大模型在超大规模数据库运维中的研究与应用

大模型在超大规模数据库运维中的研究与应用 分享人：中国银联梁克会 GOPS全球运维大会暨研运数智化技术峰会2024·上海站 个人简介 梁克会 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 目录大模型应用实践 未来展望 01 数据库运维难题 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 多巨大的压力。 数据库种类 200倍 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。 10倍 数据库版本 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5倍 要运维人员根据实际需求进行选 择和维护。 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。 30倍 快02 03 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。 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。 20倍 10倍 01 繁02 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。 运维工具多样 03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。 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 数据库运维发展阶段 数据库管理能力 数据库云平台应用效果 人均管理10000个数据库的能力 1小时部署1000套数据库的能力 1分钟内数据库在线扩缩能力 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 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 30%资源分配率提升 降 本 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 80% 交付周期缩短增 周-->天效 提 质 大量重复性工作 被动运维、难以实现精细化管理 50倍数据库管理效率 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。 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。 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。 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。 知识问答 预测潜在故障自动修复常见故障 通过大模型实时数据库运维知识问答。 此页有动态效果演示 参数解释 预测潜在故障 自动修复常见故障 通过大模型完成一键解释数据库参数，提高用户满意度。 此页有动态效果演示 参数优化 预测潜在故障 自动修复常见故障 使用大模型对数据库的参数进行优化。 此页有动态效果演示 配置文件格式检查 预测潜在故障 自动修复常见故障 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 慢SQL优化 预测潜在故障 自动修复常见故障 通过大模型一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 自然语言转SQL 预测潜在故障 自动修复常见故障 通过大模型实时实现自然语言转成SQL语句。 此页有动态效果演示 解释SQL语句 预测潜在故障 自动修复常见故障 利用大模型对SQL语句解释，将SQL语句转换为自然语言。 此页有动态效果演示 优化SQL语句 预测潜在故障 自动修复常见故障 大模型可以优化SQL语句，提高查询效率。 此页有动态效果演示 告警处理 预测潜在故障事件 -2. 自动修复常见故障 大模型可以根据告警推荐处理步骤， 提供告警处理的效率。 此页有动态效果演示 参数优化 利用大模型收集数据库运行日志、查询语句、性能指标等数据，对数据库 参数进行优化。 表结构优化 通过大模型分析表上索引是否合理，并且提供优化建议和添加、删除索引 的语句。 日志分析、安全审计、异常检测、根因分析、智能监控、表结构优化 。。。 资源预测 通过训练和优化，模型可以学习到资源利用率与各种因素之间的关系。预测未来一段时间内数据库资源的利用率。 故障诊断 通过分析数据库的错误日志、性能数据以及用户反馈等文本信息，大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。 大模型在数据库运维中应用的基础 准确性判断依据 模型评估 通过大模型评估系统回答与正确答案的相似度 数据质量 数据质量直接影响智能问答系统的准确性 应用场景 不同应用场景下，准确性判断标准不同 GOPS全球运维大会暨研运数智化技术峰会2024·上海站 数据预处理 清洗、分词、标注，提高模型训练效率 模型训练优化 调整参数，如学习率、批次大 小，优化模型性能 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接应用或者经过较少路径得到应用。 准 在数据库云平台建设若干场景，补充这些场景问题的上下文以及提示词，引导大模型回答的方向，让用户第一次就可以得到准确的答案。 用户习惯很难改变 AI回答不准确 AI资源不足 用户通常习惯了一套特定的工作流程和工具，对这些流程和工具产生依赖，因此他们对于新技术或新方法的接受度和改变意愿往往较低。 大模型在处理某些复杂问题时，可能无法准确理解语境，导致提供的答案与实际情况有所出入，不能直接应用于生产操作。 企业缺乏足够的大模型计算资源，将无法高效处理数据，影响训练速度和结果准确性，限制了资源预测、日志分析等运维场景应用。 04 未来展望 自动化运维 智能化决策 个性化服务 大模型可以自动检测和修复数据库问题，减少人工干预，提高运维效率。 大模型可以分析数据库运行数据，提供智能化的运维决策建议，提高运维质量。 大模型可以满足用户不同的运维需求,提供个性化的运维方案，提高客户满意度。 大模型在数据库运维的应用 预测大模型将在数据库运维中发挥重要作用，提高运维效率和准确性。 技术挑战与应对策略 预测大模型在数据库运维中可能面临的技术挑战，如数据安全、模型稳定性等，需要关注和解决。 未来数据库运维应用场景 预测大模型在数据库运维的应用场景将更深入，如智能监控、资源预测等，这些场景需要消耗大量计算资源。 数据库运维 大模型在数据库运维中的应用， 如智能监控、故障预测、性能优化等。 生态构建 构建以大模型为核心的数据库运维生态，包括工具、平台、服务等。 人才培养 培养具备大模型应用能力的数据库运维人才，推动行业创新发展。