研究型实习生 - 多时间尺度的智能化数据库性能调优

发现数据库系统的性能瓶颈并作出针对性优化是一项重要工作。随着各类智能算法的发展和应用，学术界和业界也逐渐开始利用智能算法优化数据库系统中的各种模块，我们也考虑在实际产品中实现智能化数据库调优能力，项目内容包括但不局限于:

1. 数据库可观察性接口：云原生数据库系统含有多种资源，针对性能问题实现系统可观测接口，数据收集与清洗；
2. 数据库可操控性接口：定量化数据库系统对外提供的可操控接口特性；
3. 多时间尺度的数据库性能分析模型：需要将已有的系统可观察性和可操控性模型化、定量化，建立多时间尺度的系统状态评估模型和状态迁移模型；
4. 具有特征性的数据库性能调优算法：基于已有的可观、可控接口及数据库性能模型，设计并实现用于智能化自适应的数据库性能调优算法。

1. 针对PolarDB实现的原型系统及源码；
2. 相关技术方案申请专利；
3. 研究成果发表CCF-A类会议或期刊论文。