在數字化轉型與信創浪潮的雙重驅動下，多元異構數據庫已成為企業IT架構的核心組成部分，但隨之而來的運維複雜性、技術斷層與合規壓力也成為各企業的普遍痛點。11月27日，雲和恩墨受邀參與移動雲“大雲海山技術沙龍”大咖面對面直播活動，公司解決方案架構師江寧發表《多元異構數據庫智能運維之道》主題演講。他詳細拆解了異構環境下數據庫運維的核心挑戰，並分享智能破局方案，為行業同仁帶來前沿技術洞察和可參考借鑑的應用實踐。

演講中，江寧指出當前企業數據庫運維正面臨“三重困境”：一是技術棧碎片化，Oracle、MySQL等國外數據庫與GaussDB、達夢等國產信創數據庫並行部署，集中式與分佈式架構共存，對運維團隊的全棧能力提出極高要求；二是流程孤島化效應顯著，傳統運維工具各自為政，缺乏統一入口與自動化編排機制，導致服務交付效率低下；三是信創轉型壓力凸顯，國產化遷移中的性能驗證、數據同步等工作缺乏標準化工具支撐，風險管控難度加大。這些痛點在電信、金融等關鍵行業尤為突出，直接影響業務連續性與創新效率。

針對這一現狀，江寧提出：“解決多元異構運維難題，核心在於構建標準化、自動化、智能化的數據庫全生命週期管理體系。”為此，江寧詳細闡述了雲和恩墨以zCloud多元數據庫智能管理平台為核心的解決方案。該平台不僅支持Oracle、MySQL、PostgreSQL、OceanBase、TiDB、GaussDB、達夢等30餘種主流數據庫，兼容物理機、虛擬機、私有云、公有云等多樣化基礎設施，實現“一站式納管”；還高度體現了雲和恩墨的數據庫智能運維之道，即“始於採集，準於定位，善於分析，嚴於安全，終於穩定”，從“事前-事中-事後”三階段構建數據庫全生命週期的管理中樞。

事前運維的核心是“風險前置”，江寧在演講中特別提醒，既要守住“不干擾業務”的底線，通過秒級全量指標採集讓業務系統“零感知”，又要依託專家預配置的自動化巡檢，覆蓋多場景多維度檢查項，提前揪出隱患。智能容量規劃不能憑經驗估算，需結合多週期趨勢實現一鍵擴容，同時通過前置的SQL審核規避性能風險、一鍵搭建異地災備築牢高可用基礎，從源頭減少故障發生的可能。

當故障發生時，事中響應的關鍵是“快準穩”。江寧強調，要通過監控大屏實現數據庫狀態實時畫像，讓核心信息一目瞭然；更要解決“告警風暴”，通過分類分級、多策略收斂壓縮無效信息，再以多渠道通知精準地觸達負責人。同時，依託TOP SQL排序、會話阻塞分析快速找出問題所在，通過“殺掉會話”“一鍵主備切換”等操作及時止損，最大限度縮短業務中斷時間。

故障解決絕非終點，江寧指出，事後優化的核心是“從問題中學習”。zCloud會留存30天曆史告警數據，幫助DBA有針對性地整改數據庫問題或優化告警配置。故障根因分析功能，將解決方案轉化為自定義巡檢項，提前規避類似風險。深度性能調優與完善的備份恢復機制，持續加固運維防線，讓每一次故障的解決都成為平台能力升級的契機。

談及AI時代的技術演進，江寧簡述了從“人工&腳本”，到“工具化”，再到“雲化、平台化、服務化”的發展歷程，強調人工智能正推動數據庫運維管理邁入“4.0智能化”階段，將真正填補數據庫自運維的“最後一公里”。zCloud AI智能體自今年發佈以來快速迭代演進，如今可實現智能問答、巡檢報告智能分析、告警問題初階與進階診斷、SQL智能優化、容量智能規劃、變更智能分析等功能，還涵蓋安全基線、智能自愈、問答式智能報表等升級能力。

演講中，江寧特別針對企業用户普遍關心的DevOps，重點講解了zCloud的SQL智能優化示例，只需三步，即可完成低質量SQL優化。第一步，進入性能模塊查看Top SQL排序，在海量運行的SQL中精準定位導致數據庫負載過高的關鍵問題SQL；第二步，AI智能體自動獲取該SQL的文本、執行計劃、表結構、字段選擇度等關鍵信息，模擬資深DBA思路識別大表全表掃描、索引缺失、關聯查詢效率低等核心瓶頸；第三步，調用RAG並結合知識圖譜與算法模型生成可落地的優化方案，高效解決SQL性能問題。

作為中國移動的重要合作伙伴，雲和恩墨的解決方案已深度適配磐維數據庫等國產產品，為實現國外商業數據庫到國產信創數據庫的平滑遷移，以及多元數據庫的高效運維管理提供了堅實支撐。江寧表示，雙方將持續深化合作，依託zCloud的全生命週期運維管理能力和移動雲的生態資源，為企業數字化轉型提供自主可控、安全穩定的可靠選擇。未來，雲和恩墨將堅持“智慧即服務”理念，以“Data+AI”雙輪驅動，持續賦能更多企業實現運維效能全面升級。