AI和存算分离如何改变数据库产业？
数据库产业迎来AI革命的背景
数据库在AI时代的重要性
在当今的AI时代，数据库扮演着至关重要的角色。它不仅是承载海量数据的关键载体，还能助力大模型解决“幻觉”以及数据更新不及时等难题。随着AI技术的飞速发展，对数据的处理和运用需求与日俱增，数据库成为了AI发展不可或缺的基础支撑，就如同高楼大厦的基石一般。众多企业和科研机构在进行AI研发时，都离不开数据库提供的数据存储和管理服务。
AI对数据库行业发展的推动
AI技术正在全方位赋能数据库自身的升级。在智能运维方面，AI发挥着重要作用，能够快速准确地分析数据库运行中的各种数据，及时发现潜在问题并进行优化。AI还能推动数据库行业的加速发展，促使其不断创新和完善。通过AI技术，数据库可以实现更高效的数据处理和更智能的决策，为企业提供更强大的支持。
AI与数据库的融合方向
AIforDatabase的探索与突破
在AIforDatabase领域，已经有了诸多探索和突破。例如，AI可以协助数据库管理员进行数据库的管理优化。当数据库管理员不在时，Agent智能体能够帮助人类进行决策，优化数据库。早期的小模型泛化能力有限，但进入大模型时代后，其强推理能力和Agent模式让AI的学习能力大幅提升，能够实现自我管理并不断循环。这使得数据库的运维更加智能化和高效化，大大减轻了管理员的工作负担。
DatabaseforAI的进展与本质
DatabaseforAI领域同样进展迅速。华为相关业务发展较快，业务占比不断变大，比如通过新型数据库来支撑RAG增强检索，增强大模型推理的效率等。其本质是要把数据“吐”出去，未来AI时代，人机交付方式将从以前的SQL变成自然语言，查询数据不再需要写复杂的SQL语句，通过人类自然语言进行对话即可。机器与机器的交互也会发生改变，数据库需要在模式上做出改变，以更好地使能AI。
企业在AI与数据库融合中的实践
众多企业都在积极实践AI与数据库的融合。蚂蚁集团旗下数据库厂商OceanBase宣布全面进入AI时代，成立了AI平台与应用部、AI引擎组等新部门。江南农村商业银行也在探索AI赋能数据库运维，希望人工智能能够自动判断问题、定位问题并解决问题，减少人工处理故障的时间间隔，提高运维效率。
存算分离成为数据库发展趋势
存算一体架构的局限性
存算一体架构在业务初期能够满足快速和敏捷交付的需求，但随着业务的增长和基础设施规模的扩大，其局限性逐渐显现。比如集群规模变大后，资源利用率可能变得不到5%。存储一旦出现故障，会引发数据库频繁的切换，甚至导致数据要重新共建，严重影响整个系统的可用性。这使得企业在使用存算一体架构时面临诸多挑战。
存算分离架构的优势
存算分离架构具有明显的优势。以江南农村商业银行为例，选择存算分离架构主要是出于可靠性、灵活性、经济性三个方面的考量。存算分离通过共享存储，利用高可用性隔离硬盘故障对数据库的影响，降低了运维成本。将计算节点从物理机改造成虚拟机，提高了系统的可靠性，业务故障能更快速地恢复，保证了业务连续性，还降低了服务器成本，对于中小行来说具有很大的吸引力。
存算分离架构的应用案例
江南农村商业银行在存算分离架构的应用上取得了良好的效果。在存算分离架构下，该行把计算节点改成虚拟机后，业务故障能更快速地恢复，保证了业务连续性。而且降低了服务器成本，减少了采购设备、机房建设等方面的成本投入。这为其他企业提供了可借鉴的经验，推动了存算分离架构在数据库领域的广泛应用。
相关问答
数据库在AI时代为何如此重要？
数据库是承载数据的关键载体，能助力大模型解决“幻觉”和数据更新不及时等问题，为AI发展提供基础支撑。
AIforDatabase有哪些探索和突破？
AI可协助数据库管理员进行管理优化，Agent智能体在管理员不在时能帮忙决策。大模型时代AI学习能力更强，可实现自我管理。
DatabaseforAI的本质是什么？
本质是把数据“吐”出去，未来人机交付方式会变为自然语言，机器间交互也会改变，数据库要改变模式使能AI。
存算一体架构有什么局限性？
集群规模变大后资源利用率低，存储故障会引发数据库频繁切换，甚至需重新共建数据，影响系统可用性。
存算分离架构有哪些优势？
具有可靠性、灵活性和经济性，能隔离硬盘故障影响，提高系统可靠性，快速恢复业务，降低服务器成本。
江南农村商业银行采用存算分离架构有什么效果？
业务故障能更快速恢复，保证了业务连续性，还降低了服务器成本，减少了采购和建设等方面的投入。
