Meta Agent - Data Management - Centre de documentation Alibaba Cloud

Meta Agent pour Data Management Service (DMS) est un agent de gestion des données de niveau entreprise, alimenté par un grand modèle de langage. Grâce à l'inventaire automatisé des actifs et aux interactions en langage naturel, Meta Agent transforme les actifs de données complexes en connaissances métier compréhensibles. Il permet aux utilisateurs de trouver, comprendre et utiliser les données de manière sécurisée et efficace, comme s'ils discutaient avec un expert. Meta Agent repose sur deux fonctionnalités principales :

inventaire des actifs : l'agent analyse et parcourt automatiquement les métadonnées pour générer des connaissances clés, telles que les descriptions métier des tables et des champs, les commentaires SQL, les guides d'utilisation et un catalogue métier. Ces connaissances constituent le fondement de services d'IA précis.
Dans Questions-réponses sur les actifs, les utilisateurs peuvent employer le langage naturel dans Data Copilot pour accéder à des services de données interactifs, notamment la recherche d'actifs, l'analyse des données et des recommandations d'utilisation.

Cas d'utilisation

Meta Agent propose une édition Base de données et une édition Data Lakehouse afin de répondre aux défis spécifiques des différents rôles :

Rôle utilisateur	Défi	Solution Meta Agent
Administrateur de base de données	Passe beaucoup de temps à répondre à des questions répétitives sur les schémas de base de données et les normes d'utilisation.	Automatise l'inventaire et la gestion des connaissances relatives aux bases de données, libérant ainsi les administrateurs de base de données des questions-réponses répétitives pour qu'ils puissent se concentrer sur des tâches de gestion à plus forte valeur ajoutée.
Développeur de base de données/d'application	Doit fréquemment rechercher des informations sur les tables, écrire des requêtes SQL complexes et comprendre la logique métier.	Permet d'interagir directement avec les bases de données via Data Copilot pour obtenir rapidement des descriptions de tables, générer du code SQL, analyser les erreurs et interpréter les normes, améliorant ainsi considérablement l'efficacité du développement.
Responsable de plateforme de données/Data Lakehouse	Rencontre des difficultés pour inventorier, décrire et gouverner uniformément des actifs de données volumineux et multimodèles.	Inventorie automatiquement tous les actifs de données et génère un catalogue métier, des descriptions métier, ainsi que des définitions de métriques, réduisant considérablement les coûts de gouvernance des données.
Analyste de données/consommateur de données	Éprouve des difficultés à trouver, comprendre et utiliser les données, ce qui entraîne une faible efficacité d'utilisation des données.	Permet d'interagir avec les données en toute sécurité grâce au langage naturel pour les trouver, les interroger et les utiliser facilement, abaissant ainsi la barrière à la consommation des données.

Choisir une édition

Meta Agent propose deux éditions adaptées à différents cas d'utilisation. Utilisez le tableau suivant pour sélectionner l'édition qui correspond le mieux à vos besoins.

Critère	Meta Agent Édition Base de données	Meta Agent Édition Data Lakehouse
Objectif principal	Un agent intelligent pour le développement et la gestion des bases de données.	Un agent intelligent pour la gestion et la consommation des actifs de données à l'échelle de l'entreprise.
Cas d'utilisation	Réduit les coûts de gestion des bases de données et améliore l'efficacité du développement ainsi que la stabilité.	Réduit les coûts de gouvernance des actifs de données et améliore l'efficacité de la recherche, de l'interrogation et de l'utilisation des données.
Utilisateurs cibles	Administrateurs de base de données, développeurs de bases de données et développeurs d'applications.	Responsables Data Lakehouse, ingénieurs de données, analystes de données et consommateurs de données.
Différences clés entre les fonctionnalités	Se concentre sur la génération de descriptions et de guides d'utilisation pour les bases de données, les tables et les champs, ainsi que sur les questions-réponses orientées vers le développement.	Met l'accent sur un inventaire approfondi de tous les actifs et ajoute la prise en charge de la génération de connaissances avancées telles que les termes métier et les définitions de métriques.

Le tableau suivant fournit une comparaison détaillée des fonctionnalités.

