导读
《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》指出，工业制造是“数据要素×”的关键领域之一。如何发挥海量数据资源、丰富应用场景等多重优势，以数据流引领技术流、资金流、人才流、物资流，对于制造企业而言是挑战更是机会。本文聚焦龙头制造企业，分享数据库管理平台建设以及数据赋能业务管理的方案与实践。
随着工业4.0的浪潮汹涌而至，制造业正迎来前所未有的数字化转型。数据是企业数字化变革的基石，是企业的战略资产，在数字化转型过程中，数量增多、标准提升、实时性变高等数据变化悄然而至。作为承载数据的容器，数据库技术扮演着举足轻重的角色，成为制造业高效运转的硬核力量。
制造行业数据价值高，对数据库性能、稳定等要求也高。但现阶段行业普遍缺乏标准，数据库管理问题犹如一块绊脚石，使用传统监控工具很难定位问题根因，基于告警驱动疲于救火等典型痛点，阻碍了信息系统数字化转型的步伐。
痛点频出，转型迫在眉睫
体量越大的集团，变革时面临的挑战越复杂。制造型企业往往不缺数据，但要用数据时频频受阻。数据库架构转型如大象转身，痛点频出。
系统运行工作量增长
在数字化转型的过程中，数据库管理面临着日益增长的业务数据处理需求和精准性、时效性需求。由于数据量巨大，数据库系统运行时产生大量的应用监控、日志分析、快速部署、性能诊断、故障处理等工作，若只依靠人工运维存在工作量大、重复操作多、运营成本高等问题。
事后干预效率低下
为满足业务连续性要求，数据库实时性能分析和优化的需求持续增加，事后诊断和干预方式效率低下的问题也逐渐暴露。
传统的管理方式亟需优化
传统的数据库管理和监控系统缺少高效直观的分析工具，数据库指标的采集覆盖面较窄，数据的分析手段相对单一，告警策略复杂、批量监控匹配性差、告警自动化处理手段匮乏等诸多缺陷亟需优化。
建平台+立体系，数智升级好选择
作为全球半导体显示领域的龙头，该集团内部有着上百套系统，由百余套数据库支撑。面对每天百G级别的生产数据增长，传统数据库管理运维显得“力不从心”，难以持续支撑海量数据需求。数据库与应用既需解耦，又要轻管理、轻运维，智能化的数据库管理平台建设势在必行。
▲图 | 智能化数据库管理平台
搭建集团级数据库管理平台
该企业引入了ShinData DMP企业级数据库管理平台，搭建了统一的开发、部署、运行以及运维的基础技术支撑平台。平台具备快速部署、统一管理、监控告警、自动运维等模块化功能，且能伴随数据规模和业务需求的扩张，拓展平台规模。
一方面，统一的数据库管理平台沉淀全局的数据资产，提升了整体资源利用率；另一方面，全能力的高可用技术解决方案满足了开放、敏捷的数据库管理系统的需求。
建立故障预防处置体系，快速定位业务问题
平台集成了数据库状态、数据库可用性、数据库性能、数据库容量等多方面的告警指标，这些功能都会按照固定频率采集监控数据，提供实时查询功能与历史分析功能，并以图形化的页面方式呈现给使用者，功能强大，响应迅速，不会遗漏监控数据。
借助问题、告警管理、分析方法、一键化运维操作以及知识库等核心功能实现自动化的应急处置。通过监控项、问题项的不断扩充，逐步实现了80%常见问题追踪覆盖率，运维人员在参看知识库中对应风险的处理经验后，即可一键处理问题风险，快速恢复业务运行，提升了整体运维时效性。
“点线面”三步走，效率猛增
“点线面”三步走，扩大数据库管控覆盖面
大型集团数字化的“华丽转身”，无法一蹴而就。数据库管理平台的建设采用“点线面”三步走策略，逐步推进标准建设和治理落地。
点：以问题为导向抓数据库性能发力点，数据库问题错综复杂，从常见的问题场景出发提前预警；
线：梳理整个系统的数据库运行过程，从设计、开发、部署、操作和维护等各个阶段进行全面管理和控制；
面：以技术域锚定数据库链路管理，解决数据源冲突和矛盾，流程域上将数据库质量工作从阶段性治理逐渐转变成常态化机制；制度域方面强化数据的标准化生产，在数据库的各个生命周期环节保证质量。
从40%到90%，数据库运行更快、更精准
经过实践，无论在预防、优化还是应急处理等方面，均可通过数据库统一管理平台完成，功能丰富，安全可靠。数据库自服务上线时间由数周缩短至数天，告警准确率由40%提升至90%。数据库视角逐渐充实丰富，数据库相关重复性和事务性工作可大幅减小，发现问题可快速定位及时解决，系统硬件资源实现了有效节省。
制造强国新力量
关于新数
推荐阅读
