数据库上云已成业界共识。Gartner预测，到2023年，全球3/4的数据库都会跑在云上，然而使用传统方式管理云数据库需要耗费大量人力，而且无法实时发现、应对异常，企业迫切需要为云定制的数据库管理方式。
阿里云DAS基于阿里巴巴数据库十多年大规模运维经验，集成了达摩院AI技术，可以像“自动驾驶”一样体验云数据库，例如提供7 x 24小时异常感知、故障原因分析、修复、跟踪评估等全链路能力，保障数据库持续稳定、高效运行。DAS相关研究成果已连续两年入选数据库领域顶会VLDB。
相比传统数据库管理方式，DAS拥有六大特性
六大核心自治特性
🔸7 x 24实时异常检测：通过机器学习算法，实时对数据库的Workload进行异常检测，相比基于阈值的告警方式，能够更及时的发现数据库的异常，而不是靠故障驱动。
🔸异常自愈：DAS发现异常后，自动进行根因分析，定位到问题后，自动执行相关止损／修复／优化操作，帮助数据库自动恢复，减少对企业业务的影响；
🔸自动优化：基于全局Workload和真实的业务场景，而不是基于单条SQL，持续的对数据库进行SQL Review和优化，就像有一个不知疲倦的专业DBA一直在守护着您的数据库；
🔸智能调参：数据库的参数成百上千，用户的业务场景多种多样，靠人肉的方式无法将参数调整为最优的配置，DAS和达摩院合作，通过人工智能技术，和智能压测相结合，可以为每个数据库实例自动推荐最优的参数模版；
🔸AutoScale：基于机器学习，自动对数据库的业务模型、容量水位进行计算和预测，实现先知先觉式的自动扩缩容；
🔸智能压测：为用户提供个性化的压测服务，DAS可以自动学习业务模型，按需自动生成接近真实业务的Workload，同时提供丰富和个性化的压测场景，帮助用户解决大促、数据库选型等等问题。
四大核心创新和突破
🔸首个全局综合自治引擎：基于根因分析以及实例全维度聚合信息，进行集中决策、冲突解决、专项自治场景决策分发，在多场景下实现综合自治。
🔸首个外置式Cost-based SQL诊断：基于代价的诊断引擎，一套独立于数据库之外的优化器，并以自适应的统计信息收集机制，基于执行计划的代价评估，实现SQL精确诊断与优化建议输出。
🔸基于全局Workload的SQL优化技术：以Workload负载为优化单位，综合考虑Workload中影响整体性能的特征，如SQL执行消耗资源占比、读写比等，进行整体优化，实现全局性能最大化提升，同时最大化降低空间消耗。
🔸基于机器学习的Workload异常发现与预测：基于人工智能的Workload异常发现，自动感知数据库的异常，并自动触发全局优化，变被动式优化为实时的、主动式的全局优化。
据悉，阿里云DAS已大规模应用于阿里巴巴内部业务场景，累计优化超4200万 SQL、回收超4 PB空间，并服务了大量电商、金融、游戏等领域企业。
以国内领先的游戏直播平台斗鱼为例，其每日业务调用量在千亿左右，背后需要数以千计的数据库集群支撑，传统数据库管理的方式无法应对如此大规模的流量挑战。
斗鱼基础架构部负责人丁铁球表示：“在斗鱼上云搬站的过程中，阿里云数据库自治服务DAS帮助我们实现了云上云下多环境数据库统一管理，避免混合云状态下的运维管理割裂。
DAS提供的智能诊断和自治服务，提升了规模化日常运营、大促、重大赛事等活动的保障效能，降低数据库保障门槛，让我们对活动期间的全局运行状态了然于胸。同时降低了数据库集群的运维和管理成本，我们可以将更多精力投入到业务创新上，为用户提供更好的游戏和娱乐体验。”
阿里云资深技术专家李广望表示：“DAS将引领数据库迈入‘自动驾驶’时代，让数据库变得更智能、更稳定、更安全、更经济，帮助用户专注于业务创新，助力企业“驶”入业务增长的快车道。未来3年，云上80%的数据库将开启‘自动驾驶’。”
DAS团队与达摩院合作的多项研究成果，也取得了国际学术界的多项认可：
2018年，WWW 《Unsupervised Anomaly Detection via Variational Auto-Encoder for Seasonal KPIs in Web Applications》
2019年，VLDB 《iBTune: Individualized Buffer Tuning for Large-scale Cloud Databases》
2020年，VLDB 《Diagnosing Root Causes of Intermittent Slow Queries in Large-Scale Cloud Databases》
作为全球前三、亚太第一的云服务商，阿里云拥有丰富的数据库产品，目前已有超过40万个数据库实例迁移到阿里云上，包含零售、金融、政务、电信、制造、物流等多个领域的龙头企业。
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耗时又繁重的SQL优化，以后就都交给TA吧！
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