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数据库异常智能分析与诊断

在宏观层面,我们希望能将更多的功能做到自动定位,基于自动定位来自助或自动地处理变更,从而提高异常恢复的效率,最终提升用户体验。 因为我们认为智能化的目标也是为了自动化,智能化是自动化的前提,自动化是智能化的结果。只有不断提升智能化,才能达到高级或者完全自动化。 (2)自治能力在少部分场景上落地:数据库自治能力上,会采取三步走的策略: 第一步:建立根因诊断和SOP文档的关联,将诊断和处理透明化; 第二步:SOP文档平台化,将诊断和处理流程化; 第三步:部分低风险无人干预 ,将诊断和处理自动化,逐步实现数据库自治。 美团关系数据库规模大,每年快速的增长,每天承载数千亿的访问流量。在这里可以体验高并发,高可用,高可扩展性的业务挑战,可以紧跟并开拓业界前沿技术,体会到技术进步带来的生产力提升。

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数据库诊断不了的,腾讯大神来“诊断

| 作者 王文安,腾讯CSIG数据库专项的数据库工程师,主要负责腾讯云数据库 MySQL 的相关的工作,热爱技术,欢迎留言进行交流。 关于专栏 《腾讯云数据库专家服务》是由腾讯云数据库技术服务团队维护的社区专栏,涵盖了各类数据库的实际案例,最佳实践,版本特性等内容。 98%的DBA不知道的数据库内存知识点 ↓↓更多惊喜优惠请点这儿~

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    Oracle配置数据库诊断

    设置ADR 1.1 查看v$diag_info 查看v$diag_info诊断库相关信息: col value for a70 col name for a35 set linesize 140 select

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    人工智能诊断正在快速兴起

    美国斯坦福大学(Stanford University)研究团队展示了一种“深度学习”算法,能够像执业皮肤病专家一样准确诊断潜在的癌性皮肤病变。 《自然》杂志(Nature)报道的这一癌症诊断发现只是2017年众多这类报道的一例,让我们管中窥豹,看到了人工智能可以协助医生甚至能与他们媲美的“软件诊断”新时代。 ? 美国食药监局要求Arterys公司进行大量测试,确保算法得到的结果与医生的诊断结果水平相同。该公司首席技术官说,“你需要用统计学的方法证明算法符合预期用途或符合营销描述。” 一些非人工智能的手机应用程序,例如Mole Mapper,已经可以让人们追踪可疑的皮肤痣,记录其随着时间推移发生的任何变化。 然而,纪念斯隆·凯特琳癌症中心的皮肤科医生兼国际皮肤数字成像学会会长表示,他认为消费者并没有准备好应对这种会告诉自己一个痣有5%抑或50%的概率变为癌症的诊断系统。“我们并不擅长使用概率。”他说。

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    人工智能力助肾脏诊断

    科研人员利用超级计算机和人工智能技术对肾脏受损程度和寿命进行了预测。 现在,科研人员已经能够通过基于人工智能(AI)的超级计算机模型,借助患者前往医院进行肾脏活检时获得的影像,量化肾脏受损程度及预测肾脏剩余寿命。 在《Kidney International Reports》杂志上发表的一项研究成果称人工智能可帮助在床边(point-of-care)进行预测及协助临床决策。 科研人员认为,其模型在诊断和预后方面都具有应用价值,并可能催生用于诊断肾脏疾病以及预测肾脏存活率的软件应用程序的开发。

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    AIWIN 心电图智能诊断Baseline【线上0.719】

    今天老肥和大家分享的是AIWIN的秋季赛-心电图智能诊断竞赛的任务一Baseline方案,线上与线下验证得分均为0.719,采用的是单模树模型。 赛题背景 心电图是临床最基础的一个检查项目,因为安全、便捷成为心脏病诊断的利器。每天都有大量的心电图诊断需求,但是全国范围内诊断心电图的专业医生数量不足,导致很多医院都面临专业心电图医生短缺的情况。 人工智能技术的出现,为改善医生人力资源不足的问题带来了全新的可能。由于心电图数据与诊断的标准化程度较高,相对较易于运用人工智能技术进行智能诊断算法的开发。

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    工博会现场,机器健康诊断系统动手组态体验!

