前置概念

閱讀本文前，您可以按需了解基礎概念：什么是SQL？

視頻簡介

數據庫運維和管理的挑戰

• 業務快速迭代，數據庫故障頻發

  • 業務發布，產生了大量慢SQL。

  • 業務大促，容量預估不足。

  • 表結構或者索引設計錯誤。

  • 未經Review的SQL或者表被發布到線上。

• 缺少數據支撐，問題排查靠猜

  數據庫的問題排查和性能優化一直都是數據庫領域的專業問題，但是即使最專業的DBA在面對一些問題的時候，也往往耗費了很長時間，但是仍然無法定位到根因，主要的難點有三個：

  • 獲取信息難，問題診斷和性能優化都需要依賴于大量的系統數據，甚至是長期的歷史數據，只有基于完備的信息才能給出準確的解法。

  • 分析信息難，需要多年的經驗才能給出準確的解法，也需要多樣的場景才能覆蓋比較全面的問題類型。經驗與場景，首先不易傳承，其次變化較快，并且他人理解不易。

  • 優化手段難，找出問題了，知道怎么辦了，也并不意味著就能馬上解決問題，甚至有些解法是要深入到數據庫引擎層代碼優化，這可不是一朝一夕就能做好的。

• 管理成本高

  隨著云技術的普及，企業可以更為便捷地根據不同的業務類型，使用不同的數據庫，或者將數據庫部署在不同的環境中，多環境和多種數據庫的管理的挑戰也隨之而來：

  • 精通多種數據庫的專業DBA是稀缺人才，招聘困難。

  • 管理部署在多種環境的多種數據庫的難度大。

  • 管理經驗沉淀和傳承的難度大。

• 數據庫的安全風險大

  隨著數據價值的提升，企業的數據面臨著越來越多的內部或者外部的攻擊，數據泄漏、數據丟失等問題層出不窮。

  • 未授權或者不可預期或者錯誤的數據庫訪問和使用。

  • 數據泄漏。

  • 數據損壞。

  • 黑客攻擊。

  • 軟硬件bug，導致數據異常。

  • 誤操作導致數據丟失。

解決方案

DAS通過自感知、自修復、自優化、自運維以及自安全的云服務，保障數據庫服務的穩定、安全及高效。

解決方案演進