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Challenge
客户挑战
1200+ 数据库实例分散在零售、电力、医药等不同业务板块,各板块数据库类型和运维标准不统一。
总部与子公司之间缺乏高效协作通道,跨企业故障排查平均需要 4 小时。
多元化业务对数据库运维需求差异大,复合型专家缺口突出,核心故障依赖外部支持。
集团要求在不新增运维人员的前提下,支撑业务规模扩张带来的数据库数量增长。
集团数据库规模达 1200+ 实例,覆盖 Oracle、MySQL、TDSQL、达梦、PolarDB、GBase 等异构数据库,需要跨业务板块统一监控、巡检和诊断。

1200+ 数据库实例分散在零售、电力、医药等不同业务板块,各板块数据库类型和运维标准不统一。
总部与子公司之间缺乏高效协作通道,跨企业故障排查平均需要 4 小时。
多元化业务对数据库运维需求差异大,复合型专家缺口突出,核心故障依赖外部支持。
集团要求在不新增运维人员的前提下,支撑业务规模扩张带来的数据库数量增长。
部署集团级分布式 BIC-IA 系统,采用总部、区域、下属企业三级架构统一纳管 1200+ 异构数据库实例。
针对零售交易、电力调度、医药研发等场景配置差异化监控指标、巡检规则与故障模型。
通过 AI 智能体搭建集团运维协同平台,一线人员可直接调用总部专家经验模型。
采用平台加共享专家池服务模式,整合集团内外部运维资源,实现经验复用。
故障平均定位时间从 4 小时缩短至 19 分钟,跨业务板块故障协作响应时间缩短 85%。
1200+ 实例运维效率提升 7 倍,无需新增运维人员,集团级数据库人力成本降低 55%。
下属企业数据库可用性平均提升至 99.99%,提前规避各类潜在风险超 1000 起。
沉淀 8 大业务线运维经验至知识图谱,新运维人员上手周期从 6 个月缩短至 1 个月。