Meta Agent - Data Management: Central de Documentação do Alibaba Cloud

O Meta Agent para Data Management Service (DMS) é um agente de gerenciamento de dados corporativo baseado em um modelo de linguagem grande. Por meio do inventário automatizado de ativos e da interação em linguagem natural, o Meta Agent transforma ativos de dados complexos em conhecimento de negócios fácil de compreender. Ele permite que os usuários localizem, entendam e utilizem dados com segurança e eficiência, como se conversassem com um especialista. O Meta Agent possui duas capacidades principais:

inventário de ativos: O agente verifica e analisa automaticamente os metadados para gerar conhecimentos essenciais, como descrições de negócios para tabelas e campos, comentários SQL, guias de uso e um catálogo de negócios. Esse conhecimento serve de base para serviços de IA precisos.
Na seção Perguntas e Respostas sobre Ativos, os usuários podem utilizar linguagem natural no Data Copilot para obter serviços interativos de dados, incluindo busca de ativos, análise de dados e recomendações de uso.

Casos de uso

O Meta Agent oferece uma Edição Database e uma Edição Data Lakehouse para atender aos desafios de diferentes funções:

Função do usuário	Desafio	Solução do Meta Agent
Administrador de banco de dados	Gasta muito tempo respondendo a perguntas repetitivas sobre esquemas de banco de dados e padrões de uso.	Automatiza o inventário e o gerenciamento do conhecimento do banco de dados, liberando os DBAs de sessões repetitivas de perguntas e respostas para focarem em tarefas de gerenciamento de maior valor.
Desenvolvedor de banco de dados/aplicação	Precisa frequentemente consultar informações de tabelas, escrever consultas SQL complexas e entender a lógica de negócios.	Permite interação direta com bancos de dados no Data Copilot para obter rapidamente descrições de tabelas, gerar SQL, analisar erros e interpretar padrões, melhorando significativamente a eficiência do desenvolvimento.
Gerente de plataforma de dados/Data Lakehouse	Tem dificuldade em inventariar, descrever e governar uniformemente ativos de dados multimodelo em grande escala.	Inventaria automaticamente todos os ativos de dados e gera um catálogo de negócios, descrições de negócios, e definições de métricas para reduzir significativamente os custos de governança de dados.
Analista de dados/consumidor de dados	Enfrenta dificuldades para localizar, entender e usar dados, resultando em baixa eficiência na utilização das informações.	Possibilita interação segura com dados usando linguagem natural para facilitar a localização, consulta e uso, reduzindo a barreira de entrada para o consumo de dados.

Escolha uma edição

O Meta Agent oferece duas edições para diferentes casos de uso. Utilize a tabela a seguir para selecionar a edição mais adequada às suas necessidades.

Dimensão	Meta Agent Database Edition	Meta Agent Data Lakehouse Edition
Objetivo principal	Agente inteligente para desenvolvimento e gerenciamento de bancos de dados.	Agente inteligente para gerenciamento e consumo de ativos de dados em toda a empresa.
Casos de uso	Reduz custos de gerenciamento de banco de dados e melhora a eficiência e a estabilidade do desenvolvimento.	Diminui os custos de governança de ativos de dados e aumenta a eficiência na localização, consulta e uso de dados.
Usuários-alvo	DBAs, desenvolvedores de banco de dados e desenvolvedores de aplicações.	Gerentes de Data Lakehouse, engenheiros de dados, analistas de dados e consumidores de dados.
Principais diferenças de recursos	Foca na geração de descrições e guias de uso para bancos de dados, tabelas e campos, além de perguntas e respostas voltadas ao desenvolvimento.	Concentra-se em um inventário profundo de todos os ativos e adiciona suporte à geração de conhecimentos avançados, como termos de negócios e definições de métricas.

A tabela a seguir apresenta uma comparação detalhada dos recursos.

