導語

你的數據庫，是不是散落在阿里雲、本地IDC和他雲？

阿里雲提供了各類數據庫產品，如PolarDB、RDS、Redis、MongoDB等，因引擎特性不同，監控與診斷邏輯各有側重；一旦在業務中進一步疊加本地 IDC 的 SQL Server、他雲等系統，監控平台五花八門、告警規則互不相通，運維變得像“拼圖”。

現在，有解了。

阿里雲數據庫自治服務DAS Agent，通過 AI 能力實現跨雲、跨引擎、跨業務線的統一智能治理。

他們不再“人肉巡檢”，而是用自然語言對話完成診斷、優化與報告；

他們不再“互相干擾”，而是按業務分組，各自擁有專屬的“數字DBA”。

上線半年來，日調用量達數百萬級。今天，就帶你看看，這場數據庫運維範式的升級，是如何發生的。

01、多雲 + 多引擎 = 運維碎片化？DAS Agent 一鍵整合

企業數據庫架構早已走向混合與多元：

• 核心交易系統可能部署在某公有云，海外業務卻運行在另一朵雲；
• Redis、MongoDB 等 NoSQL 引擎，支撐高併發、靈活 schema 等差異化業務需求；
• 同時，還有歷史系統仍運行在本地 IDC 或 MySQL 上；
• DBA 團隊也各有所長：有人精通 MySQL 調優，有人擅長 SQL Server 高可用，還有人專攻 NoSQL 架構。

從監控告警到性能診斷，從慢 SQL 分析到容量規劃，每朵雲都有自己的控制枱、每種引擎都有獨特的診斷邏輯、每位工程師都依賴熟悉的工具鏈。

結果是：

→ 想看全局健康狀態？得切換 N 個系統；

→ 遇到跨引擎問題？得拉多個專家會診；

→ 做一次全量巡檢？得寫腳本、拼數據、手動彙總。

運維不僅是技術問題，更是協同與效率問題。

DAS Agent 的解法很輕巧：

• 阿里雲上的PolarDB、RDS、Redis、MongoDB等全系引擎，開箱即用，自動統一納管；
• 對於本地 IDC 或他雲實例，只需在控制枱一鍵部署採集端（輕量、無侵入、資源佔用低），即可在DAS統一運維。

📌真實案例：某海外金融科技公司

100+他雲數據庫實例，通過採集端部署，1天完成 DAS Agent 的接入，加上其在阿里雲的600+實例，統一運維。

結果：根據AI的推薦方案，DBA與研發按方抓藥，原先多引擎多雲平台上的治理遺漏現象大幅減少，上線1個月，慢SQL數量下降了40%

*本頁面是用户使用DAS Agent，並通過DMS DIFY與內部系統打通的慢SQL治理平台。

02、一個賬號，多個“數字DBA”——按業務隔離，治理效果可衡量

大企業往往多個業務線並行，每個團隊都有自己的數據庫組合。如何既保障隔離，又看清治理成效？

DAS Agent 支持在一個賬號下創建多個 Agent，每個 Agent 精準納管一組業務相關的實例。比如：

• 交易團隊：20個 PolarDB + 3個 Redis + 1個 MongoDB → 配置為 “交易-Agent”
• 物流團隊：15個 RDS + 2個 Redis → 配置為 “物流-Agent”

彼此之間資源隔離、報告隔離、告警隔離，但都通過同一平台獲得智能化能力。

並且：AI 調用量 = 治理活躍度，成果可量化。

📌 真實場景

某頭部電商平台技術負責人在管理看板清晰看到：哪個團隊在主動治理，哪個庫還有技術債。AI不是成本中心，而是效能放大器。

*本頁面上可以看到各個團隊的Agent的調用量（即頁面上的字符數），在詳情中可進一步看到歷史診斷記錄、運維報告記錄。

03、像和專家聊天一樣運維——多輪對話，越問越懂你

DAS Agent 深度集成在 DAS 控制枱的關鍵頁面。點擊任意實例旁的 AI 圖標，就能用自然語言開啓專業對話。它不僅能答，還能結合引擎特性給出有依據、可執行、帶對比的優化方案。

用户即將上線一個新SQL，擔心加劇線上數據庫慢SQL問題，於是在上線新SQL之前，讓 AI 提前分析該SQL，並結合PolarDB MySQL引擎特性，給出具體、可落地的優化建議。

點此觀看精彩演示

04、10萬次問答驗證——真實場景，真實價值

數字背後是真實需求：

• 近半年，用户發起了 100,000+ 次AI診斷請求；
• 阿里雲工單團隊應用DAS Agent診斷數據庫問題，正確率83%（當前基模準確度普遍在40%~60%之間），剩餘17%複雜問題再交由專家處理——人機協同效率最大化。

這些不是“玩具式問答”，而是每天發生在生產環境的真實運維動作。

你遇到的難題，很可能已經被 DAS Agent 解決過上萬次。

現在開啓，零門檻體驗企業級智能運維

DAS Agent 已全面開放，無需部署、無需改造、登錄 DAS 控制枱即可啓用。

• 支持按業務創建多個 Agent，實現團隊級隔離
• 統一納管阿里雲 + 自建 + 他雲數據庫
• 開箱即用的 AI 診斷、巡檢、優化能力

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