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数据库智能探索与实践

在业务的驱动下,美团点评DBA团队经历了从“人肉”到工具化、产品化、自助化、自动化的转型之旅,也开始了智能数据库领域的思考和实践。...如何朝着智能化转型?传统苦在哪里?智能又能解决哪些问题? [167aa78d73db8e24?...换句话来说,智能不用报警,通过看报表就能知道可能要出事了,能够把故障消灭在“萌芽”阶段;第二,传统是被动接受,而智能是主动出击。...但主动出击不一定是通过DBA去做,可能是系统或者机器人操作;第三,传统是由DBA发起和解决的,而智能是系统发起、RD自助;第四,传统属于“人肉救火”,而智能属于“智能决策执行”;最后一点...w=1340&h=672&f=png&s=274797] 上图是传统维和智能的特点分析,左边属于传统,右边属于智能

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1位5年智能开发对智能的理解

这本书理论性很强,个人认为几乎囊括了人工智能各个分支的相关算法。   2019年:进入了千寻的保障部门,接触到了更为庞大的业务。对智能有了进一步的理解。...》:较为全面的介绍了智能。   ...对完整的智能解决方案,开始有了自己独特的理解; 总结一下自己的认知过程 12.png 从不同的角度看智能,以质量保障为例   个人认为,智能是一套复杂的人工智能的解决方案。...从业务的角度看智能   首先,智能是建立在运的基础之上的,只有了解了现有的的内容和技术体系,我们才能够合理的思考,智能在整个体系中的地位和作用。   ...5分钟定位问题 - 10分钟故障恢复;   •故障预测; 从产品的角度看智能   目标群体   智能的使用方,是一群有着丰富经验的专家,但是可能对数据分析、数据挖掘没有任何概念

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    未来的发展方向是智能(AIops)

    随着智能化技术的发展,为了解决上述领域的问题,智能的呼声越来越高。...3、在大数据时代, 智能与数据、自动化之间的关系 智能的理想状态就是把工作的三大部分(监控、管理和故障定位),利用一些机器学习的方法有机结合起来。...目前能够把这三部分融合起来的办法就是利用人工智能的手段,最后达到一种智能的状态。 4、智能当下的状况及智能发展的预测 智能当下还是一个初步探索的阶段。...可以举几个时间数字,我所看到的一个和智能相关的开源项目是在 2013 年,第一个主动出来宣讲智能相关内容的国内企业是百度,时间是 2015 年,智能大量出现在宣讲上的时间是在 2016 年下半年...现在比较明确的是大家会朝着智能方向发展,并且智能的发展一定是一个长期演进的过程。 对于智能的发展预测,我的简单看法如下: 智能会首先体现出其在告警系统上的价值。

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    京东物流仓储系统618大保障背后的秘诀

    在本篇我们将会详细介绍京东物流仓储系统的数据库架构,以及如何通过自动化平台、性能优化、故障自愈和数据结转等步骤进行数据库架构的演进。...缺点是机房的电力和网络环境略差,难度较高。部署架构图如下: ?...二、UDBA自动化平台 工欲善其事必先利其器,想要做好大规模系统的管理,一定需要有自动化的平台作为支持,同时也为了提高工作效率,减少和研发的沟通成本,库房DBA开发了UDBA数据库自动化平台...该平台除了是DBA日常自动化的操作平台,还为WMS研发、运营人员提供了日常所需的技术支持和信息查询。 UDBA数据库自动化平台的主要功能模块如下所示: ?...可维护性,MySQL5.7版本引入GTID复制、Online DDL及新版系统视图和管理函数等,极大提升数据库可维护性,降低DBA风险和管理难度 由于库房数据库服务器长期运行在恶劣的机房环境中,从而产生

