Google Cloud Next’25 etkinliğinde yapay zeka ve bulut alanında, geliştiriciler ile karar vericileri yakından ilgilendirecek birçok yenilik duyuruldu. Bu yazıda, etkinlikte tanıtılan başlıca konuları derleyip özetliyoruz. Yeni nesil Gemini modellerinden geliştirici araçlarına, altyapı iyileştirmelerinden çoklu agent ekosistemine kadar öne çıkan duyuruları kısa ve anlaşılır bir şekilde ele alacağız.

Yeni Gemini Modelleri

• Gemini 2.5 Pro, Google’ın en gelişmiş yapay zeka modeli olan Gemini 2.5 Pro, yanıt vermeden önce reasoning yeteneğiyle öne çıkıyor. 1 milyon token’lık context window kapasitesi sayesinde karmaşık içerikleri ve büyük kod yapıları üzerinde derin analizler yapıyor. Detaylı kod düzenleme ve tıbbi dokümanlardan kritik bilgi çıkarma gibi zorlu işlerde üstün performans vaat ediyor​.
• Gemini 2.5 Flash: Gemini ailesinin lightweight modeli olarak düşük gecikme ve maliyet avantajı sunar. Gerçek zamanlı özetleme ve yüksek hacimli etkileşimlerde hızlı yanıtlar verir. Thinking time süresini sorguya göre otomatik ayarlar; basit görevlerde anında sonuç üretir. Geliştiriciler, yanıt süresi ve işlem derinliğini kontrol ederek hız, doğruluk ve maliyet arasında denge kurar. Bu da modeli günlük kullanım için erişilebilir ve verimli kılar.

‍

‍

Üretken AI Modelleri (Imagen 3, Chirp 3, Lyria, Veo 2)

• Imagen 3: Google’ın en kaliteli text-to-image modeli olarak güncellendi. Yeni sürüm, görsellerde inpainting yapabilme ve istenmeyen nesneleri doğal bir şekilde kaldırma gibi gelişmiş özellikler sunuyor. Görüntü düzenleme ve object removal kalitesindeki iyileştirmelerle, çok daha tutarlı ve gerçekçi görseller üretilebiliyor. Imagen 3, verilen text prompt'lara yüksek sadakatle uygun görseller oluşturarak yaratıcı projelere güçlü destek sağlıyor.
• Chirp 3: Google’ın ses üretimi ve anlama modeli Chirp 3 için en dikkat çekici yenilik olan Instant Custom Voice, yalnızca 10 saniyelik bir ses örneğinden markaya özel, gerçeğe yakın sesler üretir. Bu sayede şirketler çağrı merkezi seslerini kişiselleştirir veya az veriyle özel sesli asistanlar geliştirir. Gelişmiş transkripsiyon yeteneği, çok konuşmacılı kayıtları ayırt ederek her sesi ayrı ayrı metne döker. Bu da toplantı özeti, podcast çözümü ve çağrı analizi gibi senaryolarda yüksek doğruluk ve pratiklik sunar.
• Lyria: metinden müzik üreten ilk kurumsal yapay zeka modeli olarak basit yazılı komutlarla 30 saniyelik yüksek kaliteli müzikler oluşturur. Cazdan klasiğe farklı türlerde zengin ve özgün kompozisyonlar üretir. Pazarlama kampanyaları, ürün lansmanları veya oyun içi içerikler için telifsiz müzikler yaratmayı kolaylaştırır. Markalar, Lyria ile imajlarına uygun sesli imza parçaları geliştirerek içeriklerinde duygusal etkiyi ve marka tutarlılığını artırır.
• Veo 2: Google’ın metinden video üreten modeli Veo 2, basit bir üretim aracı olmaktan çıkarak kapsamlı bir video düzenleme platformuna dönüşür. Kullanıcılar, inpainting ile istenmeyen nesneleri kaldırır, outpainting ile çerçeveyi farklı ekranlara uyarlar ve interpolation ile kareler arasında pürüzsüz geçişler ekler. Ayrıca sinematik açıları ve çekim tekniklerini kontrol ederek profesyonel dokunuşlar sağlar. Böylece Veo 2, video oluşturma ve düzenleme süreçlerini uçtan uca destekleyen yaratıcı bir çözüme dönüşür.

