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简介：在明天的发布会上，针对用户的外围痛点，DAS 新公布了 8 大外围自治性能，包含 7 ×24 小时异样检测、主动 SQL 限流、主动 SQL 优化、主动空间优化、主动弹性伸缩、智能调参、智能压测、实时审计等，为企业的 SQL 问题、数据库负载问题、空间问题、容量评估、平安审计，从异样发现、根因定位、自修复 / 自优化 / 自平安，既能实现疾速止损，又会继续一直的对数据库进行优化，无需人工干预，让企业像体验“主动驾驶”一样应用数据库，数据库治理老本升高 90%。
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2020 年 4 月，阿里云数据库自治服务 DAS 正式公布，开启数据库“主动驾驶”新时代。通过一年的工夫，数据库自治服务 DAS 的辅助自治模式曾经反对 阿里云全网 100% 的高可用实例 ，并且曾经有 超过 5000的客户，运行在 DAS 的自治模式，即受权 DAS 进行数据库的自修复、自优化、自运维和自平安。
让数据库施展最优的效力，依赖很多数据库业余畛域常识，对于大部分企业和利用开发者而言，仍然充斥挑战，如故障诊断，疾速定位根因并进行无效的止损；业务疾速迭代过程中的数据库的继续调优、SQL Review 等，都是十分耗时耗力且须要 7 ×24 小时值守的能力，因而，数据库走向自治是一个必然趋势。
如果说，传统数据库向云数据库的转变是“汽车换马车”，那么 DAS 就是给“汽车”加上了“主动驾驶”的引擎，领有了“主动驾驶”的能力。
在明天的发布会上，针对用户的外围痛点，DAS 新公布了 8 大外围自治性能，包含 7 ×24 小时异样检测、主动 SQL 限流、主动 SQL 优化、主动空间优化、主动弹性伸缩、智能调参、智能压测、实时审计等，为企业的 SQL 问题、数据库负载问题、空间问题、容量评估、平安审计，从异样发现、根因定位、自修复 / 自优化 / 自平安，既能实现疾速止损，又会继续一直的对数据库进行优化，无需人工干预，让企业像体验“主动驾驶”一样应用数据库，数据库治理老本升高 90%。
SQL 问题——以无人值守形式，实现数据库继续优化
数据库性能问题 70% 以上是 SQL 问题，然而传统计划上面不足无效的止损伎俩，并且不具备提前预防、继续优化的可能性。
DAS 通过异样 SQL 的定位、异样 SQL 主动限流、主动 SQL 优化、后果验证，笼罩解决 SQL 问题的各个环节，实现及时发现、疾速止损、继续优化和可验证。
数据库负载问题——实现全链路主动弹性伸缩，应答业务负载变动
对于绝大多数企业来说，数据库都是骨干零碎，数据库负载飙升，会对业务造成微小的损失，然而基于阈值的告警形式，存在异样发现提早大的问题，往往不能在负载发生变化的时候，疾速发现并及时采纳止损措施。
DAS 的 7 ×24 小时异样检测，能够 1 分钟内检测到数据库异样，并且反对全链路主动弹性伸缩（包含带宽、Porxy、CPU/ 内存 /IO、节点等等），可能疾速解决数据库负载问题，保障业务继续可用。
空间问题——数据库空间问题的自修复、自优化
数据库空间问题，影响着数据库的性能和老本，DAS 针对数据库常见的空间问题，提供了残缺的“治本”+“治标”的自修复、自优化计划，节俭数据库应用老本的同时，晋升数据库的性能。
DAS 全方位自治能力 助力企业用户施展数据库最优效力
