国产数据库多维度思考与实践

思考与思路

• 核心系统转型路径：探讨核心系统国产化建设的路径，涉及微服务与单元化架构的演进。
• 核心系统国产化建设：提出核心系统国产化方案，包括切换方案的设计与实践。
• 微服务与单元化：强调单元化是对微服务的加强，不局限于微服务架构。

实践与未来

• 核心借记卡系统改造实践：
  • 改造目标：在应用程序与逻辑不变的情况下完成适配改造。
  • 技术升级：数据库由商用集中式改为国产分布式，基础软硬件由IOE架构改为全栈国产架构。
• 人工智能与数据库的双向赋能：
  • DB for AI：
    • 助力人工智能高效建模：通过数据库平台中的SQL、Python、自动机器学习（AutoML）等进行建模，使用数据库内深度学习方法对模型进行开发、测试、优化和发布。
  • AI for DB：
    • 数据库智能运维：提供性能调优、异常诊断和自治运维能力，实现故障快速定位与恢复，包括自感知、自优化、自治愈等功能。
  • 支持大模型有效落地：
    • 大语言模型简化数据库操作：基于向量数据库技术及增强生产框架（RAG）的数据库管理技术，有效解决大模型知识库更新及“幻觉”问题。
    • 自然语言转换SQL：目前应用较广泛，通过问答直接生成查询结果，未来发展方向为NLQuery-to-NLAnswer，通过问答直接生成查询结果。