lvorySQL 2025生态大会暨PostgreSQL高峰论坛：告别救火队：当“全能”PostgreSQL遇见AIOps

告别救火队：

当“全能

”PostgreSQL遇见AIOps魏

波中国PG分会副秘书长、谨捷技术顾问IvorySQL

2025生态大会暨PostgreSQL高峰论坛

DB运维的“前世今生

”

智能运维平台建设蓝图平台价值与能力延伸

如何走上智能运维之路

总结与Q&AIvorySQL

2025生态大会暨PostgreSQL高峰论坛目录CONTENTS01

DB运维的“前世今生”IvorySQL

2025生态大会暨PostgreSQL高峰论坛手动操作运维人员依赖个人经验，

通过命令行工具执行重

复性的、繁琐的日常维

护任务，效率低下且易

出错。脚本半自动化后续运维通过

s

h

e

ll

、

Python脚本实现了半自

动化，脚本零散，标准

不一、质量不齐平台工具化各类商业和开源的监控、

管理工具涌现

，

提供

Web化管理界面，

固化

了最佳实践，但往往形

成新的“数据孤岛

”，工具之间协同能力差。运维工作发展的三个阶段IvorySQL

2025生态大会暨PostgreSQL高峰论坛数据孤岛监控数据分散在不同系统，如Prometheus、ELK、CMDB等，排查问题需人工关联，效率低下。被动响应传统运维依赖阈值告警，问题出现后才处理，用户体验已受影响，无法主动预防。告警噪音大量无效告警淹没重要信号，导致运维人员疲惫且难以快速响应真正问题。经验依赖复杂故障处理依赖专家经验，专家不在时团队能力受限，知识传承困难。现代运维的“四座大山

”IvorySQL

2025生态大会暨PostgreSQL高峰论坛AIOps通过AI技术分析运维数据，实现智能告警、故障诊断和自动化处理，打破传统运维局限。构建统一的智能运维平台，整合数据、应用AI技术，实现运维的智能化和自动化，提升运维效率和稳定性。构建智能运维平台引入AIOps思维破局之道，智能运维新阶段IvorySQL

2025生态大会暨PostgreSQL高峰论坛02

智能运维平台建设蓝图IvorySQL

2025生态大会暨PostgreSQL高峰论坛核心引擎：n8n/Dify。

负责连接所有组件，设计、执行和监控运维工作流。增加降级方案设计，如在LLM

API调用超时或失败时，自动切换到基于规则的备用处理流程。核心大脑：Deepseek（云端或本地）对于SQL审核、命令解析等需要低延迟的场景，调用本地部署的轻量化模型（如DeepSeek-Coder

6.7B）；对于复杂的根因分析、总结报告等任务，则调用能力更强的云端大模型。数据层

(Data

Layer)

-

混合存储架构编排层通过工作流引擎调度任务，实现自动化运维。混合智能层结合云端与本地AI引擎，兼顾性能与算力。混合数据层整合多种数据存储，满足不同数据类型需求。人机交互：

运维人员可以通过企业IM（如钉钉、企业微信）、

Web界面或API与平台交互。交互层支持自然语言交互，提升运维人员使用体验IvorySQL

2025生态大会暨PostgreSQL高峰论坛整体架构数据层

(Data

Layer)

-

混合存储架构1.

TimescaleDB，专业处理监控指标等时序数据2.

PostgreSQL

+

Elasticsearch，

日志原文使用PostgreSQL的

JSONB字段存储，同时将日志数据实时同步至Elasticsearch

建立二级索引，以支持海量日志的毫秒级全文检索和模糊查询。3.

核心元数据/图/向量存储：PostgreSQL原生关系模型存储CMDB数据，并利用其pgvector和Apache

AGE插件分别管理知识库向量和知识图谱，可考虑独立部署以隔离负载。4.

