大模型在超大规模数据库运维中的研究与应用.pptx

大模型在超大规模数据库运维中的研究与应用

目录数据库运维智能化数据库运维难题未来展望大模型应用实践

01数据库运维难题

超大规模数据库运维难题一 数据库版本数据库种类实例数量随着企业业务的发展，数据库数量不断增加，给运维工作带来了巨大的压力。关系型数据库、非关系型数据库、分布式数据库等，每种数据库都有其独特的特点和适用场景。每种数据库都有多个版本，每个版本都有不同的功能和性能，需要运维人员根据实际需求进行选择和维护。多200倍10倍5倍GOPS全球运维大会暨研运数智化技术峰会2024·上海站

超大规模数据库运维难题二 快01 数据库申请业务上线周期越来越短，数据库资源供给时效要求越来越高，交付周期从月缩短到周，再缩短到天甚至小时。02 数据库扩缩容各类秒杀、营销活动对支付业务提出更高的要求，数据库扩缩容变的更加频繁。03 数据库日常运维数据库日常运维操作越来越频繁，包括修改参数、备份还原等，并且对操作的效率要求越来越高。30倍20倍10倍GOPS全球运维大会暨研运数智化技术峰会2024·上海站

超大规模数据库运维难题三 架构复杂现在的数据库需要高效地处理大规模并发访问、确保数据一致性与安全性，以及实现故障恢复等方面，架构越来越复杂，概念也越来越多。数据库分散数据库分散数据库分散在不同地区、不同部门，给运维工作带来了管理和协调的困难。操作频繁运维工具多样企业缺乏有效且统一的运维工具和系统，导致运维人员工作效率低下，难以应对复杂的运维任务。0201繁03GOPS全球运维大会暨研运数智化技术峰会2024·上海站

02数据库运维智能化

基于容器的智能化数据库云平台（DBaaS） 故障自愈数据库评分健康报告SQL审核SQL优化建议高可用切换自动扩缩容一键诊断GOPS全球运维大会暨研运数智化技术峰会2024·上海站

数据库运维发展阶段 GOPS全球运维大会暨研运数智化技术峰会2024·上海站

数据库云平台应用效果 资源利用率低，成本高资源分散在多个机房小型业务系统独占服务器交付周期长，质量低为降低影响不同业务分开部署资源弹性扩展性较差业务更新频繁，出现不断上下线部署不规范，交付质量因人而异频繁出现因不规范交付需要救火申请资源审批流程长，满足不了业务上线要求管理复杂，效率低维护多个产品，管理复杂? 对技术人员要求高大量重复性工作 ? 被动运维、难以实现精细化管理30%资源分配率提升50倍数据库管理效率80%交付周期缩短周--天人均管理10000个数据库的能力1分钟内数据库在线扩缩能力1小时部署1000套数据库的能力数据库按需横向和纵向的弹扩能力数据库全生命周期管理能力初级管理员管理10种以上数据库能力数据库管理能力降本增效提质GOPS全球运维大会暨研运数智化技术峰会2024·上海站

03大模型应用实践

大模型技术概述 大模型技术概述大模型技术是指通过深度学习、自然语言处理等技术，训练出能够理解和生成人类语言的大型语言模型。大模型技术特点大模型技术具有强大的自然语言处理能力，能够理解和生成人类语言，具有广泛的应用场景。大模型技术应用大模型技术在数据库运维中的应用，可以帮助运维人员更好地理解和处理数据库问题，提高运维效率。GOPS全球运维大会暨研运数智化技术峰会2024·上海站

引入大模型技术的必要性 数据库运维现状数据库运维面临数据量庞大、数据库产品种类多，运维人员数量不足，运维操作效率低下等问题。GOPS全球运维大会暨研运数智化技术峰会2024·上海站大模型技术的优势大模型技术具有强大的数据处理能力和智能决策能力，能够有效解决数据库运维中的各种挑战。挑战与困难随着数据量的不断增长，传统的数据库运维方法已经难以满足需求，需要寻求新的解决方案。

大模型应用场景1 通过大模型实时数据库运维知识问答。知识问答预测潜在故障 自动修复常见故障此页有动态效果演示GOPS全球运维大会暨研运数智化技术峰会2024·上海站

大模型应用场景2 通过大模型完成一键解释数据库参数，提高用户满意度。参数解释预测潜在故障 自动修复常见故障此页有动态效果演示GOPS全球运维大会暨研运数智化技术峰会2024·上海站

大模型应用场景3 使用大模型对数据库的参数进行优化。参数优化预测潜在故障 自动修复常见故障此页有动态效果演示GOPS全球运维大会暨研运数智化技术峰会2024·上海站

大模型应用场景4 使用大模型对数据库的yaml、json、toml等文件进行格式检查。配置文件格式检查预测潜在故障 自动修复常见故障