ouvert. Pendant des décennies, la sécurité des bases de données a largement reposé sur des défenses périmétriques — pare-feu, VPN — et sur l'hypothèse que tout élément situé à l'intérieur du réseau d'entreprise était sûr. Le modèle Zero Trust abandonne complètement cette hypothèse. Chaque connexion, chaque requête et chaque session utilisateur doit faire l'objet d'une authentification, d'une autorisation et d'un chiffrement, que la demande provienne d'un ordinateur portable au bureau ou d'un prestataire travaillant à distance. Cet article explique en détail ce que ce changement implique concrètement pour les administrateurs de bases de données, et comment des outils courants tels que les tunnels SSH, les connexions SSL/TLS et la gestion des accès basée sur les rôles s’intègrent dans une approche « Zero Trust ».

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Toute application doit être testée, et tout test nécessite des données. Pourtant, la génération de données de test pertinentes est une tâche souvent sous-estimée jusqu'à ce qu'elle devienne problématique. Les équipes ont tendance soit à utiliser des données de production — s'exposant ainsi à des problèmes de confidentialité et de conformité —, soit à créer manuellement quelques lignes qui ne reflètent qu'une infime partie des situations réelles que l'application rencontrera une fois déployée. Aucune de ces approches n'est réellement évolutive, et toutes deux laissent des lacunes dans la couverture des tests, qui ont souvent tendance à se révéler au moment le plus critique. Cet article souligne l'intérêt d'investir dans une véritable stratégie de génération de données de test et montre comment les outils intégrés de Navicat permettent de rendre ce processus nettement plus rapide et plus fiable.

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