（33页PPT）COPS大模型在超大规模数据库运维中的研究与应用.pptxVIP

大模型在超大规模数据库运维中的研究与应用;

[中国银联信息总中心数据库专家

高级工程师，拥有13年数据库管理经验，管理的数据库容器规模数万，在数据库架构设计、性能优化与故障恢复以及数据库云平台建设、智能化运维方面具有深厚的专业知识和实践经验。;

数据库运维难题

数据库运维智能化

大模型应用实践

未来展望;

数据库运维难题

01;

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。;

数据库申请

业务上线来越短，数据库资源供给时效要求越来越高，交付月缩短到周，再缩短到天甚至小时。

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。;

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。

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。;

数据库运维智能化

02;

ni数据库云

DatabaseCloud

SAINAS0S物理机容器端口集群交换机;

数据库运维发展阶段

中国银联数据库云平台(DBaaS)

已经进入智能化的初级阶段;

交付，质量低

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;

大模型应用实践

03;

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。

abaseTechno;

引入大模型技术的必要性

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

知识问答

通过大模型实时数据库

运维知识问答。

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GOPS全球运维大会暨研运数智化技术峰会2024·上海站;

参数解释;

大模型应用场景3

参数优化

使用大模型对数据库的

参数进行优化。

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大模型应用场景4

配置文件格式检查

使用大模型对数据库的

yaml、json、toml等文件

进行格式检查。此页有动态效果演示

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大模型应用场景5

慢SQL优化

通过大模型—键分析查询慢的

语句，快速优化耗时较长、资

源消耗较大的语句。此页有动态效果演示

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大模型应用场景6

自然语言转SQL

通过大模型实时实现

自然语言转成SQL语句。

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大模型应用场景7

解释SQL语句

利用大模型对SQL语句解释，

将SQL语句转换为自然语言。

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大模型应用场景8

优化SQL语句

大模型可以优化SQL语句，

提高查询效率。

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大模型应用场景9

告警处理;

的语句。语言模型能够识别出潜在的问题模

式，并给出相应的诊断建议。

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模型评估;

用户反馈循环

收集用户反馈，持续优化问答系统;

快

在数据库云平台端建设若干场景，用户可以一键就将问题发送到大模型。另外，大模型的反馈的结果可以直