Google Cloud bổ sung hạ tầng nào cho các AI agent luôn hoạt động?

Trong tháng 8, Google Cloud công bố hai mảnh ghép nhắm đến bài toán hạ tầng cho các AI agent hoạt động liên tục: Database Operations Agents để tự động hóa việc thiết lập và vận hành cơ sở dữ liệu, cùng Cloud Run instances — các runtime Cloud Run đơn lẻ, duy trì lâu dài với chi phí thấp. Hai sản phẩm mở rộng chiến lược Agentic Data Cloud của Google từ lớp dữ liệu sang hạ tầng vận hành mà agent cần. 78

Database Operations Agents: từ thiết lập đến xử lý sự cố

Bộ công cụ tích hợp với Gemini Cloud Assist gồm hai agent bổ trợ nhau:

• Database Onboarding Agent phụ trách công việc Day 0: lựa chọn cơ sở dữ liệu, thiết lập, cấu hình và triển khai ban đầu.
• Database Observability Agent đảm nhiệm Day 1 và Day 2: giám sát, khắc phục sự cố và bảo trì liên tục. 8

Thay vì phải lặp lại các bước lập kế hoạch kiến trúc, viết script, cấp phát tài nguyên, cấu hình schema và chỉ mục, tinh chỉnh truy vấn hay chẩn đoán lỗi, người dùng có thể thực hiện quy trình được hướng dẫn bằng ngôn ngữ tự nhiên. Mục tiêu là giảm khối lượng công việc thủ công cho quản trị viên cơ sở dữ liệu, lập trình viên, kỹ sư độ tin cậy hệ thống (SRE) và đội DevOps. 8

Onboarding Agent hướng dẫn người dùng cấp phát và cấu hình cơ sở dữ liệu bằng hội thoại tự nhiên. Các cơ sở dữ liệu được quản lý trên Google Cloud mà agent hỗ trợ gồm AlloyDB, Bigtable, Cloud SQL và Spanner. 8

Trong khi đó, Observability Agent liên kết dữ liệu đo lường từ Database Insights, Cloud Monitoring, Cloud Logging, Cloud Trace và các nguồn liên quan để tìm nguyên nhân gốc của vấn đề. Những trường hợp có thể được phát hiện gồm tăng đột biến độ trễ, truy vấn gây quá tải, tranh chấp khóa hoặc giới hạn tài nguyên. 8

Không chỉ phát hiện lỗi

Database Operations Agents có thể được sử dụng qua nhiều giao diện: cửa sổ chat của Gemini Cloud Assist, các trang cơ sở dữ liệu tương ứng trong Google Cloud Console, chế độ xem toàn bộ đội cơ sở dữ liệu trong Database Center, CLI, IDE và công cụ bên thứ ba. 8

Các khả năng của Database Insights và Database Center cũng được cung cấp dưới dạng công cụ MCP thông qua Google Remote MCP servers. Nhờ đó, công cụ phát triển và agent bên ngoài có thể truy xuất các chỉ số hệ thống, chỉ số truy vấn, danh mục cơ sở dữ liệu và các vấn đề đã phát hiện. 8

Agent không dừng ở việc đưa ra chẩn đoán. Nó có thể đề xuất thay đổi đã được kiểm chứng, kèm lý do và tác động dự kiến. Sau khi người dùng phê duyệt, agent có thể thực hiện một số biện pháp khắc phục được hỗ trợ, chẳng hạn bật connection pooling cho Cloud SQL hoặc thêm chỉ mục. Một số chức năng điều tra và khắc phục vẫn đang ở giai đoạn xem trước với một nhóm khách hàng được lựa chọn. 8

Cloud Run instances: runtime bền bỉ cho agent đơn lẻ

Cuối tháng 8, Google Cloud đưa Cloud Run instances vào giai đoạn xem trước. Đây là các runtime điện toán chuyên dụng, mỗi runtime chỉ chạy một instance Cloud Run — phù hợp với những workload dài hạn, có trạng thái và thường phục vụ một người dùng, chẳng hạn AI agent cá nhân. 9

Khác với dịch vụ Cloud Run thông thường, một instance:

• Chỉ chạy đúng một bản sao và không tự động co giãn.
• Không scale về 0.
• Có thể chạy liên tục tối đa bảy ngày, với chính sách tự động khởi động lại được cấu hình mặc định.
• Có thể được dừng khi không sử dụng và tiếp tục chạy lại khi cần.
• Được cấp một URL HTTPS ổn định, không thay đổi qua các lần cập nhật hoặc khởi động lại. 9

Google định vị mô hình này như một lựa chọn thay cho máy ảo phải vận hành liên tục. Người dùng không cần tự lo bảo trì hệ điều hành, thiết lập tường lửa hay cấu hình endpoint HTTPS, nhưng vẫn có mô hình tiến trình duy trì lâu dài — điều mà các dịch vụ serverless truyền thống có khả năng scale về 0 thường không cung cấp. 9

Theo mức giá được Google công bố, một Cloud Run instance chạy liên tục với 1 vCPU dùng chung và 1 GiB bộ nhớ có giá 5,70 USD cho 30 ngày. Mô hình này sử dụng ngân sách burst cho các đợt tăng tải tính toán ngắn, thay vì phải chọn cấu hình và trả tiền cho một máy ảo đủ lớn trong toàn bộ thời gian. 9

Việc tiến trình duy trì liên tục cũng có thể hạn chế ảnh hưởng của cold start. Một người dùng sớm được dẫn lời cho biết cold start của agent chạy dài hạn đã giảm 88%; đây là tuyên bố của khách hàng, không phải cam kết hiệu năng chung cho mọi workload. 9

Google đang giải quyết cả hai đầu của bài toán

AI agent cần môi trường chạy tiết kiệm, bền bỉ và có thể duy trì tương tác hoặc xử lý công việc bất đồng bộ. Đồng thời, các cơ sở dữ liệu mà agent phụ thuộc vào cần được cấp phát, giám sát và khắc phục sự cố an toàn hơn.

Cloud Run instances nhắm đến lớp thực thi — nơi agent điều phối các tác vụ bất đồng bộ và các tương tác nhiều lượt. Database Operations Agents nhắm đến lớp dữ liệu — biến nhiều thao tác quản trị thành quy trình có thể điều khiển bằng ngôn ngữ tự nhiên và các công cụ tương thích MCP. 18

Tuy nhiên, “có trạng thái” ở cấp runtime không có nghĩa agent tự động có trạng thái bền vững. Nếu agent phải tiếp tục công việc sau khi khởi động lại hoặc lưu phiên làm việc vượt quá vòng đời runtime, dữ liệu đó vẫn cần được ghi vào hệ thống lưu trữ bên ngoài. Hướng dẫn của Google cũng đề cập đến việc sử dụng kho lưu trữ phiên lâu bền như Cloud SQL cho agent dùng trong môi trường sản xuất. 5