导语
ACDU·中国行
8月2日，以「数据库升级实战：国产替代与智能运维的落地指南」为主题的ACDU中国行·广州站在热烈的气氛中圆满落下帷幕。此次会议吸引了超百名来自数据库领域的业内专家和资深从业人员的广泛关注与积极参与，共同交流各行业国产化替代的实践经验和创新思路。云和恩墨创始人兼总经理盖国强、解决方案经理陈火平出席此次活动并为与会者带来了极具前瞻性的观点和深入浅出的精彩分享。
AI 赋能数据库管理迎来“奇点时刻”
盖国强在题为《以史为鉴，AI 展翼－开启数据库管理的奇点时刻》的演讲中指出，AI 技术正深刻重塑数据库产业，推动如数据库问答、巡检等的知识性工作正被模型化替代；如故障诊断、SQL优化等的经验性工作则通过AI推理链降低了技术门槛。他援引冯·诺依曼的“技术奇点”概念及库兹韦尔《奇点临近》的预测，指出如今大模型的迅猛发展可能推动通用人工智能（AGI）时代提前到来。
此外，盖国强还分享了 Palantir 公司的发展历程，这家由彼得・蒂尔创立的数据分析公司，通过 Foundry 平台实现从“服务公司”到“产品公司”的转型，市值突破3500亿美元。其成功的秘诀在于深入理解制造、医疗等困难行业的业务流程，让数据真正产生价值。这与云和恩墨的产品升级理念不谋而合。
在数据库运维领域，云和恩墨也在尝试将AI技术融入运维实践。云和恩墨将通过墨天轮数据库技术社区和十余年数据库技术服务所积累的数据库知识和经验，与领先的大模型结合训练，赋能 zCloud 多元数据库智能管理平台，从而实现智能问答、巡检分析、告警诊断、SQL优化、容量规划等功能的“AI原生”化，跨越从“发现问题”到“解决问题”的“最后一公里”。
云和恩墨推出的 zAIoT 数据智能平台则通过“Data+AI”，深入用户业务流程，让数据处理平台化、价值呈现智能化，目前已服务于多家军工、高端制造企业，为用户提供试飞数据管理、态势感知、装备故障诊断等解决方案。
稳态敏态双驱动，重构智能运维新范式
云和恩墨解决方案经理陈火平以《稳态敏态双提升，承载管理两不误－行业客户加速国产化转型的实践之道》为题发表演讲，系统阐述了多源异构环境下数据库智能化运维与高性能承载的创新实践。
针对由多源异构数据库带来的复杂格局，而导致企业面临“管不了”与“运维难”的双重困境。云和恩墨提出“先建管理能力再建系统”的新思路，其核心载体是 zCloud 多元数据库智能管理平台。在统一管理层面，zCloud 支持约30种数据库产品，涵盖商业、开源与国产全谱系，实现资源统一调度、多租户隔离与按需分配，从根本上解决了用户多元数据库管理难的困境。
在智能化层面，zCloud 基于LLM、RAG与知识图谱构建的AI智能体，已实现六大核心能力：智能问答支持数据库问题精准解答；巡检报告分析提供问题处理建议；告警智能诊断能定位根因并给出解决方案；SQL性能优化可自动改写语句；容量规划基于AI算法预测资源需求；变更智能分析提前预警风险。案例显示，其SQL审核前置识别80%的性能问题，告警压缩率达75%，主备切换时间低至分钟级，故障定位从小时级缩短至分钟级。
而面对国产化替代中面临的“大容量、混合负载”性能挑战，陈火平重点介绍了 zData X 多元数据库一体化承载平台。该产品针对数据库场景深度优化，通过存算分离与存算融合两种架构，满足不同规模业务需求。性能测试数据显示，zData X 在4K随机读写场景下可达280万IOPS@0.3ms，性能较传统 Ceph 架构提升18倍以上。其核心优势源于三大技术创新：软件架构瘦身减少1/3写IO处理流程；调度框架采用绑核设计与无锁化机制降低时延；支持NVMe-oF与RDMA协议构建数据高速公路。在可靠性方面，zData X 构建了IO级、部件级、解决方案级的三重保护机制，支持快照克隆、亚健康检测与节点故障自动切换。在某PCB企业应用的对比测试显示，zData X 运行关键存储过程的效率较 Oracle Exadata X8M-2平均提升4.45倍，其中单个任务耗时从3小时缩短至数十分钟，性能优势显著，为企业国产化替代提供了高性能承载底座。
AI赋能数据库运维的理性边界与未来想象
在活动最后的圆桌讨论环节，多位在行业内耕耘多年的资深专家围绕“AI + 数据库：智能化运维是噱头还是生产力？”的主题展开探讨。盖国强表示，当下讨论的 AI 多为狭义概念，事实上 AI 的发展历史悠久，从早期的专家系统、知识系统，到如今大模型作为外化形式的神经网络算法介入，此前基于算法的故障预测、报警收敛等方式仍有价值。当前大模型对数据库运维的改进仍呈点状分布，未来当 AI 全面、原生地融入系统各环节时，才可能引发质变。
在 AI 的具体应用层面，他认为目前来看其在知识性工作模型化方面优势显著，大模型能高效处理书籍等知识内容，甚至替代搜索引擎的部分功能，且通过要求回答标注出处、提供参考文献，可有效应对“幻觉”问题，提升可信度；在经验性工作推理化上，将专家思维推理链用于训练大模型，其分析结果虽可能存在错误，但精度往往高于多数人判断。
谈及 AI 应用风险，他强调在当前阶段，AI 不可替代人类主导数据库核心运维，仅适合作为高级辅助工具，建议现阶段核心系统谨慎用 AI，优先在监控告警等周边系统落地，同时以训练数据为基础、投喂专家经验并建立实时反馈机制持续优化。除此之外，他提出一个大胆的设想：可尝试探索让 AI 操作 AI 原生数据库，借助无监督强化学习实现突破，这或许能为数据库领域的 AI 应用开辟新路径。
结语
如今正处于国产数据库从“可用”向“好用”“易用”跃迁的关键期，从 zCloud 智能化运维能力的实践，到 zData X 高性能承载能力的突破，再到 zAIoT 平台在工业场景的落地，云和恩墨正在通过技术创新一步步破解行业痛点，为企业提供可复制的落地样本。
在当今 AI 技术飞速发展的时代，云和恩墨正以前瞻性的眼光和扎实的技术实力，积极推动数据库管理与人工智能的深度融合，开启数据库管理的奇点时刻，为用户带来更高效、智能的数据管理体验，助力企业在数字化时代实现更大的发展。
