Tüm Ürünler
Search

Bu Ürün

    Data Management:Meta Agent

    Belge Merkezi

    Data Management:Meta Agent

    Son Güncelleme:Oct 04, 2026

    Data Management Service (DMS) için Meta Agent, büyük dil modelleriyle desteklenen kurumsal düzeyde bir veri yönetimi aracıdır. Otomatik varlık envanteri ve doğal dil etkileşimi sayesinde Meta Agent, karmaşık veri varlıklarını anlaşılır iş bilgilerine dönüştürür. Kullanıcılar, bir uzmanla konuşuyormuş gibi verileri güvenli ve verimli bir şekilde bulabilir, anlayabilir ve kullanabilir. Meta Agent iki temel yeteneğe sahiptir:

    1. varlık envanteri: Araç, meta verileri otomatik olarak tarar ve ayrıştırarak tablolar ve alanlar için iş açıklamaları, SQL yorumları, kullanım kılavuzları ve iş kataloğu gibi temel bilgiler oluşturur. Bu bilgiler, hassas AI hizmetleri için zemin hazırlar.

    2. Varlık Soru-Cevap özelliğinde, kullanıcılar Data Copilot içinde doğal dil kullanarak varlık arama, veri analizi ve kullanım önerileri dahil olmak üzere etkileşimli veri hizmetlerinden yararlanabilir.

    Kullanım senaryoları

    Meta Agent, farklı rollerin karşılaştığı zorlukları ele almak için Veritabanı Sürümü ve Data Lakehouse Sürümü sunar:

    Kullanıcı rolü

    Zorluk

    Meta Agent çözümü

    veritabanı yöneticisi

    Veritabanı şemaları ve kullanım standartları hakkında tekrarlayan soruları yanıtlamak için önemli ölçüde zaman harcar.

    Veritabanı bilgilerinin envanterini ve yönetimini otomatikleştirerek DBA'leri tekrarlayan soru-cevap süreçlerinden kurtarır; böylece daha yüksek katma değerli yönetim görevlerine odaklanabilirler.

    Veritabanı/Uygulama geliştiricisi

    Sık sık tablo bilgilerini araması, karmaşık SQL sorguları yazması ve iş mantığını anlaması gerekir.

    Data Copilot içinde veritabanlarıyla doğrudan etkileşim kurarak tablo açıklamalarını hızlıca alır, SQL kodu oluşturur, hataları analiz eder ve standartları yorumlar; bu da geliştirme verimliliğini önemli ölçüde artırır.

    Veri platformu/Veri lakehouse yöneticisi

    Büyük ölçekli, çok modelleri veri varlıklarını tek tip bir şekilde envantere almayı, tanımlamayı ve yönetmeyi zor bulur.

    Tüm veri varlıklarını otomatik olarak envantere alır; iş kataloğu, iş açıklamaları, ve ölçüm tanımlamaları oluşturarak veri yönetimi maliyetlerini önemli ölçüde azaltır.

    veri analisti/veri tüketicisi

    Verileri bulma, anlama ve kullanma konusunda zorluk yaşar; bu durum veri kullanım verimliliğinin düşmesine neden olur.

    Doğal dil kullanarak verilerle güvenli etkileşim kurmanızı sağlar; böylece verileri kolayca bulabilir, sorgulayabilir ve kullanabilirsiniz. Bu sayede veri tüketimi için gereken eşik düşer.

    Sürüm seçimi

    Meta Agent, farklı kullanım senaryoları için iki sürüm sunar. İhtiyaçlarınıza en uygun sürümü seçmek için aşağıdaki tabloyu kullanın.

    Boyut

    Meta Agent Veritabanı Sürümü

    Meta Agent Data Lakehouse Sürümü

    Temel amaç

    Veritabanı geliştirme ve yönetimi için akıllı bir araç.

    Kurum çapında veri varlığı yönetimi ve tüketimi için akıllı bir araç.

