ITPUB专访“数”风流人物｜郑祥：为数据库“问诊”，他的“听诊器”直达内核

海信聚好看数据库负责人&DBdoctor掌舵人 郑祥

双十一前夜，零点将至，阿里巴巴园区数据库工作室气氛紧绷如满弓之弦，郑祥与团队紧盯着监控大屏，屏幕上跃动着整个电商帝国的核心脉搏。然而系统突然出现业务抖动——交易订单极速下跌，数据库QPS异常激增，SQL查询响应曲线陡然抬升；症状一目了然，然而短时间内的病因却成谜：究竟是哪里发生锁竞争？哪段资源出现异常抖动？传统监控工具此时显得苍白无力，只能收到告警信息，却无法诊断定位根因。

“那种眼睁睁看着订单下跌，却不知问题出在哪一层的无力感，深深刺痛了我。”郑祥后来回忆，正是这种切肤之痛，成为他职业生涯的转折点，推动他走上一条破局之路——他要为数据库打造一台能精准定位问题的“CT机”。

现在作为海信聚好看的数据库负责人、数据库性能诊断产品DBdoctor的掌舵人，郑祥已将当年的梦想照进现实。他从一位在系统外部“望闻问切”的工程师，成长为能够深入数据库“内核”进行听诊的诊断专家。

从“黑盒摸索”到“内核CT”：一场源于痛点的技术革新

在阿里云多年的一线实战，尤其是主导双十一这种极限场景的保障经历，让郑祥对数据库性能管理的行业痛点有了刻骨铭心的认识。“定位过程如同黑盒摸索，耗时耗力。”他总结道。这种普遍的困境，激发了他最朴素的初心：将数据库性能管理从依赖个人经验的“艺术”，转变为一项基于精准数据的“科学”。

他对行业有着清晰的判断：“这个领域的下限，是基础指标的采集与告警，解决‘有没有’的问题。目前很多工具仍停留在这一层，只能告诉你系统‘病了’，但无法确诊。” 而他所瞄准的，是领域的上限——“构建一个完整的‘智能自治’系统”，它不仅能发现和诊断问题，更能预测风险、自主优化乃至自我修复。

这一理念，成为了DBdoctor产品的灵魂。郑祥为它赋予了清晰的定位：“做数据库性能的‘内核CT机’。” 其目标也异常明确：短期，成为企业数据库最值得信赖的性能保障与故障排查利器，加速核心系统国产化替代进程；长期，则是通过智能自治能力重新定义数据库运维模式，将DBA从繁琐的救火工作中解放出来，让他们能专注于更高价值的架构与创新工作。

攻坚“难而正确的事”：eBPF与多智能体的双重基石

为了实现这个宏伟的目标，郑祥带领团队构筑了两大核心技术基石。

第一块基石，是基于eBPF的“内核级”可观测能力。这是他破解“黑盒”难题的钥匙。“我们创新地将eBPF技术应用于数据库诊断，实现了无需改造应用、极低开销的内核细粒度数据采集，真正打开了数据库运行的‘黑盒’。” 他用一个生动的比喻解释了其价值：“这就像通过症状猜测病情，与通过CT扫描直接看到病灶的区别。” 正是这项技术，让DBdoctor在定位锁竞争、性能抖动、底层资源瓶颈等“疑难杂症”时，具备了无可比拟的优势。

第二块基石，是基于多智能体的“协同自治”架构。郑祥认为，单一AI模型在复杂多变的运维场景下显得力不从心。因此，他们构建了由根因诊断、SQL审核优化、故障预判等多个专业智能体组成的协同系统。“让专业的智能体处理专业的问题，通过分工协作解决复杂场景下的运维决策，这比单一AI模型更可靠、更高效，也更具可解释性。”

然而，创新之路从无坦途。当他决定深耕eBPF这条技术路线时，曾面临内外部的双重压力。“外界普遍认为这个技术门槛太高、应用场景太窄。甚至在团队内部，也曾有同事质疑：为什么我们要选择这条最难的路？”

面对质疑，郑祥的应对策略体现了他作为技术领导者的坚定与智慧。他首先用清晰的技术愿景统一团队认知，反复阐释内核级可观测能力才是未来的技术壁垒。其次，他们设定了明确的里程碑，通过快速实现技术突破并获取早期客户的积极反馈，用事实证明了这条路的价值。“我始终相信‘正确的事’具备时间价值——短期内可能不被理解，但长期一定会获得回报。” 这种信念，最终凝聚了团队的共识，让他们心无旁骛地专注于技术深度。

驶向智能自治未来：产品化思维与行业普惠的远见

目前，DBdoctor的发展符合甚至略超预期。郑祥透露，其基于eBPF的深度诊断功能已在制造、通信等多个行业的头部客户核心系统中得到验证，“成功将复杂问题的排查时间从‘小时级’降至‘分钟级’。”

在未来数据库智能自治的战略规划上，郑祥认为是向“智能感知-自治决策-无缝执行”的范式转变。以此构建起基于eBPF的内核级数据采集能力，到实现AI驱动的根因定位与诊断，最终通过MCP Agent多智能体协同形成从建议到行动的闭环自治的数据库运维体系。

“当前我们正处在从‘智能诊断’迈向‘智能自治’的关键跨越阶段。”这一跨越主要基于两个层面的持续深耕： 一是深化智能体专业能力，基于eBPF技术构建数据库内核行为的全链路透视能力，让智能体在锁竞争、资源抖动等关键场景具备源码级的诊断精度；同时通过AI模型不断优化根因分析的准确性与时效性，实现从“发现问题”到“精准定位”再到“推荐方案执行”的完整闭环。 二是推动技术能力普惠化，通过标准化、产品化的输出，让更多企业能够以更低门槛享受到智能诊断与自治运维的技术红利，助力整个行业实现从“人工救火”到“智能预防”的运维模式转型。

“DBdoctor的核心版本目前可以在官网免费下载使用。产品易用性与部署简洁性让智能数据库诊断触手可得。” 郑祥表示，“我们希望通过这种方式，与业界共同推动数据库运维水平的整体提升。” 这一决定，源于他从阿里云到海信聚好看后，一次重要的思维转变。“再宏伟的架构，最终都要回归到解决具体的业务问题上来。稳定性和性能是数据库产品的生命线，技术的先进性必须与用户的易用性相结合，一个再强大的工具，如果使用门槛过高，也无法创造大规模的价值。”

在他眼中，DBdoctor不仅是一款产品，更承载着他对行业的思考与责任。“经历了双11这种极限场景的打磨后，我深刻认识到，中国拥有全球最丰富的业务场景和海量数据环境。我们做DBdoctor，不仅是想打造一个优秀的产品，更希望为整个行业的发展贡献一份力量。”

回顾自己的历程，如果要对十年前的自己说一句话，郑祥的回答简洁而深刻：“技术最终要服务于业务价值，解决问题的深度比技术的复杂度更重要。” 这或许正是他一路走来，从解决具体故障的工程师，到定义产品未来、推动行业进步的产品定义者，其内心最真实的写照。他正带领团队，行驶在一条“难而正确”的道路上，朝着智能自治的未来，稳步前行。