云计算智能化：让数据库更聪明

数据库运维是一件非常复杂的工作，尤其是涉及企业核心数据库时，其中保存了企业重要的数据，对操作人员的要求非常高，因此数据库管理员一直是市场紧缺人才。不过，得益于人工智能、机器学习等云计算技术的进步，这种状况有望慢慢得到缓解。

2017年甲骨文提出了“自治数据库”这个概念，引发业界对人工智能云计算在数据库的应用前景的关注。2018年甲骨文的新一代数据库ADW正式上市，我们看到，甲骨文的确朝着把数据库管理员从繁重的数据库优化、各种调优以及数据库备份中解脱出来的方面上迈出了一大步，它让管理员能腾出了更多时间去做一些高附加值的工作。根据甲骨文提供的资料，通过自动运行、自动完成打补丁、自动完成数据的备份、自动修复等，甲骨文自治数据库能降低70%的运维工作量，将数据库平均宕机时间减少到每月2.5分钟。

实际上，随着云计算人工智能、机器学习技术的快速发展，利用它们来优化数据库内核和以及数据库运维、管控等一系列动作已经成为数据库行业的共识。比如，数据库管理员或者运维人员想优化应用软件的负载，可能想知道需要建哪些索引；用户体验不佳想知道到底是那个存储过程受到了影响、如何优化，现在基本上是依赖工程师、DBA的经验来解决，这些未来完全可以利用机器学习、人工智能方法进行智能化的优化。

值得一提的是，除了数据库本身的云计算智能化外，支持智能化应用方面也是数据库的一个热点。传统数据仓库产品通常只能处理结构化数据，而新一代的数据仓库无不把支持多数据类型的处理作为基本指标，比如，通过标准的SQL语句同时处理结构化和非结构数据（文档、图片甚至视频等）。另外，数据仓库还在努力帮助业务人员找出系统与系统之间、数据与数据之间的关联性。借助数据库仓库的这一能力，业务部门即便不懂具体算法，也可以及时对相关数据做出调整。