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从事互联网8年，运维工程师
擅长的技术
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2025年08月
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08.02 18:46:43
回答了问题
2025-08-02 18:46:43
如何利用 AI 提升数据库运维效率？
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08.02 16:38:10回答了问题
2025-08-02 16:38:10
ODPS 的下一个15年，大数据将迎来春天还是寒冬？
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08.02 16:20:38
发表了文章
2025-08-02 16:20:38
感叹opds的强大
感叹opds的强大
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2025-08-02
如何利用 AI 提升数据库运维效率？
干运维这行五年，见过不少半夜被告警电话叫醒的场景，也踩过手动调参越调越乱的坑。对于 AI 运维工具，其实要求不高，就想它能实实在在解决几个痛点。首先得能看懂 “上下文”，比如磁盘快满了，不只是报个错，最好能分析是日志没清理还是业务突增导致的，给出具体的清理路径或者扩容建议。然后是 “轻重缓急” 得拎得清，别把数据库连接数过高和某个表索引失效的告警混在一起报，得告诉我们先处理哪个，不然一堆告警堆过来还是抓瞎。至于自动执行的边界，我觉得得看 “后果严重性”。像自动清理 7 天前的日志、重启个卡死的从库这类操作，系统确认没问题后可以自己干。但涉及删数据、主库切换这种，必须得人工确认。之前有次系统自动扩容磁盘，结果把挂载点搞错了，差点影响业务，这种时候就特别庆幸有个确认环节能踩刹车。体验了下 DAS Agent，整体感觉还行，没有那种花里胡哨的功能。它能自动识别慢查询，还会标出来哪些是重复出现的，这点比以前我们自己写脚本筛查方便多了。不过有个小问题，它推荐的索引有时候不太接地气，比如给一个日活没多少的表建联合索引，反而增加了写入压力，还得我们手动再判断下。另外，告警推送能不能优化下？现在是邮件、短信、控制台一起响，半夜收到一堆有点烦，要是能根据时间段调整推送方式就好了，比如工作日用企业微信，凌晨只发短信。还有就是日志分析，有时候报错信息截得不全，还得自己去服务器上翻完整日志，要是能直接定位到具体行就省事儿了。总的来说，DAS Agent 算是个靠谱的帮手，但还没到能完全脱手的地步。运维这活儿，终究还是得人机配合着来，工具把重复劳动扛起来，我们就能腾出精力琢磨怎么把系统搞得更稳当。希望后续能多些实际场景的优化，少点理论上的完美方案吧赞21 踩0 评论0 -
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2025-08-02
ODPS 的下一个15年，大数据将迎来春天还是寒冬？
作为服务华为的运营工程师，使用 ODPS 两年，深刻体会其在通信设备运维场景的支撑力。华为基站设备日志日均增量超 TB 级，供应链数据跨 12 个区域节点，ODPS 的湖仓一体架构让分散数据实现统一调度，这是保障 5G 基站稳定运行的关键。AI 爆发倒逼运维模式升级。过去设备故障分析依赖 T+1 报表，如今需实时预判潜在风险，这要求 ODPS 跳出传统计算框架。ODPS 有引领数据革命的潜力。其在华为全球供应链协同中的表现，证明了跨域数据处理能力。但面对 AI 时代，需优先突破三点：一是实时计算引擎迭代，当前基站异常数据检测存在 30 秒延迟，需亚秒级响应支撑智能运维决策。二是大模型集成能力，华为业务中设备故障诊断模型训练需频繁调用 ODPS 数据，现有接口适配性不足，需打造即插即用的模型训练数据接口。三是轻量化部署工具，二线城市运维团队技术储备有限，现有数据开发工具门槛高，需推出可视化低代码平台，降低 AI 应用落地难度。下一个十五年，ODPS 若能在这些方面突破，定能成为科技企业 AI 化转型的核心引擎。赞77 踩0 评论0
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