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数据库异常智能分析与诊断

总第507篇 2022年 第024篇 DAS(Database Autonomy Service, 数据库自治服务)面向研发和DBA,是一款为用户提供数据库性能分析、故障诊断、安全管理等功能的数据库自治服务 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。 也许你还想看   | 美团MySQL数据库巡检系统的设计与应用   | 数据库智能运维探索与实践   | 基于代价的慢查询优化建议 阅读更多 --- 前端 | 算法 | 后端 | 数据 安全 |

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Oracle智能之SQL诊断:SQL Tuning Advisor推荐执行计划

编辑手记:在前一段,一篇智能数据库优化的论文引起广泛的关注,其实在 Oracle 数据库中,已经引入了大量自动化和智能化的方法去进行自动调节,包括在 SQL 层面的智能诊断分析和建议。 ? 在这个演示过程中,使用SQL Tuning Advisor来进行辅助,在 Oracle 数据库中,SQL Tuning Advisor 的智能化程度可能超过很多人的想象,应该多学习和使用。

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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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    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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    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。 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。 欢迎投稿到诊断日,被选中的案例将由腾讯云资深专家“会诊”,并在DBbrain诊断日在线分析教学,帮您提供解决方案。

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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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    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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    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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    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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    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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    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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    数据库故障诊断基础工具之TFA

    Oracle不仅仅要让数据库自治运行、运维管理和优化自动化,甚至连技术支持、问题诊断也要自动化,打照成一个闭环。 这一切的基础是几十年功能的演进的迭代。 对于数据库功能来说,包括大家知道的自动化内存管理、自动化统计收集、SQL调优等等;对于问题诊断方面,Oracle不仅提供了自动诊断目录(ADR:Automatic Diagnostic Repository TFA是用于目标诊断收集的实用程序,除了单实例,非群集数据库之外,它还简化了Oracle集群件,Oracle Grid Infrastructure和Oracle Real Application Clusters /ahf_setup 注意:推荐使用root用户进行安装,不用root用户安装的话会有些限制,比如说不能远程收集,不能收集需要root权限的某些文件等。 Data Collections >>Table 15-3 One Command Service Request Data Collections 例如常用的SRDC命令如下: 数据库性能相关的诊断信息

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    利用MySQL系统数据库做性能负载诊断

    一样了解自己管理的数据库,个人认为包含了两个方面的了解: 1,在稳定性层面来说,更多的是关注高可用、读写分离、负载均衡,灾备管理等等high level层面的措施(就好比要保证生活的稳定性) 2,在实例级别的来说 等待事件统计 MySQL数据库中的任何一个动作,都需要等待(一定的时间来完成),一共有超过1000个等待事件,分属不懂的类别,每个版本都不一样,且默认不是所有的等待事件都启用。 个人认为等待事件这个东西,仅做参考,不具备问题的诊断性,即便是再优化或者低负载的数据库,累计一段时间,某些事件仍旧会积累大量的等待事件。

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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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    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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