‍

Güvenlik ve Uyumluluk

• Google Unified Security (GUS): Tehdit istihbaratı, güvenlik operasyonları ve güvenli tarama gibi özellikleri bir araya getiren yeni bir birleşik güvenlik platformu tanıtıldı.
• Sovereign AI Hizmetleri: Google, veri egemenliği ve düzenleyici gereksinimleri karşılamak için yerel ortaklarla birlikte egemen bulut çözümleri sunuyor.

‍

Vertex AI Platform Yenilikleri

• Vertex AI Dashboards: model kullanımı ve performans takibini kolaylaştırır. Gerçek zamanlı olarak istek sayısı, gecikme (latency) ve hata oranı gibi metrikleri izleme imkânı sunar. Bu sayede olası sorunlar hızla tespit edilip çözüme kavuşturulur. Geliştiriciler ve operasyon ekipleri, bu panolarla daha fazla görünürlük ve kontrol elde eder, böylece AI projelerinin güvenilirliği artar.
• Model Özelleştirme ve İnce Ayar: Google Cloud, temel yapay zeka modellerini kendi verilerinizle özelleştirmenizi sağlayan yeni eğitim ve fine-tuningyetenekleri sunar. Artık Gemini, Imagen, Veo gibi Google modellerinin yanı sıra açık kaynak modellere de şirket verileriyle özel eğitim (fine-tuning) uygulanabiliyor. Bu sayede kuruluşlar, kendi alanlarına uygun yüksek performanslı modelleri bulutta kolayca oluşturur ve yönetir.
• Vertex AI Model Optimizer: her sorguya en uygun yanıtı en verimli şekilde üretmek için Google’ın altyapısını ve model bilgisini kullanır. Geliştiricinin kalite, hız ve maliyet tercihlerine göre en ideal modeli otomatik olarak seçer ve yönlendirir. Farklı senaryolarda gereken dengeyi kendisi sağlar; böylece manuel model seçimi ihtiyacı ortadan kalkar ve kullanıcı deneyimi kesintisiz biçimde optimize edilir.
• Live API: Gemini modelleriyle gerçek zamanlı, çok modlu etkileşimleri mümkün kılar. Metinlerin yanı sıra canlı ses ve video akışlarını da işler, böylece yapay zeka ajanları konuşmaları veya görüntüleri anında analiz eder ve tepki verir. Örneğin, bir toplantıyı özetler veya güvenlik kamerası görüntüsünü yorumlar. Geliştiriciler, bu API ile sesli arayüzler, sanal asistanlar ve etkileşimli yayınlar gibi insan benzeri deneyimleri kolayca oluşturur.
• Vertex AI Global Endpoint: Küresel ölçekte tutarlı ve hızlı AI yanıtları sunmak için istekleri birden fazla bölgeye akıllıca yönlendirir. Trafik yoğunluğu veya bölgesel kesintiler durumunda talepleri başka bir bölgedeki uygun altyapıya aktarır. Bu sayede, kullanıcılar coğrafi konumdan bağımsız olarak güvenilir performans alır. Küresel hizmet veren şirketler, tek bir API uç noktasıyla dünya çapında ölçeklenebilir yapay zeka çözümleri sunar.

