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　　AI Agent（智能體）正在驅(qū)動(dòng)軟件形態(tài)的變革
，而數(shù)據(jù)庫(kù)不僅是承載數(shù)據(jù)的重要載體，而且能幫助大模型避免“幻覺(jué)”
、數(shù)據(jù)更新不及時(shí)等問(wèn)題 ，有望成為AI時(shí)代的“必需品 ”
。

　　同時(shí)
，AI正在賦能數(shù)據(jù)庫(kù)自身升級(jí)，在智能運(yùn)維等方面發(fā)揮重要作用 ，推動(dòng)數(shù)據(jù)庫(kù)行業(yè)加速發(fā)展。

　　國(guó)泰海通、民生證券均在近期研報(bào)中認(rèn)為
，AI有望重塑數(shù)據(jù)庫(kù)業(yè)務(wù)，數(shù)據(jù)庫(kù)業(yè)務(wù)未來(lái)可能被AI Agent重新定義 ，迎來(lái)增長(zhǎng)新階段 。

　　當(dāng)前
，甲骨文等國(guó)外廠商正積極推動(dòng)生成式 AI技術(shù)融入其業(yè)務(wù)中，國(guó)內(nèi)華為 、螞蟻等廠商同樣在積極擁抱AI
。此外 ，存算分離正成為數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)展的趨勢(shì)
，提高系統(tǒng)性能和可靠性。

　　AI改變數(shù)據(jù)庫(kù)的交互模式

　　不久前，螞蟻集團(tuán)旗下數(shù)據(jù)庫(kù)廠商OceanBaseCEO楊冰發(fā)布全員信 ，宣布OceanBase全面進(jìn)入AI時(shí)代，并任命CTO楊傳輝擔(dān)任AI戰(zhàn)略一號(hào)位
，同時(shí)成立了AI平臺(tái)與應(yīng)用部
、AI引擎組等新部門 。

　　而在去年，甲骨文的核心數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品已從云時(shí)代進(jìn)入AI時(shí)代
。

　　華為金融數(shù)據(jù)庫(kù)軍團(tuán)解決方案營(yíng)銷運(yùn)作總監(jiān)龔濤告訴《科創(chuàng)板日?qǐng)?bào)》記者 ，AI和數(shù)據(jù)庫(kù)的融合趨勢(shì)可分為AI for Database和Database for AI兩大方向。

　　“在AI for Database領(lǐng)域
，我們正見證一些探索和突破，比如AI協(xié)助數(shù)據(jù)庫(kù)管理員進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)的管理優(yōu)化 ，當(dāng)數(shù)據(jù)庫(kù)管理員不在時(shí)
，Agent智能體幫助人類進(jìn)行決策，優(yōu)化數(shù)據(jù)庫(kù) 。
”他表示
。

　　“早期的小模型泛化能力有限 ，但當(dāng)進(jìn)入大模型時(shí)代后
，其強(qiáng)推理能力和Agent模式讓AI的學(xué)習(xí)能力變得更強(qiáng)，可以實(shí)現(xiàn)自我管理 ，并不斷循環(huán)。未來(lái)
，智能體的技術(shù)會(huì)對(duì)于存儲(chǔ)以及數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)維，帶來(lái)翻天覆地的變化 。”華為閃存存儲(chǔ)領(lǐng)域總裁謝黎明提到
。

　　在謝黎明看來(lái) ，過(guò)去很復(fù)雜的人工任務(wù)，如今可以由AI來(lái)完成。“比如海量的日志更新
，靠人工來(lái)分析性能問(wèn)題是很難的 。大模型則能夠完成，還可結(jié)合業(yè)務(wù)情況、負(fù)載情況進(jìn)行非常復(fù)雜的配置。 ”

　　深圳計(jì)算科學(xué)研究院首席架構(gòu)師沈剛表示 ，其開發(fā)的崖山數(shù)據(jù)庫(kù)正在開展相關(guān)AI探索
。

　　“數(shù)據(jù)庫(kù)需要大量的管理員隊(duì)伍
，有了AI技術(shù)后，有望讓數(shù)據(jù)庫(kù)像駕駛汽車一樣自動(dòng)管理。比如 ，AI根據(jù)系統(tǒng)情況自動(dòng)設(shè)置最適合的參數(shù)
，并且隨著數(shù)據(jù)庫(kù)的運(yùn)行，不斷地自主學(xué)習(xí)并進(jìn)行調(diào)整 ，智能判斷系統(tǒng)的情況
，進(jìn)行數(shù)據(jù)備份等操作 。當(dāng)遇到大規(guī)模高并發(fā)時(shí)，數(shù)據(jù)庫(kù)可以自動(dòng)完成空間的回收 ，并結(jié)合運(yùn)行過(guò)程中收集到的信息
，提升運(yùn)行效率
。
”