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    管理数智化:数据与智能场景实践

    本文来自腾讯蓝鲸智云社区用户:CanWay摘要:笔者根据自身的技术和行业理解,分享嘉为蓝鲸数据与智能场景实践。...数据与智能技术在运业务中的定位数据与智能技术在运业务中的应用近几年进入“实用化提升阶段”,无论从供给方,还是需求方,都逐步认识到,“数据与智能有其边界和条件,“AI加持”比“AI颠覆”...基于数据平台提供的高质量、低延迟的统一数据,智能分析决策平台可以根据不同场景需求采用适合的AI算法和模型做出合理判断或结论,并驱动自动管控平台执行运操作。...然而,为了支撑AIOps场景,该平台需要在运领域中加入一些特性,高效地孵化出适配各种智能场景的算法和模型。首先,智能分析决策平台需要建立数据模型、指标体系和知识图谱。...总结:以上为笔者对数据与智能的剖析,欢迎探讨交流,谢谢!

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    从ITOM到AIOps:IT管理向智能的进化

    面对这些新形势下的挑战,IT 管理(ITOM)需要从原有的人工加被动响应,转变为更高效、更智能化的体系,为新形势下的IT系统保驾护航。...(来源:Turn Big Data Inward With ITAnalytics) 令IT团队感到欣慰的是,智能(AIOps)踏着人工智能的时代浪潮应运而生。...AIOps平台通过收集各类数据源(包括操作系统、系统软件、数据库、应用日志等),统一进行管理。...不同于以往每次仅可查看数量有限的几种日志,人员可通过智能平台所提供的关键字、统计函数、单条件、多条件、模糊查找等功能,在多个系统中快速定位故障信息,帮助人员从全局视角查看系统的数据信息。...因此,我们有理由相信AIOps能够帮助企业及各类人员在大数据中找到合适的发展模式。现在是时候用一些类似人工智能的思维方式来为IT产业服务,使大数据的分析方向转到IT上了。

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    拯救人!智能如何实现1+1>2

    同为打工人,人不该被这样对待。如何改变这种局面?近年来,智能异军突起,成为解救企业和人员的及时雨。...整个集中监控体系的构建,从最早的网络管理,到后续的数据库/数据库管理、存储/服务器管理,再到之后的虚拟化/云管理,才逐渐形成集中监控体系,通过不同的监控工具来实现这些平台的实时告警查看和平台优化建议。...智能虽好,却也有一个很现实的问题,即全球没有一家公司的产品可以覆盖全部数据范围来帮助用户构建智能中心。...2 如何让智能1+1>2 爱数与听云在智能领域开启了新模式。今年1月份,双方携手正式推出了智能整合方案,旨在帮助客户全面管理、深度洞察海量、多源、异构的机器数据。...未来,随着企业数字化转型的深入,以及像爱数、听云这些中国智能厂商利用生态不断完善联合解决方案,中国用户有望得到更加出色的智能产品与服务。

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    智能机器人--AI的实践探索【二】

    我们专注于场景,借助于AI技术,开发了智能机器人,为的就是缓解这一矛盾。 登场亮相 什么是智能机器人?...我们所开发的智能机器人,就是采用了人工智能技术的,预设场景定位于日常咨询和操作需求的,面向开发和两类人群的,依托于企业IM工具的客服机器人。 这个定义不怎么友好。眼见为实。...这一点切合工具定制化强,开发敏捷的特点。而且相比手机APP这个正统的移动平台,智能机器人的移动工具开发门槛低到大多数的同学都能够迈过去。...接下来详细介绍智能机器人的技术方案。 技术方案 智能机器人是基于企业IM工具的,它和用户的交互界面,就是IM工具的会话窗口。我们定义会话有三种模式: 智能模式,这是默认的模式。...这也是考虑到智能机器人的应用场景中,用户和智能机器人交互时,不是想找个人聊聊天放松一下,而是想得到一个权威解答。

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    智能AIOps-学习笔记

    [业界方案] 智能-学习笔记 0x00 摘要 本文为本人的学习笔记,非商用。...0x01 AIOps 背景 1.1 AIOps概述 智能的理想状态就是把工作的三大部分:监控、管理和故障定位,利用一些机器学习算法的方法把它们有机结合起来。...图形数据库(图形数据库是一种非关系型数据库,应用图形理论存储实体之间的关系信息)可以针对每个异常事件创建一个覆盖多应用域及基础架构的全专业图谱,沉淀知识进行因果推导。...2.7 平台 2.7.1 京东 京东物流的体系规划。最下层是资源层,包括物理资源、虚拟资源、应用、中间件以及数据库。上层是平台层。...(AIOps)中几处问题的解决方案与思路 AIOps智能之三:无监督异常检测 技术干货 | 日志易产品总监饶琛琳:数据驱动的智能平台 从人肉到智能,阿里体系经历了哪些变迁?

