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腾讯云数据库智能管家 DBbrain介绍

TencentDB for DBbrain(以下简称DBbrain)中文名数据库智能管家,是一款智能诊断和优化数据库的产品,为用户提供实时的数据库防护,在出现故障时高效地定位原因并提供解决方案,同时也协助用户进行源头的预防 智能分析 智能分析为开启 DBbrain 的所有数据库实例提供实时的性能监控和智能诊断,让用户既可以直观的感知数据库实例的实时运行状况,也可以定位实时异常性能,并根据 DBbrain 建议进行系统优化。 智能分析由如下三个子功能组成: · 智能监控 智能监控融合了腾讯云数据库大量技术专家的最佳实践,提供了更加聚焦的监控维度和组合形式,能更直观的呈现出云数据库实例的性能状况,且所有监控项均具有极高的实时性 监控.png · 智能诊断 智能诊断以智能监控采集的数据为依据,提供7 * 24小时实时数据库异常诊断分析。 三、应用场景 数据库日常运维场景 DBbrain 为用户提供7 * 24小时数据库异常发现、诊断分析服务,并通过智能化告警服务及时触达用户。

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数据库智能管家DBbrain】深入揭秘DBbrain智能优化引擎

主要看点如下: 1.深入揭秘DBbrain智能优化引擎架构及原理 2.DBbrain推出业内首个SQL优化效果对比功能 为了便于大家理解DBbrain的SQL优化功能的使用场景和设计背景,先简单聊一聊 那么接下来就为大家揭秘,DBbrain的智能优化引擎是如何进行SQL优化的。 基于规则和代价估算的SQL优化建议 DBbrain的SQL优化引擎独立于数据库,避免对原生数据库引擎进行侵入。 在不更改用户数据库的前提下,DBbrain智能优化引擎能够对给出的SQL优化建议进行效果评估。SQL代价估算引擎在该功能中起到主要作用。 下面我们通过一个现网真实案例进行展示: 1、优化效果提前预知 DBbrain智能优化引擎通过代价对比,直观呈现出SQL优化后降低99.19%的效果,也可通过优化前后的执行计划比对进一步验证优化的效果 1.jpg 2、智能建议省时省力 DBbrain智能优化引擎给出的SQL重写+增加索引相结合的建议对SQL进行性能优化 1.jpg 3、辅助用户理解优化 为了辅助用户更好的理解优化,DBbrain

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    数据库智能管家DBbrain】MySQL复制延迟从原理到案例分析

    我现在主要负责的产品是DBbrian,是腾讯云推出的一款数据库智能运维工具。今天就以咱们MySQL运维过程中典型的主从延时故障来作为案例,告诉大家可以如何借助智能运维服务更好的发现和解决这类问题。 数据库智能管家DBbrain 免费体验地址:https://cloud.tencent.com/product/dbbrain 一、主从复制的模式和原理解读 MySQL主从复制可以简单解释为数据可以从一个 数据库智能管家DBbrain为云上用户提供了7*24小时数据库智能运维服务,对于“主从复制”延迟的故障,DBbrain又是怎么诊断的呢?接下来就为大家一起揭秘这一问题。 数据库智能管家DBbrain针对主从延迟(复制延迟)的异常场景采用的发现机制和方式主要可以分为以下三种: 1、利用seconds_ behind_ master的值 在show slave status 另外通过会话快照也可以直接看到当前被阻塞的DDL语句: 实例上查看长时间未提交的事务: 数据库智能管家DBbrain会主动发现原因,提交或kill会话后,延迟立即消失: 四、主从延迟的妙用 主从延迟

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    智能生活管家项目之一-系统简介

    于是,我们想到了开发“智能生活管家”系统,以用户APP的方式和用户交互并提供相关功能,我们希望将自己所学专业知识,运用到实际生活中,甚至能够帮助人们更好的生活! 产品特色 “智能生活管家”项目基于LBS地理空间位置服务,致力于成为用户生活的智能“小管家”,软件忠实地记录下用户的生活轨迹,通过一系列数据挖掘手段帮助用户优化生活轨迹、提供日程规划决策支持,这里提出几个典型特色详细说明 技术手段 “智能生活管家”项目在开发的过程中使用了网络定位技术、空间数据库、大数据可视化、网络地图服务(WMS)、网络数据服务、基于个人轨迹数据的热力图展示、基于个人轨迹数据的时空数据展示、基于机器学习的驻留点算法 由于篇幅有限,在这里着重介绍基于空间数据库及网络通信技术的网络地图服务,“智能生活管家”使用的地图全部自主完成,具有极高的灵活性及可定制性,同时与系统数据可以更好的对接融合,大大提升了用户体验和可操作性 “智能生活管家”项目开始于学生群体,后期目标在社会各个对生活质量由较高要求的人。

