阿里云数据库第一天就是独立开发,目前支持mysql,sqlserver,pg,ppas等关系数据库,体系完整,包含数据库内核开发、中间件、管控系统,支撑系统、实时数据化系统据悉,阿里云数据库产品目前覆盖包含：关系型数据库、混合分析数据库、搜索与时序数据库、NoSQL数据库以及数据库服务于工具等诸多领域,已成为全球数据库产品线最齐全的云计算厂商,今天整体数据库产品再次升级,旨在为企业提供面向未来的能力.

阿里云数据库从9月28号起开始在控制台推出CloudDBA功能,通过客户申请的方式灰度打开,助力客户快速定位诊断问题,优化数据库,赞助客户更高效的使用云数据库.此项功能集相信会成为云数据库的标准配置.

阿里云数据库监控体系要更深一步,监控内容面更广,这就要得益于多年阿里云数据库团队锲而不舍对技术的追求.同时监控手段更先进,内核团队针对监控特别优化,我们可以获取完整的数据库执行语句详情和数据库全局快照,而对性能影响微乎其微,最多带来2%的性能差异.同时我们利用阿里云大数据技术能力,实现了冷热数据的计算加速,大量历史数据可以快速完成计算工作,可以很快给出分析结果,架构如下图三,增加了从数据库到日志文件的写入部分强调阿里云特有的内核日志优化工作.

CloudDBA 智能化学习分析手段

阿里云数据库上运行着各行各业的数据库系统,覆盖了海量业务场景,阿里云DBA专家多年优化诊断经验就沉淀在CloudDBA的规则引擎系统上,通过规则引擎可轻松实现一种业务场景的问题、条件与解法的研发.并且我们利用了机器学习能力,自动去抽象各业务的独有特色,可以很方便的实现独立业务和普适规则的匹配,为业务特有场景轻松推荐最优的优化解法.由于阿里云业务的快速发展,目前数据库实例已经超过10万,规则引擎中的优化模型越来越完备,而差异算法可轻松识别新的业务场景,若真出现没有遇见过的“遗漏”,我们也可最快兼容.

图四就是CloudDBA的四大引擎工作架构图,请注意专家知识库并不是文档,而是规则引擎工作的原材料,这是阿里云数据库服务海量实例的特有数据.

CloudDBA功能概述

CloudDBA根据用户使用场景,从时间维度将功能切分为两大块,分别是一个专注于当下的问题诊断和SQL操作相关功能,另外一个则专注于对历史数据进行全面分析产出系统性能优化办法功能.但这两者也不是严格的根据时间切割,如SQL操作中对语句性能的分析,也会参考过去历史性能数据产出最优的优化分析.

问题诊断功能,描述数据库当下的状态,性能问题、其他问题都会以用户一种可见资源表现出来,如CPU、连接数等.CloudDBA以这类面向用户的资源为起点,分析可能引起该问题的原因,分析逻辑在后台做到可配置,开发新代码会非常的容易,并且分析逻辑会不断扩张.我们将每个用户可见资源(如CPU)定义为一个诊断项,每个诊断项在后台规则引擎中会定义一些检查条目,当诊断时会逐个检查条目进行诊断,没有问题就忽略,有问题就会返回给分析引擎和诊断引擎,这两个引擎会结合历史数据给出结果.

第一版CloudDBA问题诊断集合包含 CPU、空间、慢SQL、锁信息、热点表等基础内容.