基于 KubeBlocks 企业版，接入企业自有大模型，通过自然语言完成数据库集群的部署、扩缩容、异常诊断、性能优化和合规检查，让每位工程师都能像 DBA 专家一样操作数据库。
企业内部往往同时运行 MySQL、PostgreSQL、Redis、MongoDB 等多种数据库，每种数据库都有独立的运维工具和操作规范，运维人员需要掌握大量专业知识，学习成本和出错风险随数据库种类的增加线性上升。
数据库专家（DBA）招聘难、培养周期长，运维依赖少数关键人员，一旦人员变动便面临交接风险。面对突发告警和故障，人工分析定位耗时，难以在第一时间给出诊断结论和处置建议。
集群健康巡检、慢查询分析、备份策略设置、合规检查等工作高度重复，占据 DBA 大量时间，却难以自动化。一旦疏漏，便可能埋下性能瓶颈或安全隐患。
通过自然语言对话，完成七类核心运维任务，告别繁琐的命令行和配置文件
通过对话方式描述需求，AI 自动完成数据库集群的创建，支持指定引擎版本、拓扑结构和资源规格，无需手工填写复杂配置表单。
通过对话查看当前所有集群的健康状态，AI 自动汇总性能趋势、资源使用率和告警信息，以自然语言给出整体评估。
描述问题现象或指定时间范围，AI 关联指标、日志与事件，自动定位异常根因，并给出具体的处置建议。
通过对话触发集群扩缩容操作，AI 将意图转译为精确的 KubeBlocks 运维指令，支持副本数调整和计算规格升降配，操作期间无停机。
通过对话设置完整的备份策略，包括全量备份、增量备份和日志备份的频率与时间窗口，AI 自动完成策略配置和演练验证。
AI 自动检索慢查询日志，结合当前集群负载和参数配置，给出针对性的 SQL 优化建议和参数调整方案，并可直接执行。
通过对话发起合规核查，AI 逐项检查数据加密、审计日志、用户权限设置、备份开启等合规要素，输出详细的检查报告。
无需编写 SQL，通过自然语言完成业务数据查询与可视化
AI 将自然语言问题翻译为 SQL 并执行，无需编写代码即可完成业务数据统计与分析，支持多表关联和复杂聚合查询。
在自然语言查询的基础上，指定图表类型（柱状图、折线图、饼图等），AI 自动渲染可视化结果，无需前端开发介入。
在 KubeBlocks 企业版之上叠加一层自然语言交互，无需额外基础设施
通过 API Key 方式接入任意大模型，支持 GPT-4o、Claude、通义千问、DeepSeek 等主流模型，数据不出企业边界。
在 AI 助手对话框中直接输入运维需求或查询意图，无需查阅文档或编写 YAML / SQL。
AI 将自然语言意图映射为 KubeBlocks API 调用或 SQL 语句，完成参数校验和操作构建。
KubeBlocks 在 Kubernetes 集群上执行操作，并以自然语言返回执行状态、结果摘要或数据可视化。
KubeBlocks AI 通过 API Key 方式接入任意大模型，支持 OpenAI GPT-4o、Azure OpenAI、Anthropic Claude、通义千问、DeepSeek 等兼容端点，所有数据在企业自有基础设施内流转，不依赖外部云服务。
经国内某省运营商智能运维平台项目独立测试认证，全部用例通过
测试用例全部通过
客户类型
某省运营商
项目类型
智能运维平台
测试环境
BCLinux 22.03 / K8s 1.27.7
产品版本
KubeBlocks 企业版 v1.1
硬件配置
3 台 8C/32GB X86 服务器
测试周期
约 2 周