    Kullanım senaryoları

    Veritabanı yönetim maliyetlerini azaltır; geliştirme verimliliğini ve kararlılığını artırır.

    Veri varlığı yönetimi maliyetlerini azaltır; verileri bulma, sorgulama ve kullanma verimliliğini artırır.

    Hedef kullanıcılar

    DBA'ler, veritabanı geliştiricileri ve uygulama geliştiricileri.

    Veri lakehouse yöneticileri, veri mühendisleri, veri analistleri ve veri tüketicileri.

    Temel özellik farkları

    Veritabanları, tablolar ve alanlar için açıklama ve kullanım kılavuzları oluşturmaya odaklanır; ayrıca geliştirmeye yönelik soru-cevap desteği sunar.

    Tüm varlıkların derinlemesine envanterine odaklanır; iş terimleri ve ölçüm tanımlamaları gibi ileri düzey bilgiler oluşturmayı destekler.

    Aşağıdaki tabloda özelliklerin ayrıntılı karşılaştırması sunulmaktadır.

    Modül

    Özellik

    Veritabanı Sürümü

    Data Lakehouse Sürümü

    Veri kaynağı

    Çok bulutlu, çok modelleri veri kaynakları

    • MySQL: RDS MySQL, PolarDB MySQL Edition ve diğer MySQL kaynakları

    • PostgreSQL: RDS PostgreSQL, PolarDB PostgreSQL Edition ve diğer PostgreSQL kaynakları

    • SQL Server: RDS SQL Server ve diğer SQL Server kaynakları

    Desteklenen veri lakehouse'ları şunlardır: AnalyticDB for MySQL, AnalyticDB for PostgreSQL, SelectDB, StarRocks, ClickHouse, MaxCompute ve DWS

    Varlık Haritası

    varlık arama

    ✅

    ✅

    iş kataloğu

    ✅

    ✅

    varlık ayrıntıları

    kullanım kılavuzları veya veri kalitesi desteklenmez

    ✅

    Varlık envanteri

    Belge içe aktarma

    ✅

    ✅

    Veri örnekleme

    ✅

    ✅

    Kod ayrıştırma

    ✅

    ✅

    iş terimi oluşturma

    ❌

    ✅

    ölçüm tanımı oluşturma

    ❌

    ✅

    Kullanım kılavuzu oluşturma

    ❌

    ✅

    Katalog oluşturma

    ✅

    ✅

    Varlık Soru-Cevap

    Data Copilot Soru-Cevap

    ✅

    ✅
    Not

    Varlık envanterinin kalitesini ve güncelliğini sağlamak için Meta Agent, meta verilerinizi ve örnek verilerinizi düzenli olarak tarayan ve analiz eden bir arka plan görevi çalıştırır. Bu görev, bilgi oluşturmak için son teknoloji (SOTA) bir model kullanır. Tüm belirteç tüketiminin maliyeti Meta Agent hizmet paketinize dahildir. Bu arka plan görevleri için yaklaşık belirteç kullanımı aşağıdaki gibidir:

    • Veritabanı Sürümü: Yönetilen her örnek, varlık envanteri ve özetleme için günde en az 8 milyon SOTA model belirteci kullanır. Çok sayıda veri varlığınız varsa günlük belirteç sınırı 16 milyonla sınırlıdır.

    • Data Lakehouse Sürümü: Yönetilen her 1.000 tablo için hizmet, varlık envanteri ve özetleme amacıyla günde en az 200 milyon SOTA model belirteci tüketir. Çok fazla meta veriniz varsa günlük belirteç tüketimi 400 milyonla sınırlıdır.

    Temel avantajlar

    1. Kapsamlı hizmet Meta Agent, varlık envanterinden ve bilgi üretiminden doğal dil etkileşimine kadar uçtan uca bir hizmet sunar. Yönetim, keşif, sorgulama ve kullanımı kapsayan temel veri yolculuğunu destekler.

