JawabanDipublikasikan15 sumber
Google Cloud Perkenalkan Agen Operasi Database dan Cloud Run Instances untuk Agen AI
Google Cloud memperkenalkan dua komponen infrastruktur untuk agen AI: Database Operations Agents dan Cloud Run instances. Database Onboarding Agent menangani pekerjaan awal seperti pemilihan, penyediaan, konfigurasi, dan deployment database.
Diterbitkan olehGambar dibuat dengan GPT Image 1.5
Jawaban penelitian
Poin-poin penting
- Google Cloud memperkenalkan dua komponen infrastruktur untuk agen AI: Database Operations Agents dan Cloud Run instances.
- Database Onboarding Agent menangani pekerjaan awal seperti pemilihan, penyediaan, konfigurasi, dan deployment database.
- Database Observability Agent menganalisis telemetri untuk menemukan akar masalah dan, dengan persetujuan pengguna, menjalankan perbaikan yang didukung.
- Cloud Run instances menyediakan runtime singleton yang tidak melakukan autoscaling atau scale to zero, dapat berjalan hingga tujuh hari, dan memiliki URL HTTPS tetap.
AI Perintah
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What did Google Cloud introduce in August to support AI agent infrastructure—specifically, how do its Gemini Cloud Assist–integrated Databas. Article summary: In August, Google Cloud introduced two complementary building blocks for always on AI agents: Database Operations Agents to automate database setup and operations, and Cloud Run instances for low cost, persistent single . Topic tags: general web, agents, ai, automation, workflow. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, chart
Pada Agustus 2026, Google Cloud memperkenalkan dua komponen yang menyasar kebutuhan utama agen AI yang berjalan terus-menerus: Database Operations Agents untuk mengotomatisasi pengelolaan database, serta Cloud Run instances untuk menjalankan agen tunggal dengan runtime yang lebih persisten dan hemat biaya. Bersama-sama, keduanya memperluas strategi Agentic Data Cloud Google dari pengelolaan data ke infrastruktur operasional yang dibutuhkan agen AI. 7
8
Dua Database Operations Agents yang terintegrasi dengan Gemini Cloud Assist
Penawaran ini terdiri dari dua agen dengan fokus berbeda:
- Database Onboarding Agent menangani pekerjaan Day 0, yaitu pemilihan database, penyediaan, konfigurasi, dan deployment awal.
- Database Observability Agent menangani pekerjaan Day 1 dan Day 2, termasuk pemantauan, pemecahan masalah, serta pemeliharaan berkelanjutan.
8
Alih-alih mengandalkan perencanaan arsitektur, skrip, provisioning, konfigurasi skema dan indeks, penyetelan kueri, serta diagnosis secara manual, pengguna dapat mengikuti alur kerja terpandu dalam bahasa natural. Tujuannya adalah mengurangi pekerjaan rutin bagi administrator database (DBA), developer, site reliability engineer (SRE), dan tim DevOps. 8
Onboarding lewat bahasa natural
Database Onboarding Agent memandu pengguna saat menyediakan dan mengonfigurasi database. Agen ini mendukung sejumlah database terkelola Google Cloud, termasuk AlloyDB, Bigtable, Cloud SQL, dan Spanner. 8
Observability berbasis telemetri
Database Observability Agent menghubungkan telemetri dari Database Insights, Cloud Monitoring, Cloud Logging, Cloud Trace, dan sumber terkait lainnya. Dari sana, agen dapat membantu menemukan akar masalah seperti lonjakan latensi, kueri yang menjadi titik panas, perebutan lock, atau keterbatasan sumber daya. 8
Aksesnya tersedia melalui berbagai antarmuka, termasuk chat Gemini Cloud Assist, halaman database terkait di Google Cloud Console, tampilan fleet di Database Center, CLI, IDE, dan perangkat pihak ketiga. 8
Kemampuan Database Insights dan Database Center juga tersedia sebagai tool MCP melalui Google Remote MCP servers. Dengan begitu, tool developer eksternal dan agen yang kompatibel dengan MCP dapat mengambil metrik sistem dan kueri, inventaris fleet database, serta masalah yang terdeteksi. 8
Agen ini tidak berhenti pada diagnosis. Ia dapat mengusulkan perubahan yang telah divalidasi, lengkap dengan alasan dan perkiraan dampaknya. Setelah mendapat persetujuan pengguna, agen juga dapat menjalankan remediasi yang didukung, misalnya mengaktifkan connection pooling di Cloud SQL atau menambahkan indeks. Sebagian fungsi investigasi dan remediasi masih berada dalam tahap pratinjau untuk pelanggan tertentu. 8
Cloud Run instances: runtime singleton untuk agen yang berjalan lama
Pada 27 Agustus, Google Cloud memperkenalkan Cloud Run instances dalam tahap pratinjau. Fitur ini ditujukan untuk workload yang berjalan lama dan bersifat stateful, biasanya untuk satu pengguna, seperti agen AI personal. 9
Berbeda dari layanan Cloud Run biasa, sebuah instance memiliki karakteristik berikut:
- hanya menjalankan satu salinan workload;
- tidak melakukan autoscaling dan tidak melakukan scale-to-zero;
- dapat berjalan terus hingga tujuh hari dengan kebijakan restart otomatis;
- dapat dihentikan saat tidak digunakan dan dilanjutkan kembali;
- memperoleh URL HTTPS stabil yang tidak berubah saat update maupun restart.