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    管家婆软件商品智能补货设置

    更多管家婆软件问题,可来电咨询。 今天给大家分享一个超实用的优化功能——商品智能补货计划,在学习商品智能补货计划之前,我们先了解一下什么是智能补货。 智能补货:现代的企业在仓库补货的时候,为了摆脱无所依据的盲目的采购货物方式,往往依靠智能化的库房管理软件所自动生成的补货单作为补货的依据,这种依靠软件自动生成补货单,而不再人工制作补货单的补货方式就叫作智能补货 智能补货价值: 1、节省人力资源:智能补货方式的采用,在很大程度上,不再需要人力去进行货物的统计,也不必再进行货物采购数据的分析,这就为企业节省了人力资源 2、提高仓库补货效率:通过软件就可以打印出非常合理的补货单 ,智能补货,一步到位 3、减小企业风险:不合理的进货或者是补货带来了很大的库存风险和销售风险,通过软件系统数据,以数据为支撑,根据实际销售和库存,实现改补货时补货,改补多少补多少,从而实现合理管控库存, 降低库存风险 软件具体应用:商品智能补货计划    第一步:首先设置补货条件,包括:补货仓库、商品、销售日期(确定统计平均销量的日期范围)、计划销售天数 第二步: 第三步:点击生成目标单据单据后,弹出分单条件选择框

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    推荐算法(一)——音乐歌单智能推荐

    题记:推荐引擎根据的分类根据数据源,分为基于人口统计学的(用户年龄或性别相同判定为相似用户)、基于内容的(物品具有相同关键词和Tag,没有考虑人为因素),以及基于协同过滤的推荐(发现物品,内容或用户的相关性推荐 (机器学习,所谓机器学习,即让计算机像人脑一样持续学习,是人工智能领域内的一个子领域)。 推荐算法: 潜在因子(Latent Factor)算法。 应用领域:“网易云音乐歌单个性化推荐”、“豆瓣电台音乐推荐”等。 关键因素: 评分矩阵的UV分解的理解。 算法思想:        每个用户(user)都有自己的偏好,比如A喜欢带有小清新的、吉他伴奏的、王菲等元素(latent factor),如果一首歌(item)带有这些元素,那么就将这首歌推荐给该用户 因此我们队张三推荐四首歌中得分最高的B,对李四推荐得分最高的C,王五推荐B。 如果用矩阵表示即为: ?

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    推荐系列01:人工智能推荐系统

    02 先聊人工智能推荐系统之前先掰掰人工智能,这个词估计大家能能听得懂,毕竟是风口上的名词,想没听过也难。那么问题来了,你觉得推荐系统与人工智能有什么关系? 或许大半的人会认为没有半毛钱的关系,这让我想到了前几天周末在知乎上怼的一个问题,问题的核心就是:“现在大数据都很low了,大家都是去搞人智能了”。 这典型就是对于人工智能定义认知的问题,个人认为人工智能就是一个偏业务的定义,多维度多学科交叉的概念,压根儿就不好以技术维度去对比去评判。其核心的三要素就是:算法、计算能力以及数据。 所以,追究其本质,其实也是算法模型+计算过程+基础数据的流程,并且最终达到了机器自动化、智能化的效果,从广义的角度来说,或许复杂一些的推荐系统或许也能纳入人工智能的范畴了(真心怕那种一说到人工智能=神经网络的选手 比如,你好奇什么是人工智能,那么你就会用诸如谷歌、或者国产大百度去搜索,然后获取到相关网页,去点击查看,最终完成你了解人工智能这个信息获取的目的。

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    资讯阅读的“贴心管家”:浅谈达观数据个性化推荐引擎

