資料庫與AI結合起來會迸發出什麼樣的火花？不同的資料庫廠商、開源社群、高校師生們的了解也都不盡相同。雖然在精确的概念上難以形成統一的标準，但是在總體的演進思路上卻是一緻的。對于openGauss來說，自從在社群開源第一個版本開始，openGauss便不斷地在該領域演進并貢獻代碼，對于此次開源的openGauss 3.0.0 版本來說也不例外。
在3.0.0版本中，openGauss的AI領域将在多個方向演進：
1. 整合現有AI4DB功能，開源openGauss資料庫自治平台；
2. 重構現有AI4DB能力，實作插件化、支援服務式的運作模式；
3. 支援Prometheus 生态；
4. 新增慢SQL根因分析、時序預測等新特性，優化現有的AI能力；
5. DB4AI功能支援更多算法。
DB4AI原生引擎進一步更新
在openGauss 3.0.0中，DB4AI原生引擎支援更多機器學習算法，例如支援SVM的非線性核函數，支援XGBoost等等。同時，openGauss還提供了Explain接口，可以觀察到模型的資訊。
AI4DB支援服務化、插件化
原有的openGauss AI4DB 能力是離線工具形态，不能在背景對資料庫進行完整的監控，也不能定期地對資料庫進行問題發現。最新版本，openGauss實作了背景監控服務，并在背景定期地檢查資料庫系統的狀态，進而形成了自治資料庫平台DBMind。通過離線計算的形式，将診斷結果儲存，使用者可以通過Grafana等軟體進行可視化，進而第一時間發現問題并獲知問題的根因。
由于需要在背景定期監控openGauss資料庫系統的運作狀态，是以，需要對接監控平台以便采集資料庫監控名額并進行離線計算。故而，在3.0.0版本中，openGauss實作了兩款exporter用于與Prometheus平台進行對接，其架構形态為：
其中，openGauss-exporter 用于擷取資料庫系統的監控名額（metric），reprocessing-exporter用于對存儲在Prometheus中的資料進行二次加工。上述兩個exporter的資料，可以通過Prometheus定期采集擷取。DBMind系統定期從Prometheus中擷取時序資料，并在DBMind部署機上進行并行計算。待計算完成後，将計算結果存儲在中繼資料庫（meta-database）中。之後，使用者可以從中繼資料庫中擷取診斷結果，更進一步地，可以通過配置Grafana等進行可視化。
如上圖所示，是一種基于中繼資料庫中的資料，采用Grafana進行可視化的示例。
與此同時，openGauss還全面整合了現有的AI能力，并重新設計了一種插件化的模式。例如，使用者希望調用參數調優功能，基于強化學習來調試資料庫的參數，可以通過下述指令來實作：
gs_dbmind component xtuner tune … 通過上述gs_dbmind 指令，可以調用所有的AI功能，通過component 子指令，可以調用具體的AI功能。使用者可以通過下述指令來檢視幫助詳情：
gs_dbmind component --help 通過上述設計，openGauss社群開發者如果希望貢獻某種資料庫AI功能，則隻需要保證接口能被gs_dbmind擷取到即可。同時，開發的插件還可以調用DBMind提供的全部API，例如從Prometheus 中擷取資料的dai （data access interface）接口，向中繼資料庫（meta database）中插入資料的 dao （database access object）接口等。
AI4DB 現有AI能力全面提升
在此次釋出的3.0.0版本中，openGauss 對現有的索引推薦、時序預測等功能也進行了全面更新。補充了以往版本中的疏漏場景。同時，提供慢SQL根因分析與推薦功能，幫助DBA迅速識别出慢SQL，并依據監控到的資料庫運作名額，通過AI特征庫識别算法創新地給出慢SQL産生的原因和置信度，同時還給出優化建議。
為下一步開發全面的資料庫AI自治平台打下基礎
如上文所述，在openGauss 3.0.0版本中，創新性地完成了對曆史AI能力的整合，丢棄曆史研發過程中遺留下的包袱，輕裝上陣，創新性地實作了可服務化、可離線式、插件式、自由組裝的DBMind平台，并跟随資料庫安裝包一同釋出。對于診斷後的結果，使用者可以自行采用Grafana等工具進行自定義地可視化（當然，我們也會提供Grafana示例）。
這為我們未來更進一步地将DBMind平台更新打下基礎，預計本年度openGauss會将更多AI功能豐富到該平台中，同時将該平台從現有代碼倉庫中獨立出來，并提供原生的Web前後端展示平台，同時支援自修複功能，讓使用者真正體會到一鍵式、開箱即用的資料庫自動駕駛。
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