‍

Agent Ekosistemi Yenilikleri

‍

‍

• Agent Development Kit (ADK): geliştiricilere çoklu yapay zeka ajanları oluşturmayı ve yönetmeyi kolaylaştıran açık kaynaklı bir çerçeve sunar. ADK, farklı uzmanlık alanlarına sahip ajanların birlikte çalıştığı sistemleri low-code ile kurmayı mümkün kılar. Geliştiriciler, yüksek seviye API’lar sayesinde karmaşık görevleri paylaşan ajan yapılarını hızlıca inşa eder. ADK, Gemini modelleriyle entegre çalışır ve Vertex AI Model Garden aracılığıyla Anthropic, Meta, Mistral AI gibi sağlayıcıların modellerine de erişim sağlar. Ayrıca arama, kod çalıştırma gibi yetenekleri ve LangChain gibi popüler araçlarla uyumluluğu sayesinde güçlü ve esnek yapay zeka çözümleri sunar.
• Agent2Agent (A2A) Protokolü: Google, farklı yapay zeka ajanlarının birbiriyle güvenli şekilde iletişim kurmasını sağlayan Agent2Agent (A2A) protokolünü tanıtır. Bu protokol, farklı üreticilere ait AI agent’ların birlikte görev yapmasını mümkün kılar. Salesforce, SAP, ServiceNow gibi 50’den fazla iş ortağının katkısıyla gelişen A2A, kurumların farklı yapay zeka çözümleri arasında ortak bir dil oluşturmasına yardımcı olur. Örneğin, müşteri hizmetleri agent’i ile envanter yönetimi agent’i doğrudan haberleşerek koordineli çalışır. Bu standart, çoklu agent ekosistemlerinin entegrasyonunu kolaylaştırır ve kurumsal AI yatırımlarının verimini artırır.
• Agent Garden: Agent Garden, ADK ile birlikte sunulan, geliştiricilerin işini kolaylaştıran hazır bir agent kütüphanesidir. İçinde Google ve topluluk tarafından sağlanan örnek agent’lar, bağlantı şablonları ve workflow bileşenleri kullanıma hazır şekilde bulunur. Bu sayede, sık karşılaşılan ihtiyaçlar için sıfırdan agent yazmak yerine hazır bir şablon üzerinden hızlıca uyarlama yapılabilir. Ayrıca 100’den fazla connector sayesinde BigQuery, AlloyDB gibi Google Cloud servislerine veya Salesforce, SAP gibi uygulamalara kolayca entegrasyon sağlanır. Agent Garden, çoklu agent projelerinin geliştirme süresini ciddi şekilde kısaltır.
• Agent Engine: Google Cloud’un tanıttığı Agent Engine, agent tabanlı uygulamaları kurumsal ölçekte çalıştırmak için tasarlanmış, yönetilen bir çalışma zamanı ortamıdır. ADK (Agent Development Kit) ile entegre çalışır ancak bağımsız yapıları da destekler. Agent’ların fikir aşamasından üretime kadar olan yaşam döngüsünü yönetmeyi kolaylaştırır. Birden fazla agent’ın ortak kullandığı context bilgisi, hafıza yönetimi, ölçekleme, güvenlik ve erişim kontrolü gibi konuları arka planda otomatik olarak yönetir. Örneğin, uzun süre çalışan bir agent’ın hangi bilgileri ne kadar süreyle hatırlayacağını belirlemenize imkân tanır. Gerçek zamanlı monitoring ve evaluation özellikleriyle, üretimdeki ajanların performansını takip edebilir ve iyileştirmeler yapabilirsiniz. Kısacası, Agent Engine altyapı detaylarıyla uğraşmadan, geliştiricilerin doğrudan agent mantığına odaklanmasını sağlar.
