路沙
大數據時代,數據的作用日益凸顯,而經過分析、處理和挖掘之后的巨量數據更是能夠“開口說話”,并為企業的發展“出謀劃策”。不過,要實現這一目的,首先需要保障數據安全,而保障數據安全的前提則需要及時發現潛在的數據風險,并將其解決,此時,一個高效的數據庫巡檢平臺就顯得尤為重要。
在剛剛結束的Oracle技術嘉年華上,云和恩墨互聯網事業部總經理鄭隱發表了題為“邁向數據庫診斷云智能時代”的演講。演講當中,鄭隱解答了數據庫巡檢為何要邁入智能時代、傳統巡檢方式存在什么弊端、智能巡檢平臺又是如何做到高效、快速反應等問題,從而清晰地呈現出云和恩墨在數據運維領域的布局以及Bethune數據庫智能巡檢平臺的業務邏輯和性能。
在會議間歇,鄭隱接受了《中國信息化周報》記者的專訪,針對個人的從業經歷和云和恩墨智能巡檢平臺的具體應用和實踐進行了深入交流。早早就玩起了“跨界”
大學早期,學管理專業的鄭隱一直搞不明白計算機專業學生口中的專業術語以及他們敲在電腦上的一行行陌生代碼,再加上那時接觸了一些有關SQL Server的數據庫知識,于是受好奇心的驅使,在大學的后半期,他就玩起了“跨界”,開始自學計算機知識,并且希望畢業之后能夠從事計算機行業,特別是與數據相關的領域,而數據庫也就成了他情理之中的選擇。
畢業之后,他進入了阿里巴巴,開始從事數據庫運維以及應用支撐方面的工作。在那里,他積累了豐富的大型數據庫架構、實施、運維以及調優經驗,從而為他進入云和恩墨,并領導互聯網事業部奠定了一個堅實的基礎。
新場景催生新服務
云和恩墨成立五年以來,一直圍繞數據和數據庫領域做著廣泛布局和服務,并且在Oracle數據庫服務領域具備了一定的品牌知名度。不過,在不斷完善和推進自身業務的同時,云和恩墨也有著諸多困擾。
在接受采訪時,鄭隱提到,隨著客戶企業數量的增多,會不同程度稀釋他們的服務水平。
另外,大數據時代的到來,使得企業產生了越來越多的數據使用場景,比如,BI、人工智能或者其他一些數據化運營場景,這就使得關系型數據庫不再能夠適應企業數據使用場景的變化。同時,像備份、監控以及智能診斷等數據庫衍生產品的不斷涌現也在影響DBA的工作,因為過于專業的產品和技術可能會使得DBA無法操作,而不專業的產品和技術使用的價值又有限。
對于云和恩墨來說,就是要解決這樣一個尷尬的問題。鄭隱表示:“目前,我們正在做的智能巡檢平臺就是希望能夠把專家的智慧沉淀到一個產品里面去,并且用通俗易懂的語言分析出企業的數據庫到底存在什么問題,從而搭建起專家與傳統DBA之間溝通交流的橋梁。”
智能巡檢平臺應運而生
云和恩墨數據庫智能巡檢平臺——Bethune,通過數據采集、上傳數據、創建報告、查看報告四個流程智能分析出數據庫當中存在的問題和潛在風險,諸如,空間占滿、響應緩慢、數據丟失以及無法連接等。
在鄭隱看來,實現智能化的關鍵之處有兩方面:一方面要把專家診斷問題的思維沉淀到產品上,就是專家怎樣解決這個問題,產品就應該做相應的診斷和處理;另一方面需要去結合一些先進的方法論,比如大數據、機器學習,當企業的健康數據積累到一定程度的時候,他們可以通過這個平臺實現自主學習、診斷和處理。
除此之外,診斷報告的準確性則直接關系著云和恩墨的服務質量以及企業解決數據庫問題的效率。Bethune智能巡檢平臺診斷出的數據庫問題,規劃成了安全、性能、穩定性、容災與備份四類和嚴重、警告、提示三個等級,企業可以通過等級排序或問題類型排序輕松查看智能建議。
當談到如何保障診斷報告的準確性時,鄭隱說:“第一,應該從整體的角度去看這個問題是不是一個真正嚴重的問題;第二,智能巡檢平臺應該積累更豐富的數據,當數據積累到一定程度的時候,它就能夠保障更高的準確性。”
未來,云和恩墨希望能夠向更多應用其他數據庫產品的企業提供相應的服務,而不僅僅是應用Oracle數據庫的企業,從而能夠建立起自身產品服務的生態閉環。