在Agentic AI时代，AI不再只是“被使用”的工具，而是能自主感知、规划、执行、反馈的“数字员工”。当AI开始“接管”数据库，一场轰轰烈烈的技术革命正在发生。未来的数据库，不再需要“救火队员”，而是需要“策略管理者”和“架构指挥官”。

　　在《数据库智能运维如何助力企业走进Agentic AI时代？》选题采访中，ITPUB有幸采访了UCloud数据库产品中心技术总监常彦德，他以一线专家视角深度剖析了业界关注的热点话题，比如：AI如何重塑数据库运维？传统DBA会被取代吗？金融、电信等重载场景，如何跨越“数据孤岛”与“运维深渊”等等。

　　▲UCloud数据库产品中心技术总监常彦德

　　AI for DB：从“写SQL”到“管系统”

　　“业界对于AI的关注已不只是能不能用的问题，而是怎么用得更聪明。”常彦德的观点是，在AI for DB 技术驱动下，AI将极大提升数据库运维效率。

　　在UCloud的实践中，AI已深度融入数据库的SQL全生命周期，形成“事前-事中-事后”闭环。

　　首先，利用自然语言自动生成SQL语句的应用已比较常见，再结合AI审核的方式，可以有效避免一些常见风险。比如：业务人员可以用中文提问，“查一下上个月华东区销售额Top10的客户”，大模型能自动生成SQL。数据库系统上线前，AI再进行“合规扫描”——是否缺少索引？是否可能引发锁表？是否违反安全策略？可以提前拦截90%的“危险SQL”。

　　其次，通过智能调优和弹性伸缩的资源扩展能力，可以大幅提升运维效率，并且有效降低运维成本。SQL执行中，AI可以实时监控应用性能。一旦发现慢查询，或者出现故障，借助自动索引推荐、动态调整参数和资源弹性伸缩的能力，可以有效实现故障自愈。

　　最后，通过自动预测性维护可以从根本上实现从“被动响应”到“主动自治”的跨越。针对系统异常问题，AI可以秒级定位根因，自动执行“限流降级”、“主从切换”等恢复策略。AI还能预测未来一段时间CPU的使用率，将DBA从繁琐的救火式运维中解放，转向数据架构重塑与业务创新等高价值场景。

　　数据爆炸带来的运维困局

　　面对AI发展前景，但对于金融、电信等传统行业的企业来说，机遇与挑战并存。机遇是，有越来越多的企业将走上数据库智能化变革之路；挑战是，新的技术障碍将成为横在DBA面前的“一座山”。

　　常彦德总结了传统企业面临的三大技术障碍：

　　1. 单机瓶颈 vs 分布式复杂度

　　数据量动辄PB级，单机扛不住，只能分库分表。结果呢？DBA要管几百个实例，监控、扩容、迁移成本飙升；业务代码嵌入分片逻辑，开发复杂，跨分片事务难搞；一次扩容，停机数小时，业务无法接受。寻找根源，这不是技术问题，是架构问题。

　　2. OLTP与OLAP割裂：实时分析难实现

　　交易系统（OLTP）和分析系统（OLAP）分离，数据靠ETL异步同步。最终导致系统延迟高，从交易到分析，动辄几小时。同时，数据链路变长，Kafka → Flink → Hive → 报表，任一环节出错，全链路瘫痪。用户最期待实现的实时决策，根本做不到。要知道，客户要的是“交易即分析”，而不是“交易后分析”。

　　3. 多源数据孤岛：关系型、NoSQL、时序库割裂

　　对于大多数企业来说，都不是只有一个数据库。通常是一个业务：用MySQL存订单，用MongoDB存日志，用InfluxDB存监控。要想实现全局分析，得从三个系统抽数据，再拼接，这就会导致时效性差，开发成本高，数据一致性难保障。很明显，在传统数据库架构下，数据价值被锁在 “孤岛”里，唯有通过“HTAP + 云原生”的技术路线才能破局。

　　守护安全底线：AI再智能，也不能“失控”

　　AI接管数据库，安全如何保障？这是很多DBA特别关注的一个话题！

　　UCloud通过实际业务场景验证，给出一个 “多层防护安全架构方案”。为了做到存储层的安全，通过“三副本+跨云热备”的方式确保数据安全。具体做法是，所有数据三副本存储，持久性达99.999999%；支持跨可用区、跨地域部署，单点故障不影响业务；UDTS实现跨云实时热备，RPO≈0，RTO<5分钟。

　　在特别重要的访问层，通过“VPC + SSL + 审计”的方式，让所有数据库都部署在VPC网络隔离层内，并且通过安全组精细控制访问权限。

　　智能化的前提是安全，不能做“黑箱AI”。在变更能力设计上，通过审批流结合秒级回档的操作方式，规范SQL上线流程，防范误操作。实际方案执行过程中，需要引入Bytebase等工具，SQL上线必须走审批流。同时，要支持秒级PITR（时间点恢复），做到让误删数据一键回档。结合Binlog/oplog等日志转储技术，显著延长可回档周期，有效应对逻辑误删或数据异常，全方位保障数据可恢复性。

　　“自动驾驶”数据库的大跃迁

　　“我们的目标是UDAC（UCloud Database Autonomy Center），那就是打造一个覆盖运维全生命周期的自治平台。”常彦德透露。

　　为了让数据库更智能、更自动化，UCloud正在从多个维度进行突破。在技术层面，深度集成AI，通过智能参数调优、SQL优化建议、异常预测、自动索引等方式丰富原有能力；在架构上，加快推动HTAP与云原生步伐，全面打破OLTP/OLAP壁垒，实现资源的弹性伸缩；在产品上，全栈数据库服务和统一控制台，让关系型、NoSQL、数仓实现一站式管理；在生态上，已集成Bytebase等工具实现变更审批与审计，结合秒级回档、跨地域热备等能力，确保智能化下的数据安全与可恢复性。

　　未来，UCloud将继续探索大模型在自然语言运维、智能诊断等场景的应用，持续向“自动驾驶”式数据库迈进。

　　那么，问题来了，有了AI加持的数据库，DBA会被淘汰吗？“不会，但必须转型。” 常彦德说道。

　　未来的DBA，不再是“敲命令的工程师”，而是一个“多面手”。DBA可以是AI策略管理者，能理解AI建议，判断是否采纳，设定调优边界；DBA可以是数据架构师，能设计高可用、可扩展的分布式架构，支撑业务增长；DBA可以是安全合规官，确保AI操作符合审计与合规要求；DBA可以是业务翻译者，把业务需求转化为数据架构语言。

　　总结而言，满足新时代需要的DBA需具备三大能力：1.数据思维：能看懂AI输出，理解数据流转与性能瓶颈；2.架构能力：精通云原生、HTAP、分布式数据库；3.AI协同能力：会用智能工具，能融入DevOps流水线。

　　结语：

　　毫无疑问，数据库的“智能体时代”已然开启，当AI开始写SQL、调参数、修故障，数据库运维的范式正在重构。未来5年，大部分的常规运维将由AI完成。而人类DBA，将站在更高的位置，设计系统、制定策略、驾驭AI。

　　“技术的终点，不是无人值守，而是让人类去做更有价值的事。”正如常彦德所言，这不是替代，而是升维。而UCloud的使命，就是让每一家企业都能拥有“自动驾驶级”的智能数据库。对于DBA来说，要想把握当下、驾驭未来，必须快速适应新的变化，成为一位懂数据、懂业务、懂AI的全能型人才。