    2. Akıllı ve doğru yanıtlar Araç, envanter süreci sırasında üretilen iş bilgisini derinlemesine anlar; bu sayede kurumun iş mantığıyla uyumlu doğru yanıtlar verebilir. Bilgi tabanı ayrıca kullanıcı geri bildirimlerine göre sürekli olarak iyileştirilir.

    3. Ölçeklenebilir ekosistem Aracın yeteneklerini (API/MCP üzerinden) ve ürettiği bilgileri entegrasyon amacıyla diğer platformlara veya AI uygulamalarına açabilirsiniz. Bu sayede ölçeklenebilir, akıllı bir ekosistem oluşturabilirsiniz.

    4. Güvenli erişim Tüm soru-cevap etkileşimleri, DMS içinde yapılandırılan veri izin sistemine sıkı bir şekilde uyar. Bu yaklaşım, kullanıcı deneyiminin kolaylığını sağlarken veri güvenliğini ve uyumluluğu garanti eder.

    Sınırlamalar

    • Desteklenen bölgeler: Çin (Hangzhou), Çin (Şanghay), Çin (Shenzhen), Çin (Chengdu), Çin (Pekin), Çin (Zhangjiakou), Singapur ve Malezya (Kuala Lumpur).

    • Desteklenen veri kaynakları:

      • MySQL: RDS MySQL, PolarDB MySQL Edition ve diğer MySQL kaynakları.

      • PostgreSQL: RDS PostgreSQL, PolarDB PostgreSQL Edition ve diğer PostgreSQL kaynakları.

      • SQL Server: RDS SQL Server ve diğer SQL Server kaynakları.

      • Veri lakehouse'ları: AnalyticDB for MySQL, AnalyticDB for PostgreSQL, SelectDB, StarRocks, ClickHouse, MaxCompute ve DWS.

    • Envantere almak istediğiniz örneklerin bilgilerini DMS'e girmeniz gerekir. Daha fazla bilgi için bkz. cloud veritabanı örneği girişi ve üçüncü taraf cloud/kendi kendine yönetilen veritabanı girişi.

    • Bir veritabanı örneği eklerken örnek için güvenlik barındırmasını etkinleştirmeniz gerekir.

    • Kullandığınız veritabanı hesabının hedef veritabanında sorgu izinlerine sahip olması gerekir. İzinleri görüntüleme hakkında daha fazla bilgi için bkz. İzinlerimi görüntüle.

    Varlık envanteri

    1. DMS 5.0 adresinde oturum açın.

    2. Üst menü çubuğundan Data Assets > Asset Map seçeneklerini seçin veya Basit Mod'da sol üst köşedeki 2023-01-28_15-57-17 simgesine tıklayın ve All Features > Data Assets > Asset Map seçeneklerini seçin.

      image

    3. (İsteğe bağlı) Meta Agent satın almadıysanız Buy Now düğmesine tıklayın. Gerekli Meta Agent sürümünü ve genişletme paketlerini seçin.

      Meta Agent edition için Database Edition veya Data Lakehouse Edition seçeneğini belirleyin. Meta Agent expansion alanında istediğiniz miktarı girin.

    4. Sayfada Asset Inventory kartını bulun ve Start Inventory düğmesine tıklayın.

    5. Instance, Database veya Table sekmesinde envanter için granülarite düzeyini seçin ve ardından hedef varlıkları belirleyin.

      Not

      Çok sayıda nesne nedeniyle işlemin uzun sürmesini önlemek için envanter amacıyla veritabanı veya tablo düzeyini seçmenizi öneririz.

    6. Envanteri yapılandırmak için Next Step seçeneğine tıklayın.

    7. Envanter yapılandırmasını tamamlamak için sihirbazı izleyin.

    8. Yapılandırmayı onayladıktan sonra sayfanın alt kısmındaki Start Inventory düğmesine tıklayın. Sistem knowledge generation and confirmation aşamasına geçer.

