直擊DTCC2019現場：數據庫智能化運維探索與實踐

5月10日，第十屆中國數據庫技術大會(DTCC2019)正在火熱進行中。作為本屆大會討論的焦點之一，“數據庫智能運維”專場人氣爆棚，來自京東物流、騰訊、字節跳動、京東商城、便利峰的行業專家出席現場，他們就數據庫自動化運維、異地容災系統等熱點話題作出經驗分享。

京東物流超大規模倉儲系統數據庫集群大促保障秘訣

京東物流極速的購物體驗中，倉儲和配送時效是最為關鍵的一環。在電商行業中，京東物流擁有超強倉儲管理系統(簡稱WMS系統)，涵蓋了從在庫、入庫、出庫等環節，特別是在電商行業中獨有的超大規模倉儲系統集群，在其中起到了決定性的作用。

▲京東物流資深DBA高文佳

高文佳對WMS系統做了詳細介紹，并針對數據庫運維提出了六點建議：敬畏生產環境，心存敬畏，方能行有所止;規范流程操作，拒絕人情“事故”;定期故障演練，做好緊急預案;高危操作+雙人確認，減少誤操作;主動運維+自動運維，避免緊急救火;開展培訓+積極溝通，將風險截留在開發階段。

TDSQL智能運維平臺—扁鵲架構與實踐

作為一款金融級數據庫,TDSQL具備六大核心特性,包括數據強一致性、金融級高可用、高性能低成本、企業級安全性、線性水平擴展、智能化運維。TDSQL通過提供“赤兔”自助運營和“扁鵲”智能DBA徹底規避人為誤操作帶來的安全隱患。

▲騰訊金融云T4專家雷海林

“赤兔”自助運營服務,可以從管理員視角,在可用性、安全、效率、成本維度進行全方位管控,90%的日常運營操作均可以通過Web頁面完成,減少人為差錯同時幫助金融用戶節約管理及經濟成本、降低風險。

雷海林介紹道，“扁鵲”智能DBA則具備故障預警、故障自動診斷、歷史事件剖析、優化建議、操作通過管理臺自助化、降低DBA工作強度等特性，幫助金融用戶防范系統異常。

Canal的自動化運維以及異地容災系統實踐

傳統數據庫的運維方式，很難滿足大數據場景下的穩定性和高效性。Canal作為中間件解決了MySQL Binlog的獲取，將Binlog保存到消息隊列中，后續接流式計算框架，或者離線計算框架。

對此，字節跳動對 Canal的智能化運維，自動感知數據庫的變更和主動適配，并提出多機房部署及異地容災解決方案，實現了多機房 Canal 實例的統一智能管理。李暢表示，“我們采用Manager Mode架構，要求保證數據一致性、準確性，服務的穩定性，做離線數倉建設和在線實時同步。”

▲字節跳動高級大數據平臺工程師李暢

對于未來的發展規劃，李暢透露，“我們希望在穩定性方面，支持實例自動Rebalance，避免單機負載過高;在運維方面，支持實例配置運維中心，實例流量智能監控及預警。”

機器學習在數據庫運維上的應用

傳統數據庫運維方式具有許多局限性，被動優化(監控/報警/慢SQL/應用報錯等);耗時耗力且低效，較難形成閉環;受限于人的局限性，復雜場景缺乏擴展性;決策過程中數據價值缺失，決策標準主觀性較大;DBA專家緊缺與數據庫服務要求之間的矛盾更加突出等。

如何做到能夠讓資源精準分配，并做到提前防范?基于機器學習的京東智能運維平臺SmartDBS系統在逐步化解這些難題。該系統包含分類、預測、診斷、決策和調度5大模塊。分類、預測、診斷的數據最終進入決策模塊參與容器資源分配的決策，并推送進入調度實現資源的重新合理分配。

▲京東商城開發工程師彭安

彭安表示，“SmartDBS的價值在于專家系統、智能診斷和預測分析三個方面。其中專家決策，降本提效，可免去人員維護的主觀性;多維數據建模分析全面診斷數據庫;單指標特征預測多模型數據校驗分析。”

便利蜂數據庫運維自動化從0到1演進之路

便利峰數據庫管理平臺包含備份系統、慢查詢系統、在線變更系統、在線查詢系統、MySQL高可用系統等。其中包含需求申請、SQL操作、集群管理、容量管理、日志查詢、慢查詢管理、服務治理、數據庫管理、備份管理、Redis管理平臺、集群監控、OPS管理平臺、Beta管理、平臺周報等功能。

▲便利蜂DBA陳海峰

關于便利峰SQL變更系統的發展歷程，陳海峰透露主要有“萌芽期、突破期和迭代期”三個階段，“首先，我們做的工作主要是流程規范、備份監控、慢查詢系統。然后，SQL變更、SQL查詢、數據庫高可用的研發;從18年10月份至今，我們開始部署擴容集群，進行服務治理和容量管理。”

數據庫運維自動化來源于工作中的痛點，而這種壓力推動了技術的不斷變革。通過上述五位行業專家的分享，我們可以從更多角度來思考數據庫的智能運維。未來，將是自動化和智能化數據庫運維的時代。