EDBはモダンエンタープライズアーキテクトを支援
エージェントはマシンスピードで動作、データベースもそれに対応する必要がある
手動によるチューニング、プロビジョニング、パッチ適用といった従来のモデルは、データベースチームに対してますます大きな負担を強いている。新たなエージェントやワークロードの追加に伴い、データのフットプリントが拡大する中、その負担は増大する。自動化によって確保しなければならないセキュリティ、コスト、コントロールのガードレールを犠牲にしては、この問題を解決することはできない。
30%–50%のDBAの時間が、バックアップ、パッチ適用、チューニング、アップグレードといった差別化されないメンテナンスに費やされている (SolarWinds)。
反応的な運用から自律的なインテリジェンスへ
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1 — モニタリング
継続的監視
CPU、メモリ、ディスク、クエリなどにわたる200以上の詳細なメトリクスを提供し、すべてのPostgresインスタンスが一つのインテリジェンスレイヤーに報告。
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2 — 予測
問題になる前に課題を把握
エージェンティックデータベースは、リソースの制約、パフォーマンスの低下、セキュリティリスクを視覚的にわかりやすいスコアカードで提示し、問題を解決するための推奨事項を提供。これにより、手動でのトラブルシューティングに比べて、10倍速く問題を解決することが可能。
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3 — 最適化
権限内保持
EDB Postgres AI (EDB PG AI)は、設定した権限内でリソースを自動的にスケールし、データベースをチューニング。完全に自律的に、またはオプションで人間の承認を得ることも可能。
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4 — チャット
詳細分析
EDB PG AIにライブワークロードについて尋ねると、すべての回答はお客様のデータベースに特化しており、EDBの20年以上にわたるPostgresの専門知識に基づいている。またすべて自然な言語で提供される。
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5 — レポート
すべてのアクションをログに記録してレビュー
すべてのアクションは完全な監査履歴に記録されるため、DBAはインシデントに反応するのではなく、結果をレビュー。
本番実績
運用生産性の向上
問題を迅速に特定し解決
自律的意思決定を促進するメトリクス
推奨によるアプリの
パフォーマンス向上
主要機能
EDB Postgres AIがどのように自律型データベースを提供するか。
エージェンティックデータベースは、オブザーバビリティ、ライフサイクル管理、高可用性/災害復旧（HA/DR）、およびガバナンスのためのインテリジェントプラットフォームサービスを持つトランザクションワークロードを網羅しています。
エージェント型データベースをどこにでも運用
オンプレミスまたはパブリッククラウド、データ主権に基づくデータセンター、またはエアギャップ環境でデプロイ可能。データはお客様のインフラ内に留まり、セキュリティパラメーターの内側で保護される。
リソース
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テクニカルブリーフ
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ソリューションブリーフ
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CIO ブリーフ
エージェント機能を持つデータベースの準備はできましたか？
EDB Postgres AIに直接インテリジェンスを組込み、運用の対処から自律的なインテリジェンスへの最速の道を実現しましょう！
よくある質問
エージェント型データベースは、データ層に直接インテリジェンスをもたらし、自らのパフォーマンスを監視、推論、最適化します。EDB PG AIのエージェント型データベースは、ユーザーが手動で管理する受動的なデータベースを、制御可能なガードレールの中で認識し、推論し、行動するセルフマネージドエンジンに変えます。20年以上のPostgresの専門知識に基づいて構築されており、問題を解決するか、自動的にスケールアップし、インデックスを構築します。
いいえ。すべての操作は、定義したガードレール内で実行され、必要に応じて人間の承認が得られます。自動的に実行されるものと承認が必要なものを選択でき、すべての操作は完全な監査証跡に記録されます。
はい、EDB Postgres AIはリレーショナル、ドキュメント、タイムシリーズ、地理空間、ベクター、Oracle互換データをひとつのSQLインターフェースでネイティブにサポートしているため、別々の専門データベースを運用する必要がありません。ベクター検索は、スタンドアロンのベクターストアなしでAIワークロードを支援します。
クラウド管理型データベースはプロビジョニングを処理しますが、しばしばクエリチューニング、キャパシティプランニング、セキュリティ設定は自身で行う必要があります。EDB Postgres AIはエンジンレベルで動作し、ユーザーに影響を与える前に問題を検出し、正確な修正方法を提供し、それを適用することが可能です。また、オンプレミス、エアギャップ環境、そしてソブリン環境を含むどこでも運用できます。
はい。同じアドバイザリー層はモデルコンテキストプロトコル（MCP）を通じて公開されているため、Claudeのようなツールを含むエージェントやコパイロットは、クラスターの健康状態を読み取り、推奨事項を取得し、承認されたアクションを同じガードレールを介して実行することが可能です。