2025年智能化时代数据库自主可靠运维白皮书-腾讯云

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智能化时代数据库自主可靠运维 白皮书 编制委员会 编委会成员（排名不分先后顺序） 朱正珊（福建海峡银行） 王义成（腾讯云数据库） 陈璐（福建海峡银行） 陈琢（腾讯云数据库） 张秀云（腾讯云数据库） 罗晓程（腾讯云数据库） 刘亚琼（腾讯云数据库） 编写组成员 李代丽 任朝阳 参编单位 IT���&ITPUB 腾讯云数据库 福建海峡银行 专家指导（排名不分先后顺序） 白鳝 薛晓刚 严少安 尹海文 PREPARATION COMMITTEE 第一章：智能化时代可靠运维发展趋势 �� �� �� �� �.� AI对传统运维的影响 �.� AI在运维实践中的挑战 �.� 运维应当如何拥抱AI 第二章：稳定可靠运维面临的挑战 �.� 数据快速增长挑战 �.� 需求、逻辑实现不可控挑战 �.� 复杂技术栈挑战 �.� 应急体系建设挑战 �.� 数据安全、合规挑战 第三章：可靠运维服务体系能力建设分析 �.� 建设自主可控的运维团队 �.�.� 具有团队建设预算 �.�.� 运维团队建设 �.�.� 运维团队能力可持续发展 �.� 制定对等的权责制度 �.� 构建完善的可观测体系 �.� 建立数据库和应急流程标准化 �.� 制定完善的应急预案 �.� 打造运维知识库体系 目录 CATALOGUE ------------------------------------------------------------------------------- �� --------------------------------------------------------------------------------------- �� --------------------------------------------------------------------------- -------------------------------------------------------------------------------------------------------------- ---------------------------------------------------------------------------------------------------------- -------------------------------------------------------------------------------------------------------------- �� ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------- �� --------------------------------------------------------------------------------------------------- �� -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- �� ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------- �� --------------------------------------------------------------------------------------------------------------- �� ------------------------------------------------------------------------------------------------------- �� -------------------------------------------------------------------------------------------------------- �� --------------------------------------------------------------------------------------------------------------- �� -------------------------------------------------------------------------------------------- �� -------------------------------------------------------------------------------------------------------------- �� ---------------------------------------------------------------------------------------------------------- �� ---------------------------------------------------------------------------------------------- �� ------------------------------------------------------------------------------------------------------------- ------------------------------------------------------------------------------------------------------------- �� 第五章：运维能力风险可控实践 �.