給“汽車”加上自動駕駛引擎，阿里云發(fā)布數據庫自治服務DAS

談到數據庫行業(yè)近幾年的重大變化，我們很容易想到從傳統(tǒng)數據庫向云數據庫的變遷。而另一個正在悄然發(fā)生的變化不太被人提及，盡管其意義同樣非常重大，這就是數據庫的“自治”。實際上，數據庫實現“自治”，也就是系統(tǒng)自我管理，是數據庫行業(yè)又一個劃時代的變遷。

如果把從傳統(tǒng)數據庫向云數據庫的轉變比喻成“汽車換馬車”的話，那么數據庫的“自治”就是從“手動”到“自動”，更準確地說是到“自動駕駛”。而阿里云4月22日發(fā)布的數據庫自治服務DAS（Database Autonomy Service）就是這一變遷的一個重要標志。

給“汽車”加上自動駕駛引擎

近幾年來，隨著云計算的普及，以服務形式呈現的云數據庫應運而生，如阿里云的PolarDB、AnalyticDB等。云數據庫天生具有的可擴展性、靈活性、高性價比等優(yōu)勢使得其在與傳統(tǒng)數據庫的競爭中贏得了先機，得到了市場廣泛認可，代表了數據庫的未來。Gartner預計，到2021年云數據庫在整個數據庫市場中的占比將首次達到50%。而到2023年，75%的數據庫要跑在云平臺之上。

云數據庫大大減輕了數據庫管理員（DBA）的工作，包括資源彈性、高可用、備份、監(jiān)控等基本運維工作。不過，數據庫的運維終究是一件非常復雜的工作，數據庫上云之后還有很多非常復雜的工作要人來做。

“上云之后，讓數據庫發(fā)揮最優(yōu)的效能，對于大部分應用開發(fā)者和數據庫管理人員而言，需要很多數據庫專業(yè)領域知識，依然充滿挑戰(zhàn)。” 阿里云數據庫資深技術專家、DAS產品線負責人李廣望表示。

如故障診斷，短時間內快速發(fā)現問題、找出原因并解決問題；還有數據庫的持續(xù)調優(yōu)等、SQL Review等，過去這些通常要DBA來參與，效率低，而且嚴重依賴DBA個人的經驗。另外，規(guī)?；\維也是當下很多企業(yè)面臨的一個現實問題。當企業(yè)的業(yè)務快速發(fā)展，需要運維成百上千的數據庫集群，保證其穩(wěn)定性、伸縮性的挑戰(zhàn)會成指數型增長，如果還是依賴人工的優(yōu)化和運維，人力成本很快就成為企業(yè)難以承受之重。因此，數據庫走向自治就成為一個必然趨勢。

實際上，隨著人工智能、機器學習技術的快速發(fā)展，利用它們來優(yōu)化數據庫內核以及數據庫運維、管控等一系列動作已經成為數據庫行業(yè)的共識。阿里云此次推出的數據庫自治服務DAS就是一種基于人工智能和機器學習技術實現的、能自動且主動幫助用戶消除數據庫管理的復雜性及人工操作引發(fā)的服務故障，有效保障數據庫服務的穩(wěn)定、安全及高效。

“從傳統(tǒng)數據庫到云原生數據庫，相當于從馬車時代進入汽車時代，但這個汽車還需要駕駛員，而今天我們的數據庫自治服務就相當于給云原生數據庫加上了自動駕駛引擎，讓現代化的汽車還具備自動駕駛的能力，能夠以非常輕盈的方式、非常便捷而且更穩(wěn)定、更安全、更經濟地用好數據庫?！崩顝V望表示。

自感知、自修復、自優(yōu)化、自安全

阿里云的DAS由阿里云及達摩院聯合研發(fā)，可提供自感知、自修復、自優(yōu)化、自安全的全鏈路數據庫管控能力，無需人工干預，讓企業(yè)像體驗“自動駕駛”一樣使用數據庫，數據庫管理成本降低90%。

數據庫有四大核心訴求，即高性能、高穩(wěn)定性、高安全和低成本。阿里云DAS以其智能異常診斷、SQL自動限流、SQL自動優(yōu)化、AutoScale、智能壓測、智能調參等六大自治特性，很好地滿足上述四大核心訴求。

“DAS就像一個不需要休息而且計算能力超強的伙伴，幫助企業(yè)去守護數據庫，確保其安全、健康和高性能?！?阿里云數據庫產品專家胡航麗表示。

其實，數據庫的“自治”并不是一個新詞，幾年前市場已經有自治數據庫出現，不過作為一個獨立的數據庫自治服務，阿里云DAS是業(yè)內第一個。

“與內置在數據庫引擎中的自治能力相比，我們從設計第一天開始就作為數據庫‘自動駕駛’級平臺存在，我們是要把自治能力、自動駕駛能力賦能給所有的數據庫，包括RDS、PolarDB、ADB、Redis等OLTP/OLAP/NoSQL數據庫都要全面支持?！崩顝V望表示。

由于是平臺模式，其對數據庫無侵入，使得其更易于推廣到其他數據庫、甚至線下的數據庫。同時，阿里云DAS還在技術上實現了重大創(chuàng)新和突破，包括首個全局綜合自治引擎、首個外置式Cost-based SQL診斷引擎、基于全局Workload的優(yōu)化技術、基于機器學習的實時異常發(fā)現與預測等。