• Google Haritalar ile Grounding: Google, yapay zeka ajanlarının coğrafi ve konuma bağlı verilerle daha doğru sonuçlar üretebilmesi için Google Maps ile entegrasyon sağladığını duyurdu. Artık Vertex AI ajanları, yanıtlarını oluştururken Google Maps’in güncel ve güvenilir lokasyon verilerini kullanabilecek. Bu entegrasyon, özellikle lokasyon bazlı sorular veya görevlerde ajanların daha isabetli ve güncel bilgi sunmasını sağlıyor. Örneğin, bir teslimat planlama ajanı, Google Maps verileriyle entegre çalıştığında adres doğrulama, yol tarifi veya mesafe hesaplamalarını anlık olarak en doğru şekilde gerçekleştirebilecek. Google Maps ile yapılan bu grounding, ajanların gerçek dünya ile bağını güçlendirerek ürettikleri bilgilerin gerçeklikle daha uyumlu olmasını sağlıyor ve yanlış konumsal bilgi riskini azaltıyor.
• Agent Gallery: Google Agentspace platformunun bir parçası olan Agent Gallery, şirket içinde kullanılan tüm yapay zeka ajanlarını tek bir yerde toplayan merkezi bir galeri görevi görüyor. Çalışanlar bu galeri üzerinden, şirketin AI envanterinde yer alan ajanları kolayca inceleyip erişebiliyor. Galeride; Google’ın sunduğu hazır ajanlar (örneğin NotebookLM), kurum içi ekiplerin geliştirdiği özel ajanlar ve iş ortaklarından entegre edilen üçüncü taraf ajanlar birlikte listeleniyor. Bu merkezi yapı, çalışanların ihtiyaçlarına en uygun ajanı hızla bulup kullanmasını kolaylaştırıyor. Sonuç olarak Agent Gallery, AI adoption'ı hızlandırarak her çalışanın yapay zekadan etkin şekilde faydalanmasını teşvik ediyor.
• Agent Designer: Agentspace yeniliklerinden biri olan Agent Designer, kodlama bilgisi olmayan kullanıcıların bile kendi yapay zeka ajanlarını oluşturmasına olanak tanıyan bir no-code geliştirme aracıdır. Drag-and-drop mantığında çalışan görsel arayüzü sayesinde, kullanıcıların yapmak istedikleri işlemi adım adım tanımlayıp, bu adımları gerçekleştirecek ajan akışını otomatik olarak oluşturur. Örneğin bir insan kaynakları uzmanı, iş başvurularını özetleyip derecelendirecek bir ajan tasarlamak istediğinde, Agent Designer üzerinde süreci tanımlayıp birkaç tıklamayla kendi ajanını hazırlayabilir. Bu araç, yapay zeka geliştirme sürecini teknik ekiplerin tekelinden çıkararak tüm departmanların AI ile inovasyon yapabilmesini mümkün kılıyor.
• Idea Generation agent: Google’ın tanıttığı örnek ajanlardan biri olan Idea Generation, şirket içi inovasyon ve beyin fırtınası süreçlerini desteklemek üzere geliştirilen bir yapay zeka ajanıdır. Bu ajan, otonom şekilde çok sayıda fikir üretir, ardından bu fikirleri bir turnuva mantığıyla değerlendirerek belirlenen kriterlere göre en güçlü olanları öne çıkarır. Örneğin bir ürün geliştirme ekibi, yeni özellik fikirleri üretmek istediğinde; maliyet, etki veya uygulanabilirlik gibi kriterleri tanımlayarak Idea Generation agent’ı kullanabilir. Ajan, bu kriterlere göre çok sayıda öneri oluşturur ve en uygun olanları raporlayarak ekibe sunar. Bu sayede çalışanların yaratıcı düşünme ve karar verme süreçlerine destek olurken, gözden kaçabilecek alternatifleri de ortaya çıkararak inovasyonu hızlandırır.

