为深入贯彻党的二十大和二十届二中、三中全会精神，落实中央经济工作会议、中央金融工作会议部署，全面落实证监会《关于资本市场做好金融“五篇大文章”的实施意见》要求，积极响应做好“五篇大文章”的战略号召，中泰证券紧扣证券行业数字化转型，直面高频交易、实时清算等核心业务对数据库稳定性、性能与安全的挑战。公司依托运维经验，前瞻布局金融科技，以“大模型+全链路监控”融合创新为引擎，自主研发适用于证券行业的全域数据库健康监测平台。该平台聚焦证券数据库“高频、高敏、高复杂”特性，着力构建智能化、全覆盖、主动式的数据库运维新范式，筑牢核心业务安全稳定运行的“数字底座”。

一、产品核心概述

中泰证券全域数据库健康监测平台（以下简称“平台”），创新实现“智能预警-故障定位-性能调优-容量预测”的数据库全生命周期闭环管理。平台采用微服务、模块化灵活部署，践行“预防-监测-处置”一体化理念，通过可视化运维、自动化处理、多维度性能分析及大模型智能优化等核心功能，实现全域数据库监测到优化的全流程智能化、可视化、自动化管理。平台建立的智能运维体系通过标准化纳管机制，有效提升业务连续性、风控管理水平及IT运维自动化效能，为证券行业数据库运维提供了丰富的实践经验，是践行科技金融、数字金融理念，服务资本市场高质量发展的有力探索。

二、创新技术突破

平台深度融合前沿技术与行业需求，在技术与应用层面实现创新。

在技术创新层面，平台深度融合AI与非侵入监测技术，基于微服务架构实现全域数据库智能运维,构建实时流式采集与多源融合的“采集-清洗-分析-决策”闭环，依托大模型深度解析异常并生成根因方案，驱动运维主动化转型；创新应用旁路镜像技术零侵入追踪全链路性能，保障交易系统零风险；模块化四层架构支持无限扩展，全面适配非信创及高斯、达梦等7类主流数据库；率先实现信创环境实时监测，主动预警堵塞/低效SQL/资源瓶颈，协助厂商修复数据库缺陷数十例，推动信创生态升级。

在应用创新层面，从"经验驱动"到"AI推演"，解决了传统依赖高水平DBA、故障无法回溯的被动局面，构建“事前预测性能拐点→事中AI助力运维处置决策→事后全轨迹故障溯源”的主动运维体系，实现数据库问题分钟级定位与预防性干预;着力孵化AI运维顾问角色，形成智能DBA数字员工，7×24小时执行数据库健康巡检、异常根因定位及性能优化策略生成等任务，实现证券运维场景与金融科技的深度融合。

三、显著市场价值

平台构建了标准化数据库纳管体系，实现公司生产数据库100%全量覆盖，成效显著。

(一)经济效益突出

通过自动化巡检与报告生成机制，实现降本增效，人工耗时从年均120人天锐减至15人天，关键运维效率提升超95%，大幅降低数据库运维成本，同时运维覆盖度与质量也得到显著提升。依托实时监测和智能分析，系统能够提前捕捉并预警各类安全隐患，强化微弱信号识别能力，有效提升系统稳定性，避免潜在重大经济损失。此外，方案全面适配国产主流数据库，弥补其稳定性与性能短板，为信创过渡期系统安全稳定运行和业务连续性提供关键保障，助力信创工作顺利推进。

(二)社会效益显著

平台自主研发的技术方案,适用于证券及金融行业场景，能够为行业数据库运维提供经验。该成果先后获得山东省2022年度企业技术创新项目、2024年度“金信通”金融科技最佳融合奖，并已取得软件著作权，目前持续迭代技术体系并推进专利申请。在数据安全保障方面，平台构建基于角色的权限控制体系，根据运维人员岗位职责配置数据库访问及功能菜单权限；严格遵循最小化权限原则管理采集用户，双重防护机制有效规避数据泄露风险，全方位守护客户利益与隐私安全。

四、风险管控与合规

平台在实现数据全生命周期管理的同时，构建了完善的风险管控与合规体系。

风险评估方面，性能监测采用旁路镜像技术，实现零侵入。自动巡检仅具非交易时段最低只读权限，无操作性风险，主要风险为平台自身性能或故障。

管控机制方面，关键组件冗余设计，数据库高可用架构，故障时快速切换恢复。平台及纳管数据库均配备实时监控预警系统。

合规保障方面，专注数据库性能监测、分析与巡检，不涉及业务操作，无业务合规问题。严格遵循《证券基金经营机构信息技术管理办法》等法规，信息安全达标，确保数据系统安全合规。

五、经验总结与推广

随着技术的迭代升级与平台应用的持续深化，公司在推动平台建设升级过程中，积累了丰富的宝贵经验。

(一)研发背景与需求洞察

在证券行业数字化加速背景下，高频交易、实时清算等核心业务对数据库的吞吐量、响应速度及稳定性提出严苛要求。核心数据库日均承载百万级并发操作，处理TB级结构化与非结构化数据，故障响应时效直接关联市场风险与投资者权益。传统运维模式依赖人工经验与规则阈值告警，存在监控滞后、根因定位效率低、优化方案静态化、滞后等痛点，难以满足业务实时性与系统韧性需求。此外，传统侵入式性能监测工具无法满足性能敏感需求，信创工作推进中数据库种类多、稳定性不足，系统运维任务重、效率低的问题进一步凸显。

(二)形成可推广经验

1.突破传统运维范式，通过多模态数据融合（日志、指标、SQL语句、运维文档）实现动态健康评估，结合强化学习与知识图谱构建“监测-诊断-决策-验证”闭环，推动数据库运维从“被动响应”向“主动防御+预测干预”转型。

2.针对证券行业特有的交易量场景，通过AI驱动的SQL性能优化与故障自愈机制，将平均故障修复时间（MTTR）缩短80%以上；智能审核功能降低人为操作风险，保障交易系统安全稳定运行。

3.构建数据库健康知识库，并借助大模型能力，将资深DBA经验沉淀为可复用的智能运维资产，孵化“AI运维顾问”新角色，既解决证券机构技术人才短缺难题，又为行业输出标准化智能运维解决方案，助力行业数据库运维转型升级。

4.全面适配主流信创数据库，精准掌握信创数据库特性、及时消除潜在风险隐患，为金融及相关行业信创推进提供可复制的成功经验和技术路径。

全域数据库健康监测平台深度践行数字化理念，为行业打造可借鉴的标杆案例，有力推动行业运维保障数字化水平的提升。金融科技领域中，人工智能、大型语言模型等技术的应用研究本就是持续创新、永不止步的探索过程。随着证券公司在运维保障能力上的持续改进、数据安全技术的日臻成熟，以及交易系统技术兼容性的不断增强，将驱动运维保障体系实现更多创新突破。