|我们离真正意义上的“无人值守”还有多远？

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在日益庞大的数据规模下，传统的数据库运维方式已越来越难以满足业务高速发展的需求。因此智能化运维的建设，对企业而言，是充分利用数据助推业务增长的关键。对数据库从业者来说，是摆脱重复基础性工作、拓展职业技能的机遇。针对目前国内对数据库智能运维的探索与落地，本文采访了深耕数据库架构设计、运维管理的资深技术专家，有助大家看清现状、找准技术突破口。
Q1：国内对数据库智能化运维已探索多年，目前在哪些方面已发展成熟？
近几年，在数据库技术的不断推陈出新以及业务高速发展对底层数据库高效稳定的要求愈发迫切的大背景下，传统的数据库运维方式已经无法满足市场的需求。各大数据库服务商和云厂商也都纷纷将研发重点聚焦在了“智能化运维”领域。如果我们把数据库运维的分级类比汽车自动驾驶的5个等级（Level 0 ~ Level 4）：

Level 0：人工完成数据库的部署、监控、SQL上线、故障处理等操作；
Level 1：常用运维操作脚本化，通过脚本+预案的方式辅助DBA进行管理；
Level 2：数据库运维平台具备基础管控功能；
Level 3：数据库运维平台具备完善的自动化管控和生态工具服务能力；
Level 4：服务完全由数据库系统接管，不需要人工处理。

目前，国内绝大多数的公司处于Level 2-Level 3的阶段，其核心的能力体现在“数据库运维平台”的建设。在下列几个方面多数能力已经较为成熟：

对数据库实例基本的部署和生命周期管理；
数据库实例、访问链路以及相关资源的监控和告警；
日常运维脚本工具的平台化、半自动化；
研发管理流程的规范化建设；
……

已经能够做到将个人的数据库运维经验，通过平台化建设赋能给更多的使用者，提高整体数据库运维效率和质量。
Q2：在哪些方面仍有待突破？
数据库智能化运维发展到今天，已经初步具备了自动化和智能化的雏形。但也有一些方面是有待突破的，尤其是：

智能化算法的理论研究与工程化产品：近几年数据库运维与AI相结合的理论研究也是热度不减，由于数据库技术复杂性和对稳定性的严苛要求，使得真正能落地到生产环境的产品凤毛麟角，所以如何快速的落地前沿技术理念已是迫在眉睫的问题了。

与云计算相融合，打破技术孤岛：传统的数据库运维技术往往针对IDC自建实例而建立的，但随着云计算的高速发展，企业从云下到云上快速转型。数据库智能化运维如何快速的适配云上的环境或者多云混合的环境，这不仅仅是适配性的挑战，更多的意义在于是否能够站在巨人的肩膀上，结合云计算的红利，让数据库智能化运维技术能够突破原有的技术瓶颈以及拓宽更多的使用场景。

Q3：我们离真正意义上的“无人值守”还有多远？
在这里给大家解释下或者说是澄清一下“无人值守”的概念，并不是说数据库运维技术随着智能化和自治能力的增强会使得DBA的生存空间越来越小，而是通过运维智能化的不断成熟，解放了大量DBA低价值的工作量。但DBA的核心竞争力却会随之不断提升，其实对于DBA来说将会是更多的机遇和更广阔的舞台。
接着我们回答这个问题本身上，这个问题的答案我认为站在行业发展的角度和业务使用的角度可以有不同的解读：