告别盲目排查，PolarDB+DAS Agent智能运维新突破

阿里云瑶池数据库 2025-08-22

528

概述

“周五下午6点正准备下班，数据库CPU突然爆满，业务告警响成一片，DBA却要手动翻查CPU/内存/负载等多个监控指标，还要查询是否有新增慢SQL，死锁等问题？”

这可能是数据库DBA最闹心的场景了，AI时代是否有更高效便捷的解决方案？今天，阿里云瑶池旗下的云原生数据库PolarDB与DAS Agent智能运维助手深度协同，集成专属运维大模型，打造数据库智能运维体系。以PolarDB提供的内核级实时数据流（性能指标/存储状态/查询特征）与架构先验知识（列存索引架构特性、并行计算框架等），使诊断引擎具备穿透事务锁、IO瓶颈、优化器缺陷等深层问题的能力，实现从异常感知到优化验证的闭环自治。

核心能力融合

▶︎ PolarDB内核层：知识与数据双供给

结构化知识注入，将内核级架构知识（如增强型锁监控、优化器代价模型、IO栈调度策略）预置为诊断先验知识。
实时数据流（如锁等待矩阵、执行计划快照、Page访问热力图），构成诊断的事实基底

▶︎ DAS Agent运维大模型层：动态决策与推理中枢

Agentic智能诊断方案：基于异常特征（如CPU飙升+锁等待超阈值），动态规划诊断路径
ReAct交互式推理采用推理-执行-观测循环机制

生成假设 → 调取PolarDB数据验证 → 置信度不足时发起新一轮探查

核心价值

诊断深度质变：融合内核知识的规则引擎，使诊断穿透至事务引擎/优化器层/执行引擎层；

决策精准进化：ReAct机制将复杂场景诊断准确率从68%提升至92%（实测数据集）；

效率范式颠覆：分钟级完成传统需DBA跨多系统关联分析的诊断任务；

幻觉高效抑制：诊断过程可视化（ReAct决策树追踪），显著降低大模型幻觉风险。

亮点展示

场景一

“某客户在大促期间，PolarDB MySQL实例，突然响应超时，传统监控仅显示CPU高，以及有慢SQL，但慢SQL的原因是什么，怎么解决？现在我们来看看DAS Agent会给出什么样的答案。”

从根因诊断到处置方案决策，我们可以看到，智能运维在1分钟内，完成了以下三层工作，先帮助用户快速止血，又提供了可降低此类故障反复发生的，正式的解决方案。

场景二

实例健康度检测，基于历史数据分析，推荐PolarDB Serverless版。

可以看到，DAS Agent在推荐Serverless版时，不但给出了效果预估，还贴心地给出了实施建议，包含控制台配置操作说明、应急回退方案等，就像一份完整的运维总结报告。

总结

阿里云PolarDB MySQL与DAS Agent智能运维助手深度协同，打造数据库智能运维新范式。通过融合PolarDB内核级特性（列存索引架构/优化器增强）与实时性能流，构建具备深度诊断能力的智能运维体系。三方协同开创的“内核可观测性+AI动态决策”技术闭环，将驱动云原生数据库自治能力实现代际跃迁，重塑智能运维基础设施标准。

了解更多

点击文末「阅读原文」，即可体验手机端智能运维

欢迎登录DAS控制台，点击右下角入口，体验DAS Agent智能运维助手。