阿里云RDS智能诊断系统云上大规模部署自动化服务的客户实践经验
ACM SIGMOD数据管理国际会议是由美国计算机协会(ACM) 数据管理专业委员会(SIGMOD)发起、在数据库领域具有最高学术地位的国际性学术会议。
SIGMOD和另外两大数据库会议VLDB、ICDE构成了数据库领域的三个顶级会议。相对而言，SIGMOD比另外两个会议的含金量更高，被录取的难度更大。ACM SIGMOD的论文录取率是很低的，平均录取率大约仅为15%-17%。
来自阿里云RDS团队的论文“TcpRT: Instrument and Diagnostic Analysis System for Service Quality of Cloud Databases at Massive Scale in Real-time” （TcpRT：面向大规模海量云数据库的服务质量实时采集与诊断系统）被数据库顶会SIGMOD 2018收录。
TcpRT论文介绍了RDS天象系统在云数据库SLA数据采集、服务质量指标计算、异常检测、故障根因分析领域的创新工作，以及在各类云平台上大规模部署自动化服务的客户实践经验。
评委评价
I have plenty of experience with manual anomaly detection. That has wasted much time for me at work, so I liked what you described.
以下为SIGMOD 2018阿里云入选论文。
https://yq.aliyun.com/download/2717?spm=a2c4e.11154804.0.0.6fb46a79ZHriLl
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阿里云RDS团队的论文《TcpRT: Instrument and Diagnostic Analysis System for Service Quality of Cloud Databases at Massive Scale in Real-time》成功入选了ACM SIGMOD 2018会议，这是数据库领域内享有极高学术声誉的国际顶级会议之一。SIGMOD会议由美国计算机协会(ACM)数据管理专业委员会(SIGMOD)主办，其论文录取率极低，平均约为15%-17%，彰显了入选论文的高含金量与研究价值。
该篇论文聚焦于云数据库服务质量的实时监控与诊断，具体介绍了RDS天象系统（TcpRT）在大规模云环境下的创新应用，包括： - SLA数据采集：高效地从海量云数据库中实时收集服务等级协议(SLA)相关数据。 - 服务质量指标计算：自动计算关键的服务质量指标，为性能评估和优化提供依据。 - 异常检测：运用先进的算法自动识别服务异常，减少人工介入和误报，提升响应速度。 - 故障根因分析：实现对复杂故障场景的快速定位和根源分析，加速问题解决过程。 - 大规模部署实践：分享了在多种云平台上自动化部署该系统的客户经验，验证了其实际应用的有效性和广泛适用性。
论文获得评委的高度评价，特别是在手动异常检测常导致大量时间浪费的背景下，TcpRT系统所提出的解决方案被视作具有重要实用价值和行业影响力。
欲了解更多关于这篇论文的详细内容，可直接参考阿里云提供的论文下载资源。
[1] 阿里云RDS团队SIGMOD 2018入选论文下载链接已省略，建议直接访问阿里云官方渠道获取最新资料。
