Google Cloud’un sunduğu yenilikler neler?

6 Nisan 2022’ye, Google Cloud tarafından her yıl düzenlenen Data Cloud Summit’in yeni baskısı damgasını vurdu. Mountain View firmasının bulut bilişim yan kuruluşu tarafından geliştirilen bazı yeni özellikleri duyurmak veya veri yönetimi etrafındaki belirli temaları tartışmak için birçok konferans düzenlenmektedir.

Güncellemeler, çeşitli API’lerin ve çözüm paketlerinin önizlemelerinin başlatılması, ortaklıklar ve ortak çalışmalar: Google Cloud’un bu etkinliğin bir parçası olarak sunduğu yeni özellikler hakkında geri bildirim.

aynı kategoride

AMD, Veri Merkezi Optimizasyon Şampiyonu Pensando’yu 1,9 Milyar Dolara Satın Aldı

Google Cloud, BigLake ile veri göllerini ve veri ambarlarını birleştirmek istiyor

Google Cloud tarafından duyurulan ilk yenilik, Büyük göl. Bu araç, şirketlerin veri göllerini daha iyi yönetmelerini sağlamalıdır. Büyük miktarda veriyi tutmak veya işlemek için kullanılabilen bir depolama yöntemidir.

Genel olarak veri gölleri, daha geleneksel olan ve günümüzde hala birçok yapı tarafından kullanılan veri ambarlarının karşıtıdır. Bir veri ambarı, yalnızca yapılandırılmış verileri (önceden tanımlanmış ve kesin bir yapıya göre biçimlendirilmiş) mümkün olduğunca hızlı işlenebilmesi için barındırabilirken, verilerin ham bir form altında saklanabileceği ve daha sonra işlenebileceği veri göllerinde durum böyle değildir. kullanıcının istek ve ihtiyaçlarına göre modellenen buna şema okuma denir.

Bununla birlikte, verilerin bir veri gölünde (zayıf) yönetimi ve depolanması, siloların oluşmasına yol açabilir: şirketin yalnızca bir bölümünün erişebildiği ham veri kümeleri (bir iş birimi, bir iş bölümü, vb.), şirketin geri kalanı ona erişemez.

Bunların birikmesi, bir şirket için gerçek bir engel haline gelebilir, çünkü birkaç kuruluş benzer verileri aynı veri gölünde saklayabilir, böylece depolama ortamında yer kaplayan ve özellikle depolama maliyetlerine neden olan iki özdeş silo oluşturur. Bunlar aynı zamanda bir şirketin organizasyonu için de bir engeldir, her varlık önce veri gölünde bulunan belirli verilere erişimi olmadığını fark etmeli ve daha sonra bu verilere erişmesine izin veren bir süreç başlatmalı ve bunları kullanmalıdır. gerçek bir zaman kaybı.

Google Cloud, BigLake ile kuruluşların veri göllerini ve veri ambarlarını birleştirmelerine, verilerinin biçimi (ham veya yapılandırılmış) veya kullanılan depolama yöntemi hakkında endişelenmeden verilerini analiz etmelerini ve daha iyi yönetmelerini sağlayan bir API sunar. Bu çözüm, Google Cloud’un amiral gemisi SaaS yazılımı olan BigQuery ile entegre edilecek.

Google Cloud üretim yönetimi direktörü Sudhir Hasbe’nin belirttiği gibi, “BigLake, başlangıçta kullanılan depolama biçiminden bağımsız olarak veri birleştirmeyi mümkün kılar.” Resim: Google Bulut.

Spanner değişiklik akışları işlevselliğinin eklenmesiyle güncellenmiş Spanner

BigLake’e ek olarak, Google Cloud ayrıca şunları içerir: İngiliz anahtarı değişiklik akışları. Bu yeni güncelleme, Google’ın yan kuruluşunun yönetim ve veri depolama hizmetlerinden biri olan Spanner’ın kullanıcılarına veri yönetiminin getirdiği sınırlara da son vermelidir.

Şirketler artık bu değişikliklere daha hızlı uyum sağlamak için veritabanlarındaki değişiklikleri gerçek zamanlı olarak izleyebilecekler. Gerçek zamanlı analizlere erişmek veya bir değişiklik durumunda hangi değişikliklerin yapılabileceğini görmek için Spanner’da yapılan değişiklikleri BigQuery’ye kopyalayabilecekler.

