雲端計算智慧化：讓資料庫更聰明

資料庫運維是一件非常複雜的工作，尤其是涉及企業核心資料庫時，其中儲存了企業重要的資料，對操作人員的要求非常高，因此資料庫管理員一直是市場緊缺人才。不過，得益於人工智慧、機器學習等 雲端計算技術的進步，這種狀況有望慢慢得到緩解。

2017年甲骨文提出了“自治資料庫”這個概念，引發業界對人工智慧 雲端計算在資料庫的應用前景的關注。2018年甲骨文的新一代資料庫ADW正式上市，我們看到，甲骨文的確朝著把資料庫管理員從繁重的資料庫最佳化、各種調優以及資料庫備份中解脫出來的方面上邁出了一大步，它讓管理員能騰出了更多時間去做一些高附加值的工作。根據甲骨文提供的資料，透過自動執行、自動完成打補丁、自動完成資料的備份、自動修復等，甲骨文自治資料庫能降低70%的運維工作量，將資料庫平均當機時間減少到每月2.5分鐘。

實際上，隨著 雲端計算人工智慧、機器學習技術的快速發展，利用它們來最佳化資料庫核心和以及資料庫運維、管控等一系列動作已經成為資料庫行業的共識。比如，資料庫管理員或者運維人員想最佳化應用軟體的負載，可能想知道需要建哪些索引；使用者體驗不佳想知道到底是那個儲存過程受到了影響、如何最佳化，現在基本上是依賴工程師、DBA的經驗來解決，這些未來完全可以利用機器學習、人工智慧方法進行智慧化的最佳化。

值得一提的是，除了資料庫本身的 雲端計算智慧化外，支援智慧化應用方面也是資料庫的一個熱點。傳統資料倉儲產品通常只能處理結構化資料，而新一代的資料倉儲無不把支援多資料型別的處理作為基本指標，比如，透過標準的SQL語句同時處理結構化和非結構資料（文件、圖片甚至影片等）。另外，資料倉儲還在努力幫助業務人員找出系統與系統之間、資料與資料之間的關聯性。藉助資料庫倉庫的這一能力，業務部門即便不懂具體演算法，也可以及時對相關資料做出調整。