Módulo	Recurso	Database Edition	Data Lakehouse Edition
Fonte de dados	Fontes de dados multimodelo e multicloud	MySQL: RDS MySQL, PolarDB MySQL Edition e outras fontes MySQL PostgreSQL: RDS PostgreSQL, PolarDB PostgreSQL Edition e outras fontes PostgreSQL SQL Server: RDS SQL Server e outras fontes SQL Server	Os data lakehouses suportados incluem: AnalyticDB for MySQL, AnalyticDB for PostgreSQL, SelectDB, StarRocks, ClickHouse, MaxCompute e DWS
Mapa de Ativos	Busca de ativos	✅	✅
	Catálogo de negócios	✅	✅
	Detalhes do ativo	Não suporta guias de uso ou qualidade de dados	✅
Inventário de ativos	Importação de documentação	✅	✅
	Amostragem de dados	✅	✅
	Análise de código	✅	✅
	Geração de termos de negócios	❌	✅
	Geração de definição de métricas	❌	✅
	Geração de guia de uso	❌	✅
	Geração de catálogo	✅	✅
	Perguntas e Respostas sobre Ativos	Perguntas e Respostas do Data Copilot	✅	✅

Nota

Para garantir a qualidade e a atualidade do inventário de ativos, o Meta Agent executa uma tarefa em segundo plano que verifica e analisa regularmente seus metadados e dados de amostra. Essa tarefa utiliza um modelo de última geração (SOTA) para gerar conhecimento. O custo de todo o consumo de tokens está incluído no seu pacote de serviços do Meta Agent. O uso aproximado de tokens para essas tarefas em segundo plano é o seguinte:

Database Edition: Cada instância gerenciada utiliza um mínimo de 8 milhões de tokens do modelo SOTA por dia para inventário e resumo de ativos. Se você tiver um grande volume de ativos de dados, o limite diário de tokens é de 16 milhões.
Data Lakehouse Edition: Para cada 1.000 tabelas gerenciadas, o serviço consome um mínimo de 200 milhões de tokens do modelo SOTA por dia para inventário e resumo de ativos. Caso possua uma grande quantidade de metadados, o consumo diário de tokens é limitado a 400 milhões.

Principais benefícios

Serviço abrangente O Meta Agent fornece um serviço de ponta a ponta, desde o inventário de ativos e geração de conhecimento até a interação em linguagem natural. Ele cobre toda a jornada principal dos dados: gerenciamento, descoberta, consulta e uso.
Respostas inteligentes e precisas O agente compreende profundamente o conhecimento de negócios gerado durante o processo de inventário, permitindo fornecer respostas precisas e alinhadas à lógica de negócios da empresa. Além disso, a base de conhecimento melhora continuamente com base no feedback dos usuários.
Ecossistema escalável Você pode expor as capacidades do agente (via API/MCP) e o conhecimento gerado para outras plataformas ou aplicações de IA para integração, permitindo criar um ecossistema inteligente e escalável.
Acesso seguro Todas as interações de perguntas e respostas seguem rigorosamente o sistema de permissões de dados configurado no DMS. Isso garante segurança e conformidade dos dados, oferecendo ao mesmo tempo uma experiência de usuário conveniente.

Limitações

Regiões suportadas: China (Hangzhou), China (Shanghai), China (Shenzhen), China (Chengdu), China (Beijing), China (Zhangjiakou), Singapura e Malásia (Kuala Lumpur).
Fontes de dados suportadas:
- MySQL: RDS MySQL, PolarDB MySQL Edition e outras fontes MySQL.
- PostgreSQL: RDS PostgreSQL, PolarDB PostgreSQL Edition e outras fontes PostgreSQL.
- SQL Server: RDS SQL Server e outras fontes SQL Server.
- Data lakehouses: AnalyticDB for MySQL, AnalyticDB for PostgreSQL, SelectDB, StarRocks, ClickHouse, MaxCompute e DWS.
Insira as informações das instâncias que deseja inventariar no DMS. Para mais informações, consulte entrada de instância de banco de dados em nuvem e entrada de banco de dados autogerenciado/nuvem de terceiros.
Ao adicionar uma instância de banco de dados, ative a hospedagem de segurança para a instância.
A conta de banco de dados utilizada deve ter permissões de consulta no banco de dados alvo. Para mais informações sobre como visualizar permissões, consulte Visualizar minhas permissões.