Module	Fonctionnalité	Édition Base de données	Édition Data Lakehouse
Source de données	Sources de données multicloud et multimodèles	MySQL : RDS MySQL, PolarDB MySQL Edition et autres sources MySQL PostgreSQL : RDS PostgreSQL, PolarDB PostgreSQL Edition et autres sources PostgreSQL SQL Server : RDS SQL Server et autres sources SQL Server	Les data lakehouses pris en charge incluent : AnalyticDB for MySQL, AnalyticDB for PostgreSQL, SelectDB, StarRocks, ClickHouse, MaxCompute et DWS
Cartographie des actifs	Recherche d'actifs	✅	✅
	Catalogue métier	✅	✅
	Détails des actifs	Ne prend pas en charge les guides d'utilisation ni la qualité des données	✅
Inventaire des actifs	Importation de documentation	✅	✅
	Échantillonnage des données	✅	✅
	Analyse du code	✅	✅
	Génération de termes métier	❌	✅
	Génération de définitions de métriques	❌	✅
	Génération de guides d'utilisation	❌	✅
	Génération de catalogue	✅	✅
	Questions-réponses sur les actifs	Questions-réponses Data Copilot	✅	✅

Remarque

Afin de garantir la qualité et l'actualité de l'inventaire des actifs, Meta Agent exécute une tâche en arrière-plan qui analyse régulièrement vos métadonnées et vos exemples de données. Cette tâche utilise un modèle de pointe (SOTA) pour générer des connaissances. Le coût de toute la consommation de jetons est inclus dans votre forfait de service Meta Agent. L'utilisation approximative des jetons pour ces tâches en arrière-plan est la suivante :

Édition Base de données : chaque instance gérée utilise un minimum de 8 millions de jetons de modèle SOTA par jour pour l'inventaire et la synthèse des actifs. Si vous possédez un grand nombre d'actifs de données, la limite quotidienne de jetons est plafonnée à 16 millions.
Édition Data Lakehouse : pour chaque tranche de 1 000 tables gérées, le service consomme un minimum de 200 millions de jetons de modèle SOTA par jour pour l'inventaire et la synthèse des actifs. Si vous disposez d'une grande quantité de métadonnées, la consommation quotidienne de jetons est plafonnée à 400 millions.

Principaux avantages

Service complet Meta Agent fournit un service de bout en bout, allant de l'inventaire des actifs et de la génération de connaissances à l'interaction en langage naturel. Il couvre le parcours essentiel des données : gestion, découverte, interrogation et utilisation.
Réponses intelligentes et précises L'agent comprend en profondeur les connaissances métier générées lors du processus d'inventaire, ce qui lui permet de fournir des réponses précises alignées sur la logique métier de l'entreprise. La base de connaissances s'améliore également continuellement grâce aux retours des utilisateurs.
Écosystème évolutif Vous pouvez exposer les capacités de l'agent (via API/MCP) ainsi que les connaissances qu'il a générées à d'autres plateformes ou applications d'IA pour intégration, vous permettant ainsi de créer un écosystème intelligent et évolutif.
Accès sécurisé Toutes les interactions de questions-réponses respectent strictement le système d'autorisations de données configuré dans DMS. Cela garantit la sécurité et la conformité des données tout en offrant une expérience utilisateur pratique.

Limites

Régions prises en charge : Chine (Hangzhou), Chine (Shanghai), Chine (Shenzhen), Chine (Chengdu), Chine (Pékin), Chine (Zhangjiakou), Singapour et Malaisie (Kuala Lumpur).
Sources de données prises en charge :
- MySQL : RDS MySQL, PolarDB MySQL Edition et autres sources MySQL.
- PostgreSQL : RDS PostgreSQL, PolarDB PostgreSQL Edition et autres sources PostgreSQL.
- SQL Server : RDS SQL Server et autres sources SQL Server.
- Data lakehouses : AnalyticDB for MySQL, AnalyticDB for PostgreSQL, SelectDB, StarRocks, ClickHouse, MaxCompute et DWS.
Vous devez saisir dans DMS les informations relatives aux instances que vous souhaitez inventorier. Pour plus d'informations, consultez la rubrique Ajout d'instance de base de données cloud et Ajout de base de données tierce ou auto-gérée.
Lorsque vous ajoutez une instance de base de données, vous devez activer l'hébergement de sécurité pour cette instance.
Le compte de base de données que vous utilisez doit disposer d'autorisations de requête sur la base de données cible. Pour plus d'informations sur la consultation des autorisations, consultez la rubrique Afficher mes autorisations.

Inventaire des actifs

Connectez-vous à DMS 5.0.
Dans la barre de menu supérieure, sélectionnez Data Assets > Asset Map, ou en mode simplifié, cliquez sur l'icône dans le coin supérieur gauche, puis sélectionnez All Features > Data Assets > Asset Map.
(Facultatif) Si vous n'avez pas encore souscrit à Meta Agent, cliquez sur le bouton Buy Now. Sélectionnez l'édition Meta Agent ainsi que les modules d'extension nécessaires.

