[IT Daily] 2026 年，韩国产业界在迎来 AI 技术普及这一巨大转折点的同时，正面临着“基础设施通货膨胀”这一前所未有的危机。尽管企业为了竞争优势正热衷于增设硬件，但这却反常地引发了成本暴涨和资源效率下降的财务风险。在多重危机中，数据库 (DB) 性能优化专业公司 Openmade Consulting 提出了一种能同时实现系统稳定性和降低成本的新范式。

AI 基础设施通货膨胀与数据库环境的多重危机

如今企业的 IT 环境正面临以下三个层面的严重威胁。

1. 多平台扩散与管理的复杂性 

业务复杂性增加导致的人力资源管理极限

• 超出专家能力的业务环境：随着云端和开源数据库等多数据库环境的扩散，管理对象和数据量呈指数级增长。这意味着已经超出了熟练的 DBA 或调优专家个人通过手动操作所能承受的物理极限。

• 盲区威胁：一项调查结果显示，由于人力有限，企业在所有 SQL 中仅对前 1%~5% 的“恶意查询”进行筛选管理。其余 90%~95% 以上的 SQL 被闲置在管理盲区中，这隐含着在数据达到临界值的瞬间导致系统停机的“性能炸弹”风险。

• 事后处理的恶性循环：由于管理复杂性增加，事前预测故障的“先发制人应对”实际上已变得不可能。最终只能在故障发生后忙于寻找原因的“事后处理”，这是与金融服务可信度下降直接相关的风险。 

  
  

2. 云转型成本的陷阱

无优化转型导致的财务风险

• 低效的成本化：云环境是根据资源使用量进行计费的结构。如果原封不动地搬迁未经性能优化的“低效 SQL”，浪费的资源将直接导致运营成本的暴涨。

• 云成本失控：如果说在本地部署 (On-premise) 环境下性能下降只是“慢”的问题，那么在云端则直接关系到企业的“财务风险”。试图通过基础设施扩容来解决性能问题的方法只会导致成本的无限倍增。

• “先调优，后扩容 (Tune First, Expand Later)”的必要性：在增设基础设施或提高云配置之前，必须先通过 SQL 自动调优来消除资源浪费。对于 CIO 而言，实时控制运营成本并战略性推迟基础设施扩容时机的财务防御战略至关重要。

3. 硬件供需失衡加剧

AI 基础设施通货膨胀与服务器增设的极限

• 全球供应链危机：由于全球 AI 服务器增设竞争，GPU 和 HBM 等核心零部件的短缺现象持续存在。由于基础设施扩充成本呈指数级增长（硬件采购成本比上年增长 40% 以上），这已成为挤压企业创新投资预算的巨大障碍。

• 交付延迟长期化：即使支付了费用，硬件供需本身也不顺畅，因此通过服务器增设来解决性能的方式已面临物理时间极限。

• 软件突破口：在买不到硬件或硬件过于昂贵的当下，最明智的替代方案是实现现有资产效率的最大化。无需额外增设服务器，仅凭 SQL 优化即可跨越系统极限并获得可用资源，这是企业生存的唯一突破口。

侵蚀生产力的人力调优极限

如果更详细地分析突破危机的专业人力状况，可以发现传统的人力调优体系存在以下致命缺陷。

• 75% 的 DBA 业务埋没于琐碎：DBA 的大部分工作时间都消耗在简单的维护和重复的故障排查中，无力专注于战略设计或创新业务。

• 开发生产力下降：开发人员在修改低效 SQL 上也浪费了 33% 以上的工作时间，这是导致项目交付延迟和质量下降的主要原因。

• 95% 管理盲区：一名专家每月通过手动操作能处理的调优仅为 50 到 100 条左右。最终，企业维持着只管理前 5% 的恶意查询，而将其余 95% 作为“性能定时炸弹”闲置的危险管理体系。

创新解决方案：通过 Query Medic 实现“扩容前优化”

针对这一危机，Openmade Consulting 提出了“先调优，后扩容 (Tune First, Expand Later)”的原则。如果先通过 AI 自动调优捕捉到因低效 SQL 而浪费的资源，就可以战略性地推迟基础设施扩容的时间，并实时控制云运营成本 (OPEX)。

搭载国内外唯一的 AI LLM 引擎的“Query Medic”提供的生产力是专家的 50 倍以上。通过 24/365 全天候自动提取、智能优化代码生成以及对数据一致性进行全量验证的三步流程，开启了超越人力极限的全量管理时代。

“每天调优 50 个以上的 SQL”，基于 AI 的“Query Medic”短期调优服务上线

Openmade Consulting 为对昂贵的永久方案引入费用感到负担的企业，全新推出了可在需要时集中改善性能的“Query Medic 两周集中优化项目”。 

该项目摆脱传统的永久许可模式，通过激活两周许可集中改善 SQL 性能，提供 ▲成本创新 ▲消除盲区 ▲短期集中影响的价值。Query Medic 在验证过的架构基础上，确保具备以下强大特点。

• 调优 SQL 结果值自动验证：AI 100% 自动验证调优前后数据是否一致。

• 索引影响分析：提前分析变更后的索引对其他服务的影响，防止二次故障。

• 加强安全性 (4-Free)：支持物理隔离 (Air-Gapped) 及无代理 (Zero-Impact) 方式，在无需担心数据泄露的情况下安全执行。

• 高成功率：通过 AI LLM 引擎实现 80% 以上的高调优成功率，甚至能自动优化 DML (Insert/Update/Delete) 查询。

同时确保系统稳定性和业务价值   

Query Medic 两周项目仅凭短期集中优化，即可大幅降低威胁业务连续性的性能风险。通过 AI 快速处理原本需要多名专家耗时数月才能完成的工作，帮助企业的核心人才专注于更具价值核心的战略业务。

Openmade Consulting 表示：“在半导体价格和云成本暴涨的时代，基于 AI 的自动调优是最经济的基础设施升级战略。” “希望通过这次两周集中项目，更多企业能以合理的成本找回数据库性能的黄金期，并体验超凡的生产力。”

【产品介绍及销售咨询】

+82-2-6310-6167 / qm@openmade.co.kr

来源 : IT Daily (http://www.itdaily.kr/news/articleView.html?idxno=238411)

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