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    腾讯数据库专家雷海林分享智能架构

    2019年5月8日-10日的DTCC2019年中国数据库大会上,腾讯云数据库专家工程师雷海林首受邀做了主题为《TDSQL智能平台-扁鹊架构与实践》的技术分享,以下为大会现场演讲实录。...image.png 关注“腾讯云数据库”官方微信,回复“智能”,即可下载本文PPT。...image.png 三、智能诊断原理与实践 我们将客户经常咨询的DB问题大体分为三类,可用性问题、性能问题、可靠性问题。 下面我们具体看一下扁鹊是怎样针对这三类问题进行分析并解决的。...image.png 从我们自身的经验来看,由DB故障导致的切换并不常见,更多的情况是由于用户的SQL占用过多的系统资源引发的一些异常状况,主要可以分为慢查询并发和大事务两类,下面我们逐个分析两种行为触发切换的原因...关注“腾讯云数据库”官方微信,回复“智能”,即可下载本文PPT。 image.png

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    腾讯数据库专家雷海林分享智能架构

    2019年5月8日-10日的DTCC2019年中国数据库大会上,腾讯云数据库专家工程师雷海林首受邀做了主题为《TDSQL智能平台-扁鹊架构与实践》的技术分享,以下为大会现场演讲实录。 ?...扁鹊的需求背景 TDSQL作为腾讯针对金融场景推出的高一致,分布式数据库集群的解决方案目前已覆盖了腾讯90%的支付业务场景,内部有大量团队使用;同时作为腾讯金融云的数据库产品,支持公有云和专有云两种云解决方案...之所以将这个模块命名为扁鹊,就是希望它能像古代的扁鹊神医为人诊断病因一样也可以为数据库“对症下药“,治疗/修复/预判数据库已知或潜在的风险。 2....三、智能诊断原理与实践 我们将客户经常咨询的DB问题大体分为三类,可用性问题、性能问题、可靠性问题。 下面我们具体看一下扁鹊是怎样针对这三类问题进行分析并解决的。 1....从我们自身的经验来看,由DB故障导致的切换并不常见,更多的情况是由于用户的SQL占用过多的系统资源引发的一些异常状况,主要可以分为慢查询并发和大事务两类,下面我们逐个分析两种行为触发切换的原因 由慢查询并发引起的主备切换

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    腾讯数据库专家雷海林分享智能架构

    2019年5月8日-10日的DTCC2019年中国数据库大会上,腾讯云数据库专家工程师雷海林首受邀做了主题为《TDSQL智能平台-扁鹊架构与实践》的技术分享,以下为大会现场演讲实录。...之所以将这个模块命名为扁鹊,就是希望它能像古代的扁鹊神医为人诊断病因一样也可以为数据库“对症下药“,治疗/修复/预判数据库已知或潜在的风险。 2....三、智能诊断原理与实践 我们将客户经常咨询的DB问题大体分为三类,可用性问题、性能问题、可靠性问题。 下面我们具体看一下扁鹊是怎样针对这三类问题进行分析并解决的。 1....从我们自身的经验来看,由DB故障导致的切换并不常见,更多的情况是由于用户的SQL占用过多的系统资源引发的一些异常状况,主要可以分为慢查询并发和大事务两类,下面我们逐个分析两种行为触发切换的原因 由慢查询并发引起的主备切换...受苹果公司新规定影响,微信 iOS 版的赞赏功能被关闭,可通过二码转账支持公众号。

