Dois agentes para etapas distintas da operação
No lançamento do Agentic Data Cloud durante o Google Cloud Next ‘26, a Google Cloud anunciou o Database Onboarding Agent e o Database Observability Agent.
O Database Onboarding Agent é direcionado às operações Day 0, que abrangem setup, configuração e implantação inicial. Já o Database Observability Agent atende às operações Day 1 e 2, incluindo monitoramento, troubleshooting e manutenção contínua.
Segundo a Google Cloud, os dois agentes podem ser acessados via Gemini Cloud Assist e são integrados a Chat, CLI, console do Google Cloud, servidores Managed Context Protocol (MCP) e ferramentas de terceiros, incluindo ambientes de desenvolvimento integrados.
Observabilidade com telemetria e ações sob aprovação
O Database Observability Agent é apresentado para SREs, profissionais de DevOps, DBAs e desenvolvedores. Ele conecta telemetria de fontes como Database Insights, Cloud Monitoring, Cloud Logging e Cloud Trace para realizar análise de causa raiz.
Além de identificar problemas, o agente sugere ações recomendadas e pode executar ações validadas mediante aprovação. Entre os exemplos citados está a sugestão de habilitar pool de conexões em uma instância do Cloud SQL.
A integração com o Database Center permite usar o Gemini Chat para fazer perguntas sobre uma frota de bancos de dados. As funcionalidades de investigações no produto e de remediações validadas estão em preview com clientes selecionados.
Onboarding baseado em requisitos da aplicação
No processo de seleção de banco de dados, o Database Onboarding Agent recebe requisitos da aplicação em linguagem natural. A Google Cloud informa que o agente entende métricas técnicas como IOPS, limites de latência e atraso de replicação para fornecer recomendações.
As capacidades dos agentes de onboarding e observabilidade estão disponíveis para AlloyDB, Bigtable, Cloud SQL — incluindo PostgreSQL, MySQL e SQL Server —, Firestore, Memorystore e Spanner.
Para gestores, a iniciativa coloca recursos de diagnóstico e configuração assistidos por IA dentro dos fluxos de administração de bancos de dados. A adoção pode ser avaliada a partir dos serviços já usados pela empresa e das capacidades que permanecem em preview.