注：目前时间暂定9月初，具体时间将在报名并通过后台专人审核后告知和确认

上海金融科技产业联盟智能运维创新工坊（第一期）

主办单位：海金融科技人才涵养实训基地、上海金融科技产业联盟智能运维专委会

承办单位：城创科技、数创时代

技术支持：上海金融科技产业联盟创新监管联合实验室(SFIA-LAB)

时间：2025年9月初14:00–17:30

地点：上海金融科技产业联盟会议中心 一号楼5楼

参会单位：联盟内金融机构（银行、证券、保险）运维技术专家、负责人

前期准备与目标

背景介绍

可观测体系的战略必要性
随着金融行业全面推进国产信创数据库替代，运维团队亟需打通从应用到存储的全链路视角，消除“监控盲区”带来的性能风险。传统监控多依赖日志、阈值告警和分散仪表板，难以支持高并发场景下的实时诊断与预警。构建覆盖慢查询、锁等待、连接健康、事务吞吐等多维度指标的可观测平台，并将这些数据聚合成统一的健康评分模型，是保证系统稳定与业务连续的基础。

DBA核心痛点与协作需求
在信创数据库转型过程中，DBA最关心的四大领域既彼此独立，又需协同配合：

1. SQL审核与治理：预发布阶段语法与语义风险识别不足，线上全表扫描或索引滥用导致抖动频发；
2. 变更风险管控：DDL审批、灰度切换与自动回滚流程未形成闭环，回退成本高；
3. Redis高可用与一致性：缓存层主从切换与雪崩风险难以通过现有脚本和监控平台一站式管理；
4. 信创改造实践：SQL“方言”差异、存储过程重写、数据迁移与性能对标测试工作量巨大，自动化工具链尚未成熟。

活动目标

• 技术交流：搭建联盟内金融机构之间以及与技术厂商间的深度沟通桥梁，分享最佳实践
• 方案落地：展示针对“DBA核心痛点与协作需求“整体解决方案，推动 PoC／试点项目启动
• 生态共建：凝聚智能运维专委会力量，规划后续联盟内联合研发与服务模式

主题涵盖：

共同讨论传统DBA的最佳实践分享以及AI大模型带来的创新机会点

1. 数据库可观测体系构建
   • Prometheus/ELK Agent 采集慢查询、锁等待、CPU/内存指标；Kafka → Flink 流式处理 → Grafana/Kibana 可视化面板；
   • 利用 LLM 对告警日志做语义聚类与标签化，自动生成“健康诊断”建议，并通过模型驱动的根因定位助手实现故障自愈流程。
2. 高风险SQL治理实战
   • 传统方案：基于正则、白名单/黑名单静态规则进行语法与索引检查，实现 SQL 审核与版本管理；
   • 大模型创新：通过规则模型对运行SQL 语句进行多维度风险打分，识别高风险SQL语句。结合大模型生成可读的优化报告；
3. 数据库变更风险管控
   • 传统方案：多级人工审批→预发布环境灰度验证→手动维护回滚脚本；
   • 大模型创新：基于历史变更与性能数据的影响预测模型，自动生成回滚脚本草案，并通过对话式审批助手即时咨询变更风险。
4. Redis高可用与一致性
   • 传统方案：Sentinel/Cluster 架构对比，手工脚本切换演练；
   • 大模型创新：模型预测故障窗口并提前告警，自动推荐分片与冷热分离策略，生成高可用切换脚。
5. 信创数据库改造实践
   • 传统方案：AWS SCT 等工具做“方言”转换，手写 TPC-C/H 性能测试脚本，分批灰度切换；
   • 大模型创新：模型驱动的“方言“映射优化，自动生成业务场景测试脚本，并实时产出改造前后性能基准与灰度报告。

详细议程