冷数据归档：MinIO。

通过n8n工作流配置数据生命周期管理策略，定期将过期的时序指标和日志归档到低成本的对象存储

MinIO中。交互层编排层混合智能层混合数据层IvorySQL

2025生态大会暨PostgreSQL高峰论坛整体架构选择PostgreSQL作为核心数据底座，结

合TimescaleDB、Elasticsearch、n8n、

Deepseek等专业工具，构建强大的技术

生态。“PG瑞士军刀

”+“专业伙伴

”IvorySQL

2025生态大会暨PostgreSQL高峰论坛技术选型关系型数据：

CMDB信息存储，安全可靠。JSONB：高效存储和索引告警、事件等JSON数据。TimescaleDB：处理海量监控指标，支持时序数据。pgvector：

实现运维知识的向量存储，支持RAG问答。Apache

AGE：构建运维知识图谱，支持GraphRAG根因分析。PostgreSQL的多模融合之力IvorySQL

2025生态大会暨PostgreSQL高峰论坛核心实现Agent：

自主规划任务，调

用工具解决问题。RAG：

智能问答，

从知识库中快速找到答案。GraphRAG：基于知识图

谱推理，分析故障因果关系。从RAG到Agent的“三级跳

”IvorySQL

2025生态大会暨PostgreSQL高峰论坛第一阶段（MVP）：实现RAG问答机器人和核心库智能巡检Agent，快速产生价值。第二阶段（场景扩展）：上线问题诊断、SQL审核功能，强化安全机制。第三阶段（深度智能）：实现GraphRAG深度诊断，构建开放的Agent生态。从MVP到深度智能IvorySQL

2025生态大会暨PostgreSQL高峰论坛迭代之路03

平台价值与能力延伸IvorySQL

2025生态大会暨PostgreSQL高峰论坛从被动响应变为主动预防，缩短故障恢复时间（MTTR），提升系统稳定性。核心价值基于数据进行决策，提升运维的科学性和准确性。将专家经验固化为AI能力，实现知识传承，减少对个人经验的依赖。自动化运维减少人工干预，降低运维成本，提升运维效率。数据驱动提效降本知识传承提升稳定性IvorySQL

2025生态大会暨PostgreSQL高峰论坛建立ROI价值看板通过价值看板实时展示MTTR、

自动化诊断准确率、节省工时等指标，清晰计算投入产出比。年化收益

=

(原日均故障处理人力小时

×

人力成本单价

×

MTTR降低百分比

×

365)

+(原日均人工巡检耗时

×

人力成本单价

×

自动化覆盖率

×

365)

-

年化总成本量化度量IvorySQL

2025生态大会暨PostgreSQL高峰论坛RO

计算模型：能力迁移01模式复制到全域运维将“数据+智能+编排

”模式复制到网络运维、系统运维等场景，构建企业统一的AIOps中台。拓展到业务场景应用于IT项目管理、智能客服、合同评审等业务场景，赋能企业整体运营。02

IvorySQL

2025生态大会暨PostgreSQL高峰论坛04

如何走上智能运维之路IvorySQL

2025生态大会暨PostgreSQL高峰论坛路径选择：

自建还是“抄近路

”？主要考虑因素：成本、风险、周期、灵活性权衡选择产品/服务可以让我们“抄近路

”，快速获得成熟的能力，避免重复“造轮子

”，让我们更专注于业务本身。自建意味着需要组建专业的AI和工程团队，投入周期长，技术挑战和试错成本高。但好处是完全可控，灵活度最高。IvorySQL

2025生态大会暨PostgreSQL高峰论坛谨捷数据提供成熟的智能数据库云管平台和企业生成式AI解决方案，助力企业快速实现智能运维。官网：www.advancedata.com.cn谨捷数据——AIOps落地加速器IvorySQL

2025生态大会暨PostgreSQL高峰论坛平台推荐AI平台AIAgentAI模型AI数据支撑

专业知识库企业知识库AI应用支撑AI交互方式AI

应用一站式智能平台/检索增强生成AI

分析基础数据平台企业级AI平台向量数据聊天机器人工具分析型AI开发语言和模态微调预训练部署方式谨捷企业生成式AI架构解决方案简化架构启动快，

端到端提升A应用敏捷性，

专注于业务价值实现，

可持续发展强AIAgent

AIAgentIvorySQL

2025生态大会暨PostgreSQL高峰论坛文件/视频/其他半结构化数据结构化数据结构化数据AI生成SQLJSON数据业务数据AI算法图数据•

自定义监控仪表盘•

自定义告警功能•数据库态势看板•数据库健康检查•

数据库巡检•数据库监控大屏功能•SQL实时监控功能•活动会话SQL实时监控•

数据比对•

SQL审核•

持续迭代升级

…

…谨捷智能数据库云管平台功能集IvorySQL

2025生态大会暨PostgreSQL高峰论坛05

总结与Q&AIvorySQL

2025生态大会暨PostgreSQL高峰论坛通过ROI价值看板量化平台价值，并将能力复制到更多场景。PostgreSQL多模融合构建统一数据底座，满足多种数据存储需求。RAG、GraphRAG、Agent实现从知识获取到任务执行的智能化。统一数据底座价值量化与迁移三级智能核心核心