�如何确保数据的绝对安全 �.�严格的部署与变更管控流程 �.�多级鉴权的全方位安全防护 �.�监控告警与可观测性的体系建设 第六章：智能运维交付能力实践 第七章：结语 �.�数据智能管家DBbrain �.� 一站式迁移解决方案DBbridge 第四章：高可用运维构建实战指南 �.�高可用性的设计原则 �.�基础设施的高可用建设 �.�如何实现数据库�个�的SLA �� --------------------------------------------------------------------------------------- �� ------------------------------------------------------------------------------------------- �� ------------------------------------------------------------------------------------------- �� ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ �� -------------------------------------------------------------------------------------------------------------- �� ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- �� --------------------------------------------------------------------------------------------------- �� ------------------------------------------------------------------------------------------------------- �� --------------------------------------------------------------------------------------------------- �� --------------------------------------------------------------------------------------------------- �� ------------------------------------------------------------------------------------------------------------ �� --------------------------------------------------------------------------------------------- ------------------------------------------------------------------------------------------- �� 序言 随着金融、政务、企业等领域加速数智化转型，数据库不仅承载着海量数据的存储与计算，更成为 业务连续性的生命线，从金融交易处理，到精准的用户服务响应，再到合规监管下的数据安全保 障，数据库运维的可靠性与效率，直接决定了业务价值的实现能力。 当前，AI等新技术的发展为数据库可靠运维带来新的机遇与挑战。机遇方面，自然语言交互让非 技术人员也能便捷操作数据库，智能诊断与预测式运维将被动故障处置转化为主动风险防控，自 动化部署与调优大幅降低人工成本。挑战方面，AI幻觉导致的准确性风险、多技术栈（尤其是国产 数据库与云架构）带来的管理复杂度、数据爆炸式增长对灾备能力的更高要求，以及数据安全合 规的刚性约束，对运维体系提出了更高要求，传统运维模式已难以应对。 在此背景下，ITPUB联合福建海峡银行、腾讯云数据库编写《智能化时代数据库自主可靠运维》 白皮书，旨在为企业提供一套兼具前瞻性与实践性的运维指南。 白皮书从智能化运维发展趋势切入，剖析AI对运维模式的重塑与落地挑战，展望智能运维发展趋 势。系统梳理数据增长、技术栈复杂、应急体系建设、安全合规等核心痛点。结合福建海峡银行和 腾讯云数据库实践，梳理出从团队建设、权责制度、可观测体系、标准化流程、应急预案、知识库沉 淀六大维度，构建可靠运维服务体系的能力框架，呈现国产化替代、多数据库管理、高可用SLA 保 障的落地路径。 我们希望，本白皮书不仅能为数据库运维从业者提供技术与方法论参考，更能助力企业在智能化 浪潮中，构建自主可控、安全高效、可持续进化的数据库运维体系，让数据库真正成为业务创新的 坚实底座，为数字经济高质量发展注入可靠动力。 INTRODUCTION 智能化时代 可靠运维发展趋势 第一章 自然语言交互变革：通过NL�SQL技术，简化用户与数据库之间的交互。比如，通过自然语言生成 SQL进行查询，通过自然语言与AI Agent交互，带来数据库交互变革，非技术人员也可以很方便地 操作数据库，未来也会向着“对话即运维”的方向发展。 AI幻觉问题：当前，AI依然存在幻觉和过期信息的问题，运维工作中的准确性和稳定性不足。比 如，AI辅助生成SQL在简单SQL场景较为成熟，但是当SQL语句较为复杂，尤其是嵌套层数较多 时，可能会出现“幻觉”问题，导致SQL生成错误或者无法执行。此外，一些场景下AI生成的SQL可 能仅满足正确性，而无法保证执行计划的最优性，需要结合专业知识进行调优。 RAG召回率不足：在构建数据库运维AI Agent时，单纯的向量嵌入可能导致召回率低以及召回信 息出现波动等问题，可以引入知识图谱或GraphRAG技术，提供多路召回方式提升召回准确率和 稳定性，此外，也可以通过数据预处理矫正出问题的数据。 