　　Database for AI領(lǐng)域同樣進(jìn)展迅速。龔濤透露，華為相關(guān)業(yè)務(wù)發(fā)展較快 ，業(yè)務(wù)占比變大 ?！氨热缤ㄟ^(guò)新型數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)支撐RAG增強(qiáng)檢索，增強(qiáng)大模型推理的效率等
。”

　　謝黎明則直指Database for AI的本質(zhì)——要把數(shù)據(jù)“吐 ”出去。

　　“未來(lái)AI時(shí)代
，會(huì)發(fā)生幾大變化 。一是人機(jī)交付方式從以前的SQL變成自然語(yǔ)言，查詢數(shù)據(jù)不需要再寫復(fù)雜的SQL語(yǔ)句 ，而通過(guò)人類自然語(yǔ)言進(jìn)行對(duì)話
。二是機(jī)器與機(jī)器的交互也會(huì)改變。當(dāng)所有事物都通過(guò)智能體接入
，數(shù)據(jù)的決策和消費(fèi)方式將發(fā)生變化 。數(shù)據(jù)庫(kù)需要在模式上改變，才能更好地使能AI
。
”

　　江南農(nóng)村商業(yè)銀行數(shù)據(jù)庫(kù)總監(jiān)王浩向《科創(chuàng)板日?qǐng)?bào)》介紹 ，該行已在探索AI賦能數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)維?！拔覀兿Ｍ斯ぶ悄軄?lái)自動(dòng)判斷問(wèn)題
，定位問(wèn)題，同時(shí)解決問(wèn)題 。比如半夜故障收到告警 ，如果人工處理
，會(huì)有一定的時(shí)長(zhǎng)間隔。所以我們?cè)谔剿?，用AI來(lái)自動(dòng)判斷一些常規(guī)性的問(wèn)題 ，主動(dòng)處理
。”

　　從“存算一體 ”走向“存算分離
”

　　除了AI大模型帶來(lái)的變革
，存算分離亦成為數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)展的一大趨勢(shì)。存算一體架構(gòu)可滿足業(yè)務(wù)初期對(duì)快速和敏捷交付的需求，但隨著業(yè)務(wù)的增長(zhǎng)和基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)模的擴(kuò)大 ，存算一體架構(gòu)在可靠性和擴(kuò)展性方面的局限性逐漸顯現(xiàn) 。

　　“比如集群規(guī)模變大后，資源利用率可能變得不到5%
。存儲(chǔ)一旦出現(xiàn)故障
，會(huì)引發(fā)數(shù)據(jù)庫(kù)頻繁的切換，甚至導(dǎo)致數(shù)據(jù)要重新共建 ，這影響了整個(gè)系統(tǒng)的可用性。”謝黎明稱 。

　　王浩表示
，江南農(nóng)村商業(yè)銀行選擇存算分離架構(gòu)，主要是出于可靠性 、靈活性
、經(jīng)濟(jì)性三個(gè)方面的考量
。

　　“硬盤的損壞率一直居高不下。如果大規(guī)模部署本地硬盤 ，隨著時(shí)間的推移之后
，硬盤的故障率會(huì)非常高，就會(huì)對(duì)我們的運(yùn)維成本帶來(lái)極大的挑戰(zhàn) 。在存算一體的架構(gòu)下 ，更換硬盤一定會(huì)對(duì)上層的數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)生影響
。存算分離通過(guò)共享存儲(chǔ)
，利用高可用性隔離硬盤故障對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的影響。 ”王浩說(shuō) 。

　　在存算分離的架構(gòu)下，江南農(nóng)村商業(yè)銀行把計(jì)算節(jié)點(diǎn)從原來(lái)的物理機(jī)改造成了虛擬機(jī) ，并進(jìn)行大規(guī)模應(yīng)用
，提高了系統(tǒng)的可靠性
。

　　“以前一臺(tái)物理機(jī)出現(xiàn)硬件故障，比如CPU內(nèi)存損壞了 ，即使有備件立馬更換，起碼要花一個(gè)小時(shí)、半小時(shí)。在存算分離的架構(gòu)下
，我們把計(jì)算節(jié)點(diǎn)改成虛擬機(jī)后，業(yè)務(wù)故障能更快速地恢復(fù) ，保證了業(yè)務(wù)連續(xù)性 。而且這降低了服務(wù)器成本。對(duì)中小行而言
，‘物理機(jī)+本地盤’的方式，采購(gòu)設(shè)備 、機(jī)房建設(shè)等成本是挺大的挑戰(zhàn)
。”王浩稱。