随着数据时代的降临，各个企业在业务高速增长的过程中都会不可避免地遇到数据库品种繁多、数据监测艰难、运维老本昂扬等常见数据库运维痛点。过来一年中，DAS 已与 5000+ 企业建设单干，为其提供业余且高效的数据库治理服务。咱们以出名“AI+ 教育”上市公司英语流畅说和知名企业服务提供商用友用友为例，为大家展现 DAS 作为数据库性能优化利器，如何破解用户性能痛点，升高运维老本。
流畅说 ： 流畅说基于 DAS 构建了数据库运维体系和工具。该体系针对全局 workload，采纳实在的业务流量和场景继续优化，实现主动跟踪和回滚的流程闭环，实现主动 SQL Review 和主动优化，让数据库实现真正的”自治“。在操作流程上，DAS 的标准化无感接入和监控流程，无效躲避作业过程中人为脱漏及误操作的可能性。
整套数据库运维体系因 DAS 对立接入和治理、主动诊断、主动 SQL Review 和优化等特色，真正做到业余且高效，大大加重了流畅说 DBA 日常工作量。
流畅说基础架构负责人孙文杰示意：“DAS 的引入使流畅说数据库整体性能失去优化，运维人效大幅晋升，并帮忙数据库治理团队从沉重的日常工作中开释人力，实现团队转型降级。DAS 帮流畅说更聪慧、更业余、更高效地应用数据库服务。”
用友：DAS 轻量级、个性化的智能压测服务，帮忙用友营销云应用实在业务场景和流量评估 MySQL 数据库迁徙到 PolarDB 的数据库容量和兼容性。
在此过程中，DAS 低负载捕捉实在业务流量、通过学习主动生成压测流量、反对写流量回放压测和语法主动转换，都有助于各项评估预见到可能存在的危险，多维度、高视角、全方位地为数据库迁徙保驾护航。
容量评估方面，更是在智能压测期间依据业务需要精准评估了 PolarDB 规格，躲避了潜在的性能危险，精准评估迁徙实例规格，防止了不必要的 IT 资源节约。
整个过程中，DAS 始终为用友的数据库迁徙保驾护航，提前发现兼容性、性能危险，实现正当的容量评估。最终，顺利完成数据库迁徙的业务布局。
DAS 诚挚邀你进入数据库“主动驾驶”时代
仅仅用时一年，DAS 便取得了 5000+ 客户的信赖，迈入数据库“主动驾驶”时代。除去时代的需要，这份胜利背地还有一些必然因素。
阿里巴巴外部纷繁复杂的业务场景、超过 10 万 的数据库实例、疾速迭代的业务、超级热点“双十一”等等，都给 DAS 提供了举世无双、不可代替的“主动驾驶”训练场，帮忙 DAS 锻炼主动驾驶的能力。尽管 DAS 在 2020 年才公布，但其实早在 2017 年就开始研发了。在阿里巴巴外部，DAS 经验了 3 年不间断的锻炼，撑持了 3 个双十一，主动优化了 超过 4900w的慢 SQL，主动回收了 4.6 PB 的空间，主动优化了 12% 的内存。
此外，达摩院前沿钻研的转化，用户业务类型的多样性、数据库的复杂性等等，都给数据库的主动驾驶带来了微小的挑战，其中很多问题对于业余的 DBA 都是难题，而 DAS 抉择了迎难而上，走在时代后面，事后解决所有问题。DAS 由阿里云和达摩院联结研发，在异样检测、SQL 诊断、根因定位等等核心技术下面取得了微小的冲破。过来 3 年，DAS 相干研发团队在数据库国内顶级会议发表了 4 篇论文，包含 SIGMOD、VLDB 大会等。
在过来半年多的工夫里，DAS 每天进行数千亿次的异样检测，进行至多 20 万次以上 的 SQL 诊断和优化，累计已帮忙用户主动解决 10000+ 的故障，实现 1 分 钟发现、5 分钟定位、10 分钟止损，无需用户人工干预，最大限度地保障数据库继续可用的阶段性指标。将来必将是数据库全自治的时代，DAS 也将继续以数据库主动驾驶为指标，一直为其减少自感知、自决策、自复原、自优化和自平安的自治能力，为用户和行业解决更深层次的需要。
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