Die Google Cloud Platform führt bereits seit einiger Zeit Big-Data- und Analyseprodukte und -dienste ein und arbeitet daran. Die Branche als Ganzes erkennt, dass diese Produkte und Dienstleistungen vielversprechend sind. Heute kündigten sie auf der GCP NEXT-Veranstaltung von Google neue Innovationen, Produkte und Dienste rund um Datenverwaltungs- und Analysefunktionen an. Im Mittelpunkt dieser neuen Produkte und Innovationen stehen maschinelles Lernen, Big Data und Analytics sowie Open Source.
Google hat eine neue Produktfamilie im Bereich Cloud Machine Learning eingeführt. Diese neue Produktfamilie bietet Wissenschaftlern und Entwicklern die Möglichkeit, eine neue Klasse intelligenter Anwendungen zu entwickeln und dabei dieselbe Technologie zu nutzen, die auch Google Now, Google Fotos und die Spracherkennung in der Google-Suche antreibt. Der Benutzer kann in kurzer Zeit anspruchsvolle, groß angelegte Modelle für maschinelles Lernen erstellen, die portierbar, vollständig verwaltet und skalierbar sind. Die Modelle für maschinelles Lernen werden mithilfe der Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen TensorFlow erstellt. Cloud Machine Learning lässt sich in viele Produkte der Google Cloud Platform integrieren und Kunden können vorab trainierte Modelle für maschinelles Lernen verwenden.
Google bietet bereits Cloud DataProc an , seinen verwalteten Apache Hadoop- und Apache Spark-Service, der die Produktivität bei der Anwendungsentwicklung steigert und schnellere sowie bessere Einblicke ermöglicht, ohne dass man sich um die zugrundeliegende Infrastruktur kümmern muss. Google erweitert seine Big-Data- und Analyse-Services um neue Dienste und Funktionen mit BigQuery und Google Data Studio 360. Data Studio ermöglicht es Nutzern, alle Analyse-Workflows in einem einzigen Tool zu vereinen. BigQuery erhält mehrere neue Funktionen, darunter:
- Bei Langzeitlagerung sinkt der Speicherpreis nach 50 Tagen automatisch um 90 %.
- Automatische Tabellenpartitionen vereinfachen die Art und Weise, wie Sie Daten speichern und abfragen, indem Sie Benutzertabellen nach Datum partitionieren und die von Benutzern gewünschten Datumsbereiche abfragen.
- Die neue Capacitor-Speicher-Engine, die viele Abfragen um das bis zu Zehnfache beschleunigt, und Poseidon, ein neuer Mechanismus, der die Datenaufnahme- und -exportgeschwindigkeit um das Fünffache verbessert.
- Direkte Abfrage und Import von Apache AVRO-Dateien, wodurch die Dateninteroperabilität vereinfacht wird
- Automatische Schemaerkennung von JSON- und CSV-Dateien.
- Das neue Programm für öffentliche Datensätze hilft unserer Community beim Hosten, Teilen und Analysieren öffentlicher Datensätze.
Google hat Teile seiner Machine-Learning-Lösungen, darunter das Machine-Learning-System TensorFlow, als Open Source veröffentlicht. Laut Google lässt sich TensorFlow nun mit Kubernetes skalieren und bereitstellen, um ML-Modelle zu skalieren. Diese erweiterten Funktionen unterstützen Kunden beim Erstellen leistungsstarker Machine-Learning-Modelle auf der Cloud-Plattform.
Amazon