技能组合的演进：机器学习和编程能力，理解云原生技术栈，并掌握DevOps/SRE理念。他们需要从传统的数据库专家转变为具备跨领域知识的复合型人才。
人机协作的重要性： 最优解往往不是完全由AI决定，而是人机协作的结果。AI提供智能建议，DBA结合领域经验和业务理解进行最终决策和干预，形成智能化的“DBA增强”系统。
结语：共创智能数据库的未来
AI驱动的数据库自动化管理，是数字时代数据库发展的必然方向。它将从根 尼泊尔电话号码库 本上改变我们管理数据的方式，使得数据库系统更加智能、高效、可靠。这不仅仅是技术本身的进步，更是对数据管理理念的颠覆性创新。
虽然前路漫漫，挑战犹存，但随着AI技术的日臻成熟，以及业界对智能数据库的持续投入，我们有理由相信，一个由AI主导的数据库自治时代正加速来临。DBA的角色将随之进化，从繁琐的日常运维中解放出来，与AI系统协同工作，共同开创数据管理的新篇章，将更多的精力投入到更具战略意义和创造性的工作中。这无疑将是数据库发展史上一次激动人心的跃迁，为企业带来前所未有的数据价值和竞争力。
希望这次的扩展能更全面、更深入地阐述AI驱动的数据库自动化管理。
让我们进一步探讨AI在数据库安全和异常检测中的实际系统架构、评估指标的深入理解以及挑战的应对策略，这些都是在实际部署中至关重要的方面。