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　　AI Agent（智能體）正在驅(qū)動軟件形態(tài)的變革
，而數(shù)據(jù)庫不僅是承載數(shù)據(jù)的重要載體，而且能幫助大模型避免“幻覺”
、數(shù)據(jù)更新不及時等問題 ，有望成為AI時代的“必需品 ”
。

　　同時
，AI正在賦能數(shù)據(jù)庫自身升級，在智能運維等方面發(fā)揮重要作用 ，推動數(shù)據(jù)庫行業(yè)加速發(fā)展。

　　國泰海通、民生證券均在近期研報中認為
，AI有望重塑數(shù)據(jù)庫業(yè)務(wù)，數(shù)據(jù)庫業(yè)務(wù)未來可能被AI Agent重新定義 ，迎來增長新階段 。

　　當(dāng)前
，甲骨文等國外廠商正積極推動生成式 AI技術(shù)融入其業(yè)務(wù)中，國內(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)庫發(fā)展的趨勢
，提高系統(tǒng)性能和可靠性。

　　AI改變數(shù)據(jù)庫的交互模式

　　不久前，螞蟻集團旗下數(shù)據(jù)庫廠商OceanBaseCEO楊冰發(fā)布全員信 ，宣布OceanBase全面進入AI時代，并任命CTO楊傳輝擔(dān)任AI戰(zhàn)略一號位
，同時成立了AI平臺與應(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)庫產(chǎn)品已從云時代進入AI時代
。

　　華為金融數(shù)據(jù)庫軍團解決方案營銷運作總監(jiān)龔濤告訴《科創(chuàng)板日報》記者 ，AI和數(shù)據(jù)庫的融合趨勢可分為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)庫管理員進行數(shù)據(jù)庫的管理優(yōu)化 ，當(dāng)數(shù)據(jù)庫管理員不在時
，Agent智能體幫助人類進行決策，優(yōu)化數(shù)據(jù)庫 。
”他表示
。

　　“早期的小模型泛化能力有限 ，但當(dāng)進入大模型時代后
，其強推理能力和Agent模式讓AI的學(xué)習(xí)能力變得更強，可以實現(xiàn)自我管理 ，并不斷循環(huán)。未來
，智能體的技術(shù)會對于存儲以及數(shù)據(jù)庫運維，帶來翻天覆地的變化 。”華為閃存存儲領(lǐng)域總裁謝黎明提到
。

　　在謝黎明看來 ，過去很復(fù)雜的人工任務(wù)，如今可以由AI來完成?！氨热绾Ａ康娜罩靖?，靠人工來分析性能問題是很難的 。大模型則能夠完成，還可結(jié)合業(yè)務(wù)情況、負載情況進行非常復(fù)雜的配置。 ”

　　深圳計算科學(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)庫正在開展相關(guān)AI探索
。

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

　　Database for AI領(lǐng)域同樣進展迅速。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^新型數(shù)據(jù)庫來支撐RAG增強檢索，增強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AI時代
，會發(fā)生幾大變化 。一是人機交付方式從以前的SQL變成自然語言，查詢數(shù)據(jù)不需要再寫復(fù)雜的SQL語句 ，而通過人類自然語言進行對話
。二是機器與機器的交互也會改變。當(dāng)所有事物都通過智能體接入
，數(shù)據(jù)的決策和消費方式將發(fā)生變化 。數(shù)據(jù)庫需要在模式上改變，才能更好地使能AI
。
”

　　江南農(nóng)村商業(yè)銀行數(shù)據(jù)庫總監(jiān)王浩向《科創(chuàng)板日報》介紹 ，該行已在探索AI賦能數(shù)據(jù)庫運維?！拔覀兿Ｍ斯ぶ悄軄碜詣优袛鄦栴}
，定位問題，同時解決問題 。比如半夜故障收到告警 ，如果人工處理
，會有一定的時長間隔。所以我們在探索，用AI來自動判斷一些常規(guī)性的問題 ，主動處理
。”

　　從“存算一體 ”走向“存算分離
”

　　除了AI大模型帶來的變革
，存算分離亦成為數(shù)據(jù)庫發(fā)展的一大趨勢。存算一體架構(gòu)可滿足業(yè)務(wù)初期對快速和敏捷交付的需求，但隨著業(yè)務(wù)的增長和基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)模的擴大 ，存算一體架構(gòu)在可靠性和擴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%
。存儲一旦出現(xiàn)故障
，會引發(fā)數(shù)據(jù)庫頻繁的切換，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)濟性三個方面的考量
。

　　“硬盤的損壞率一直居高不下。如果大規(guī)模部署本地硬盤 ，隨著時間的推移之后
，硬盤的故障率會非常高，就會對我們的運維成本帶來極大的挑戰(zhàn) 。在存算一體的架構(gòu)下 ，更換硬盤一定會對上層的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)生影響
。存算分離通過共享存儲
，利用高可用性隔離硬盤故障對數(shù)據(jù)庫的影響。 ”王浩說 。

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

　　“以前一臺物理機出現(xiàn)硬件故障，比如CPU內(nèi)存損壞了 ，即使有備件立馬更換，起碼要花一個小時、半小時。在存算分離的架構(gòu)下
，我們把計算節(jié)點改成虛擬機后，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。對中小行而言
，‘物理機+本地盤’的方式，采購設(shè)備 、機房建設(shè)等成本是挺大的挑戰(zhàn)
。”王浩稱。