Google Cloud, переформулює базу даних як «Контекстний центр AI-агента»

Google Cloud переосмислює корпоративні бази даних як ядро інфраструктури “AI-агентів”, а не просто сховища даних. Компанія чітко підкреслює, що хоча продуктивність моделей швидко зростає, на реальних підприємствах, якщо відсутній контекст у даних, відповіді та цінність виконання AI будуть обмеженими.

Google Cloud оголосила про “Дані Cloud агентного типу” на “Google Cloud Next '26” та представила стратегію позиціонування своїх баз даних як основи AI-центричної корпоративної архітектури. Віце-президент глобальної інженерії баз даних Google Cloud Сейлаш Крішнамураті зазначив: “Модель дуже хороша, але вона не розуміє весь контекст”, “Цей контекст існує у даних, а ядро даних в кінцевому підсумку зберігається у системі баз даних.”

Основна ідея цієї інформації — зміна ролі баз даних. Крішнамураті пояснив: “Якщо раніше 50 років основна увага до баз даних була зосереджена на зберіганні та поверненні ‘точних результатів’, то в епоху AI вони трансформуються у структури, що прагнуть генерувати ‘найкращі результати’.” Для цього пошук за графами, векторні вбудовування, семантичний пошук, повнотекстовий пошук і реляційні операції повинні працювати разом у одній системі. Вважається, що традиційні методи переміщення та реконструкції даних для конкретних цілей вже стали дуже неефективними.

Він додав: “Коли ви можете розглядати дані як граф, розуміти їх через векторні вбудовування, навіть виконувати семантичний або повнотекстовий пошук, важливим стає не просто точний результат, а результат найвищої якості”, “Щоб організовувати дані по-іншому без зайвого переміщення даних — це значна зміна для баз даних.”

Розширення Spanner Omni у локальні середовища та інші хмари

Тим часом Google випустила версію глобальної розподіленої бази даних Spanner для завантаження — “Spanner Omni”. Цей продукт має на меті дозволити підприємствам запускати технології баз даних Google не лише у власних локальних серверах, а й у хмарах конкурентів. Це відображає реальність, що дані не обов’язково мають зберігатися у Google Cloud, і стратегія полягає у розширенні технологій у місця зберігання даних.

Це має велике значення у ринку підприємств, де мультихмарність і гібридні середовища вже стали нормою. Щоб виконувати реальні задачі, AI-агентам потрібно підключати не один сховище, а розподілені системи даних. Це крок у напрямку перетворення баз даних у “контекстний вузол” для зв’язку. Іншими словами, бази даних виходять за межі рівня зберігання і стають точкою початку для AI-розуміння та автоматизації бізнесу.

Прискорення трансформації за допомогою міграційного агента на базі Gemini

Google також інтегрувала генеративний AI у процес міграції даних. За словами Крішнамураті, міграційний агент на базі Gemini значно зменшує час, витрачений на традиційні процеси міграції баз даних. Раніше міграція схем, даних і модифікація SQL-запитів у додатках могла тривати місяцями вручну, а тепер агент підтримує цілісну трансформацію, включаючи рівень додатків.

Він зазначив: “Зараз використання агентів може революційно змінити швидкість системної міграції”, “Міграція баз даних — це не лише схеми і дані, а й складність додатків. За допомогою Gemini ми вже можемо швидше переносити весь стек додатків.”

Це можна трактувати як стратегію подолання бар’єрів для впровадження AI у підприємства. Багато компаній визнають необхідність AI, але