4 月 16 日，我们在汝矣岛金融投资协会邀请了证券公司 CIO 及 IT 决策者，举行了一场特别的研讨会。 在剧变的 AX·DX 环境中，我们分享了 IT 领导者们在 DB 运营和基础设施成本方面面临的实际苦恼，并作为解决方案共享了通过自主优化解决方案 “Query Medic” 制定的战略路线图，这是一段非常有意义的时间。 持续约 1 小时的此次研讨会旨在诊断迈入人工智能转型 (AX) 时代的证券行业面临的基础设施极限和成本激增问题，并集中生动地传达了能够在 DB 性能管理领域立即解决这些课题的 Query Medic 的价值。

金融 AX 的方向与基础设施综合危机：“基础设施悖论”

在发表的前半部分，提出了 “基础设施悖论” 这一话题，即业务逻辑通过 AI 实现高度化，但支撑其运行的运营仍然依赖于手动操作。 我们 Openmade Consulting 在 DB 性能领域实现了自主优化 IT 基础设施的核心价值，能够实现 24/7 自动化优化的解决方案正是 “Query Medic”。 之所以强调通过 Query Medic 构建自主优化基础设施，是因为当前金融界 IT 现场面临的瓶颈已陷入无法再仅靠增加人力或资源增容来解决的结构性极限。 据此，CIO 们面临的三大核心危机因素及 Query Medic 的应对战略如下：

第一，基础设施通货膨胀与战略转型。 在全球 AI 服务器竞争导致硬件成本暴涨和交货延迟加剧的情况下，我们说明了必须进行战略转型，即通过 “SQL 性能调优” 将现有资源的效率发挥到极限，而不是盲目增容。

第二，在管理盲区引入 AI。 我们指出，随着多平台的扩散，人力极限日益明显，运营 SQL 的 95% 被处于放任状态的现实。 我们表示，只有在人工无法触及的巨大盲区引入 AI，并转向通过 Query Medic 实现 100% 的全量管理体系，才可能实现真正的基础设施创新。

第三，云成本悖论与成本效益化。 我们诊断了本地部署 (On-premise) 环境下的性能下降在 Cloud 中直接导致 “财务风险” 的现象，并强调只有通过 Query Medic 进行先发制人的优化，才是实际的成本解决方案。

最终，我们与 CIO 们达成共识，即 “先优化 SQL，然后再扩容服务器 (Tune First, Expand Later)” 这一原则是 AX 时代证券 IT 唯一的财务防御对策。

国内外首个基于 AI 的 SQL 调优解决方案 “Query Medic” 功能介绍及演示

在接下来的环节中，我们演示了基于 AI LLM 的 SQL 自动调优解决方案 “Query Medic” 的详细功能和实际画面，该解决方案是突破此前诊断出的危机的核心武器。 特别是此次研讨会有多位过去在实务现场直接操作数据库并积累了深厚理解和洞察力的 CIO 出席。 作为专家，他们针对 Query Medic 的功能和特点提出了许多尖锐且深入的问题，特别是对智能三步流程的实际实现方式表现出极大兴趣。

• 自动探测调优对象 SQL：24*365 实时捕捉超负荷及性能下降的 SQL。

• 自动调优：通过 AI 在短时间内提供最佳调优的 SQL 并推荐最佳 Index。

• 验证及影响分析：自动分析调优 SQL 的数据一致性验证及 Index 相关 SQL 的性能变化影响。

通过演示，理解了性能下降的 SQL 在短时间内得到优化，且 SQL 优化结果使 DB 资源（CPU、Memory、Disk I/O）占有率大幅降低的 CIO 们，对克服手动方式局限并实现 SQL 性能优化的 Query Medic 的技术成熟度表示了高度信任和期待。

引入后 1 年内可回收投资成本 引入

Query Medic 的经济价值通过数据得到证实。 与现有的调优人力运营相比，可以节省 70% 以上的成本，如果考虑到 DB 资源节省效果的成本，其 ROI 表现极其优异，可在引入后 1 年内全额回收初期投资成本。

在结束发表时，Openmade Consulting 代表崔英哲表示：“只有作为金融 IT 心脏的数据库保持稳定，才能实现成功的 AX、DX 转型。” 他还表达了自己的抱负：“Query Medic 将把埋没在简单重复性工作中的 IT 人力解放出来，投入到高附加值的战略任务中，并将成为以最经济、最稳定方式优化企业 IT 基础设施的新契机。”

再次向在百忙之中抽空聆听研讨会并以敏锐洞察力使活动蓬勃开展的证券公司 CIO 们表示深深的感谢。 我们 Openmade Consulting 今后也将与金融界 IT 领导者们同行，成为引领韩国金融 IT 创新的可靠合作伙伴。

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