AlloyDB Omni-Code-Labs

In praktischen Code-Labs zu AlloyDB Omni und AlloyDB AI erfahren Sie, wie Sie Datenbanken bereitstellen und verwalten, lokale KI-Modelle ausführen und Vektorsuchen durchführen. Außerdem erfahren Sie, wie Sie RAG-Anwendungen (Retrieval-Augmented Generation) erstellen und KI-Agenten mithilfe des Model Context Protocol (MCP) einbinden.

Hinweis: In einigen Codelabs auf dieser Seite werden verwaltete AlloyDB for PostgreSQL-Cluster in Google Cloud bereitgestellt, um AlloyDB AI-Funktionen und MCP-Integrationen zu demonstrieren.

Bereitstellung und Betrieb

• AlloyDB Omni auf einer einzelnen Compute Engine-VM bereitstellen

  Stellen Sie eine Compute Engine-VM bereit und installieren Sie AlloyDB Omni mithilfe von RPM-Paketen.

• AlloyDB Omni in Kubernetes bereitstellen und verwalten

  Installieren Sie den AlloyDB Omni Kubernetes-Operator in einem Google Kubernetes Engine (GKE) Autopilot-Cluster oder in Ihrem eigenen Kubernetes-Cluster und verwalten Sie die Lebenszyklusvorgänge der Datenbank.

• AlloyDB Omni-Hochverfügbarkeitscluster auf Compute Engine-VMs mit dem RPM-Orchestrator bereitstellen

  Stellen Sie einen AlloyDB Omni-Cluster mit Hochverfügbarkeit (High Availability, HA) auf Compute Engine-VMs mithilfe des RPM-Orchestrators bereit.

• Logische Replikation mit AlloyDB Omni

  Mehrere AlloyDB Omni-Instanzen auf einer Compute Engine-VM bereitstellen und die logische Replikation zwischen ihnen mit der Erweiterung pglogical konfigurieren.

• AlloyDB Omni-RPM-Bereitstellung mit pgBackRest in S3-kompatiblem Speicher sichern und wiederherstellen

  Konfigurieren Sie pgBackRest, um eine AlloyDB Omni-RPM-Bereitstellung mit S3-kompatiblem Objektspeicher zu sichern und wiederherzustellen.

• AlloyDB Omni mit dem RPM-Orchestrator in S3-kompatiblem Speicher sichern und wiederherstellen

  Sichern Sie einen AlloyDB Omni-Hochverfügbarkeitscluster und stellen Sie ihn in einem S3-kompatiblen Objektspeicher mithilfe des RPM-Orchestrators wieder her.

• Transparente Datenverschlüsselung (TDE) für eine AlloyDB Omni-RPM-Bereitstellung aktivieren

  Konfigurieren und aktivieren Sie die transparente Datenverschlüsselung (TDE) in einer AlloyDB Omni-RPM-Bereitstellung mithilfe von File KMS und überprüfen Sie die Datenverschlüsselung auf Laufwerksebene.

• Analytische Abfragen mit der spaltenbasierten Engine in AlloyDB Omni beschleunigen

  AlloyDB Omni auf einer Compute Engine-VM bereitstellen, Daten laden und die spaltenbasierte Engine verwenden, um analytische Abfragen zu beschleunigen.

Lokale und offene KI-Modelle

• AlloyDB Omni und EmbeddingGemma mit Gemma 4 in Kubernetes

  AlloyDB Omni, EmbeddingGemma und Gemma 4 in der GKE bereitstellen, die Modelle in AlloyDB Omni registrieren und Vektorsuchen und LLM-Abfragen (Large Language Model) über SQL ausführen.

• Erweiterte KI mit Gemma 4 und AlloyDB Omni für regulierte Branchen

  AlloyDB Omni mit Open-Weights-Modellen wie Gemma 4, TimesFM und TabFM in Umgebungen ohne Internetverbindung oder in regulierten Umgebungen ausführen.

Vektorsuche, KI-Funktionen und RAG

• Erste Schritte mit Vektoreinbettungen in AlloyDB AI

  Vektoreinbettungen generieren, Vektorindexe erstellen und Ähnlichkeitssuchen mit AlloyDB AI und Vertex AI ausführen.

• Vektoreinbettungen im großen Maßstab mit AlloyDB for PostgreSQL generieren

  Sie können Vektoreinbettungen im Batch-Modus einfügen, inkrementelle Trigger einrichten, um neue Zeilen automatisch einzubetten, und mit AlloyDB AI hybride Vektor- und SQL-Suchen ausführen.

• AlloyDB for PostgreSQL-RAG-Anwendung mit MCP Toolbox for Databases

  MCP Toolbox for Databases mit AlloyDB konfigurieren und eine interaktive RAG-Anwendung erstellen

• KI-Operatoren in AlloyDB und Reranking

  Verwenden Sie AlloyDB AI-Operatoren für die semantische Suche, semantische Joins und das Ergebnis-Reranking in SQL-Abfragen.

KI-Agenten und MCP

• AlloyDB Omni mit MCP Toolbox for Databases für die Agentenintegration verwenden

  KI-Agenten mit AlloyDB Omni verbinden, indem Sie die MCP Toolbox for Databases verwenden, um Schemas zu prüfen, SQL auszuführen und die Abfrageleistung zu analysieren.