9月17日至19日，华为全联接大会2026在上海召开。活动现场，数字化与AI智能化的产业碰撞成为核心议题。云和恩墨管理软件产研总经理冉崇洁分享了基于鲲鹏与昇腾算力的数据库极速恢复、持续保护与智能运维方案实践。该方案由zData S数据保护引擎与SEBITTI（AI Team）智能运维引擎协同组成，回应了一个关键痛点：核心数据库运维的AI落地，普遍卡在“敢不敢用”这一关——不是因为AI技术不够强，而是兜底容错能力跟不上。

图1：冉崇洁在华为全联接大会2026发表主题演讲

如今，AI Agent正在越来越多地参与数据库的日常工作：分析慢查询、调整索引、执行变更，部分诊断动作已经可以在秒级完成。与此同时，机器引发的操作错误风险正在对传统数据保护体系形成巨大冲击。因此，不少企业对让AI Agent直接操作核心交易数据库仍持谨慎态度。

这种谨慎并非源于AI能力不足，而是企业的IT负责人和DBA都需要回答：如果AI执行错误操作，能否及时发现、验证并回退？

2025年7月公开的Replit公司AI Agent误删生产数据库事故提供了警示：即便设置“冻结”指令，AI仍可能执行破坏性操作。可观测工具可以帮助判断发生了什么，却无法撤销已经造成的数据破坏。

这就形成一道现实的“速度剪刀差”：AI的诊断与变更已经进化到秒级，可绝大多数企业的容错体系还停留在人的节奏上——定时备份存在时间空窗，故障恢复以小时计，变更审批流程冗长。摆在企业面前的有两条路：要么限制AI权限和执行速度，降级到人类觉得安全的水平；要么重构底层容错体系，让恢复的速度追上AI可能犯错的速度。

云和恩墨选择了后者。

长久以来，行业对灾备的认知局限在“灾难发生之后恢复数据”。定期备份、故障触发、人工恢复，这套运行多年的范式，本质是被动救灾。备份副本沉睡在存储中，恢复流程繁琐，演练成本高，只承担风险兜底的单一作用。这套体系可以应对硬件宕机，但很难应对逻辑错误、人为失误和AI带来的非人类操作错误。

因此，思路不在于把AI训练成永远不会犯错的完美工具，而是接纳“错误必然会发生”这个客观事实，搭建一套风险隔离的缓冲架构，并由人保留最终决策权。

图2：基于“鲲鹏+昇腾”双算力底座的“数据韧性+智能运维”双引擎方案架构

围绕这一思路，冉崇洁在分享中介绍了由zData S数据保护引擎和SEBITTI（AI Team）智能运维引擎组成的双引擎架构：zData S运行于搭载鲲鹏920的通用算力底座上，SEBITTI（AI Team）部署在昇腾Atlas 300I Pro推理算力底座上，两套引擎深度协同，共同打造“感知诊断—决策建议—沙箱验证—人工确认—执行变更与恢复—全程审计留痕”的业务闭环。

zData S数据库极速恢复与持续保护平台相当于为整套数据库系统装上“撤销键”，通过一次全量备份和持续增量日志复制的非侵入式技术路径，实现秒级RPO，并可在5分钟内拉起指定时间点副本。隔离副本可用于开发测试、沙箱验证、数据分析等场景，仅变化部分占用增量空间；不可篡改快照与日志复制链路还可帮助控制勒索污染范围，并回到攻击前的时间点。

SEBITTI（AI Team）智能运维引擎则以自然语言对话方式支持告警分析、根因定位、健康巡检、性能诊断等数据库运维能力，覆盖30余种主流数据库。实测告警响应低于30秒，80%的告警可在5分钟内定位根因，系统还能关联变更记录输出证据链。同时坚持由人来掌握最终决策权，高危操作强制人工确认，并支持私有化部署、模型自托管、数据不出域和断网可运行。

图3：zData S与SEBITTI两大引擎深度协同的六步业务闭环

两大引擎的闭环协同可概括为“先验证、可回退”。SEBITTI提出诊断和优化方案后，zData S基于恢复点拉起隔离副本，方案经沙箱验证和DBA确认后再落地生产系统。一旦发生误删、逻辑损坏或勒索攻击，系统根据影响评估和恢复点建议，经人工确认后执行指时间点恢复或业务接管。整套闭环流程解决了“AI很聪明，但不敢让它动生产”的行业困境。

冉崇洁展示的某证券公司核心表误删场景，印证了这套闭环的价值。平台在3分钟内定位根因，随后经人工确认、时间点恢复和业务验证，端到端处置仅耗时约10分钟。反观传统运维模式，仅告警响应和根因排查就需要数十分钟，恢复操作更长达数小时，业务中断代价巨大。

图4：核心表误删场景 · 从告警到业务验证全程约10分钟

“数据保护不再只是灾后的补救，而是AI行动力的前提。真正的数据韧性，是企业敢于放手把AI引入核心系统，即便发生错误，也拥有随时回退的底气。”冉崇洁总结道。

依托鲲鹏通用算力承载数据保护、昇腾推理算力支撑智能运维，云和恩墨完成数据库领域“可回滚智能运维”的落地实践，为金融、政企等关键行业探索AI规模化应用提供可信的数据基础设施新选择。“因为回得去，所以敢放手”——这正是AI时代数据韧性的核心内涵。