Google Cloud accelera gli agenti AI: AlloyDB Express crea database in due secondi e interroga Iceberg senza copie

📌 In sintesi

• Google Cloud presenta AlloyDB Express in anteprima: database PostgreSQL pronti in meno di due secondi, sospensione automatica dopo 15 minuti di inattività e disponibilità di un piano gratuito.
• AlloyDB accede direttamente alle tabelle Apache Iceberg, combinando dati operativi e storici attraverso SQL senza richiedere necessariamente copie o pipeline ETL.
• Agentic Data Cloud integra database, BigQuery e Gemini, offrendo agli agenti AI accesso governato ai dati aziendali, strumenti di sviluppo e funzioni di analisi.

Google Cloud presenta tre importanti aggiornamenti della propria infrastruttura dati per gli agenti di intelligenza artificiale, introducendo AlloyDB Express, l’accesso diretto alle tabelle Apache Iceberg e nuove funzionalità di Agentic Data Cloud. Gli annunci del 4 novembre 2026 puntano a risolvere un problema concreto nello sviluppo delle applicazioni AI: la necessità di creare rapidamente database, collegare informazioni distribuite e consentire agli agenti software di interrogare dati operativi e storici senza costruire ogni volta infrastrutture dedicate. AlloyDB Express permette di avviare un database PostgreSQL in meno di due secondi e sospenderlo automaticamente quando rimane inattivo, mentre l’integrazione con Iceberg rende possibile eseguire interrogazioni SQL su informazioni conservate nei data lake. La strategia di Google consiste nel trasformare il database da semplice archivio in un’infrastruttura operativa attraverso cui gli agenti AI accedono ai dati aziendali.

AlloyDB Express: PostgreSQL pronto in due secondi e sospensione automatica

La novità più immediata è AlloyDB Express, una nuova edizione del database PostgreSQL gestito di Google Cloud, disponibile in anteprima. Secondo il comunicato ufficiale Google Cloud, gli sviluppatori possono creare un database funzionante in meno di due secondi, utilizzando console, API REST, Terraform, strumenti MCP oppure interfaccia gcloud. Il sistema è progettato per ambienti di sviluppo, test automatizzati e agenti AI che generano applicazioni e richiedono database temporanei.

Dopo 15 minuti di inattività, AlloyDB Express sospende automaticamente le risorse di calcolo, riattivandole alla richiesta successiva. Google propone 50 Compute Unit gratuite al mese, mentre il consumo aggiuntivo viene tariffato a 0,115 dollari per CU-ora e lo spazio utilizzato a 0,30 dollari per GB al mese. Le risorse di calcolo sospese non generano costi di esecuzione, ma l’archiviazione rimane fatturabile. Gli ambienti possono inoltre essere convertiti in installazioni AlloyDB di produzione senza ricreare database, utenti e schemi. La piattaforma integra ricerca vettoriale, indicizzazione ScaNN e accesso ai modelli Gemini attraverso SQL, proseguendo il percorso già avviato con le funzioni di memoria persistente per agenti AI basate su AlloyDB e Valkey.

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Apache Iceberg entra direttamente in AlloyDB senza pipeline ETL

Il secondo annuncio riguarda l’integrazione tra AlloyDB e Apache Iceberg, formato aperto utilizzato per organizzare grandi quantità di dati analitici. La nuova funzionalità, attualmente in anteprima, permette di interrogare tabelle Iceberg conservate in Google Cloud Storage attraverso una normale query PostgreSQL, combinandole con le informazioni operative già presenti nel database. Come spiegato nella documentazione tecnica pubblicata da Google, il motore colonnare AlloyDB accelera le interrogazioni e permette agli agenti di utilizzare informazioni storiche senza trasferirle preventivamente in un secondo archivio. Nei benchmark interni su un dataset da 1 TB, Google dichiara prestazioni fino a sette volte superiori rispetto a un servizio PostgreSQL compatibile concorrente per determinate interrogazioni aggregate. Si tratta di risultati del produttore, non di una valutazione indipendente applicabile a qualsiasi carico.

Diventano inoltre generalmente disponibili AlloyDB sync, che copia e aggiorna periodicamente i dati da BigQuery quando servono letture a bassa latenza, e Lakehouse federation, che interroga direttamente le tabelle BigQuery senza trasferirle. L’accesso diretto a Iceberg e la sincronizzazione non sono la stessa cosa: il primo mantiene i dati nella posizione originale, mentre la seconda crea una copia locale per ottimizzare le prestazioni.

Agentic Data Cloud collega Gemini, BigQuery e dati aziendali

Il terzo aggiornamento amplia Agentic Data Cloud, l’architettura con cui Google unifica database transazionali, sistemi analitici e strumenti per agenti AI. Il comunicato generale del 4 novembre conferma nuove integrazioni tra Gemini e Borderless Lakehouse, consentendo interrogazioni in linguaggio naturale su informazioni distribuite tra piattaforme differenti. Google rafforza anche l’accesso ai dati conservati su AWS e Azure, introducendo connessioni private e meccanismi di caching, e rende generalmente disponibile BigQuery Graph per analizzare relazioni complesse direttamente nelle tabelle esistenti. La strategia si collega al precedente rilascio di Data Agent Kit, che permette a Claude Code e Codex di operare sui servizi dati Google attraverso MCP.

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La sfida degli agenti AI si sposta dal modello al controllo dei dati

L’elemento comune agli annunci è il tentativo di ridurre la distanza tra l’intelligenza artificiale e i sistemi informativi aziendali. Un agente può generare codice, analizzare transazioni e consultare dati storici, ma per operare in produzione deve poter accedere alle informazioni senza compromettere riservatezza, continuità dei servizi e controllo dei costi. Google affida questa gestione a IAM, ruoli PostgreSQL, connessioni private e politiche di accesso centralizzate, strumenti che devono limitare le operazioni consentite agli agenti. L’integrazione non elimina tuttavia i problemi di governance, né garantisce automaticamente che le risposte generate siano corrette. AlloyDB Express, Iceberg e Agentic Data Cloud rappresentano soprattutto una trasformazione dell’infrastruttura, nella quale database e sistemi analitici diventano componenti direttamente utilizzabili dai processi AI. Il risultato economico e operativo dipenderà dalla capacità delle imprese di controllare accessi, consumi e affidabilità delle elaborazioni.