1.概述

周五下午6點正準備下班，數據庫CPU突然爆滿，業務告警響成一片，DBA卻要手動翻查CPU/內存/負載等多個監控指標，還要查詢是否有新增慢SQL，死鎖等問題？”

這可能是數據庫DBA最鬧心的場景了，AI時代是否有更高效便捷的解決方案？今天，阿里云瑤池旗下的云原生數據庫PolarDB與DAS Agent智能運維助手深度協同，集成專屬運維大模型，打造數據庫智能運維體系。以PolarDB提供的內核級實時數據流（性能指標/存儲狀態/查詢特征）與架構先驗知識（列存索引架構特性、并行計算框架等），使診斷引擎具備穿透事務鎖、IO瓶頸、優化器缺陷等深層問題的能力，實現從異常感知到優化驗證的閉環自治。

2.核心能力融合

?? PolarDB內核層：知識與數據雙供給

1. 結構化知識注入，將內核級架構知識（如增強型鎖監控、優化器代價模型、IO棧調度策略）預置為診斷先驗知識。
2. 實時數據流（如鎖等待矩陣、執行計劃快照、Page訪問熱力圖），構成診斷的事實基底

?? DAS Agent運維大模型層：動態決策與推理中樞

1. Agentic智能診斷方案：基于異常特征（如CPU飆升+鎖等待超閾值），動態規劃診斷路徑
2. ReAct交互式推理采用推理-執行-觀測循環機制

生成假設 → 調取PolarDB數據驗證 → 置信度不足時發起新一輪探查

3.核心價值

診斷深度質變：融合內核知識的規則引擎，使診斷穿透至事務引擎/優化器層/執行引擎層；

決策精準進化：ReAct機制將復雜場景診斷準確率從68%提升至92%（實測數據集）；

效率范式顛覆：分鐘級完成傳統需DBA跨多系統關聯分析的診斷任務；

幻覺高效抑制：診斷過程可視化（ReAct決策樹追蹤），顯著降低大模型幻覺風險。

4.亮點展示

場景一

“某客戶在大促期間，PolarDB MySQL實例，突然響應超時，傳統監控僅顯示CPU高，以及有慢SQL，但慢SQL的原因是什么，怎么解決？現在我們來看看DAS Agent會給出什么樣的答案。”

從根因診斷到處置方案決策，我們可以看到，智能運維在1分鐘內，完成了以下三層工作，先幫助用戶快速止血，又提供了可降低此類故障反復發生的，正式的解決方案。

場景二

實例健康度檢測，基于歷史數據分析，推薦PolarDB Serverless版。

可以看到，DAS Agent在推薦Serverless版時，不但給出了效果預估，還貼心地給出了實施建議，包含控制臺配置操作說明、應急回退方案等，就像一份完整的運維總結報告。

5.總結

阿里云PolarDB MySQL與DAS Agent智能運維助手深度協同，打造數據庫智能運維新范式。通過融合PolarDB內核級特性（列存索引架構/優化器增強）與實時性能流，構建具備深度診斷能力的智能運維體系。三方協同開創的“內核可觀測性+AI動態決策”技術閉環，將驅動云原生數據庫自治能力實現代際躍遷，重塑智能運維基礎設施標準。

6.了解更多

歡迎登錄DAS控制臺，點擊右下角 DAS Agent 入口，體驗DAS Agent智能運維助手。

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