‍

Altyapı ve Performans İyileştirmeleri

‍

• Ironwood TPU’ları: Google, yapay zeka modellerini çalıştıran bulut altyapısının temelini oluşturan TPU’ların (Tensor Processing Unit) yedinci nesli olan Ironwood’u tanıttı. Ironwood TPU’lar, önceki nesillere kıyasla 10 kat daha yüksek performans sunarak Google’ın AI supercomputer mimarisinde büyük bir sıçrama sağlıyor. Her bir Ironwood TPU pod’u, 9.000’den fazla çip içeriyor ve toplamda 42.5 exaflop hesaplama gücüne ulaşıyor. Bu dev kapasite, özellikle Gemini 2.5 gibi büyük ölçekli modellerin eğitimi ve çalıştırılması için gereken gücü karşılamak üzere tasarlandı. Artan performans ve enerji verimliliği sayesinde Ironwood, birim maliyet başına düşen AI çıktısını önemli ölçüde artırıyor.
• Google Distributed Cloud (GDC): Bazı kuruluşlar, düzenleyici gereklilikler veya veri mahremiyeti nedeniyle verilerini public cloud ortamında saklayamasa da, yapay zeka çözümlerine ihtiyaç duyuyor. Google, Google Distributed Cloud (GDC) ile bu soruna çözüm getiriyor ve bulut altyapısını doğrudan müşteri veri merkezlerine taşıyor. Next ’25 kapsamında duyurulan gelişmeyle birlikte, Google’ın en gelişmiş AI modelleri olan Gemini serisi artık GDC aracılığıyla on-premise ortamlarda da kullanılabiliyor. NVIDIA ve Dell gibi donanım ortaklarıyla sunulan bu çözüm, şirketlerin kendi tesislerinde veya belirli ülke sınırları içinde Google’ın yapay zeka yeteneklerinden faydalanmasına olanak tanıyor.
• TPU’da vLLM Desteği: Yapay zeka modellerinin dağıtık ve verimli çalıştırılması için açık kaynak olarak geliştirilen vLLM kütüphanesi, özellikle PyTorch-tabanlı büyük dil modeli uygulamalarında hızla popülerlik kazanmıştı. Google, Next ’25etkinliğinde vLLM’in artık Cloud TPU altyapısında da desteklendiğini duyurdu. Bu sayede, GPU üzerinde vLLM ile optimize edilmiş modelleri kullanan kullanıcılar, kodlarını büyük ölçüde değiştirmeden aynı modelleri TPU üzerinde çalıştırabilecek. Yüksek performans ve maliyet avantajı sunan TPU’larla birlikte gelen bu destek, AI iş yüklerini daha hızlı ve ekonomik hale getirmeyi hedefliyor. Özellikle PyTorch ekosistemine alışkın kullanıcılar için bu gelişme, mevcut iş akışlarını koruyarak Google Cloud’un TPU performansından faydalanma esnekliği sağlıyor.