    当前预测性维护与机器健康诊断系统已成为智能工厂的重要组成部分,现场机器千差万别,一套开放架构可组态的系统成为现场运维工程师,设备开发技术人员的迫切需求。 在本届工博会,研华特别准备了一套微型动态演示系统,您可以现场体验自己动手进行机器健康诊断与远程运维的组态。 •远程管理与维护功能 •以太网数据上传 组态配置软件MCM WebAccess / MCM是研华平台级“智能预测性维护及故障诊断”的核心,提供了从传感器信号采集、时域信号处理、频域分析、特征值提取、故障模型构建 预测性维护系统组态利器WebAccess/MCM体验记(一) 预测性维护系统组态利器WebAccess/MCM体验记(二) 使用WebAccess/MCM进行旋转机械转子不对中故障诊断 MCM数控机床切削颤振监测与大数据分析系统构建 智能制造呼唤平台级的“智能预测性维护及故障诊断”产品

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    用人工智能诊断白血病

    编辑 | TGS 发布 | ATYUN订阅号 人工智能是医学,尤其是诊断学领域的一个热门话题。 在实践中,这种方法可以支持传统的诊断,并可以加快治疗的开始。 转录组保存着有关细胞状况的重要信息,它是切入人工智能的关键所在,研究人员可以通过分析它来训练一个专门的算法。 如果投入应用,这种方法可以支持常规诊断并帮助节省成本。原则上,由家庭医生采集血液样本,并送往实验室分析,成本不会高于50欧元。经典的白血病诊断包括多种方法。其中一些项目每轮的成本就达到了几百欧元。

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    COS智能分层初体验

    腾讯云COS现已发布了智能分层特性,我们来体验和实践一下。 https://cloud.tencent.com/document/product/436/47802 [官网首页发布] 1.设置 首先进入COS控制台 ,进入bucket--基础配置--智能分层。 找到智能分层开关。 [注意:该功能一旦开启则无法关闭或暂停。] 开启后保存。这样,智能分层功能就开启了,但是注意,智能分层的功能是基于对象的,这里的历史对象还是标准存储,并不会使用到智能分层。 我们需要将对象的类型设置为“智能分层存储”。 2.控制台操作 进入bucket,点击上传按钮,选择下一步 image.png 会看到智能分层选项,选中并上传。 image.png 这样对象属性就可以看到智能分层,并可以使用智能分层功能了。

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    DBbrain诊断日 | 深入揭秘DBbrain智能优化引擎

    为更好的帮助DBA运维数据库,腾讯云将于每月12日开展DBbrain诊断日,腾讯云高级产品经理迪B哥为大家解析经典数据库运维难题,结合腾讯云数据库智能管家DBbrain的能力,为大家提供问题优化思路和方法 本期诊断日主要分享内容:DBbrain的SQL优化原理和实现。 前言 在之前的几期诊断日的分享中,分别介绍了如何使用DBbrain自助处理数据库主从复制延迟、CPU使用率过高、字符集不匹配的场景。 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。 DBbrain正式发布新版,新功能包括: 1.全面支持只读实例、灾备实例,涵盖所有性能诊断和优化功能; 2.新增多种主从复制故障、异常、隐患的排查和优化; 3.全面优化用户体验,提供“用户级”和“实例级 直播预告 image.png 往期课程,请关注“腾讯云数据库”官方微信后,回复“迪B课堂”即可查看~ 特惠体验数据库   image.png

