核心系统数据库智能运维技术实践.docx

【核心系统数据库智能运维技术实践】 数据库智能运维技术旨在提高数据库管理效率，减少人为错误，通过对海量性能数据的分析，挖掘潜在问题并提供解决方案。本文将深入探讨如何通过智能运维平台进行数据库性能问题的实时检测和智能分析，以Db2数据库为例。 智能运维系统实现了对Db2数据库400多个性能指标的全面监控。这些指标基于机器学习算法，通过分析历史数据建立异常模型，实现实时异常检测。一旦发现指标异常，系统会通过知识图谱呈现，快速定位问题所在。知识图谱结合历史数据的相关性分析，帮助运维人员理解异常指标间的关联，便于快速识别问题源。 此外，为使非专业用户也能理解系统异常，智能运维平台设计了一键智能分析功能。它根据预定义的问题场景解释异常现象，并展示影响SQL，使得问题诊断更直观。对于查找出的问题SQL，系统提供了性能详情页面，显示SQL指标的发展趋势和执行时间分布，以便判断SQL是否存在问题及优化方向。 以2019年10月31日的一次核心系统告警为例，当活动会话数过高时，智能运维平台立即发现了4个异常指标：TOTAL_SECTION_SORT_PROC_TIME、TOTAL_SECTION_SORT_TIME、POOL_WRITE_TIME和POOL_ASYNC_WRITE_TIME。平台首先检查了排序问题，发现一个查询语句对排序异常的贡献最高，但经过分析，此SQL并未显示出异常。接着，平台聚焦数据写问题，发现一个INSERT语句的POOL_WRITE_TIME指标出现显著增长，执行时间也大幅增加，确认为问题源头。进一步分析表明，该SQL的执行时间主要消耗在TOTAL_EXTENDED_LATCH_WAIT_TIME上，提示可能由 latch 等待导致的性能瓶颈。 智能运维技术通过实时监控、异常检测、问题定位和深入分析，极大地提升了数据库运维的效率和准确性，减少了对核心系统的影响。随着技术的不断演进，未来数据库智能运维将能够解决更多复杂问题，实现更高水平的自动化和智能化，降低运维成本，保障业务的稳定运行。