‍

‍

Uygulama Geliştirme ve Yönetimi

• Application Design Center: Bulut ortamında modern uygulamalar tasarlamak ve dağıtmak, geleneksel yöntemlerle oldukça karmaşık ve hata riski yüksek olabiliyor. Google Cloud’un tanıttığı Application Design Center, bu süreci basitleştirmek için geliştirilen yeni bir hizmet olarak Public Preview aşamasında sunuluyor. Bu merkez, platform yöneticileri ve geliştiricilere görsel bir tuval üzerinde uygulama mimarileri tasarlama, düzenleme ve best practicesdoğrultusunda yapılandırma imkânı sunuyor. Örneğin, microservice tabanlı bir web uygulaması oluşturmak isteyen kullanıcılar, drag-and-drop araçlarla servisleri, veritabanlarını ve diğer bileşenleri bir araya getirip aralarındaki ilişkileri kolayca tanımlayabiliyor. Application Design Center, oluşturulan şablonları doğrudan Infrastructure as Code formatında görüntülemeye ve ekip arkadaşlarıyla eşzamanlı çalışmaya da olanak tanıyor. Hazır hale gelen uygulama şablonları tek tıkla dağıtılarak, gerekli tüm bulut kaynakları (VM, container, database vb.) otomatik şekilde oluşturulup yapılandırılabiliyor. Bu hizmet, uygulama tasarımından devreye almaya kadar geçen süreyi kısaltırken, güvenlik ve ölçeklenebilirlik gibi kritik konuların da en iyi şekilde ele alınmasını sağlıyor.
• Cloud Hub: Google Cloud’un yeni hizmeti Cloud Hub, tüm uygulama ekosisteminizin merkezi kontrol paneli olarak bu ihtiyaca çözüm sunuyor. Preview aşamasında kullanıma açılan Cloud Hub, farklı projelere yayılmış uygulama ve altyapı kaynaklarını bir arada görselleştirerek durum, performans ve maliyet gibi konularda bütüncül bir görünüm sağlıyor. Örneğin, bir uygulamanın birden fazla microservice ve veritabanı varsa, Cloud Hub bunları tek bir çatı altında ilişkilendirip genel sağlık durumlarını ve aralarındaki bağlantıları gösteriyor. Ayrıca kullanım kotaları, kaynak rezervasyonları, bakım aktiviteleri ve destek talepleri gibi operasyonel konularda da merkezi bilgi sunarak hem geliştiricilerin hem de operasyon ekiplerinin tek bir arayüzden yönetim aksiyonları almasını ve sorunları hızlıca tespit edip çözmesini mümkün kılıyor.
• App Hub: Google Cloud’un uygulama merkezli yaklaşımının bir parçası olan App Hub, dağıtık uygulama bileşenlerini birbirine bağlayan bir modelleme ve envanter sistemidir. Uygulamaları, içerdikleri servisler ve iş yükleriyle birlikte tanımlayarak kapsamlı bir uygulama haritası oluşturmanıza olanak tanır. Böylece klasik bulut konsollarında ayrı ayrı görülen VM, container veya function’lar yerine, App Hub arayüzünde örneğin “Sipariş İşleme Uygulaması” başlığı altında tüm ilgili servisleri ve durumlarını birlikte görebilirsiniz. Next ’25kapsamında yapılan güncellemeyle, App Hub artık GKE (Google Kubernetes Engine), Cloud Run, Cloud SQL, AlloyDB gibi 20’den fazla Google Cloud ürünüyle entegre çalışacak şekilde genişletildi. Bu entegrasyon sayesinde, altyapı bileşenlerinin gerçek zamanlı durumu takip edilebilir, aralarındaki ilişkiler anlaşılabilir hale geliyor. Uygulama odaklı bu görünüm, özellikle microservice mimarilerinde bağımlılıkların görselleştirilmesi ve yapılan değişikliklerin etkisini analiz etme konusunda yöneticilere büyük avantaj sağlıyor.
• Application Monitoring: Google Cloud, izleme ve hata ayıklama süreçlerini uygulama-merkezli hale getirmek amacıyla Application Monitoring adlı yeni bir özelliği duyurdu. Public Preview olarak sunulan bu özellik, mevcut Cloud Monitoringaltyapısını uygulama bağlamıyla zenginleştiriyor. Application Monitoring, toplanan log, metrik ve tracingverilerini ait oldukları uygulama ve servislerle otomatik olarak ilişkilendiriyor. Böylece bir hata logunu incelediğinizde, sadece zaman damgası veya VM bilgisi değil, bu logun hangi uygulamanın hangi bileşeninden geldiğini de doğrudan görebiliyorsunuz. Ayrıca her uygulama için özel olarak oluşturulan dashboard'lar ve metrik görünümleri sayesinde, uygulama performansını ayrı ayrı takip etmek mümkün hale geliyor. Örneğin bir e-ticaret uygulamasının “satın alma servisi” için özel bir latency alarmı tanımlamak artık çok daha kolay. Bu yenilik, özellikle DevOps ve SRE ekiplerinin bağlam içinde izleme yaparak sorunları daha hızlı teşhis etmesini ve karmaşık bulut ortamlarında daha etkili şekilde odaklanmasını sağlıyor.