Vertex AI Workbench Güncellemesi: Makine Öğrenimi Modellerinin Geliştirilmesine Yardımcı Olan Bulut Bilişim

Google Cloud Next 2021 sırasında Mountain View firması güncelleneceğini duyurdu Vertex AI Workbench Önümüzdeki aylarda. Şimdi durum bu. Makine öğrenimi modelleri oluşturmaya, eğitmeye ve dağıtmaya yönelik çözümler paketi, BigQuery, Serverless Spark ve Dataproc ile en iyi şekilde çalışacak şekilde optimize edilmiştir.

Google Cloud’a göre Vertex AI, yapay zeka uzmanlarının makine öğrenimi modelleri tasarlamasını sağlayacak” geleneksel dizüstü bilgisayarlardan beş kat daha hızlı “. Bulutta depolanan verileri kullanarak modellerini düzenli olarak güncelleyebilecekler.

eklenmesi sayesinde yeni işlevler getirilecektir. Vertex AI Model Kaydı. Bu araç, özellikle yapay zeka modeli geliştiricilerinin modellerini bu algoritmalardan yararlanmak isteyen uygulama geliştiricileriyle daha kolay paylaşabilmeleri için makine öğrenimi modellerini eklemek, keşfetmek, kullanmak ve işlemek için bir havuz sağlar.

Vertex AI Model Registry böyle görünüyor. Birkaç tıklamayla eklenebilen, kaldırılabilen, değiştirilebilen veya paylaşılabilen bir makine öğrenimi modelleri kitaplığı olarak sunulur. Resim: Google Bulut.

Looker için Bağlı Sayfalar: karar vermeyi optimize etmek için verileri kullanma

Looker, kullanıcılarının verimliliği artırmak veya etkin karar verme sayesinde bir şirkette bir yenilik rüzgarı getirmek için verilerden yararlanmalarına olanak tanıyan bir karar verme bilgi işlem ve iş zekası platformudur.

Google Cloud, Looker veri modellerine Data Studio’da (veriler sayesinde gösterge tablolarının ve bilgilendirici raporların oluşturulmasına olanak tanıyan bir çözüm) veya Google E-Tablolar’da (Google e-tablosu) erişim olanağı sunan Connected Sheets’in piyasaya sürüldüğünü duyurur. Google Cloud’a göre amaç, ” Looker kullanıcıları, inovasyonu desteklemek için veriye dayalı içgörülere daha kolay erişebilir ve bunun için gereken tüm araçları birleştirerek veriye dayalı kararlar alabilir. “.

Connected Sheets ile Looker’ın tüm özelliklerine doğrudan bir Google Sheets elektronik tablosundan erişmek mümkün olacak. Böylece Connected Sheets, verilerin daha iyi görselleştirilmesi için Looker ve elektronik tablonun kullanımını birleştirmeyi mümkün kılar. Resim: Google Bulut.

Data Cloud Alliance: herkes için veri yönetimine erişimi kolaylaştıran bir çalışma grubu

Google Cloud veri analitiği ve veritabanlarından sorumlu başkan yardımcısı Gerrit Kazmaier için “veriler, tüm dijital dönüşümlerin ortak temelidir.” Birden çok bulut sağlayıcısı ve veri sorumlusunun yanı sıra Google Cloud, Data Cloud Alliance girişiminin arkasındadır. Confluent, geçen yıl düşük kodlu/kodsuz yatırım yapacağını duyuran Databricks, Dataiku, Deloitte, Elastic, Fivetran, MongoDB, Neo4j, Redis ve Starbust’u içeriyor.

Bu grubun birincil amacı, çeşitli ve çeşitli platformlar, sistemler ve teknolojiler (altyapıya ayrılmış, API’lerin oluşturulması ve veri entegrasyonu desteği) kullanarak veri yönetimini daha erişilebilir kılmayı taahhüt ederek dijital dönüşümle ilgili modern zorlukları birlikte çözmek olacaktır. . Bu ittifakın tüm üyeleri, veri yönetimiyle ilgili karmaşıklığı azaltmak için birlikte çalışacak.

Tüm bu yeni özelliklerin yakında kullanıma sunulmasıyla birlikte, Google Cloud, çeşitli ve her zamankinden daha verimli çözümler ve güncellemeler sunarak, veri ve bulut bilişim kullanımı yoluyla işletmelerin günlük yaşamlarını iyileştirmeyi mümkün kılarak hedeflerini gösteriyor.

Son yıllarda, işletmelerinin dönüşümünde buluta ve verilere daha belirgin bir rol vermek için çeşitli yapılar Google Cloud ile ortaklık kurdu. Tedarik zincirini, Twitter, YouTube veya Lydia’yı dijitalleştirmek için Renault’nun durumu buydu. Daha yakın zamanlarda Japonya, tüm devlet hizmetlerini bir araya getiren tek bir platform oluşturma arzusuyla Google’ın bulut şubesini aradı.