    新闻资讯中的个性化推荐是根据用户的历史行为数据进行深层兴趣点挖掘,让每一个用户都感觉到有一个私人的贴身管家在照顾自己,从大量的新闻资讯中找出自己最感兴趣的推荐给他。 解决方法也有很多,首先可以考虑基于用户的人口统计学信息进行推荐,包括性别、地域、职业、婚否等,比如上海的话推荐一些上海的新闻资讯、男生推荐一些体育资讯、职业是互联网行业的话推荐一些科技资讯等。 比如,在一次推荐结果中,推荐的数量一般是8到10个,除了考虑用户兴趣之外,还需要权衡推荐结果的多样性、时效性等,比如避免推荐同一个作者、类别或者标签下的多篇新闻,新文章要优先推荐等。 具体来说,找到和你兴趣偏好相似的用户,把这部分用户喜欢看的新闻资讯推荐给你。比如小达在推荐系统相关的文章,小达和小观是相似用户,就可以这篇推荐系统相关的文章推荐给小观。 融合方式有很多,已经有一些完全自动化并且智能的融合机制,比如LR(Logistic Regression),该方法综合用户维度特征(如人口统计学信息、兴趣偏好)、资讯维度特征(如标签、类别、作者)和用户的行为数据

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    Instagram的Explore智能推荐系统

    作者:Ivan Medvedev, Haotian Wu, Taylor Gordon 编译:ronghuaiyang 导读 给大家介绍一下Instagram的Explore智能推荐系统的一些概要。 总的来说,这些解决方案代表了一个基于 3 部分排名漏斗的高效人工智能系统,该系统提取 650 亿个特征,每秒做出 9000 万个模型预测。 例如,一种算法可能有效地识别长期兴趣,而另一种算法可能在根据最近的内容识别推荐方面表现得更好。 工程师可以像 python 那样编写推荐算法,并在 c++中快速高效地执行。 我们想要确保我们推荐的内容既安全又适合探索的全球社区的许多年龄。使用各种信号,我们在为每个人建立合适的目录之前,过滤掉我们认为不适合推荐的内容。

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    推荐】大数据驱动智能制造

    这是因为,云计算、大数据、人工智能、机器学习等技术的发展将驱动人类智能迈向更高境界,推动着人类各种生产工具的智能化和现代化,其带来产业变革和就业结构的影响将超越过去300年工业化的历史。 智能制造涵盖以智能工厂为载体的智能生产、以智能互联为特征的智能服务。 智能生产是指以智能制造系统为核心,以智能工厂为载体,通过在工厂和企业内部、企业之间以及产品全生命周期形成以数据互联互通为特征的制造网络,实现生产过程的实时管理和优化。 这三方面大数据信息流最终通过互联网在智能设备之间传递,由智能设备进行分析、判断、决策、调整、控制并继续开展智能生产,生产出高品质的个性化产品。可以说,大数据是智能制造的基础。 2015年3月,华为与SAP合作提供的居全球首位的单集群中石化EDW on HANA系统成功上线,该系统采用基于英特尔至强E7 v2的华为FusionCube For HANA一体机,将中石化的数据库加载性能提高了

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    腾讯企点做智能营销客服云管家,与产业生态伙伴“零”距离

    5月22日,腾讯全球数字生态大会“智能客服与营销”分论坛在昆明举行。 与会各方围绕从营销到客服全链路、多渠道客户沟通互动平台,用数字化运营全面提升企业获客、待客、留客的效能,打造产业智连生态联盟,助力产业智能升级的主题进行了分享及讨论。 本次我们将要发布的【云慧销·云客服·云商通】平台,正是我们在智能客服与营销领域深耕多年,进一步在行业垂直领域延伸专业性的一个契机。 云慧销为降低获客成本,提升运营转化效果的智慧营销平台,解决企业获客难的问题;云客服为提升客户体验与客服效率的智能客服平台。 (云商通产业智连平台启动仪式) 除了参加分论坛外,各企业代表还将参加主办方的智能+产品体验、会场参观、行业交流聚餐、企点合伙人主题传播宣传等活动。

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    TiDB x 平安金管家 | 拥抱 NewSQL 数据库,加速敏态业务创新

