析的融合运行，消除ETL（提取、转换、加载）带来的流程摩擦与性能损耗。

内存级高性能：依托GridGain的内存计算技术优势，为Agentic工作负载提供亚毫秒级响应能力。

原生AI就绪：内置向量能力，支持嵌入（embeddings）的存储、索引与查询，并集成MCP服务器及主流AI框架接口，是构建RAG（检索增强生成）工作负载的关键基础。

全球规模扩展能力：支持跨混合云及多云环境的AI部署，并实现即时弹性扩展。


Agentic转型：无需组装的一体化数据平台

MariaDB不再要求开发者手动拼接用于内存管理、向量检索与事务处理的多套数据库系统，而是通过统一平台提供“单一视图”（single pane of glass）。这一模式显著降低系统复杂性与总体拥有成本（TCO），使开发者能够专注于构建智能体逻辑，而无需耗费精力应对后端架构的整合与瓶颈问题。

MariaDB plc首席产品官Vikas Mathur表示：“在当前这一规模下构建系统，无异于试图用一桶乐高积木拼装一台高速运转的机器——零件虽然齐全，却并非为如此高强度的协同运行而设计。随着AI进入高速演进阶段，响应时间窗口正不断收窄。对于MariaDB这样的平台而言，响应不再以秒计，而是必须在个位数毫秒内向智能体提供结果。通过内置高性能内存‘底座’，我们有效消除了人工拼装带来的摩擦，为开发者提供了一个统一的数据基础层，能够支撑智能体所需的超大规模与高性能需求。”

前瞻布局：分布式未来

GridGain的技术为MariaDB下一阶段演进奠定了坚实基础——构建全球分布式数据层。随着AI智能体日益走向自主化与分布式运行，其所依赖的数据体系亦需具备同等水平的韧性与本地化能力。通过将MariaDB Enterprise Platform拓展至分布式架构，MariaDB确保这一数据基础层可在全球范围内灵活扩展，同时持续保持机器级工作负载所要求的亚毫秒级响应性能。这一进展显著加速了MariaDB对“以机器速度为基准”的未来愿景的落地。

持续释放强劲增长动能

完成对GridGain的收购，是Mar
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