問題診斷(trouble shooting) 和 性能優化(performance tunning) 一直都是數據庫領域的專業問題，需要資深DBA的專業技能才能勝任解決，但這樣的人才是稀缺的，無法及時滿足大部分的企業緊急需求。如果有一款產品能夠在大多數情況下，用戶借助它能非常迅速的找出數據庫性能隱患點、排查出問題癥結所在，這將無疑協助用戶解決燃眉之急，可以大大降低業務風險和提高效率。

在上周發布性能超越Aurora的自研關系型數據庫POLARDB之后，阿里云數據庫團隊又在9月28日帶來一款集阿里云DBA專家們多年優化診斷經驗做成的ApsaraDB中的CloudDBA功能。CloudDBA采用場景配置、機器學習等手段，可以很方便的根據業務運行情況推薦優化方案，幫助客戶更高效的利用云數據庫能力。

CloudDBA根據用戶使用場景，從時間維度將功能切分為兩大塊，一個專注于當下的問題診斷，另外一個則專注于對歷史數據分析產出性能優化方法。

問題診斷上，CloudDBA描述了數據庫當下狀態，性能及其他問題都會以一種用戶可見資源表現出來，如CPU、連接數等，分析可能引起該問題的原因，分析邏輯在后臺做到可配置，開發新代碼會非常的容易，并且分析邏輯會不斷完善。

性能優化上，首先用戶可直接通過SQL操作來檢查語句執行時是否會有性能隱患，可查看執行計劃、診斷SQL獲取優化建議。其次用戶還可以在SQL統計中分析數據庫的SQL和事務執行歷史，CloudDBA提供根據執行時間、執行次數等多種排序方式展現TOP SQL，用戶可非常簡單的找出問題SQL和問題事務。

在距離2017云棲大會開幕還有2周之際，CloudDBA功能將在阿里云數據庫控制臺正式上線，將阿里云內部資深DBA的成熟經驗系統化方式服務于客戶，利用機器學習、大數據手段助力用戶快速定位診斷問題、優化數據庫，幫助用戶更高效的使用云數據庫。據悉，目前AWS和國內其他云廠商均沒有實現同類系統功能。