[其他] 天翼云基于Apache Doris与AI的智能运维实践：慢SQL诊断、集群健康与版本质保

在超大规模数据基础设施的运维实践中，人力瓶颈日益凸显。作为中国电信旗下全栈云服务商，天翼云已在生产环境中落地 30+ 个 Apache Doris 集群，支撑公有云、私有云、边缘计算等多样化业务场景。面对日均 10+ 起故障、告警过载、版本碎片化等挑战，传统依赖专家经验的“人肉巡检”模式已难以为继。

为此，天翼云率先构建了 基于 Apache Doris MCP Server 与大语言模型（LLM）的智能运维体系，在保障系统稳定的同时，显著提升运维效率。本文将分享我们在慢 SQL 诊断、集群健康评估、版本质量保障三大场景中的落地经验。

一、为什么选择 Apache Doris MCP？

2024 年底，MCP（Model Context Protocol）协议兴起，为 AI Agent 调用专业工具提供了标准化接口。尽管多家数据库厂商推出了 MCP Server，但天翼云在评估后认为，Apache Doris MCP Server 更契合企业级运维需求，原因在于：

• 工具生态丰富：原生提供 25+ 个专业工具，覆盖查询分析、元数据管理、性能监控等核心场景；
• 深度集成 Doris 内核：支持 Profile 解析、Tablet 健康度计算、BE/FE 指标采集等高阶能力；
• 开放可扩展：基于 Python + FastAPI 构建，便于集成自研工具（如 Profile 可视化模块）。

二、三大核心场景落地实践

场景一：慢 SQL 智能诊断 —— 从“小时级”到“分钟级”

传统挑战

• 慢 SQL 排查高度依赖个人经验，不同工程师结论可能存在差异；
• 全面分析一个集群的慢查询通常需 1~2 小时，且易遗漏深层瓶颈。

智能诊断方案

我们通过 MCP 工具 + 结构化提示词（SOP） + 分治并行策略，构建了两级诊断流程：

1. Top-N 筛选：利用 MCP 工具自动提取执行时间长、资源消耗高、扫描量大的慢查询；
2. 两级分析：
   • 整体评估：生成任务组报告，包含 CPU/内存趋势、数据倾斜风险、对集群负载的影响；
   • 单任务深挖：解析 Pipeline 执行计划、算子耗时分布、I/O 瓶颈等细粒度指标；
3. 结构化输出：AI 按预设模板返回 JSON 结果，前端动态渲染为图文报告，提升可读性。

关键技术优化：

• 通过提示词约束 AI 分析维度，避免“自由发挥”；
• 将复杂诊断拆分为独立子任务，并行调用 LLM，有效规避超时问题；
• 新增 get_sql_profile、analyze_slow_queries_topn 等专用 MCP 工具。

效果验证（基于内部 10，000+ 条历史慢 SQL 样本回测）：

• 诊断耗时：<5 分钟（原需 1~2 小时）
• 诊断准确率：99.99%（指 AI 结论与资深 DBA 复核结果一致的比例）
• 相比传统方式，效率提升约 95.8%

注：当前 AI 诊断结果仍需运维人员最终确认，尤其在涉及配置调整或数据修复时。

场景二：集群健康主动体检 —— 从“被动响应”到“主动预防”

传统痛点

• 告警数量庞大，真实故障易被淹没；
• 问题往往在业务受损后才被发现。

智能体检机制

我们设计了 双模诊断框架：

模式	触发方式	能力
被动式	监控告警触发	AI 分析根因，推荐标准处理流程（SOP）
主动式	定期自动巡检	全面评估集群及表级健康状态

表健康度量化模型（天翼云自研）

为客观衡量表的运行状态，我们定义了一套多维加权健康评分模型：

其中：

• Tablet 健康度：通过分桶大小方差识别数据倾斜；
• Segment 健康度：控制小文件数量，避免查询“漏斗效应”恶化。

效果：

• 集群全面体检时间：约 10 分钟（原需 6 小时）
• 可提前发现副本缺失、版本堆积、热点分片等潜在风险，实现主动 运维 预防。

场景三：版本质量自动化保障 —— 降低发版风险

实践方案

我们构建了 AI 驱动的质量闭环：

1. 一体化 CI/CD 流水线：
   • 自动完成编译、UT/集成测试、POC 环境部署；
   • 执行 TPC-H/TPC-DS（1TB）及用户核心场景回归测试；
2. AI 智能分析：
   • 对比历史版本性能曲线；
   • 识别异常波动（如某查询延迟突增）；
   • 输出质量评估报告与优化建议。

收益：

• 发版验证全程 无人值守，仅需一键触发；
• 在内部测试中，质量评估准确率达 80% 以上，显著提升问题发现效率。

三、未来规划

当前，智能运维已覆盖诊断、体检、质保三大场景。下一步，我们将重点推进：

1. 增强 MCP 工具链：新增向量化查询分析、存算分离监控等能力；
2. 探索智能咨询服务：结合知识库，为用户提供 NL2SQL、调优建议等交互式支持；
3. 深化内核协同：推动 Doris 3.x 存算分离、湖仓一体能力在云原生场景落地；
4. 优化 AI 测试策略：让模型自动组合用户用例，挖掘隐藏并发问题。

结语：AI 是专家经验的“放大器”，而非替代者

天翼云的实践表明：真正的智能运维，不是用 AI 取代人，而是将专家经验产品化、工具化、自动化。

通过 Apache Doris MCP Server，我们把“DBA 脑中的 SOP”变成了可调用的工具，把“模糊的经验判断”变成了可量化的健康评分。这不仅释放了人力，更让运维从“成本中心”逐步转向“价值引擎”。

未来已来，唯快不破。在 Data Agent 时代，构建“ AI + 专业工具”的闭环，将成为下一代数据基础设施的核心竞争力。

本文分享的天翼云智能运维实践，展现了 数据库 与前沿 AI 技术结合的巨大潜力。想了解更多类似的深度技术解析与行业落地案例，欢迎关注 云栈社区 ，与广大开发者一起交流成长。