这些年数据库运维工具的畛域各种概念层出不穷,每个用户如同都有自己的不凡状况,他们须要的运维工具的性能也千差万别,搞的有时刻让我都感到有些弄不明确用户究竟须要什么样的产品了。有些运维工具是企业的刚需,是高频经常使用的性能,比如说数据库的装置部署、智能打补丁更新,批量修负数据库性能等。随着企业私有云的树立,这些性能会逐渐归入到云平台治理的范围之中。
而关于运维监控、系统预警、系统巡检等方面的性能,大家的需求就千差万别了。咱们是做运维常识智能化系统的,目的是经过将运维常识数字化协助DBA启动运维监控、缺点预警、根因剖析、系统巡检、SQL审计、容量治理、安保治理等上班,经过数字化的运维常识间接辅佐DBA上班,从而降落人工运维的老本。
咱们的产品在某些用户那边很受欢迎,觉得工具确实对他们很有协助。而关于某些用户来说,他们觉得还是更置信DBA的判别,还是须要依托以前的形式来监控和治理数据库系统。还有一些企业有十分严厉的管控,经过什么形式来监控系统,甚至经常使用什么命令,都有十分严厉的要求,假设没有依照规程操作,系统出了疑问,责任是很大的。
作为D-SMART产品实践上的产品经理,我也经常从运维人员的角度在思索疑问,“运维常识智能化”如何才干给一线运维人员更多的协助。前两天的一次性与客户的线上交换给了我很大的启发,只管这只是某一个用户的需求表白,不过我觉得或许他们遇到的疑问还是有必定代表性的。首先他们对“运维常识智能化”这个概念十分认可,他们觉得以前买过很少数据库运维工具,然而买来的都只是工具,并没有买来运维数据库的常识,因此这些工具在他们那里经常使用成果都不太好,大局部买上来半年后就没人用了,咱们这个工具是他们觉得可以常年经常使用的。
不过只管咱们的工具理念和他们比拟吻合,然而咱们的工具目前还无法笼罩他们日常运维监控上班的所有,一些他们日常的监控性能还没有笼罩。起初我和他们交换了一些他们日常上班的内容。我发事实践上咱们的工具中的一些性能基本上能够代替他们以前的一些监控行为。由于咱们之间的一些运维理念存在差异,某些咱们觉得可以经过日检来处置的疑问,他们须要每天定时去做一些审核。某些咱们可以经过其余形式来启动评价的危险,他们习气于用自己的方法去剖析。
其实大家都在经常使用自己的“运维常识”来启动日常的运维上班,不过运维常识体系是十分复杂的,大家日常所依托的运维常识只管从通常基础上看是不矛盾的,不过在实践上班中,人们更习气于依照自己的习气去监控和治理数据库系统。这些习气的差异还是会为运维人员带来很多困扰。
比如说有个客户在他们的运维手册里要求活期到主机上采集listener的形态,咱们的工具里并没有listener探活的目的,而是经过实在衔接去探活数据库的可用性。其实咱们的探活蕴含了对监听的探活,能够真正衔接数据库,必需监听是上班反常的,否则咱们会采集到监听失败的信息。关于这个疑问咱们可以经过压服用户去接受咱们的目的,不过关于用户来说,最佳的经常使用体验是能够间接看到监听形态的目的数据,这样的话,就齐全不须要扭转他们的运维习气了。
作为运维工具的开发商,咱们不能只是从工具的角度去思索疑问,让用户来顺应工具的特性,甚至我还据说过某位工具厂商的好友说要对用户的运维习气启动教育,让他们的运维才干失掉优化。关于某些用户,或许能够齐全接受一种全新的监控上班形式,不过关于一些用户来说,并不必定能够做到如此。在十多年的运维上班中,他们曾经积攒下了一些被证实有效的运维阅历,齐全摈弃也是一种糜费。
大言语模型在运维畛域遭到追捧的一个十分关键的要素也是如此,由于它可以用你所习气 的常识言语体系来回答你的疑问,让你不须要做任何常识体系转换。这种特性也是运维工具厂商须要去学习的。经过繁难的性能成功运维常识的共性化出现,尽或许地让工具贴近用户现有的运维习气,既可以让用户更快更好地经常使用工具,也可以最大限制地施展工具的作用。
我欣然接受了客户的要求,示意必定全力配合他们,尽或许把他们一切的日常运维工具的才干都归入到系统中去,尽或许不扭转他们现有运维习气的前提下优化他们的监控预警与缺点剖析才干。经过交换,双方都觉得经过这个协作,应用现有平台的基础才干,可以成功绝大少数日常运维上班的白屏化,进一步再成功局部操作的无屏化。
要成功这一点,首先须要将他们的一切日常监控、巡检操作都成功智能化采集,并经过一个集成界面让他们方便检查。而后逐渐联合一些剖析算法,对这些形态和数据启动智能化剖析,构成可预警的缺点模型,当系统出现某类意外的时刻启动智能预警。经过一段时期的磨合后,运维人员可以对系统的预警发生必定的信任,那么运维人员今后就不必定须要活期去检查监控屏幕了,运维上班也可以逐渐从白屏化向无屏化演进了。
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