這些突破性的技術使得阿里云DAS具有了業(yè)內領先的自治能力。阿里云參考自動駕駛的級別將數據庫的自治能力分為5級：從全靠人的零級（Level-0）到僅僅提供基礎監(jiān)控、告警等信息的第1級（Level-1），到提供診斷或者優(yōu)化建議但由人來決策是否使用的第2級（Level-2），到部分場景實現完全自治的3級（Level-3）以及全部實現自治的第4級（Level-4）。目前，阿里云DAS的自治能力已突破第3級（Level-3），也就是絕大多數工作完全不需要人參與，正在邁向最高級，即完全的自動駕駛。

”阿里云DAS覆蓋的絕大部分場景基本上可以由DAS來決策。不過，用戶可以決定到底要開哪個特性，比如在負載增高的時候要不要我們主動干預它，或者系統(tǒng)自動去優(yōu)化它?！焙禁惤榻B說。

基于阿里云DAS強大的自治能力，DBA可以從繁瑣的日常運維工作中解脫出來，這讓DBA可以將更多精力放到業(yè)務創(chuàng)新和發(fā)展上，發(fā)揮更大的價值。比如系統(tǒng)出現故障時，DAS可以幫助快速定位。更為重要的是，阿里云DAS能預先發(fā)現問題，在故障真正發(fā)生之前就解決，DBA甚至是無感知的。

世界級的業(yè)務壓力成就了世界級的產品

和阿里云的很多產品/服務一樣，阿里云DAS也是首先來自阿里自己的需求，產品成熟后經過阿里自己的驗證才對外輸出。

DAS產品最早源于2014年的CloudDBA，是一個服務于內部的研發(fā)人員工具。2016年，阿里云對它進行了升級和產品化，作為云服務推向了市場。從2017年開始阿里云在其中加入自治功能，并利用阿里巴巴的場景和技術不斷驗證和完善，一直持續(xù)到2019年年底，正式更名為DAS。

阿里云DAS的演進歷程

目前，阿里云DAS已大規(guī)模應用于阿里巴巴內部業(yè)務場景，阿里巴巴集團內部85%數據庫實例已實現自動駕駛，累計優(yōu)化超4200萬 SQL、回收超4 PB空間，并服務了大量電商、金融、游戲等領域的企業(yè)。

在整個研發(fā)過程中阿里集團豐富的場景和案例起到了關鍵作用?！皫缀跛袡C器學習的前提，就是擁有足夠多的數據和標注案例，而這也是阿里巴巴的優(yōu)勢。阿里巴巴自己有海量業(yè)務，包括電商、本地生活等不同業(yè)務場景，同時也是國內最大的云平臺。我們建立了一套線下的DAS實驗室，對接應用日志、監(jiān)控告警、以及用戶工單系統(tǒng)等，可實現日志事件和異常的自動關聯，從而實現自學習、持續(xù)優(yōu)化的自治引擎能力?！崩顝V望介紹說，

正是世界級的業(yè)務壓力才能造就出世界級的數據庫產品。以“雙11”為例，2019年“雙11”天貓實時成交額創(chuàng)出新高，達到2684億元人民幣。阿里旗下的自研云原生數據庫PolarDB表現穩(wěn)定：PolarDB TPS最高峰達到8700萬次/秒，創(chuàng)下數據庫的新記錄，其中自然也有DAS的一份功勞。

應該說，阿里云DAS是阿里多年在數據庫領域深厚技術積淀的一個展現，更是阿里云數據庫成長過程的一個縮影。今天在數據庫領域，阿里云除了賦予數據庫智能化、自動駕駛的能力，以幫助用戶用好數據庫之外，同時還在致力于云原生數據庫的研發(fā)，比如PolarDB、ADB，并且取得了亮眼的成績。

2018年，阿里云作為第一家且唯一一家中國公司進入Gartner數據庫魔力象限。在Forrester發(fā)布的數據庫評估報告《The Forrester Wave： Database-As-A-Service，Q2 2019》中，阿里云數據庫PolarDB也躋身“強勁表現者”陣營。根據阿里云的官方資料，目前已有約40萬個數據庫遷移到阿里云上，穩(wěn)居國內云數據庫市場份額第一。

在阿里云不斷推出數據庫產品的過程中，阿里云數據庫的技術也得到廣泛認可。阿里云數據庫相關研究成果多次入選國際數據庫頂級會議。在數據庫的頂級會議VLDB、SIGMOD上都有阿里云相關論文入選。

“云計算的最大魅力是它給了我們一個平臺，將我們過去的實踐和技術普惠化，技術價值最大化，過去3年我們在阿里巴巴內部實現的數據庫自動駕駛能力，通過阿里云平臺能夠幫助到所有的應用開發(fā)者。我相信，未來三年，所有云上數據庫的80%將會實現自動駕駛能力；讓所有的應用開發(fā)者更專注于自己的業(yè)務創(chuàng)新，將數據庫交給DAS，讓DAS加持下的數據庫，承載您的業(yè)務持續(xù)飛馳在快車道！ ”李廣望表示。

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