MariaDB、エージェントワークロード向け「Enterprise Platform 2027」を発表

MariaDBは2026年11月4日、エンタープライズプラットフォーム2027を発表し、トランザクション処理、分析、インメモリー、AIを統合したプラットフォームの一般提供を開始した。今回のリリースでは、エージェント向けのメモリー、検索、応答キャッシュのツールが追加された。また同社は、協賛テストにおいて、Enterprise Server 12.3のピークスループットがバージョン11.8より56％高かったと報告した。

このリリースでは、Enterprise Server 12.3にExa、GridGain、MaxScale、Enterprise Manager、Enterprise Kubernetes Operatorが組み合わされています。オンプレミス、任意のクラウド、またはマネージドサービスのMariaDB Cloudとして実行できます。刷新されたロゴ、カラーパレット、ウェブサイトも公開され、MariaDBは単なる運用データベースではなく、統合データプラットフォームとしての位置付けを目指しています。

エージェントツールは同じライブデータを利用

発表記事では、エージェント機能を開発時と実行時の機能に分けて紹介しています。Agent Memoryは、各ステップの後にエージェントの状態をメモリに保存し、複数のエージェントやセッション間で共有します。人間の承認待ちで一時停止した場合や処理が中断された場合も、エージェントは最初からやり直すのではなく、保存済みの状態から再開できます。LangGraphは標準でサポートされています。

Semantic Cacheは、表現の異なる質問でも以前の質問と意味が同じだと判定すると、保存済みの応答を返して、モデルへの重複した呼び出しを抑えます。MariaDBによると、同様の質問をするユーザーが多いアプリケーションでは、応答時間を短縮し、トークンコストを削減できます。

AI Retrievalは、ドキュメントとライブの運用データを横断する単一のマネージド検索レイヤーを提供します。ドキュメントを解析し、チャンクに分割して埋め込みを生成し、再ランキングする一方、MariaDBのデータに関する自然言語の質問は、ライブデータベースに対する読み取り専用のSQLクエリに変換されます。追加の質問にも、それ以前の文脈が引き継がれます。この設計は、別個のデータウェアハウスやベクトルストアにデータを複製し、それぞれのセキュリティ制御を維持することなく、回答を根拠のあるものにすることを目的としています。

オープンソースのAI Pluginsは、コーディングエージェントにMariaDB固有のガイダンスを提供します。Claude Code、Codex、OpenCode、Piをサポートしています。

分析、クラスタリング、デプロイメントの制御

MariaDB Exaはオンプレミスで一般提供が開始され、別個のデータウェアハウスやETLパイプラインを介さず、ライブの運用データを直接リアルタイムで分析できます。ベクトル検索は引き続きデータベースエンジンの中核にネイティブに組み込まれています。MariaDBによると、同じ精度で、スキーマやクエリを変更することなく、Enterprise Server 11.8より最大30%多くのベクトルクエリを毎秒処理できます。

複数リージョンにまたがるデプロイメント向けに、一般提供が開始されたRaft Clusterは、過半数のノードが書き込みを確認した時点でコミットします。これにより、応答の遅いノードや遠隔地のノードがすべての書き込み処理の速度を左右するのを防ぎます。競合の検出と解決により、各リージョンでローカルの更新を処理でき、複数の拠点で同じレコードが変更された場合は、顧客が定めたビジネスルールに基づいて解決します。

Enterprise Managerは、データベース、MaxScale、GridGainを、シングルサインオン対応の単一の可観測性コンソールに統合します。Bring Your Own Cloudも一般提供が開始されました。MariaDBがデータベースを運用する一方で、MariaDB Cloudのデータプレーンは顧客のAWS、Microsoft Azure、またはGoogle Cloudアカウント内で稼働します。

トランザクション、分析、ベクトルの各ワークロードに、ロールベースのアクセス制御が適用されます。FIPS 140-3への対応は、Red HatのNIST検証済み暗号モジュールを使用し、Enterprise Kubernetes Operatorを通じて有効になります。

ベンチマーク条件を踏まえて性能の主張を評価

見出しで示されたスループットの根拠となったMcKnight Consulting Groupによる2026年10月のレポートでは、Enterprise Server 12.3.3-0のピーク時に、1分当たり2,653,370件の新規注文を処理したと測定されています。11.8.3-1では1分当たり1,702,758件でした。バージョン12.3のピーク時の仮想ユーザー数は152、バージョン11.8では88でした。それぞれのピーク時におけるNew Orderの応答時間は、99パーセンタイルで3.60ミリ秒と6.54ミリ秒でした。

両バージョンは、物理コア96基、vCPU 192基を搭載した同一のGoogle Cloud c4d-highmem-192-lssdインスタンス上で、別々に実行されました。インメモリのHammerDB TPROC-Cワークロードでは768のウェアハウスを使用しました。このワークロードはTPC-Cを基にしていますが、公式のTPC-C結果ではありません。

こうした条件設定によりエンジンのスケーラビリティを切り分けて評価できますが、ほかの選択によって、数値を本番環境にどの程度直接当てはめられるかは限られます。耐久性を確保するコミット、バイナリログ、ダブルライトバッファリングは無効にされていました。MariaDBが独自に構成を選定し、McKnightがテストを選び、データベースとテスト用アプリケーションを構成して、テストを実施しました。

Enterprise Platform 2027は、データの複製を減らし、アクセス制御を共有し、共通の運用基盤を利用するというMariaDBのエージェント戦略を具体化しています。公開された性能データは、明示されたテスト条件下でスループットが向上することを示しています。本番環境での性能を判断するには、耐久性、ワークロードの構成、リージョン要件が、こうした制御された環境と異なる場合に、統合プラットフォームがどのように機能するかを確認する必要があります。