MariaDB lancia Enterprise Platform 2027 per i carichi di lavoro degli agenti

Il 4 novembre 2026 MariaDB ha annunciato Enterprise Platform 2027, rendendo generalmente disponibile la sua piattaforma integrata per transazioni, analisi, elaborazione in memoria e IA. La nuova versione aggiunge strumenti per la memoria degli agenti, il recupero delle informazioni e la memorizzazione nella cache delle risposte; nei test sponsorizzati, l’azienda ha registrato per Enterprise Server 12.3 un throughput di picco superiore del 56% rispetto alla versione 11.8.

La versione riunisce Enterprise Server 12.3, Exa, GridGain, MaxScale, Enterprise Manager ed Enterprise Kubernetes Operator. Può essere eseguita in locale, su qualsiasi cloud o come servizio gestito MariaDB Cloud. Un logo, una palette di colori e un sito web rinnovati accompagnano l’impegno di MariaDB a presentarsi come piattaforma dati unificata, anziché soltanto come database operativo.

Gli strumenti per gli agenti utilizzano gli stessi dati in tempo reale

Un post di lancio suddivide le funzionalità per gli agenti in funzioni di sviluppo e di esecuzione. Agent Memory salva in memoria lo stato di un agente dopo ogni passaggio e lo condivide tra agenti e sessioni. Se viene messo in pausa in attesa dell’approvazione di una persona o interrotto, l’agente può riprendere dallo stato salvato invece di ricominciare da capo; LangGraph è supportato immediatamente, senza configurazioni aggiuntive.

Semantic Cache gestisce le chiamate ripetute ai modelli riconoscendo quando una domanda formulata diversamente ha lo stesso significato di una precedente e restituendo la risposta memorizzata. MariaDB afferma che questo può ridurre i tempi di risposta e i costi dei token nelle applicazioni in cui gli utenti pongono domande simili.

AI Retrieval offre un unico livello gestito per recuperare informazioni da documenti e dati operativi in tempo reale. Analizza i documenti, li suddivide in segmenti, genera embedding e li riordina in base alla pertinenza; le domande in linguaggio naturale sui dati MariaDB vengono invece convertite in query SQL di sola lettura sul database in tempo reale. Le domande successive mantengono il contesto precedente. Il sistema è progettato per fornire risposte ancorate ai dati senza dover mantenere copie separate in un data warehouse o in un archivio vettoriale, né i relativi controlli di sicurezza.

I plugin IA open source forniscono indicazioni specifiche per MariaDB agli agenti di programmazione. Sono compatibili con Claude Code, Codex, OpenCode e Pi.

Analisi, clustering e controlli di distribuzione

MariaDB Exa è ora disponibile a livello generale in locale e consente di eseguire analisi in tempo reale direttamente sui dati operativi, senza ricorrere a un data warehouse separato o a una pipeline ETL. La ricerca vettoriale resta integrata nel motore principale del database; MariaDB dichiara che, a parità di accuratezza e senza modifiche allo schema o alle query, il prodotto elabora fino al 30% di query vettoriali in più al secondo rispetto a Enterprise Server 11.8.

Per le distribuzioni in più aree geografiche, Raft Cluster, ora disponibile a livello generale, conferma una scrittura dopo che la maggioranza dei nodi l’ha convalidata, impedendo a un singolo nodo lento o distante di determinare il ritmo di tutte le scritture. Il rilevamento e la risoluzione dei conflitti consentono a ogni area geografica di gestire gli aggiornamenti locali; regole aziendali definite dal cliente risolvono i casi in cui due siti modificano lo stesso record.

Enterprise Manager riunisce database, MaxScale e GridGain in un’unica console di osservabilità con accesso singolo. È ora disponibile a livello generale anche Bring Your Own Cloud: il piano dati di MariaDB Cloud viene eseguito all’interno dell’account AWS, Microsoft Azure o Google Cloud del cliente, mentre MariaDB gestisce il database.

I controlli di accesso basati sui ruoli si applicano ai carichi di lavoro transazionali, analitici e vettoriali. Il supporto a FIPS 140-3 è abilitato tramite Enterprise Kubernetes Operator, che utilizza moduli crittografici convalidati dal NIST e forniti da Red Hat.

Le condizioni dei benchmark definiscono i limiti delle prestazioni dichiarate

Il rapporto di ottobre 2026 del McKnight Consulting Group, alla base del dato di throughput riportato nel titolo, ha misurato un picco di 2.653.370 nuovi ordini al minuto per Enterprise Server 12.3.3-0, contro 1.702.758 per la versione 11.8.3-1. La versione 12.3 ha raggiunto un picco di 152 utenti virtuali; la versione 11.8, di 88. Ai rispettivi picchi, i tempi di risposta per i nuovi ordini al 99° percentile erano di 3,60 millisecondi e 6,54 millisecondi.

Le due versioni sono state eseguite separatamente sulla stessa istanza Google Cloud c4d-highmem-192-lssd, dotata di 96 core fisici e 192 vCPU. Il carico di lavoro TPROC-C in memoria di HammerDB utilizzava 768 magazzini ed era derivato da TPC-C, ma non costituiva un risultato ufficiale TPC-C.

Queste condizioni isolano la scalabilità del motore, ma altre scelte limitano la trasferibilità diretta dei risultati agli ambienti di produzione. Il commit durevole, la registrazione binaria e il buffering doublewrite erano disabilitati. MariaDB ha scelto le proprie configurazioni, mentre McKnight ha selezionato i test, configurato i database e le applicazioni di test e condotto le prove.

Enterprise Platform 2027 collega la strategia di MariaDB per gli agenti alla riduzione delle copie dei dati, alla condivisione dei controlli di accesso e a un’infrastruttura operativa comune. Le evidenze sulle prestazioni pubblicate indicano un throughput maggiore nelle condizioni di test dichiarate; resta da capire come si comporterà la piattaforma integrata in produzione, quando i requisiti di durabilità, la composizione dei carichi di lavoro e le esigenze regionali saranno diversi da quelli dell’ambiente controllato.