‍

Geliştirici Araçları ve Veritabanı Yenilikleri

• Gemini Code Assist Araçları: Android Studio, VS Code ve JetBrains gibi popüler IDE’lerle entegre çalışan bu araç; kod tamamlama, hata tespiti, açıklama ve otomatik kod üretimi gibi görevlerde destek sağlıyor. Next ’25 kapsamında, Code Assist’e ajan tabanlı yeni yetenekler de eklendi. Örneğin Application Prototyping agent, yalnızca doğal dil girdileriyle çalışan uygulama prototipleri oluştururken, Application Testing agent otomatik test senaryoları üretiyor. Bu araçlar, rutin işleri otomasyona devrederek geliştiricilerin daha yaratıcı görevlere odaklanmasını amaçlıyor.
• Firebase Studio: Firebase Studio, Firebase platformuna eklenen bulut tabanlı ve ajanik bir geliştirme ortamı olarak tanıtıldı. Gemini modeliyle desteklenen bu IDE, bazı görevleri otonom yapay zekâ ajanlarına devrederek modern uygulamaların fikir aşamasından yayına alınmasına kadar olan süreci tek yerden yönetmeyi sağlıyor. İçerdiği şablonlar ve araçlarla geliştiriciler, full-stack uygulamaları hızla oluşturabiliyor. Örneğin App Prototyping agent, sadece doğal dil girdileriyle veritabanı şeması, API uçları, arayüz taslağı ve AI akışları oluşturabiliyor. Hazırlanan prototip doğrudan Firebase App Hosting üzerinden test edilebiliyor. 60’tan fazla hazır şablonla gelen Firebase Studio, Firebase’in tüm altyapısıyla entegre çalışıyor ve mevcut kod projeleri bulutta düzenlenebiliyor. Tarayıcı tabanlı bu platform, yapay zekâ desteğiyle uygulama geliştirme sürecini hızlandırıyor ve sadeleştiriyor.
• AlloyDB AI: Google’ın yüksek performanslı, PostgreSQL uyumlu veritabanı hizmeti AlloyDB, artık geliştiricilerin doğrudan veritabanı içinde AI iş yükleri çalıştırmasına olanak tanıyor. AlloyDB AI, metin ve görsel verilerden vektör embedding'leri üretip benzerlik aramaları yapılmasını sağlıyor; böylece örneğin bir ürün kataloğundaki açıklamalardan benzer ürün önerileri elde edilebiliyor. Normalde ayrı bir vektör veritabanı ve AI modeli gerektiren bu işlemler, tanıdık SQL komutlarıyla doğrudan veritabanında yapılabiliyor. Google, ScaNNaltyapısını entegre ederek hızlı vektör indexleme ve sorgulama imkânı sunmuş durumda. Ayrıca AI çıktıları geleneksel tablo verileriyle birleştirilerek daha zengin ve anlamlı sorgular yazılabiliyor. AlloyDB AI, gen AI çağında veritabanlarını daha akıllı ve işlevsel hale getiren önemli bir adım olarak öne çıkıyor.
• MCP Toolbox for Databases: MCP (Model Context/Control Protocol), AI agent’ların kurumsal veritabanlarına doğrudan, güvenli ve kontrollü erişimini sağlayan bir protokol. Bu protokolü temel alan MCP Toolbox, AlloyDB, BigQuery, PostgreSQL gibi popüler veritabanları için hazır bağlayıcılar ve sorgu dönüştürücüler sunarak karmaşık kodlama ve API entegrasyonlarına olan ihtiyacı azaltıyor. Örneğin bir müşteri destek agent’ı, kullanıcının doğal dildeki talebini SQL sorgusuna çevirip veritabanından yanıt alabiliyor veya doğrudan veri yazabiliyor—tüm bunlar önceden tanımlanmış güvenlik kuralları çerçevesinde gerçekleşiyor. Araç seti, kimlik doğrulama, yetkilendirme ve audit gibi kurumsal güvenlik gereksinimlerini entegre biçimde sunarak, AI ile veri altyapısı arasında güçlü bir köprü kuruyor.