    在双十一来临之际,PingCAP 走访了平安金管家开发团队总经理毛小波及其团队同事,结合分布式数据库技术的应用和前瞻实践,分享他们在数字创新的思考和见解,希望可以给大家一些启发。 平安人寿开始谨慎思考数据库的重新选型,把目光转向了分布式 NewSQL 数据库,在综合考量开源技术生态、企业级应用场景以及专业服务支持等多个维度因素之后,平安人寿引入 TiDB 为金管家的核心应用及多数敏态应用提供服务 TiDB 分布式数据库方案完美匹配金管家新一代分布式核心应用,消除对专有硬件的依赖,大幅节省 IT 开支,为核心业务提供了高吞吐、持续可弹性扩展的数据库支撑平台,同时有效提升了敏态业务的开发效率,为后续业务的大规模扩展奠定可靠的基石 金融 + 科技,已经成为平安人寿的新名⽚,依靠大数据、人工智能、生物识别、区块链等领域的金融科技核心技术,将前沿科技全面运用于产品创新、客户服务、业务运营和风险控制等经营管理的各个领域。 分布式数据库建设之路道阻且长,TiDB 愿与平安金管家及每个客户一起,携手并肩把事情做好。

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    智能菜品量推荐——RapidMiner(一)

    数据挖掘的基本任务:利用分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检测、智能推荐等方法。 利用数据分析手段,对菜品实现智能推荐、促销结果分析、客户价值分析、新店选点优化、热销滞销菜品分析和销量趋势预测。 数据变换 ④ 构建模型:模式发现、构建模型、验证模型 ⑤ 模型评价:设定评价标准、多模型对比、模型优化 ⑥ 模型发布:模型部署、模型重构 1.定义挖掘目标 实现动态菜品智能推荐 5.挖掘建模 样本抽取完成并经预处理后,接下来要考虑的问题是:本次建模属于数据挖掘应用中的 哪类问题(分类、聚类、关联规则、时序模式或是智能推荐),选用哪种算法进行模型构建? 针对餐饮行业的数据挖掘应用,挖掘建模主要包括: 基于关联规则算法的动态菜品智能推荐 基于聚类算法的餐饮客户价值分析 基于分类与预测算法的菜品销量预测 基于整体优化的新店选址

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    智能推荐算法研究 | 算法基础(28)

    0.内容提要 随着知识爆炸的新社会形态逐渐明晰,如何从纷繁复杂的知识中获取到自己最想要的那一个已经成为热门问题,比如商品个性化推荐系统是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台,可以帮助用户在商品选择方面提供个性化的决策支持 1.推荐算法综述 目前主要的推荐算法主要分为6类: 1. 管理规则就是在一个交易数据库中统计购买了商品集X的交易中有多大比例的交易同时购买了商品集Y,其直观的意义就是用户在购买某些商品时有多大的倾向去购买另外一些商品。 组合推荐 由于各种推荐方法都有优缺点,所以在实际中,组合推荐经常被采用。研究应用最多的是内容推荐和协同过滤推荐的组合。 ; 4)特征组合:组合来自不同推荐数据源的特征被另一种推荐算法所采用; 5)层叠:先用一种推荐技术产生一种粗糙的推荐结果,第二种推荐技术在这个结果上产生更精确的推荐结果; 6)特征扩充:一种技术产生附加的特征信息嵌入到另一种推荐技术的特征输入中

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    人工智能及相关图书推荐

    人工智能及相关图书书单,共6本: 《人工智能简史》 《走近2050:注意力、互联网与人工智能》【有电子版】 《科学的极致:漫谈人工智能》【有电子版】 《机器人科技:技术变革与未来图景》 《 本书既适合普通读者详细了解人工智能的来龙去脉,作为人工智能的启迪之书;也适合专业人士了解人工智能鲜为人知的历史,并提供深入学习的资料。 机器学习好书推荐: https://mp.weixin.qq.com/s/9UMj3e3703EuKSsYo5JAxA 2. 2014年第九届文津图书奖 百万级销量科普畅销书作家詹姆斯·格雷克七年磨一剑 雷 军(小米董事长,金山软件董事长) 吴 军(《浪潮之巅》、《数学之美》作者) 刘 钢(中国社会科学院哲学所研究员) 【推荐作序 中国工程院院士) 汤涛(中国香港浸会大学数学系主任,北京大学客座教授) 王桥(东南大学信息科学与工程学院教授) 姬十三(果壳网CEO,科学松鼠会创始人) 吴建平(清华大学教授) 张小龙(微信之父) 【联合推荐

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