Google memosisikannya sebagai alternatif bagi virtual machine (VM) yang harus terus beroperasi. Pengguna tidak perlu mengelola sistem operasi VM, menyiapkan firewall, atau mengonfigurasi endpoint HTTPS secara terpisah. Di sisi lain, Cloud Run instances tetap menawarkan model proses persisten yang tidak tersedia pada layanan serverless konvensional yang otomatis berhenti ketika tidak menerima permintaan. 9
Google menyebut biaya berkelanjutan selama 30 hari untuk konfigurasi 1 vCPU bersama dan memori 1 GiB sebesar US$5,70. Model ini menggunakan anggaran burst untuk lonjakan komputasi sesekali, sehingga pengguna tidak perlu terus-menerus menyediakan kapasitas VM penuh. 9
Eksekusi yang persisten juga dapat mengurangi paparan terhadap cold start. Salah satu pengguna awal melaporkan bahwa cold start pada agennya yang berjalan lama turun 88 persen. Namun, angka tersebut merupakan klaim pelanggan dan bukan jaminan kinerja umum. 9
Apa arti strategisnya bagi infrastruktur agen AI?
Google Cloud mencoba menjawab dua kebutuhan yang saling berkaitan. Agen AI membutuhkan eksekusi yang tahan lama, ekonomis, dan mampu mempertahankan interaksi; sementara database yang menjadi fondasinya memerlukan provisioning, observabilitas, serta remediasi yang lebih otomatis.
Cloud Run instances ditujukan untuk agen yang mengorkestrasi pekerjaan asinkron dan menangani interaksi multibabak. Di lapisan data, Database Operations Agents membuat pengelolaan database semakin mudah dilakukan melalui bahasa natural dan tool yang kompatibel dengan MCP. 1
8
Namun, istilah “stateful” tidak berarti semua state akan bertahan selamanya. Jika agen harus tetap melanjutkan pekerjaannya setelah restart atau menyimpan konteks melampaui masa hidup runtime, aplikasi tetap membutuhkan state eksternal yang persisten. Panduan Google juga menunjuk pada penyimpanan sesi persisten seperti Cloud SQL untuk agen produksi. 5
Studio Global AI
Lanjutkan penelitian Anda
Halaman ini berisi jawaban yang didukung sumber yang dapat Anda lanjutkan di dalam Studio Global.
Orang-orang juga bertanya
Apa jawaban singkat untuk "Google Cloud Perkenalkan Agen Operasi Database dan Cloud Run Instances untuk Agen AI"?
Google Cloud memperkenalkan dua komponen infrastruktur untuk agen AI: Database Operations Agents dan Cloud Run instances.
Apa poin penting yang harus divalidasi terlebih dahulu?
Google Cloud memperkenalkan dua komponen infrastruktur untuk agen AI: Database Operations Agents dan Cloud Run instances. Database Onboarding Agent menangani pekerjaan awal seperti pemilihan, penyediaan, konfigurasi, dan deployment database.
Apa yang harus saya lakukan selanjutnya dalam latihan?
Database Observability Agent menganalisis telemetri untuk menemukan akar masalah dan, dengan persetujuan pengguna, menjalankan perbaikan yang didukung.