MariaDB lança a Enterprise Platform 2027 para cargas de trabalho de agentes

A MariaDB anunciou a Enterprise Platform 2027 em 4 de novembro de 2026, disponibilizando de forma geral sua plataforma integrada de transações, análise, processamento em memória e IA. A versão acrescenta ferramentas de memória para agentes, recuperação de informações e armazenamento em cache de respostas, e a empresa informou que, em testes patrocinados, o pico de taxa de transferência do Enterprise Server 12.3 foi 56% superior ao da versão 11.8.

A versão reúne o Enterprise Server 12.3 com Exa, GridGain, MaxScale, Enterprise Manager e Enterprise Kubernetes Operator. Pode ser executada localmente, em qualquer nuvem ou como serviço gerenciado da MariaDB Cloud. Um logotipo, uma paleta de cores e um site reformulados acompanham o esforço da MariaDB para se posicionar como uma plataforma de dados unificada, e não apenas como um banco de dados operacional.

As ferramentas para agentes usam os mesmos dados em tempo real

Uma publicação de lançamento divide os recursos para agentes entre funções de desenvolvimento e de execução. O Agent Memory armazena em memória o estado de um agente após cada etapa e o compartilha entre agentes e sessões. Um agente pausado para aprovação humana ou interrompido pode retomar a execução a partir do estado salvo, em vez de recomeçar; o LangGraph é compatível desde o início.

O Semantic Cache reduz chamadas repetidas ao modelo ao reconhecer quando uma pergunta formulada de outra maneira tem o mesmo significado de uma pergunta anterior e devolver a resposta armazenada. Segundo a MariaDB, isso pode reduzir o tempo de resposta e os custos com tokens em aplicações cujos usuários fazem perguntas semelhantes.

O AI Retrieval oferece uma única camada gerenciada de recuperação de informações para documentos e dados operacionais em tempo real. Ele analisa, divide em segmentos, gera embeddings e reordena os documentos, enquanto perguntas em linguagem natural sobre dados da MariaDB se transformam em consultas SQL somente de leitura ao banco de dados em tempo real. As perguntas complementares mantêm o contexto anterior. O objetivo desse modelo é fundamentar as respostas sem manter cópias separadas em um data warehouse ou em um banco de dados vetorial, nem os respectivos controles de segurança.

Os AI Plugins de código aberto fornecem orientações específicas da MariaDB para agentes de programação. Eles são compatíveis com Claude Code, Codex, OpenCode e Pi.

Análise, clustering e controles de implantação

O MariaDB Exa já está disponível de forma geral para implantação local e executa análises em tempo real diretamente sobre dados operacionais ativos, sem exigir um data warehouse ou um pipeline de ETL separado. A busca vetorial continua integrada ao mecanismo central do banco de dados; segundo a MariaDB, o recurso processa até 30% mais consultas vetoriais por segundo do que o Enterprise Server 11.8, com a mesma precisão e sem alterações no esquema ou nas consultas.

Para implantações em várias regiões, o Raft Cluster, já disponível de forma geral, confirma uma gravação depois que a maioria dos nós a valida, impedindo que um único nó lento ou distante determine o ritmo de todas as gravações. A detecção e a resolução de conflitos permitem que cada região processe atualizações locais, enquanto regras de negócio definidas pelo cliente resolvem os casos em que dois locais alteram o mesmo registro.

O Enterprise Manager reúne o banco de dados, o MaxScale e o GridGain em um único console de observabilidade com início de sessão único. O Bring Your Own Cloud também já está disponível de forma geral: o plano de dados da MariaDB Cloud é executado na conta AWS, Microsoft Azure ou Google Cloud do cliente, enquanto a MariaDB opera o banco de dados.

Os controles de acesso baseados em funções se aplicam às cargas de trabalho transacionais, analíticas e vetoriais. O suporte a FIPS 140-3 é habilitado pelo Enterprise Kubernetes Operator, que usa módulos criptográficos validados pelo NIST e fornecidos pela Red Hat.

As condições do benchmark delimitam a alegação de desempenho

O relatório de outubro de 2026 do McKnight Consulting Group, que embasa o número de taxa de transferência destacado, registrou um pico de 2.653.370 novos pedidos por minuto para o Enterprise Server 12.3.3-0, em comparação com 1.702.758 para a versão 11.8.3-1. A versão 12.3 atingiu o pico com 152 usuários virtuais; a versão 11.8, com 88. Nos respectivos picos, os tempos de resposta do New Order no percentil 99 foram de 3,60 milissegundos e 6,54 milissegundos.

As duas versões foram executadas separadamente na mesma instância c4d-highmem-192-lssd do Google Cloud, com 96 núcleos físicos e 192 vCPUs. A carga de trabalho TPROC-C do HammerDB, executada em memória, usou 768 armazéns e foi derivada do TPC-C, mas não constituiu um resultado oficial do TPC-C.

Esses controles isolam a escalabilidade do mecanismo, mas outras escolhas limitam o quanto os números podem ser extrapolados diretamente para ambientes de produção. Os commits duráveis, o registro binário e a bufferização de gravação dupla foram desativados. A MariaDB selecionou suas próprias configurações, enquanto a McKnight escolheu os testes, configurou os bancos de dados e os aplicativos de teste e executou os testes.

A Enterprise Platform 2027 vincula a estratégia da MariaDB para agentes à redução de cópias de dados, ao compartilhamento de controles de acesso e ao uso de uma infraestrutura operacional comum. As evidências de desempenho publicadas sustentam uma taxa de transferência maior nas condições de teste divulgadas; a questão para ambientes de produção é como a plataforma integrada se comporta quando a durabilidade, a combinação de cargas de trabalho e os requisitos regionais diferem daquele ambiente controlado.