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    腾讯云数据库诊断赛参赛指引

    腾讯云数据库诊断赛参赛指引.pdf 详细参赛指引见下方图片,请按照图片指示操作,清晰版PDF可直接下载附件。 参赛指引-小.jpg 腾讯数据库王者挑战赛开始啦! 、异常、隐患等现象,参赛者需根据云基础监控和日志信息,在不降低业务访问量的情况下,对业务代码或数据库进行优化。 腾讯云智能数据库管家DBbrain会实时对每个参赛用户的实例进行健康巡检和打分,比赛结束后,按照DBbrain的健康打分确定晋级/排名。如分数相同的,用时最短的参赛者获胜。 腾讯云数据库负责人林晓斌,腾讯云数据库产品总监王义成,中国计算机行业协会开源数据库专委会会长周彦伟,PG中国社区主席赵振平将就冠军队伍的优化思路进行点评。 每位参赛者均需加入大概官方答疑群,关注“腾讯云数据库”官方微信,回复“开发者大赛”即可入群。 转发下方海报参与活动可以获得腾讯公仔和经典技术书籍,详情请添加海报上机器人二维码咨询。

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    诊断工具与方法:从OS到数据库

    最近在“云和恩墨微信大讲堂”中,有很多朋友遇到性能问题,但是往往没有及时的诊断信息。我将之前书中的一章摘录出来和大家略为分享。 在数据库系统的诊断中,通常须要综合分析两个方面的因素: 主机系统的采样分析数据; 数据库系统的采样分析数据。 和AWR相辅助的,ASH、ADDM、SQL Monitor都是诊断分析的好助手。 诊断案例一则 在一次客户现场服务中,客户报告了一个Weblogic 503错误(503——Service Unavailable),出现这个错误时,客户端新发起的连接会暂时无法得到响应,这极有可能是数据库的响应时间过长 当然,在今天完备的监控手段之下,能够通过更加直观的手段获取监控信息,但是无论如何,当DBA接手一个数据库系统时,仍然要谨记:记录和获取完整的信息,是性能诊断和分析的基础。

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    机器学习||CNC健康诊断云平台智能分析系统

    制造业需要大批高效、高性能、专用数控机床和柔性生产线,因此推进机床智能化,实现设备联网、健康诊断并利用云计算和大数据技术进行预测性维护与集群管理成为机床产业的重要议题之一。 研华联盟行业合作伙伴共同打造的“机床健康诊断云平台分析系统”,以模块化的方式实现数控机床的健康状态数据采集、数据清洗、通讯联网、专家模型故障诊断、云平台数据库存储、并通过云平台强大的机器学习和深度学习能力 刀具磨损破损,切削颤振故障等; 6、特征值/状态数据上传云端:将提取后的特征值上传到企业私有云或机床公有云,正常运行时采用慢速采集和传输,当发生故障报警时进行高速采集、存储和传输; 7、可视化/时序数据库 /远程运维:特征值数据上传到云端后,可以根据需求进行图形化展示,存储实时数据库和远程运维管理; 8、AI数据建模/机器学习:机床的故障诊断与很多因素相关,包括设备运行程度、生产环境与生产过程、操作习惯 白皮书:工程机械行业互联网实施架构及设备健康诊断 白皮书:钢铁行业互联网实施架构及设备健康诊断

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    Hyperf 初体验-数据库

    本节和数据库进行一次访问,包括数据库迁移、增删改查等操作 仔细阅读文档 仔细阅读文档 仔细阅读文档 重要的是说三遍!!! 创建数据连接 Hyperf 数据库的连接配置在 config\autoload\database.php 文件中 <? DB_COLLATION=utf8mb4_unicode_ci DB_PREFIX= REDIS_HOST=localhost REDIS_AUTH= REDIS_PORT=6379 REDIS_DB=0 执行数据库迁移 function delete() { $user = User::query()->find(1); return $user->delete(); } } 关于数据库操作

