次世代エンタープライズを創るアーキテクトへ変革の推進力を
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
-
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。
-
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。
-
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。
-
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。
-
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
Agentic Database：自律型トランザクション基盤
Agentic Databaseは、高負荷なトランザクション処理（OLTP）の領域をカバーし、可観測性、ライフサイクル管理、高可用性/災害対策（HA/DR）、そしてガバナンスを高度に自動化する知的なプラットフォームサービスを提供。
Agentic Database をあらゆる環境へ
オンプレミス、クラウド、ソブリンDB、エアギャップ環境に対応。データは自社のインフラおよびセキュリティ境界線の中に留まり、高度なデータ統制を維持。
リソース
-
テクニカルブリーフ
-
ソリューションブリーフ
-
CIO ブリーフ
自律型データベースを今すぐ自社の環境へ
EDB Postgres AIに、高度な知性を直接組み込む。絶え間ない「障害対応の火消し」から脱却し、自律的なインテリジェンスへと移行する最も確実で速いルートが、ここにあります。
よくある質問
エージェンティックデータベースは、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Agentic Database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。