एजेंट वर्कलोड के लिए MariaDB ने Enterprise Platform 2027 लॉन्च किया

MariaDB ने 4 नवंबर 2026 को Enterprise Platform 2027 की घोषणा की और अपने संयुक्त लेन-देन, विश्लेषण, मेमोरी-आधारित तथा AI प्लेटफ़ॉर्म को आम तौर पर उपलब्ध कराया। इस रिलीज़ में एजेंट मेमोरी, डेटा पुनर्प्राप्ति और जवाबों को कैश करने के टूल जोड़े गए हैं। कंपनी ने प्रायोजित परीक्षणों में बताया कि Enterprise Server 12.3 का अधिकतम थ्रूपुट, संस्करण 11.8 से 56% अधिक था।

इस रिलीज़ में Enterprise Server 12.3 के साथ Exa, GridGain, MaxScale, Enterprise Manager और Enterprise Kubernetes Operator शामिल हैं। इसे परिसर में, किसी भी क्लाउड में या प्रबंधित MariaDB Cloud सेवा के रूप में चलाया जा सकता है। नए डिज़ाइन वाला लोगो, रंग-पैलेट और वेबसाइट, MariaDB की उस कोशिश के साथ पेश किए गए हैं जिसके तहत कंपनी खुद को केवल एक परिचालन डेटाबेस के बजाय एक एकीकृत डेटा प्लेटफ़ॉर्म के रूप में स्थापित करना चाहती है।

एजेंट टूल उसी लाइव डेटा का इस्तेमाल करते हैं

लॉन्च पोस्ट में एजेंट की सुविधाओं को विकास और रनटाइम फ़ंक्शन में बाँटा गया है। Agent Memory हर चरण के बाद एजेंट की स्थिति को मेमोरी में सहेजता है और उसे अलग-अलग एजेंटों तथा सत्रों के बीच साझा करता है। मानव की मंज़ूरी के लिए रोका गया या बाधित हुआ एजेंट, फिर से शुरू करने के बजाय अपनी सहेजी हुई स्थिति से काम जारी रख सकता है; LangGraph पहले से ही समर्थित है।

Semantic Cache उन सवालों को पहचानकर मॉडल को बार-बार कॉल करने से बचाता है जिनके शब्द अलग हों, लेकिन अर्थ पहले पूछे गए सवाल जैसा ही हो; इसके बाद वह पहले से सहेजा गया जवाब लौटाता है। MariaDB के अनुसार, इससे जवाब देने में लगने वाला समय कम हो सकता है और उन ऐप्लिकेशन की टोकन लागत घट सकती है जिनके उपयोगकर्ता मिलते-जुलते सवाल पूछते हैं।

AI Retrieval दस्तावेज़ों और लाइव परिचालन डेटा, दोनों के लिए एक ही प्रबंधित डेटा-पुनर्प्राप्ति परत उपलब्ध कराता है। यह दस्तावेज़ों को पार्स करके छोटे हिस्सों में बाँटता है, उनके एम्बेडिंग बनाता है और उनकी प्रासंगिकता के आधार पर उन्हें फिर से क्रमबद्ध करता है। वहीं, MariaDB के डेटा के बारे में प्राकृतिक भाषा में पूछे गए सवाल लाइव डेटाबेस पर केवल-पठन SQL क्वेरी में बदल जाते हैं। आगे पूछे गए सवालों में पहले का संदर्भ बना रहता है। इस व्यवस्था का उद्देश्य अलग डेटा वेयरहाउस या वेक्टर स्टोर में प्रतियाँ और उनके सुरक्षा नियंत्रण बनाए रखे बिना जवाबों को स्रोत-आधारित बनाना है।

ओपन-सोर्स AI Plugins कोडिंग एजेंटों को MariaDB के लिए विशेष मार्गदर्शन देते हैं। ये Claude Code, Codex, OpenCode और Pi को समर्थन देते हैं।

विश्लेषण, क्लस्टरिंग और डिप्लॉयमेंट नियंत्रण

MariaDB Exa अब आम तौर पर उपलब्ध है और परिसर में चलाया जा सकता है। यह अलग डेटा वेयरहाउस या ETL पाइपलाइन के बिना, सीधे लाइव परिचालन डेटा पर रीयल-टाइम विश्लेषण करता है। वेक्टर सर्च अब भी मुख्य डेटाबेस इंजन में ही उपलब्ध है। MariaDB के अनुसार, समान सटीकता पर यह Enterprise Server 11.8 की तुलना में प्रति सेकंड 30% तक अधिक वेक्टर क्वेरी चला सकता है और इसके लिए स्कीमा या क्वेरी में बदलाव की ज़रूरत नहीं होती।

