Google Cloud は、AI を活用した「Database Operations Agents」を発表した。データベースのセットアップを効率化する「Onboarding Agent」と、トラブルシューティングやパフォーマンス最適化、チューニングの自動化を支援する「Observability Agent」が含まれる。これらのエージェントはGemini Cloud Assistと統合されており、AlloyDB、Bigtable、Spannerなど複数のデータベースサービスをサポートする。
Database Onboarding Agentでは、開発者が要件を自然言語で記述できる。このエージェントはIOPS、レイテンシ制限、レプリケーションラグといった技術的な指標を理解し、ワークロードの特性、性能要件、規模、データタイプ、信頼性要件に基づいて最適なデータベースソリューションを提案する。また、提案内容について説明し、その提案が要件に適合していることを検証し、選定したソリューションに対する信頼を高めることを支援する。さらに、データベースインスタンスのプロビジョニング、設定、デプロイに必要なコマンドも生成できる。
Observability Agentは、サイト信頼性エンジニア（SRE）やDevOpsエンジニア向けに設計されており、複雑なデータベース障害の診断、根本原因の特定、そして修復対応の実施を支援する。
運用規模が拡大すると、クエリのホットスポットやロック競合といった見つけにくい問題の特定が大きな負担になります。Database Observability Agentは、Googleの運用ノウハウとGeminiの推論能力を活用して、こうした課題の解決を支援します。Database Insights、Cloud Monitoring、Cloud Logging、Cloud Traceなど複数のソースから取得したテレメトリデータを自動的に関連付けることで、数分で明確な根本原因分析を提供します。
Observability Agentは自然言語を通じて、データベース群全体を横断した分析結果の要約を支援する。また、テレメトリデータとその他のデータソースを相関分析して問題を特定し、推奨される対応策を提示し、エンジニアの承認後には修復アクションを実行できる。
Googleは、新たな機能を利用するために専用のダッシュボードを導入する必要はなく、開発者がすでにワークフローに組み込んでいる既存のツール上で利用できることを強調している。これらの機能は、Gemini / Cloud Assistのチャット、Google Cloudコンソール、CLIツール、AntigravityなどのIDEから利用できる。
Observability Agentを通じて公開される機能は、システムメトリクス、クエリメトリクス、データベース群のインベントリ情報、検出された問題なども含めて、MCPサーバー経由で利用できる。これにより、既存のワークフローからこれらの機能へアクセスし、統合するための別の手段が提供される。
前述のとおり、Observability AgentとOnboarding Agentは、Cloud SQL、Spanner、AlloyDB、Firestore、Memorystore、Bigtableなど、Google Cloudが提供する複数のマネージドデータベースサービスに対応している。