随着人工智能等新兴技术在各行各业中的应用日益广泛，如何将这些先进技术与具体业务场景深度融合，成为众多企业关注的焦点。在数据库领域，智能运维也因AI大模型的爆火而将迎来重塑性变革。据悉，云和恩墨将于3月31日发布原生集成AI大模型的多元数据库智能管理平台 zCloud。为提前了解此次新版本的创新之处，笔者于近日对 zCloud 软件的研发负责人冉崇洁进行了专访，请他深度解读此次产品升级的核心创新能力与应用价值。
冉崇洁介绍道，当前市场对AI大模型与行业应用的结合需求强烈，云和恩墨在与众多客户交流中发现，DeepSeek、大语言模型等成为高频词汇，客户迫切希望将其融入自身应用场景，并且已经产生了大量新诉求和新机会。正是基于这样的市场背景和需求，云和恩墨产研团队对 zCloud 的AI相关能力进行全面升级。在过去，传统数据库运维工具更多停留在“发现问题”阶段，但如何给出精准建议并解决问题，始终存在不足。zCloud 新版本通过整合 DeepSeek 等大模型能力，并注入云和恩墨十余年积累的数据库运维知识图谱与经验，相当于打造了一个“数据库专家大脑”，打通了问题解决的“最后一公里”。“通过这颗‘大脑’，用户的操作能够更加便捷高效，查询意图可以被准确理解，得到的建议也非常合理且有效。”冉崇洁笑谈，“这才真正实现了自动化和智能化运维。”由自然语言交互带来的操作便利性是此次 zCloud 新版本的一大亮点。过去依赖界面和功能操作实现的工作，现在只需通过AI助手用自然语言下发指令即可完成。这一改变极大地简化了操作流程，即使是初级运维人员也能轻松上手，进一步提升了数据库管理的人机协作效率。在安全与合规方面，AI大模型同样发挥了重要作用。冉崇洁解释道，通过对系统日志的巡检和分析，大模型能够更精准地识别安全合规问题，并及时给出处理建议。相较于以往对日志问题的忽视或浅层次分析，这一创新功能有效提升了数据库的安全性，为企业运营保驾护航。此外，新版本的 zCloud 还将在成本控制、资源优化、容量和空间分配等方面展现出强大能力。它能够基于历史数据分析和AI算法，为企业提供合理的资源配置建议，帮助企业优化成本、避免资源浪费。冉崇洁表示：“从发现问题到解决问题，AI大模型的引入，让数据库管理工作产生了很大变化，使运维闭环成为可能。”得益于AI大模型强大的语义处理和推理能力，新版本 zCloud 中的智能问答功能不仅支持自然语言交互，还融入了数据库运维专业知识，这是它区别于普通问答的关键所在。冉崇洁表示，开源的大语言模型更像是一个“通才”，对于一些行业内依赖专业知识和经验积累的问题做不到精准作答。而 zCloud 的智能问答则是在大模型的通用能力基础之上，通过RAG（检索增强生成）技术融入云和恩墨十余年积累的数据库运维专业知识库和知识图谱，使其成为数据库领域的“专才”，在回答准确性和专业性上远超开源大模型，有力减少了幻觉情况的出现，为用户提供了严肃场景下更加专业、可靠的答案。在巡检场景中，传统工具仅能生成问题报告，而 zCloud 进一步实现了“根因分析”与“修复建议”的闭环。为了便于理解，冉崇洁在自己的笔记本电脑上为笔者做了简单的演示。zCloud 在巡检完成后会生成总结报告，如果DBA对报告内容不满意，还可以进一步要求系统分析并优化报告内容。以数据库日志错误检查为例，过去的报告只是简单列出错误，如今通过点击“AI分析”按钮，系统便能深入挖掘原因。假设发现经常出现密码授权失败的情况，系统会从稳定性、安全性、性能等多个维度指出可能存在的问题，如用户认证合法性、认证方式方法是否正确等，并一一给出相应的修复建议，大大提升了巡检的实用性和运维效率。告警诊断一直以来都是数据库运维里的难点。冉崇洁介绍道，目前 zCloud 可以做到当出现告警时，系统会加载历史会话和分析情况进行深入分析。由于分析过程中会用到知识图谱等信息，所以处理时间相对较长，但能够准确找到问题原因。比如当出现平均响应时间过长的问题时，系统能够判断出可能是配置参数不足等原因。从安全性的角度考虑，为避免危险操作，系统不会就AI诊断的结果自动执行操作，而是让用户选择是否执行。在问题处理完成后，系统还会形成诊断树，这不仅能用于生成报告、进行总结，还能进一步增强知识图谱和RAG的经验，方便AI在后续处理类似问题时能够更快更准地给出答案，不断提升数据库管理的智能化水平。SQL性能智能优化：从“人工调优”到“AI专家干预”
谈到SQL性能优化，冉崇洁告诉笔者，用“前置化提升SQL质量”的理念去做一款产品是云和恩墨在2012年便开始做的事情，该产品便是SQM。如今，SQM的SQL性能智能优化能力因为AI的加持而变得更强，已集成在 zCloud 中，成为新版本的突出亮点，为运维和开发团队都提供了有力支持。在分析SQL问题时，zCloud 加载了知识图谱和数据库专业运维经验的RAG，并且结合平台过去采集的数据，通过大模型给出优化建议。这就好比医生诊断病情，不仅自身具备专业能力，还需要获取更多信息以辅助诊断。因此，在处理数据库相关问题时，zCloud 比业界通用的大模型更加专业准确。无论是索引优化、SQL改写，还是数据库表结构优化，zCloud 都能给出精准的建议，有效帮助开发团队提升代码质量，为数据库的高效运行提供保障。
除了上述的四大AI创新特性之外，zCloud 新版本将延续对多类型数据库的兼容纳管，涵盖国内外的商业、开源数据库共27种。同时，平台支持定制化配置AI模型，客户可根据需求选择 DeepSeek、千问等大模型。相较于用户直接本地化部署大模型+内建知识库，冉崇洁表示：“我们的优势在于不仅有AI大模型+专业知识和经验构成的‘大脑’，还有 zCloud 作为‘眼睛’和‘手’能实时采集数据验证建议可行性，从而确保方案精准落地。”据冉崇洁透露，zCloud 的下一步升级将致力于推动多智能体协同的运维架构，实现人机协同的高效决策；运维场景从数据库扩展到整个IT设施的运维智能体；同时进一步整合文本、图像等非结构化数据的分析处理能力，支持更广泛的应用场景；并且通过LLM的代码生成能力，简化数据库管理工具的开发与维护，形成低代码甚至是无代码的运维模式。展望未来，当自然语言成为新“指令”，当AI化身“专家助手”，zCloud 新版本不仅是技术升级，更是运维理念的革新。在AI重塑运维的趋势下，云和恩墨的多元数据库智能管理平台 zCloud 以“专业+智能”双引擎，正在为数据库管理树立新范式。3月31日，这场变革即将正式开启，让我们拭目以待。
最后修改时间：2025-03-18 10:37:24
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