    9. Envanter tamamlandıktan sonra, üretilen Pending Adoption bilgisini incelemeniz, düzenlemeniz ve benimsemeniz gerekir; böylece bilgi etkin hale gelir.

      Sayfada, envanterden üretilen bilgilerle ilgili istatistikler görüntülenir. Buna tablo bilgileri, SQL parçacıkları, alan bilgileri, soy ağacı bilgileri ve SQL şablonlarının miktarı ile tamamlanma ilerlemesi (%100) dahildir. Bilgi listesindeki her kayıt; bilgi türünü (Table veya Field gibi), bilgi başlığını, güven yüzdesini ve ilişkili varlığın adını içerir.

      • Bilgileri görüntüleme ve düzenleme

        • Hedef bilgi satırını seçin ve Details düğmesine tıklayın.

          Not

          Herhangi bir işlem gerçekleştirmeden yalnızca bilgi ayrıntılarını görüntülemek istiyorsanız, işiniz bittiğinde Cancel seçeneğine tıklayabilirsiniz.

        • Açılan iletişim kutusunda, değişiklik yapmak için Description Comparison veya Content Comparison bölümündeki düzenleme simgesine image tıklayın.

        • Düzenlemeyi tamamladıktan sonra, değişikliklerinizi uygulamak için kaydetme simgesine image tıklayın.

          Not

          Değişiklikler kaydedildikten sonra benimseme durumu otomatik olarak Benimsendi olarak değişir.

      • Bilgiyi benimseme

        • Tekli benimseme: Hedef bilgi satırındaki Adopt düğmesine tıklayın.

        • Tek tıkla benimseme: Listede bekleyen tüm bilgileri benimsemek için listenin üst kısmındaki One-click Adoption düğmesine tıklayın.

    10. Tablo ayrıntılarını görüntüleyin.

      1. Asset Map sayfasına dönün. Arama kutusuna hedef tablonun adını girin ve arama yapın.

      2. Arama sonuçlarında, hedef tablonun sağındaki Details seçeneğine tıklayın. Tablonun Basic Information, Properties, Usage Guide, ve Knowledge Management bölümlerini görüntüleyebilirsiniz. Knowledge Management sekmesinden bilgileri yönetin.

        Basic Information sekmesi, tablonun alanlarının bir listesini görüntüler. Bu listede ID, Field Name, Type, Description, Business Description, Auto-increment, Nullable, Heat ve Security Level gibi nitelikler için sütunlar bulunur. Sayfanın üst kısmında Request Permission, Asset Q&A, Asset Inventory ve Data Query düğmeleri yer alır.

    Varlık Soru-Cevap

    1. DMS Data Copilot'u açın.

      Yöntem 1

      1. Asset Map sayfasına gidin. Asset Q&A kartında Asset Q&A düğmesine tıklayın.

      2. Açılan iletişim kutusunda hedef veritabanını seçin ve ardından örnekte oturum açın.

      3. Oturum açtıktan sonra DMS Data Copilot iletişim kutusu görünür.

      Yöntem 2

      1. DMS ana sayfasına gidin.

      2. Sol gezinme bölmesinde, hedef veritabanı örneğinin veritabanı adına çift tıklayın.

      3. SQL Console sekmesinin üzerinde Copilot seçeneğine tıklayın.

    2. Copilot iletişim kutusunda doğal dille sorular sorun. Örneğin:

      • "Kullanıcı bilgileriyle ilgili tabloları bul."

      • "orders tablosunda hangi alanlar var?"

      • "Geçen ayki toplam satışlar ne kadardı?"

      Copilot, benimsemiş olduğunuz bilgilere dayalı olarak doğru yanıtlar sağlar. Daha gelişmiş kullanım için bkz. Data Copilot (Yeni).