Inventário de ativos

Faça login no DMS 5.0.
Na barra de menus superior, selecione Data Assets > Asset Map ou, no Modo Simplificado, clique em no canto superior esquerdo e selecione All Features > Data Assets > Asset Map.
(Opcional) Caso ainda não tenha adquirido o Meta Agent, clique em Buy Now. Selecione a edição do Meta Agent e quaisquer pacotes de expansão necessários.

Para a edição do Meta Agent, escolha Database Edition ou Data Lakehouse Edition. Para a expansão do Meta Agent, insira a quantidade desejada.
Na página, localize o cartão Asset Inventory e clique em Start Inventory.
Na aba Instance, Database ou Table, selecione o nível de granularidade para o inventário e, em seguida, escolha os ativos alvo.

Nota
Recomendamos escolher o nível de banco de dados ou tabela para o inventário, evitando assim que o processo demore excessivamente devido a um grande número de objetos.
Clique em Next Step para configurar o inventário.
Siga o assistente para concluir a configuração do inventário.
Após confirmar a configuração, clique em Start Inventory na parte inferior da página. O sistema prosseguirá para a etapa de knowledge generation and confirmation.
Depois que o inventário for concluído, revise, edite e adote o conhecimento gerado com status Pending Adoption para que ele entre em vigor.

A página exibe estatísticas sobre o conhecimento gerado a partir do inventário, incluindo a quantidade e o progresso de conclusão (100%) do conhecimento de tabelas, trechos SQL, conhecimento de campos, conhecimento de linhagem e modelos SQL. Cada registro na lista de conhecimentos inclui o tipo de conhecimento (como Table ou Field), título do conhecimento, porcentagem de confiança e o nome do ativo associado.
- Visualize e edite o conhecimento
  - Selecione a linha de conhecimento alvo e clique em Details.
    
    Nota
    Se precisar apenas visualizar os detalhes do conhecimento sem realizar nenhuma ação, clique em Cancel ao terminar.
  - Na caixa de diálogo exibida, clique em na seção Description Comparison ou Content Comparison para fazer alterações.
  - Ao terminar a edição, clique em para aplicar as mudanças.
    
    Nota
    Após salvar as alterações, o status de adoção muda automaticamente para Adopted.
- Adote o conhecimento
  - Adoção individual: Clique em Adopt na linha de conhecimento alvo.
  - Adoção em lote: Clique em One-click Adoption no topo da lista para adotar todos os conhecimentos pendentes.
Visualize os detalhes da tabela.
1. Retorne à página Asset Map. Na caixa de pesquisa, insira o nome da tabela alvo e pesquise.
2. Nos resultados da pesquisa, clique em Details à direita da tabela alvo. Visualize as Basic Information, Properties, Usage Guide, e Knowledge Management da tabela. Gerencie o conhecimento pela aba Knowledge Management.
  
  A aba Basic Information exibe uma lista dos campos da tabela, com colunas para atributos como ID, Field Name, Type, Description, Business Description, Auto-increment, Nullable, Heat e Security Level. No topo da página, há botões para Request Permission, Asset Q&A, Asset Inventory e Data Query.

Perguntas e Respostas sobre Ativos

Abra o DMS Data Copilot.
Método 1
1. Acesse a página Asset Map. No cartão Asset Q&A, clique em Asset Q&A.
2. Na caixa de diálogo exibida, selecione o banco de dados alvo e faça login na instância.
3. Após o login, a caixa de diálogo DMS Data Copilot será aberta.
Método 2
1. Acesse a página inicial do DMS.
2. No painel de navegação à esquerda, dê um clique duplo no nome do banco de dados da instância alvo.
3. Acima da aba SQL Console, clique em Copilot.
Na caixa de diálogo do Copilot, faça perguntas em linguagem natural. Por exemplo:
- "Encontrar tabelas relacionadas a informações de usuários."
- "Quais campos existem na tabela de pedidos?"
- "Qual foi o total de vendas no mês passado?"
O Copilot fornece respostas precisas com base no conhecimento adotado. Para usos mais avançados, consulte Data Copilot (Novo).