4月7日-8日，由中国DBA联盟（ACDU）和墨天轮社区联合主办的第十二届『数据技术嘉年华』(DTC 2023)在北京顺利召开。柏睿数据数据专家阿尔曼在会上分享了柏睿数据“数据+智能”战略、库内人工智能技术创新及在智能运维场景中的实践成果。
“Data+AI”相辅相成，创造新价值、新模式人工智能发展包括数据、算力、算法三大要素，数据是人工智能模型训练的基础，算力则是支撑人工智能模型运行的基础，算法是人工智能模型的“大脑”核心；这三个要素缺一不可，与人工智能相辅相成，是智能技术创造价值和取得成功的必备条件。
在可见周期内，大数据技术的需求终点一定是与人工智能充分贴合，随着人工智能技术的日益成熟，大数据技术也在持续创新发展；在数据运维领域的一个实际且迫切的需求是融合机器学习、深度学习等技术，打造智能、高效的数据库管理和运维产品，以克服数据库人工运维模式和自动化运维模式中存在的弊端，助力数据库管理员（DBA）开启新的工作模式，实现数据库系统的稳定、安全和高效运行，从而保障业务连续性。
基于库内人工智能技术，打造新一代智能化数据库体系
目前，人工智能和数据库技术的融合，主要体现在两方面：一方面是AI for DB，利用人工智能技术优化数据库，提升数据库的智能性；另一方面是DB for AI，利用数据库技术帮助人工智能技术落地，从而降低AI使用门槛。无论采取何种技术路线，都需要充分融合AI能力以实现数据库智能化运维。
柏睿数据始终从“根技术”独立自主研发，拥有性能卓越、全球领先的“全内存分布式计算引擎”RapidsDB，并以此为算力引擎，将AI能力真正融入到数据库中，推出了新一代高性能、标准化、全智能的数据智能产品体系，拥有将库内人工智能应用于数据库的实战案例；还于2019年提出数据库库内人工智能国际标准草案，是最早将大数据和人工智能进行原生结合的国际标准。
在AI for DB方面，柏睿数据创新研发基于机器学习的学习型动态查询优化技术并获得相关专利，以及基于不同服务器和数据量下的最优集群部署模式等自动化安装应用，助力开发实施人员极大提升了工作效率。在DB for AI方面，柏睿数据RapidsDB在统一DB、AI接口的同时，内置AI机器学习框架。
动态查询优化技术专利库内人工智能，让数据运维更智能、安全、高效
在数据运维领域，柏睿数据基于分布式内存数据库RapidsDB，助力企业打造AI内置型的数据库智能运维平台，探索数据运维的新路径，助力DBA更智能、高效、安全运维。
柏睿数据RapidsDB采用动态查询优化技术，实现针对自有存储引擎和跨源异构数据源的动态查询。整个过程包括条件语句下推、自适应凝缩、查询计划、查询计划分布、即时本机代码编译等，能够实现基于规则、成本和知识库的优化；同时RapidsDB具备其它数据库系统都不具备的优化凝缩步骤，使得在面对任何查询语句时都能获得极优表现。
动态查询优化过程另一方面，柏睿数据RapidsDB运用自然语言处理（NLP）进行数据库日志分析，通过收集日志预处理、获得日志模板、日志分组、特征表示等步骤，实现对日志异常的智能化检测。
未来，随着硬件、大数据等技术的发展和应用场景日趋多元复杂，库内人工智能也将面临新挑战。如在OLTP2.0时代，如何充分将AI芯片、RDMA、NVM等硬件技术与大数据技术更好的融合并实现大规模场景商业化落地，以及如何应对多模数据为数据分析技术带来的挑战。
柏睿数据将持续把握行业需求，长期研究全球最前沿技术趋势，完善数据智能产品体系，联合上下游企业共建国内数据智能产业生态，实现大数据技术在人工智能端的智慧落地。
（来源：看头条网）
