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Google Cloud prepara a infraestrutura para agentes de IA sempre ativos
O Google Cloud apresentou dois componentes voltados à infraestrutura de agentes de IA: Database Operations Agents e Cloud Run instances. O Database Onboarding Agent cuida de tarefas iniciais, como escolher, provisionar e configurar bancos de dados.
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Principais conclusões
- O Google Cloud apresentou dois componentes voltados à infraestrutura de agentes de IA: Database Operations Agents e Cloud Run instances.
- O Database Onboarding Agent cuida de tarefas iniciais, como escolher, provisionar e configurar bancos de dados.
- O Database Observability Agent analisa telemetria para detectar problemas de desempenho, sugerir correções e, com aprovação, executar remediações.
- As instâncias do Cloud Run executam uma única cópia do ambiente, sem autoscaling ou scale to zero, por até sete dias contínuos.
Prompt de IA
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
Em agosto, o Google Cloud anunciou dois blocos complementares para tornar agentes de IA mais úteis em produção: os Database Operations Agents, voltados à automação de bancos de dados, e as Cloud Run instances, projetadas para executar agentes individuais de forma persistente e com custo controlado. Juntas, as novidades ampliam a estratégia Agentic Data Cloud da empresa — que deixa de tratar apenas dos dados e passa a abordar também a infraestrutura necessária para operar agentes continuamente. 7
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Dois agentes para administrar bancos de dados
Integrados ao Gemini Cloud Assist, os Database Operations Agents dividem o trabalho em duas etapas principais:
- O Database Onboarding Agent atua no chamado Day 0: seleção do banco, provisionamento, configuração e implantação inicial.
- O Database Observability Agent cobre as operações de Day 1 e Day 2, como monitoramento, investigação de incidentes, solução de problemas e manutenção contínua.
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A proposta é reduzir o trabalho repetitivo normalmente feito por administradores de banco de dados, desenvolvedores, profissionais de confiabilidade de sites (SRE) e equipes de DevOps. Em vez de planejar arquiteturas, escrever scripts, ajustar esquemas e índices ou investigar consultas manualmente, o usuário pode seguir fluxos guiados em linguagem natural. 8
O Onboarding Agent oferece suporte aos bancos de dados gerenciados do Google Cloud, incluindo AlloyDB, Bigtable, Cloud SQL e Spanner. 8
Observabilidade baseada em telemetria
O Observability Agent combina informações do Database Insights, Cloud Monitoring, Cloud Logging, Cloud Trace e fontes relacionadas. A partir desses dados, ele procura causas prováveis para problemas como picos de latência, consultas que consomem muitos recursos, contenção de bloqueios e limitações de capacidade. 8
A ferramenta não se limita a apontar o diagnóstico. Ela pode propor alterações validadas, explicar o motivo da recomendação e estimar seu impacto. Com a aprovação do usuário, também pode executar remediações compatíveis — por exemplo, ativar o pool de conexões no Cloud SQL ou adicionar um índice. Algumas funções de investigação e correção estavam em prévia para clientes selecionados. 8
Os agentes podem ser acessados por diferentes interfaces: o chat do Gemini Cloud Assist, páginas de bancos de dados no console do Google Cloud, visões de frota do Database Center, linha de comando, ambientes de desenvolvimento integrado (IDEs) e ferramentas de terceiros. 8
Além disso, recursos do Database Insights e do Database Center são disponibilizados como ferramentas MCP por meio dos servidores Google Remote MCP. Assim, ferramentas de desenvolvimento e agentes externos compatíveis com o Model Context Protocol (MCP) podem consultar métricas de sistema e de consultas, o inventário da frota de bancos e problemas identificados. 8
Cloud Run ganha instâncias dedicadas
No fim de agosto, o Google Cloud também apresentou, em prévia, as Cloud Run instances. Elas são ambientes de computação dedicados e únicos — isto é, cada instância executa exatamente uma cópia do workload — pensados para aplicações de longa duração e com estado, como agentes pessoais de IA. 9
Em comparação com os serviços tradicionais do Cloud Run, essas instâncias:
- não fazem autoscaling e não reduzem a capacidade a zero;
- podem permanecer em execução por até sete dias, com política de reinicialização automática;
- recebem uma URL HTTPS estável, que não muda após atualizações ou reinicializações;
- podem ser interrompidas quando não estão em uso e retomadas posteriormente.
O Google posiciona o recurso como uma alternativa intermediária a manter uma máquina virtual ligada o tempo todo. A instância evita tarefas como manutenção do sistema operacional, configuração de firewall e preparação do endpoint HTTPS, mas preserva um modelo de processo persistente que os serviços serverless convencionais, baseados em scale-to-zero, não oferecem. 9
O preço informado para uma execução contínua de 30 dias com 1 vCPU compartilhada e 1 GiB de memória é de US$ 5,70. O modelo usa orçamentos de burst para lidar com picos ocasionais de processamento, em vez de exigir o dimensionamento permanente de uma máquina virtual maior. 9
A execução contínua também pode diminuir a exposição a cold starts, ou inicializações demoradas. Um usuário citado pelo Google relatou uma queda de 88% nesse tipo de ocorrência em seu agente de longa duração — uma declaração de cliente, não uma garantia geral de desempenho. 9
O que muda para os agentes de IA
As duas novidades atacam lados diferentes do mesmo problema. Um agente precisa de um ambiente de execução econômico e capaz de manter interações e tarefas assíncronas; ao mesmo tempo, precisa de uma camada de dados que possa ser provisionada, monitorada e corrigida com menos intervenção manual. 1
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O Cloud Run atende agentes que orquestram trabalhos assíncronos e conversas com múltiplas interações. Já os Database Operations Agents tornam a administração da camada de dados mais acessível por linguagem natural e por ferramentas compatíveis com MCP. 1
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Há, porém, uma ressalva importante: uma execução descrita como “com estado” não elimina a necessidade de armazenamento externo durável. Se o agente precisar sobreviver a reinicializações ou preservar trabalho além da vida útil do runtime, sessões e dados devem ser mantidos em uma camada persistente. Para aplicações de produção, a orientação do Google aponta para opções como o Cloud SQL. 5
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