DTC 2023 | 柏睿數(shù)據(jù)：激活新價值，引領庫內(nèi)人工智能變革

　　4月7日-8日，由中國DBA聯(lián)盟(ACDU)和墨天輪社區(qū)聯(lián)合主辦的第十二屆『數(shù)據(jù)技術嘉年華』(DTC 2023)在北京順利召開。柏睿數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)專家阿爾曼在會上分享了柏睿數(shù)據(jù)“數(shù)據(jù)+智能”戰(zhàn)略、庫內(nèi)人工智能技術創(chuàng)新及在智能運維場景中的實踐成果。

　　“Data+AI”相輔相成，創(chuàng)造新價值、新模式

　　人工智能發(fā)展包括數(shù)據(jù)、算力、算法三大要素，數(shù)據(jù)是人工智能模型訓練的基礎，算力則是支撐人工智能模型運行的基礎，算法是人工智能模型的“大腦”核心;這三個要素缺一不可，與人工智能相輔相成，是智能技術創(chuàng)造價值和取得成功的必備條件。

　　在可見周期內(nèi)，大數(shù)據(jù)技術的需求終點一定是與人工智能充分貼合，隨著人工智能技術的日益成熟，大數(shù)據(jù)技術也在持續(xù)創(chuàng)新發(fā)展;在數(shù)據(jù)運維領域的一個實際且迫切的需求是融合機器學習、深度學習等技術，打造智能、高效的數(shù)據(jù)庫管理和運維產(chǎn)品，以克服數(shù)據(jù)庫人工運維模式和自動化運維模式中存在的弊端，助力數(shù)據(jù)庫管理員(DBA)開啟新的工作模式，實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的穩(wěn)定、安全和高效運行，從而保障業(yè)務連續(xù)性。

　　基于庫內(nèi)人工智能技術，打造新一代智能化數(shù)據(jù)庫體系

　　目前，人工智能和數(shù)據(jù)庫技術的融合，主要體現(xiàn)在兩方面：一方面是AI for DB，利用人工智能技術優(yōu)化數(shù)據(jù)庫，提升數(shù)據(jù)庫的智能性;另一方面是DB for AI，利用數(shù)據(jù)庫技術幫助人工智能技術落地，從而降低AI使用門檻。無論采取何種技術路線，都需要充分融合AI能力以實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫智能化運維。

　　柏睿數(shù)據(jù)始終從“根技術”獨立自主研發(fā)，擁有性能卓越、全球領先的“全內(nèi)存分布式計算引擎”RapidsDB，并以此為算力引擎，將AI能力真正融入到數(shù)據(jù)庫中，推出了新一代高性能、標準化、全智能的數(shù)據(jù)智能產(chǎn)品體系，擁有將庫內(nèi)人工智能應用于數(shù)據(jù)庫的實戰(zhàn)案例;還于2019年提出數(shù)據(jù)庫庫內(nèi)人工智能國際標準草案，是最早將大數(shù)據(jù)和人工智能進行原生結合的國際標準。

　　在AI for DB方面，柏睿數(shù)據(jù)創(chuàng)新研發(fā)基于機器學習的學習型動態(tài)查詢優(yōu)化技術并獲得相關專利，以及基于不同服務器和數(shù)據(jù)量下的最優(yōu)集群部署模式等自動化安裝應用，助力開發(fā)實施人員極大提升了工作效率。在DB for AI方面，柏睿數(shù)據(jù)RapidsDB在統(tǒng)一DB、AI接口的同時，內(nèi)置AI機器學習框架。

　　動態(tài)查詢優(yōu)化技術專利

　　庫內(nèi)人工智能，讓數(shù)據(jù)運維更智能、安全、高效

　　在數(shù)據(jù)運維領域，柏睿數(shù)據(jù)基于分布式內(nèi)存數(shù)據(jù)庫RapidsDB，助力企業(yè)打造AI內(nèi)置型的數(shù)據(jù)庫智能運維平臺，探索數(shù)據(jù)運維的新路徑，助力DBA更智能、高效、安全運維。

　　柏睿數(shù)據(jù)RapidsDB采用動態(tài)查詢優(yōu)化技術，實現(xiàn)針對自有存儲引擎和跨源異構數(shù)據(jù)源的動態(tài)查詢。整個過程包括條件語句下推、自適應凝縮、查詢計劃、查詢計劃分布、即時本機代碼編譯等，能夠實現(xiàn)基于規(guī)則、成本和知識庫的優(yōu)化;同時RapidsDB具備其它數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)都不具備的優(yōu)化凝縮步驟，使得在面對任何查詢語句時都能獲得極優(yōu)表現(xiàn)。

　　動態(tài)查詢優(yōu)化過程

　　另一方面，柏睿數(shù)據(jù)RapidsDB運用自然語言處理(NLP)進行數(shù)據(jù)庫日志分析，通過收集日志預處理、獲得日志模板、日志分組、特征表示等步驟，實現(xiàn)對日志異常的智能化檢測。

　　未來，隨著硬件、大數(shù)據(jù)等技術的發(fā)展和應用場景日趨多元復雜，庫內(nèi)人工智能也將面臨新挑戰(zhàn)。如在OLTP2.0時代，如何充分將AI芯片、RDMA、NVM等硬件技術與大數(shù)據(jù)技術更好的融合并實現(xiàn)大規(guī)模場景商業(yè)化落地，以及如何應對多模數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)分析技術帶來的挑戰(zhàn)。

　　柏睿數(shù)據(jù)將持續(xù)把握行業(yè)需求，長期研究全球最前沿技術趨勢，完善數(shù)據(jù)智能產(chǎn)品體系，聯(lián)合上下游企業(yè)共建國內(nèi)數(shù)據(jù)智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)，實現(xiàn)大數(shù)據(jù)技術在人工智能端的智慧落地。