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Google Cloud 如何降低資料庫管理與持久化 AI 工作負載的營運負擔？

Google Cloud 在 2026 年 8 月將兩項新產品定位為 AI 代理的互補基礎設施：由資料庫代理降低配置與維運的人工作業，並以持久化 Cloud Run 執行環境承載需要長時間在線的代理。 Database Onboarding Agent 處理「Day 0」工作，可依工作負載需求推薦資料庫，並引導設定、配置與部署；支援 AlloyDB、Bigtable、Cloud SQL 和 Spanner。[2] Database Observability Agent 處理「Day 1/2」維運，包括監控、異常偵測、診斷、疑難排解、最佳化與維護；支援 Cloud SQL、AlloyDB、Spanner、Bigtable、Fi...

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Google Cloud 在 2026 年 8 月將兩項新產品定位為 AI 代理的互補基礎設施：由資料庫代理降低配置與維運的人工作業，並以持久化 Cloud Run 執行環境承載需要長時間在線的代理。
Database Onboarding Agent 處理「Day 0」工作，可依工作負載需求推薦資料庫，並引導設定、配置與部署；支援 AlloyDB、Bigtable、Cloud SQL 和 Spanner。[2]
Database Observability Agent 處理「Day 1/2」維運，包括監控、異常偵測、診斷、疑難排解、最佳化與維護；支援 Cloud SQL、AlloyDB、Spanner、Bigtable、Firestore 和 Memorystore。[2][13]
兩個資料庫代理整合 Gemini Cloud Assist，能在 Gemini 聊天介面及 Cloud Console 的相關資料庫頁面使用，也可透過 CLI、MCP 伺服器與工具、第三方工具及 IDE 操作。[2]

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Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What did Google Cloud announce in August 2026 to reduce the operational burden of managing databases and hosting persistent AI workloads, in. Article summary: In August 2026, Google Cloud positioned two new offerings as complementary infrastructure for AI agents: database agents that reduce the human work of provisioning and operating data stores, and persistent Cloud Run runt. Topic tags: general web, agents, ai, workflow, productivity. 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, cha
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Google Cloud 在 2026 年 8 月推出兩類互補的 AI 基礎設施：一類是協助團隊配置、監控及修復資料庫的 Database Operations Agents；另一類是讓需要長時間在線的 AI 代理持續運作的 Cloud Run instances。兩者都屬於 Google Cloud 所稱的「Agentic Data Cloud」及其更廣泛的自主化雲端策略，目標是讓基礎設施更能以自然語言互動，並減少日常營運介入。2 11

Database Operations Agents：把資料庫維運交給 AI 協助

Google Cloud 於 8 月 5 日公布兩個資料庫代理，分別對應資料庫生命週期的不同階段：

Database Onboarding Agent：處理「Day 0」部署工作

Database Onboarding Agent 主要處理資料庫啟用前的工作。團隊可以用自然語言描述工作負載需求，代理便會協助判斷適合的託管資料庫，並引導後續的設定、配置與部署，減少工程師逐一查閱文件、手動做出架構與佈建決策的負擔。

目前支援的資料庫服務包括：

AlloyDB
Bigtable
Cloud SQL
Spanner

這類功能的重點，不只是產生建議，而是把「應該選哪一種資料庫、如何開始部署」這些原本分散在文件與操作流程中的工作，集中到對話式介面中。2

Database Observability Agent：處理「Day 1/2」維運

Database Observability Agent 則負責資料庫上線後的日常營運，包括整個資料庫機群的監控、異常偵測、問題診斷、疑難排解、效能最佳化與維護。

它支援：

Cloud SQL
AlloyDB
Spanner
Bigtable
Firestore
Memorystore

代理會整合來自 Database Insights／Database Center 遙測資料、Cloud Monitoring、Cloud Logging 及 Cloud Trace 的資訊，並結合指標、查詢資料、資產清單與問題紀錄，進行跨來源分析及根因判斷。2

Google Cloud 表示，這項能力不只會提出建議。在取得人員核准後，代理也能執行經驗證的修復措施，例如啟用 Cloud SQL 連線池或新增索引。相關的調查與修復功能當時屬於面向特定客戶的預覽能力，因此並不代表所有使用者都能立即使用完整的自動修復功能。2

這些代理已整合至 Gemini Cloud Assist，可在 Gemini 聊天介面及 Cloud Console 中相關的資料庫頁面使用；Google 也透過 CLI、MCP 伺服器與工具、第三方工具及 IDE 提供相關能力。2

Cloud Run instances：讓 AI 代理不必隨請求啟停

8 月 28 日，Google Cloud 預覽一種專用的 Cloud Run singleton 執行環境。它與典型的無伺服器服務不同：執行環境固定只有一個執行個體，而且不會自動擴展，適合具狀態、需要持續可用的工作負載，而不是追求高吞吐量的無狀態網路服務。4

每個執行個體最長可運作 7 天，系統預設配置自動重新啟動政策。即使更新或重新啟動，執行個體的 HTTPS 網址仍會維持穩定；使用者也可以先停止，之後再恢復執行。4

Google Cloud 引述的價格例子是：以共享 vCPU 及突發運算額度執行 1 個 vCPU 與 1 GiB RAM，連續運作 30 天約為 5.70 美元。相較於自行管理專用虛擬機器，這項方案的差異不只在價格，也在營運工作：使用者不必自行處理虛擬機器與作業系統維護、防火牆管理及 HTTPS 端點配置，同時也不必承擔完整常駐虛擬機器的運算成本。4

Google Cloud 最初鎖定的使用情境，是需要長時間運作的個人 AI 代理，例如 OpenClaw 或 Hermes。這類代理可能代表單一使用者持續工作，即使使用者的筆記型電腦已關機，代理仍需要保留狀態並在線上提供服務。4

Google 也引用 OffDeal 客戶所稱的冷啟動減少 88% 數據。不過，這是客戶回報的結果，不能視為 Google Cloud 對所有工作負載提出的普遍效能保證或基準測試結果。4

Google Cloud 的策略重點：資料層與運算層一起「代理化」

這兩項產品反映出 AI 代理與傳統網路應用程式的需求有所不同。AI 代理通常需要：

持久的身分與端點
可延續的記憶或狀態
長時間運作的背景程序
存取工具與資料的能力
更少的人工作業介入

Database Operations Agents 讓資料層能透過自然語言完成佈建、觀測、調查，並在人工核准後執行修復；Cloud Run instances 則提供更適合長時間、具狀態代理程序的託管運算原語。2 4

換句話說，Google Cloud 並非只是在資料庫管理介面上加入聊天功能，也不是單純提供另一種 Cloud Run 部署選項。它正嘗試同時處理 AI 代理的兩個核心難題：如何減少資料庫維運的手動工作，以及如何讓代理在使用者裝置離線後仍能持續運作。對涉及資料庫變更的高影響操作，Google 仍保留人工核准，讓自主化與營運控制之間維持一道安全閘門。2 4

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