Pour Meta Agent edition, choisissez Database Edition ou Data Lakehouse Edition. Pour Meta Agent expansion, saisissez la quantité souhaitée.
Sur la page, repérez la carte Asset Inventory et cliquez sur le bouton Start Inventory.
Dans les onglets Instance, Database ou Table, sélectionnez le niveau de granularité de l'inventaire, puis choisissez les actifs cibles.

Remarque
Nous vous recommandons de choisir le niveau base de données ou table pour l'inventaire afin d'éviter que le processus ne prenne trop de temps en raison d'un grand nombre d'objets.
Cliquez sur Next Step pour configurer l'inventaire.
Suivez l'assistant pour terminer la configuration de l'inventaire.
Une fois la configuration confirmée, cliquez sur le bouton Start Inventory situé en bas de la page. Le système passe alors à l'étape de knowledge generation and confirmation.
Une fois l'inventaire terminé, vous devez examiner, modifier et adopter les connaissances générées figurant dans la section Pending Adoption pour qu'elles prennent effet.

La page affiche des statistiques sur les connaissances générées à partir de l'inventaire, y compris la quantité et la progression (100 %) des connaissances sur les tables, les extraits SQL, les connaissances sur les champs, les connaissances sur la lignée et les modèles SQL. Chaque enregistrement de la liste des connaissances inclut le type de connaissance (tel que Table ou Field), le titre de la connaissance, le pourcentage de confiance et le nom de l'actif associé.
- Afficher et modifier les connaissances
  - Sélectionnez la ligne de connaissance cible et cliquez sur le bouton Details.
    
    Remarque
    Si vous souhaitez uniquement consulter les détails de la connaissance sans effectuer d'action, vous pouvez cliquer sur Cancel une fois terminé.
  - Dans la boîte de dialogue qui s'affiche, cliquez sur l'icône de modification dans la section Description Comparison ou Content Comparison pour apporter des modifications.
  - Une fois la modification terminée, cliquez sur l'icône d'enregistrement pour appliquer vos changements.
    
    Remarque
    Une fois les modifications enregistrées, le statut d'adoption passe automatiquement à Adopted.
- Adopter les connaissances
  - Adoption individuelle : cliquez sur le bouton Adopt dans la ligne de connaissance cible.
  - Adoption en un clic : cliquez sur le bouton One-click Adoption en haut de la liste pour adopter toutes les connaissances en attente.
Afficher les détails de la table.
1. Revenez à la page Asset Map. Dans la zone de recherche, saisissez le nom de la table cible et lancez la recherche.
2. Dans les résultats de recherche, cliquez sur Details à droite de la table cible. Vous pouvez afficher les sections Basic Information, Properties, Usage Guide, et Knowledge Management. Gérez les connaissances depuis l'onglet Knowledge Management.
  
  L'onglet Basic Information affiche la liste des champs de la table, avec des colonnes pour les attributs tels que ID, Field Name, Type, Description, Business Description, Auto-increment, Nullable, Heat et Security Level. En haut de la page, des boutons permettent d'accéder aux fonctions Request Permission, Asset Q&A, Asset Inventory et Data Query.

Questions-réponses sur les actifs

Ouvrez DMS Data Copilot.
Méthode 1
1. Accédez à la page Asset Map. Dans la carte Asset Q&A, cliquez sur le bouton Asset Q&A.
2. Dans la boîte de dialogue qui s'affiche, sélectionnez la base de données cible, puis connectez-vous à l'instance.
3. Une fois connecté, la boîte de dialogue DMS Data Copilot apparaît.
Méthode 2
1. Accédez à la page d'accueil de DMS.
2. Dans le volet de navigation de gauche, double-cliquez sur le nom de la base de données de l'instance cible.
3. Au-dessus de l'onglet SQL Console, cliquez sur Copilot.
Dans la boîte de dialogue Copilot, posez des questions en langage naturel. Par exemple :
- « Trouver les tables liées aux informations utilisateur. »
- « Quels sont les champs de la table orders ? »
- « Quel était le chiffre d'affaires total le mois dernier ? »
Copilot fournit des réponses précises basées sur les connaissances que vous avez adoptées. Pour des utilisations plus avancées, consultez la rubrique Data Copilot (Nouveau).