智能化部署：AI基于用户需求，自动生成配置文件并完成数据库部署，简化传统部署流程。 �.� AI对传统运维的影响 故障诊断与智能运维：根据不同数据库特性，利用AI生成巡检、监控、处置脚本和工具，协助完成 日常运维的巡检、监控、告警等操作，生成巡检报告以及事件总结报告。也可以构建AI Agent，将 运维排查和维护任务集成到智能工具，自动调用相关数据并结合知识库和预设策略，实现对数据 库的自动排查和维护，提升运维效率。此外，通过分析历史运维数据，AI可以实现预测式运维，变 被动运维为主动运维，比如提前评估资源，根据负载变化自动扩缩容等。 智能化调优：利用ML/大模型、RL等AI技术，进行智能化数据库参数调整、索引推荐、优化器增强、 视图创建等，实现智能化调优。 AI培训、学习：AI可以拆解数据库相关技术文档，提炼关键信息，助力开发人员和DBA学习数据库 技术。基于数据库相关技术文档和积累的运维案例库，利用大模型等AI技术打造运维学习小助手 AI Agent，实现智能培训，提高培训和学习效率。 �.� AI在运维实践中的挑战 � 运维经验/知识数字化程度不足，缺乏高质量数据：当前，运维经验/知识积累不足，导致缺乏高质 量运维数据。此外，数据库可观测性数据不够全面、清晰，可能因为输入数据的粗粒度和不精确而 产生较高的错误率或“幻觉”现象。 人机对齐问题：随着AI技术广泛应用，人机对齐问题会越来越突出，需要确保AI输出结果符合人 类的伦理要求，与人类价值观相符。 构建高质量AI知识库：将积累的运维经验/知识进行数字化，持续完善数据库技术文档，此外，搜 集运维相关的内部与外部案例，打造案例知识库，全方位建设专有知识库来提升AI在运维中的能 力。 构建智能问答AI助手：基于AI知识库积累以及RAG、GraphRAG等技术构建智能问答AI助手，提升 运维效率。 构建全维度的可观测能力：逐步完善数字化可观测能力建设，包括系统性能指标、等待事件、完整 日志与TRACE数据等，实现AI-Ready的数据基础准备。 AI Agent 的应用要由浅入深，循序渐进：在 AI Agent 等进行智能操作时，涉及数据库稳定性的 关键操作中需保持谨慎，优先采用成熟的经过验证的自动化方案，待 AI Agent 规划能力进一步 提升后再逐步引入。 �.� 运维应当如何拥抱AI � 稳定可靠 运维面临的挑战 第二章 随着数智化转型推进，海量数据爆发式增长，数据库作为数据底座，重要性越发凸显。对数据库可 靠性、灾备体系能力建设、故障恢复响应速度等提出了更高的要求。 数据库稳定可靠运维面临需求、逻辑实现不可控的挑战。 数据库稳定运行的最大挑战就是需求的合理性。一方面，在源头需求上，可能存在多个需求互斥、 技术无法实现或不合理等问题，无效以及不合理需求会让数据库高负荷运行，还可能引发类似 SQL注入的风险，威胁数据库安全。另一方面在需求设计上，常因无设计、业务人员设计、非专业 开发人员设计，误解需求或设计不合理，没有考虑实现路径和实现代价，导致慢SQL，增加数据库 负担。 此外，逻辑实现上有较大差异，能否选择合适的算法和实现路径，降低逻辑实现复杂度提升性能 面临挑战。 企业业务变得复杂多元，引入了新的数据技术，伴随着云、AI等新技术快速发展，以及国产化逐渐 深入，企业技术栈变得复杂多元，增加了数据库可靠运维的复杂度、难度和成本。 运维人员技能短缺挑战：运维人员能否跟随云与AI技术发展，与时俱进，学习新的技术和技能来 管理和维护数据库，面临挑战。 �.�数据快速增长挑战 多数据库管理挑战：金融行业正在逐步采用国产数据库替代早期的Oracle、DB�、Informix等关 系型数据库，同时也引入了一些新型NoSQL数据库存储非结构化数据。各类型数据库的试点和深 入应用带来了部署环境差异（如底层软硬件平台的差异）以及部署方式的差异。在国产化推进过 程中，如何实现软硬件（硬件层面，比如从X��架构替换为国产架构）平稳地替换，面临混合架构管 理、稳定迁移、可靠性、性能、新运维体系建设等多方面挑战。 �.� 需求、逻辑实现不可控挑战 �.� 复杂技术栈挑战 � �.� 应急体系建设挑战 版本迭代管理挑战：国产数据库厂商为提升兼容性和SQL能力，不断发布新版本，导致版本迭代 频繁。金融企业为满足业务需求，需定期或不定期进行版本升级，这也带来了生产环境中各个系 统的数据库应用版本差异问题。 随着国产数据库，特别是国产分布式数据库的蓬勃发展与规模化应用，金融企业对数据库应急管 理的标准化、自动化需求愈发迫切。为快速响应系统故障、减少人工干预并显著缩短故障恢复时 间（RTO），企业亟需构建一套标准化、自动化的应急管理平台，通过固化自动化应急流程，实现故 障处置的高效闭环。 同时，数据库应急体系需具备 “统一整体性”，需全盘覆盖企业内部所有在用数据库类型。无论采 用关系型、分布式还是其他架构的数据库，均应纳入统一应急体系框架，遵循一致的应急管理规 范与处置原则，确保应急响应的协同性与规范性，避免因数据库类型差异导致的应急流程碎片化 问题。 此外，可能遇到技术兼容性问题，如不同系统之间的数据格式、通信协议不一致等，可通过开发适 配层或中间件来解决。业务流程冲突也是常见问题，需要对现有业务流程进行优化和调整，确保 应急处理流程与正常业务流程的协同。 �.� 数据安全、合规挑战 随着数据泄露和隐私问题的增加，数据库安全和合规性成为企业关注的重点。在自动化建设中， 需采取包括加密、访问控制和审计在内的安全措施，保护数据的机密性和完整性。此外，数据安全 和权限管理也是需要重点关注的问题，要建立统一的数据安全管理体系，明确不同系统和人员的 数据访问权限。 而在数据库国产化替换与云、AI 浪潮下，数据安全、合规、权限管理方面面临新的挑战。比如，跨域 数据管理易引发合规风险。引入 AI Agent 改变了传统权限体系，需要重建人机协同的权限管理 体系。 � 可靠运维服务体系 能力建设