Google AI-agents werken geïsoleerd met actuele data in AlloyDB
Google Cloud heeft vorige week PostgreSQL for agents voor AlloyDB aangekondigd. De nieuwe architectuur geeft AI-agents read-only toegang tot productiedata die volgens een blog van Google tot op de seconde actueel is. AlloyDB voert de workloads van AI-agents uit op afzonderlijke database-instances, zodat deze workloads geen capaciteit delen met de productiedatabase. De functionaliteit is beschikbaar als preview.
AlloyDB kan afzonderlijke database-instances in enkele seconden beschikbaar maken voor AI-agents. Deze instances gebruiken de volledige PostgreSQL-engine, maar draaien gescheiden van de primary instance, standby-instances en read replicas waarop de productie-workloads worden verwerkt.
AI-agents krijgen via de afzonderlijke instances toegang tot dezelfde actuele data. De architectuur gebruikt hiervoor Colossus, het gedistribueerde opslagsysteem van Google. De opslag voor de agentworkloads is daarbij fysiek gescheiden van het datapad dat de productiedatabase gebruikt.
Google wil met deze opzet voorkomen dat grote aantallen gelijktijdig actieve AI-agents de prestaties van operationele databases beïnvloeden. Wanneer agents hun taken hebben voltooid, worden de extra database-instances automatisch weer teruggeschaald naar nul.
Volledige PostgreSQL-engine
De tijdelijke instances beschikken over de volledige functionaliteit van de AlloyDB PostgreSQL-engine. AI-agents kunnen daardoor onder meer SQL-query’s, indexen, vector search, full-text search en spatial search gebruiken. Ook kunnen agents via BigQuery en Spark analyses uitvoeren waarbij operationele data wordt gecombineerd met data uit een lakehouse.
Google gebruikt Model Context Protocol om AI-agents met de afzonderlijke database-instances te laten communiceren. De instances bestaan uit een onafhankelijke pool van op microVMs gebaseerde AlloyDB-nodes. Afhankelijk van de vraag kan die pool volgens Google opschalen van nul naar duizenden nodes.
De database-instances hebben alleen leestoegang tot de productiedata. Daardoor kunnen agents de actuele operationele staat gebruiken voor hun analyses en reasoning loops zonder rechtstreeks wijzigingen in de productiedatabase aan te brengen.
Miljoenen queries
Google meldt dat de architectuur tijdens eigen tests bijna lineair bleef opschalen. Met duizend nodes liep de gezamenlijke verwerkingssnelheid op tot ongeveer drie miljoen queries per seconde. Volgens Google had deze belasting geen meetbare invloed op de prestaties van de primary cluster.
Bij een andere test gebruikte Google 2.100 agentnodes voor gelijktijdige full-table scans. De gezamenlijke scanthroughput kwam daarbij boven één terabit per seconde uit.
De afzonderlijke instances worden alleen afgerekend zolang ze actief zijn. Google positioneert de architectuur daarom onder meer voor sterk wisselende workloads waarbij grote aantallen AI-agents gedurende korte perioden databasecapaciteit nodig hebben.
PostgreSQL for agents in AlloyDB is beschikbaar als preview.
Bron: Google Cloud
