首批通过分布式安全可靠测评,为关键业务系统打造
基于 OceanBase 打造数据库智能专家“ChatDBA”
- 30%资源节省
- 0RPO
- <8sRTO
联通 AI 与 DB 融合探索实践
王晓峰-中国联通软件研究院公共平台与架构研发事业部副总经理
王晓峰中国联通软件研究院公共平台与架构研发事业部副总经理
邱永刚中国联通软件研究院 OceanBase 研发负责人
邱永刚中国联通软件研究院 OceanBase 研发负责人
2025-12-12
邱永刚中国联通软件研究院 OceanBase 研发负责人
2025-01-10
2024-10-28
2023-12-21
唐素珍、邱永刚联通软件研究院济南分院
一、业务背景
随着信息技术的快速发展,数据库作为企业数据管理和分析的核心,其重要性日益凸显。中国联通作为国内领先的通信服务提供商,为了应对业务发展的过程中数据量激增、业务需求多样化等挑战,积极探索数据库技术的创新应用,特别是在智能运维领域。
为了更好地服务于应用,降低数据库的使用门槛,提升运维效率,中国联通将目光聚焦于数据库 DevOps 全生命周期管理,将 AI 大模型与数据库专家经验结合,基于 OceanBase 向量能力建设了数据库智能专家 ChatDBA。
二、业务挑战
- 多种数据库及版本管理
- 联通内部存在多款数据库产品,且版本更新和维护频繁。如何保持不同版本间的数据一致性并快速定位问题,成为了运维和管理中的一大难题。
- 生产环境的高效管理与测试环境差异
- 生产系统的稳定性至关重要,如何在保证生产环境稳定的同时,快速应对和解决生产系统中的问题。此外,测试环境与生产环境的差异可能导致性能偏差或潜在故障,如何高效地管理并在两者之间找到平衡,提升整体系统可靠性和响应速度,是提升数据库运维敏捷性的关键。
- 提高工作效率与敏捷性
- 随着业务需求的不断变化,如何在复杂多变的数据库环境中快速获取所需信息,并及时响应,成了提升数据库运维管理效率的核心问题。
三、整体架构
ChatDBA 以大模型和微调模型为基础,构建多 Agent 编排调度引擎,集成各类成熟工具,赋能数据库的全生命周期。
- 在设计阶段,ChatDBA 规划了模型设计、结构设计,以及智能化建库建表的能力;
- 在开发策略阶段,ChatDBA 优先关注 SQL 的生成补全、SQL 转代码、异构 SQL 转化的能力;
- 在上线阶段,ChatDBA 优先关注 SQL 审核、索引检查优化等能力;
- 在运维阶段,ChatDBA 通过日志、监控等手段,实现根因定位和快速恢复的能力;
- 在后期运营阶段,ChatDBA 优先实现 SQL 调优功能。
四、解决方案
联通软件研究院针对内外部的数据库通识类和特性类文档进行系统性梳理,形成文档知识库。通过文档切片和向量化模型嵌入,将文档内容转化为向量数据并存储在向量库中。这一做法使得大型语言模型(LLM)能够获得 DBA 领域的专业知识,大大提升了知识问答的召回率和准确性。
在此基础上,进一步引入了 RAG(检索增强生成)技术的知识问答系统。通过检索外部知识库,增强模型对特定问题的理解和回答能力,帮助生成更精准、更丰富的文本内容,从而提升了文本处理的效率和质量,为数据库使用者(应用人员)和数据库维护方(产品运维、支撑人员)提供全面的、高质量的技术咨询与解决方案服务,降低数据库使用门槛、提升数据库运维效率。
五、应用场景
- 数据库开发
- 在数据库开发阶段,应用可能面临很多问题,如:手写 SQL 不仅耗时长还容易出错,新数据库的使用门槛高、SQL 质量参差不齐。为此,联通软研院将大模型和 Agent 能力结合,构建了 Text2SQL、SQL 转代码、异构 SQL 转换等能力,以及通过不断调试提升生成结果的准确率,进而提升开发效率。此外,通过建设数据库智能体,结合 CDAS 工具,让智能体具备专业的行动力,能够根据指令自主进行决策和行动。
- 数据库运维排障
- 在数据库运维阶段,运维人员可能面临日志监控等信息需要人工分析的问题,耗时长、效率低。为此,联通软研院基于大语言模型和 Agent 智能体围绕故障发现、故障诊断、故障处置等核心运维场景,打造了数据库的运维排障助手。通过收集常用的运维知识,包括经验、故障等,使用向量数据库输送知识的方式,培养 Agent 的专业运维能力。此外,基于多 Agent 的编排调度,各自领域的 Agent 协同工作,提高运维效率。
- DBA 知识问答
- 在数据库的全生命周期中,产品人员和开发人员可能面临应用多、问题多、更新迭代快等挑战,不仅需要持续学习,还有问题被及时解决的需求。为此,联通软研院复用研发大模型知识处理能力,聚焦数据库领域专业知识和产品运维支撑知识,基于 CDAS 的数据库融合生态,建设 DBA 知识问答能力。首先,收集专业知识文档,通过文档的分割、切片、生成向量等方式,使大语言模型可以获取专业的数据库领域知识;其次,通过向量检索辅助大语言模型生成更准确、更丰富的文本内容,提升文本处理任务的效率和质量。通过以上方案,最终为数据库使用者(应用人员)和数据库维护方(产品运维、支撑人员)提供一站式的高质量技术咨询与解决方案服务。
六、客户收益
- 资源消耗节省 30%
- 原有系统使用两个数据库支撑业务,替换为 OceanBase 一体化数据库后,系统得到大幅简化,资源节省 30%。
- 高可用与弹性扩缩
- OceanBase 向量检索能力继承了 OceanBase 原生分布式数据库的高可用性,能够实现分布式部署、弹性扩缩容,根据业务负载情况灵活调整规格,做到了对资源的极致利用,并通过 Paxos 协议实现单点故障时的自动快速恢复,提供 RPO=0,RTO< 8s 高可靠能力,规避了原有架构存在的业务可用性挑战和数据丢失风险。
- SQL 支持,提升开发效率
- OceanBase 向量检索支持标准 SQL 操作,开发人员可以使用 DBeaver、Navicat 等熟悉的客户端工具与数据库交互,这降低了数据库使用门槛,提升了开发效率。
- 生态工具齐备,减轻运维压力
- OceanBase 向量检索功能可以直接复用OceanBase 的运维管理平台(OCP),大大简化了运维工作。OCP 提供了界面化的快速部署、硬件资源管理、监控告警、备份恢复等一整套完善的产品运维功能。此外,在数据库迁移等阶段,也可基于 OMS 等齐备的工具体系,提升工作效率。