臧洪睿 迟克寒 马旭东 杨婷婷

摘要：随着数据库种类和数量的不断增加以及IT架构复杂性增长，运维人员疲于应付巡检和故障检修，从而使得数据库的故障处理难度急剧增长。为了提升数据库缺陷分析和故障处置能力，本文将基于ISAM研究数据库的监控阈值的智能化设定和调整算法，以此可以运用机器学习算法智能化判断数据库异常情况，并动态设定告警阈值。

关键词：数据库;ISAM;检测算法

中图分类号：TP393      文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2020）35-0030-02

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

Analysis on the principle of Intelligent Setting and Adjusting of Database Monitoring Threshold Based on ISAM Algorithm

ZANG Hong-rui， CHI Ke-han， MA Xu-dong， YANG Ting-ting

（Information and Communication Company of State Grid Jilin Electric Power Co.， Ltd.， Changchun 130000，China）

Abstract：With the increasing types and number of databases and the increasing complexity of IT architecture， the operation and maintenance personnel are struggling to cope with inspection and troubleshooting， which makes the difficulty of database fault processing increase rapidly. In order to improve the ability of database defect analysis and fault handling， this paper will study the intelligent setting and adjustment of database monitoring threshold based on ISAM algorithm， so that the machine learning algorithm can be used to intelligently judge the abnormal situation of the database， and set the alarm threshold dynamically.

Key words：database;ISAM;，detection algorithm

在当前信息化技术高速发展的大背景下，信息系统所承接的业务也越来越多元化、复杂化，更新速度更加频繁。而信息系统中的数据库作为重要的存儲保障，是海量业务数据的重要储存站，因此，数据库的安全稳定也直接影响着信息系统的稳定运行。然而数据库种类和数量随着业务的增加而不断增加，再加上IT架构的复杂性不断增长，这就导致了信息系统的运维人员对数据库的巡检和故障检修等工作的工作量加大，对运维专业性要求也增强。从而使得运维人员在对数据库的故障处理过程中的难度急剧增长，一定程度上造成了数据库运维的安全隐患。

为了提升数据库缺陷分析和故障处置能力，需要基于数据库自动化运维工具所采集的数据库指标（日志信息、监控信息、主机信息等）通过机器学习的方式来进一步解决自动化运维没办法解决的问题。智能化系统能够全面地分析数据库缺陷，并能够在复杂环境下实现问题的快速发现甚至提前预判。……