कई क्षेत्रों में डिप्लॉयमेंट के लिए, आम तौर पर उपलब्ध Raft Cluster तब किसी राइट को कमिट करता है जब अधिकांश नोड उसकी पुष्टि कर दें। इससे कोई धीमा या दूरस्थ नोड हर राइट की गति तय नहीं कर पाता। विवादों का पता लगाने और उन्हें सुलझाने की सुविधा से हर क्षेत्र स्थानीय अपडेट संभाल सकता है; यदि दो साइटें एक ही रिकॉर्ड में बदलाव करें, तो ग्राहक के तय किए गए व्यावसायिक नियम ऐसे मामलों का निपटारा करते हैं।

Enterprise Manager डेटाबेस, MaxScale और GridGain को एक ही ऑब्ज़र्वेबिलिटी कंसोल में एकल साइन-ऑन के साथ जोड़ता है। Bring Your Own Cloud भी अब आम तौर पर उपलब्ध है: MariaDB Cloud का डेटा प्लेन ग्राहक के AWS, Microsoft Azure या Google Cloud खाते के भीतर चलता है, जबकि डेटाबेस का संचालन MariaDB करता है।

भूमिका-आधारित पहुँच नियंत्रण लेन-देन, विश्लेषण और वेक्टर वर्कलोड पर लागू होते हैं। FIPS 140-3 का समर्थन Enterprise Kubernetes Operator के ज़रिए सक्षम किया जाता है, जो Red Hat के NIST-सत्यापित क्रिप्टोग्राफ़िक मॉड्यूल का इस्तेमाल करता है।

बेंचमार्क की शर्तें प्रदर्शन संबंधी दावे का दायरा तय करती हैं

थ्रूपुट के मुख्य आँकड़े का आधार बनी अक्टूबर 2026 की McKnight Consulting Group की रिपोर्ट में, अपने अधिकतम स्तर पर Enterprise Server 12.3.3-0 के लिए प्रति मिनट 2,653,370 नए ऑर्डर दर्ज किए गए, जबकि 11.8.3-1 के लिए यह संख्या 1,702,758 थी। संस्करण 12.3 का अधिकतम स्तर 152 वर्चुअल उपयोगकर्ताओं पर पहुँचा, जबकि संस्करण 11.8 का 88 पर। इन दोनों अधिकतम स्तरों पर, 99वें पर्सेंटाइल में New Order का जवाब देने का समय क्रमशः 3.60 मिलीसेकंड और 6.54 मिलीसेकंड था।

दोनों संस्करणों को अलग-अलग, Google Cloud के एक ही c4d-highmem-192-lssd इंस्टेंस पर चलाया गया, जिसमें 96 भौतिक कोर और 192 vCPU थे। मेमोरी में चलने वाले HammerDB TPROC-C वर्कलोड में 768 वेयरहाउस इस्तेमाल किए गए। यह TPC-C पर आधारित था, लेकिन इसके नतीजे आधिकारिक TPC-C परिणाम नहीं थे।

इन नियंत्रणों से इंजन की स्केलेबिलिटी को अलग करके मापा जा सकता है, लेकिन कुछ अन्य विकल्प इस बात को सीमित करते हैं कि इन आँकड़ों को उत्पादन परिवेश पर सीधे किस हद तक लागू किया जा सकता है। टिकाऊ कमिट, बाइनरी लॉगिंग और डबलराइट बफ़रिंग बंद थे। MariaDB ने अपने कॉन्फ़िगरेशन खुद चुने, जबकि McKnight ने परीक्षण चुने, डेटाबेस और परीक्षण ऐप्लिकेशन कॉन्फ़िगर किए और परीक्षण चलाए।

Enterprise Platform 2027, MariaDB की एजेंट रणनीति को डेटा की कम प्रतियों, साझा पहुँच नियंत्रणों और साझा परिचालन अवसंरचना से जोड़ता है। प्रकाशित प्रदर्शन साक्ष्य, बताई गई परीक्षण शर्तों के तहत अधिक थ्रूपुट का समर्थन करते हैं। उत्पादन परिवेश में सवाल यह है कि जब टिकाऊपन, वर्कलोड का मिश्रण और क्षेत्रीय ज़रूरतें उस नियंत्रित परिवेश से अलग हों, तो संयुक्त प्लेटफ़ॉर्म कैसा प्रदर्शन करता है।