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    数据库性能问题分析和诊断方法概论

    关键字(Keyword): 性能问题,分析方法,诊断方法,方法论 本文介绍笔者技术支持中应用多年的Oracle数据库性能问题分析和诊断方法,以及笔者的一些经验分享。 分析和解决数据库性能问题也可以概括地分为三步,第一步形成“共识”;第二步,分析和诊断;第三步,提供解决方案。 问题的处理能力 个人认为数据库性能问题诊断中对问题的处理能力,可以总结为以下几个方面: ・知识架构的系统性(广度)・某一领域知识点的理解程度(深度)・经验和时间积累的问题敏感度 知识不等同于信息, 数据库性能诊断清单 对于数据库性能问题,我们通常采取自上而下的方法进行诊断,下面是一个自上而下性能问题诊断的清单: ? ▲自上而下性能问题诊断的清单 1.  80%以上的问题是由于应用导致的,所以在遇到数据库性能问题时,首先要从应用程序和应用状况入手,看看发生问题时或之前,是否有相关的应用或设置变更等,

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    VA人工智能可以用来帮助诊断癌症

    人工智能检查癌症早有先例,最近,有病理学家进行了一项考察研究,对象是Apple Create ML和谷歌AutoML,目标是:我们看看这些程序是否能够区分三种不同类型的癌症。 然后他们将照片以幻灯片的形势输入人工智能程序,最终得到了令人满意的结果,一共六次实验,准确率都高达90%以上。 ? 区分不同的癌症很重要,因为每种癌症都需要一个不同的治疗方案,测试小组进行的人工智能测试结果目前尚未完成。 “现在,我们将运行一个模型,训练人工智能,看看它是否能诊断颅内出血。这个项目的意义在于,假设一个病人来到急诊室,却没有放射科医生,有这个系统在,就可以极大程度的降低病人的危险系数。 人工智能诊断准确性非常好,但其目的并不是最终取代医生,而是起到一种补充、应急的作用,毕竟生命是无价的。”——实验日记。

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    人工智能帮助更早地诊断皮肤癌

    EurekAlert2017年8月报道,加拿大滑铁卢大学(University of Waterloo)和新宁医院研究所(Sunnybrook Research Institute)的科研人员正在开发新技术,即使用人工智能 (AI)来帮助更早地诊断黑色素瘤皮肤癌。 该人工智能系统使用成千上万张皮肤图像及对应的真黑素和血红素水平进行训练,可初步减少不必要的活体组织检查(医疗成本很高)。 目前,皮肤科医生主要依赖于对皮肤病变(例如痣)进行主观视觉检查来决定患者是否应该接受活体组织检查,进而诊断疾病。新系统会解读皮肤病变中的生物标志物水平,从而为目前仅基于外观的鉴定补充一致的定量信息。

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    直播分享| 腾讯云 MongoDB 智能诊断及性能优化实践

    相比用户自建 MongoDB 数据库,腾讯云 MongoDB 在智能运维、可用性、安全性、性能等方面更具优势。 同时通过 DBbrain 提供一站式监控的诊断分析,并且能给出相应的优化建议,同时也集成了官方的常用工具,让用户使用更方便。 智能索引推荐主要是基于索引规则和代价估算来实现的,整体架构如下: 智能索引推荐分为四个模块: agent模块:实时收集 mongod 节点日志,然后输出日志到kafka模块。 智能索引推荐当前已经服务化,逐步会开放给用户使用,如果大家有兴趣可以去体验。 SQL 限流体验如下: 6 智能诊断案例分享 (路由问题、排它锁问题) 以下内容是在 MongoDB 社区分享的两例典型案例,如果踩坑后果非常比较严重,因此这里单独一节分享。 6.1.

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    国产数据库部署初体验

    达梦数据库管理系统是达梦公司推出的具有完全自主知识产权的高性能数据库管理系统,简称DM。本次将进行DM8的开发版本的部署。 ? dbdbms/** 修改目录权限 */chown -R dmdba:dinstall /data/dm/** 修改安装包的权限 */chmod 775 DMInstall.bin 3 数据库系统软件安装 初始化数据库 ? 完成后,/data/dm/data目录下生成如下内容 ? 5. dmasmsvr服务生效 -s 服务脚本路径,设置则忽略除-y外的其他参数选项 -h 帮助 其中-i 参数中的/data/dm/data/testdb/dm.ini文件是在上一步初始化数据库后生成的

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