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文档简介

构建国产数据库数字化运维生态演讲人：白鳝CONTENTS▶数据库国产化带来的挑战数据库的数字化运维数字化生态建设小结数据库国产化的挑战 数据库国产化的挑战 服务生态不健全企业预算不足专家依赖专家依赖日常运维工作量大日常运维工作量大数字化运维的生态优势 以“知识自动化”为核心理念的数字化运维平台，以此为基础构建的DBAIOPS数字化协同平台为信创数库构建的数字化孪生体，一线运维、二线分析、三线专家和原厂可以共建生态，协同工作，运维知识可以有效积累，实现运维闭环。可以在短期内实现国产数据库运维的能力运维数字化的演进路线 指标体系建设指标标准也是一种运维知识指标标准也是一种运维知识，运维专家对运维对象指标体系的分解，构建了足以进行全面分析的标准化指标体系。标准化指标体系的建设对于运维数字化至关重要。模型建设专家模型指标集健康模型关键指标原始数据置评价标•对指标按维度设置指标集健康模型关键指标原始数据置评价标•对指标按维度设置评价规则设准•分析总结出用于模型的关键指标•汇总各个•分析总结出用于模型的关键指标•汇总各个维度评分形成健康模型•将原始数建立运维对象指标集•原始数据包括：原始指检结果等数据泛化分析模型临近发现问题归纳波动检测临近发现问题归纳波动检测异常检测运维知识数字化 十分重要的数据库运维知识 •指标知识•指标的含义•指标可能的衍生影响•等待事件知识•与等待事件相关的因素•等待事件的关联性•故障场景•通过运维经验积累故障场景•对故障场景进行深度分析•相关指标的异常•相关等待事件•相关异常问题来了国产数据库厂商的资料文档质量太低国产数据库运维知识与运维案例匮乏懂国产数据库运维的人太少国产数据库的运维工具少得可怜报团取暖，发展生态协作 数据库厂商数据库服务厂商数据库厂商数据库服务厂商据库专家举例：D-SMART GaussDB生态版••支持GaussDB云上版和轻量化部署版（集中式、分布式）•支持openGauss及生态商用数据库产品（Gbase8C/Vastbase/MogDB/磐维等）举例：D-SMART&OBDIAG 展望-大模型助力数字化运维生态 •利用可本地化部署的国产大模型•将社区化的知识库与通识大模型结合，快速构建开源的智能化分析能力•大模型+开源社区=“群集智慧，惠及大众”小结数据库国产化替代既然必然到来，那么拥抱这个事实是更为积极的态度数据库运维的数字化转型也是技术发展的必然趋势，数字化是DBA的助手，而不是竞争对手

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