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    大模型在蓝鲸体系应用——蓝鲸开发智能助手

    直达原文:大模型在蓝鲸体系应用——蓝鲸开发智能助手背景1、转型背景蓝鲸平台从诞生之初,就一直在不遗余力地推动转型,让团队可以通过一体化 PaaS 平台,快速编写脚本,编排流程,开发运工具...2、大模型对开发带来的挑战和机遇最近几年,大模型的爆发式发展为开发和行业带来新的变革,2021 年 7 月 1 日,由 GitHub 和 OpenAI 共同开发的人工智能编码助手——Copilot...SQL 语句生成应该与其它的 Copilot 的代码生成方式更优化,分成以下步骤:用户直接在前端页面选择数据源,输入文本,描述需要生成的 SQL 的功能;开发平台将数据库表结构和用户输入文本进行格式化整合后...,调用开发平台能力,生成开发任务步骤和流程,包含设计数据库模型、开发员工信息管理接口、开发打卡系统接口、开发抽奖系统接口、实现用户认证和权限管理、设计 API 响应格式,以及集成 SaaS 开发框架...直达原文:大模型在蓝鲸体系应用——蓝鲸开发智能助手

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    智能告警抑制的实现

    在监控系统中,频繁的告警通知可能会对团队造成干扰和疲劳,影响其对真正重要的告警事件的关注。...NetView告警抑制作为一种优化告警管理的方法,可以有效减少无关紧要的告警通知,提高效率。本文将介绍NetView告警抑制的定义、工作原理以及其在告警管理中的应用。...通过定义告警抑制规则,可以阻止不必要或重复的告警通知,减少对团队的干扰。告警抑制的工作原理如下:定义告警抑制规则:通过配置告警抑制规则,指定需要抑制的告警条件,例如时间段、告警级别、主机组等。...告警抑制具有以下优势:减少告警噪音:通过抑制无关紧要的告警通知,减少运团队的干扰和疲劳,使其能够更专注于重要的告警事件。优化资源利用:避免因大量重复告警而浪费资源,提高资源的有效利用率。...告警抑制适用于以下应用场景:频繁产生的重复告警:对于一些周期性出现的告警,可以通过告警抑制规则将其抑制,避免对团队的干扰。

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    关于智能化观点

    最近好几个朋友和我聊传统金融行业中的智能化,如果用gartner创新曲线来映射我对智能化位置的定位,我觉得在传统金融行业中智能现在处于期望膨胀期与泡沫破裂低谷期之间(如下图),总体来说我对传统金融行业的智能化持保守态度...,历史报警关联定位等; 趋势预测:机器或业务指标趋势预测,流水或日志数据异常情况预测等; 业务连续性是底线,的确值得利用技术手段为人员赋能,但是是否将这些问题都寄托于智能呢?...二、 从AIOps最早的意思看,AIOps原指基于算法的,与ITOA(IT运营分析)是类似的,并没有说智能两个字。...这些主动进行运营分析的场景,从目前看正是人员发挥经验价值沉淀的切入点,比智能的黑盒子更加实在。...在智能化方面,也许当你的团队做好数据标准化与主动性的运营分析后,智能化的创新曲线也过了泡沫低谷期,那时也就水道渠成了。

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    哪些是数据库智能必踩的坑?

    然后是自动化,关于这方面的讨论这几年非常火,各种大会上都在讲自动化。根据我的观察,目前自动化主要在做那么一件或两件事,大多是一些不需要太多的流程,不需要太多的人工智能的事情。...所谓的不够标准化,指的是我们的机房环境错综复杂,自动化很难部署下去。 最后是智能,这是也本次要讲的一个比较重要的主题。...所谓的智能就是让机器去干人的事情,让机器学习人的思想,再通过人工智能的一些手段实现出来。...而智能甚至还在起步阶段,或者说在概念的阶段。 AI性能需求 作为一个非甲方公司,我们考虑的智能化性能,必须要兼容所有的数据,这是一个大的前提。不同的数据库的类型,智能需求是不一样的。...因此在智能性能这块,我们要把这些毫无头绪的环节梳理出来。 性能优化的目标 ?

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