DBA的AI自由

最近和客戶的交流中遇到幾件比較意外的事情，這也讓我在未來AI大規模進入企業應用后DBA受到的沖擊多了幾分擔憂。今年以來，AI在傳統企業的應用的探索正在穩步前行，很多大企業都成立了新的部門來管理AI基礎設施和大模型服務，管理大模型的職能甚至已經脫離了傳統的系統平臺部的管理范圍。

　　上周我和一個企業的系統平臺部交流了BIC-IA，他們對LLM 工具中心和SQL自動優化等功能很感興趣，于是想盡快部署POC環境。剛開始拿到接口文檔的時候，我們覺得他們的算力資源挺豐富的的，部署測試環境問題不大。沒想到對接起來，還是發現了問題。目前他們企業的大模型服務主要用于智能客服、知識庫服務等以知識問答為核心的業務，還沒有開展流程自動化等方面的業務，因此他們的LLM SERVICE都是不支持FUNCTION CALL的。不支持FUNCTION CALL，MCP的工具調用就存在問題了。想讓管AI基礎設施的部門配合開啟這個功能，流程相當復雜，雖然只是一個模型裝載的啟動參數調整問題，但是對于企業級部門協調來說，也不是一件容易的事情。

　　我本來以為這是一個孤立的事件，沒想到昨天下午和一個客戶溝通搭建POC環境的時候又遇到了類似的事情。他們的AI基礎設施也是由一個獨立部門管理的，與IT運營并立，IT部門采購的服務器都不能帶GPU，因此想要做POC，云上的虛擬機資源是敞開用的，但是GPU算力卻需要跨部門協調。在一切都沒譜的情況下，直接開啟跨部門資源協調，大家都面露難色。于是我只能建議他們先協調一臺128核的ARM服務器，先把功能測試一下。

　　我最早做DBA的時候，DBA在企業內是挺拉風的，除了網絡、存儲由專門的部門管理，服務器、OS、數據庫，甚至中間件都是在DBA的領導之下的，想協調一些網絡和存儲資源也不難。因此DBA想搭個環境，測試點新東西十分便利。而現在，代表未來應用發展方向的AI基礎設施似乎正在脫離DBA的管理范圍。我前陣子在一個沙龍里討論DBA的未來發展的時候，還建議DBA要拓展自己的管理范圍，把AI基礎設施和AI基礎服務也掌握在手里，讓DBA在外來的AI時代重新掌握企業應用的命脈，看來我的一些想法還是有點一廂情愿了。

　　AI服務、AI基礎設施是未來企業數據中心的核心，未來幾乎所有的應用都要圍繞AI服務來擴展能力，我看到的一些大型企業里，大多數都成立了專門的部門來管理這些硬件和服務，而這一切都不在DBA的管理范圍內，在這些企業里，DBA想要實現AI自由，變得有些困難了。這種情況的出現，DBA應該有所警醒，要加快擁抱AI的速度，盡快在數據庫運維領域引入AI技術，引入AI能力，千萬別成為AI時代的邊緣人。