Google Cloud Platform ha estado introduciendo y trabajando en productos y servicios de big data y análisis desde hace algún tiempo. La industria en su conjunto está viendo la promesa en estos productos y servicios. Hoy, en el evento GCP NEXT de Google, anunciaron nuevas innovaciones, productos y servicios relacionados con las capacidades de análisis y gestión de datos. Estos nuevos productos e innovaciones se centran en el aprendizaje automático, big data y análisis, y código abierto.
Google ha presentado una nueva familia de productos en Cloud Machine Learning. Esta nueva familia de productos brinda a los científicos y desarrolladores un método para crear una nueva clase de aplicaciones inteligentes mientras usa la misma tecnología que impulsa Google Now, Google Photos y el reconocimiento de voz en la Búsqueda de Google. El usuario puede crear modelos de aprendizaje automático sofisticados a gran escala en un corto período de tiempo que son portátiles, totalmente administrados y escalables. Los modelos de aprendizaje automático se construyen con la biblioteca de aprendizaje automático TensorFlow de código abierto. Cloud Machine Learning se integra con muchos de los productos de Google Cloud Platform y los clientes pueden usar modelos de Machine Learning previamente entrenados.
Google ya ofrece Cloud DataProc , su servicio gestionado de Apache Hadoop y Apache Spark, para ayudar a ser más productivo al crear aplicaciones, con información más rápida y precisa, sin tener que preocuparse por la infraestructura subyacente. Google está añadiendo nuevos servicios y capacidades a su plataforma de Big Data y análisis con BigQuery y Google Data Studio 360. Data Studio permite a los usuarios unificar todos los flujos de trabajo de análisis en una sola herramienta. BigQuery incorpora varias funciones nuevas, entre ellas:
- El almacenamiento a largo plazo reduce automáticamente el precio del almacenamiento en un 50 % después de 90 días.
- Las particiones automáticas de tablas simplifican la forma en que almacena y consulta los datos al particionar las tablas de los usuarios por fecha y consultar los rangos de fechas que los usuarios desean.
- El nuevo motor de almacenamiento Capacitor, que acelera muchas consultas hasta 10 veces, y Poseidon, un nuevo mecanismo que mejora la velocidad de ingesta y exportación de datos en 5 veces.
- Consulta directa e importación de archivos Apache AVRO, lo que simplifica la interoperabilidad de datos
- Detección automática de esquemas de archivos JSON y CSV.
- El nuevo Programa de conjuntos de datos públicos para ayudar a nuestra comunidad a alojar, compartir y analizar conjuntos de datos públicos.
Google ha liberado el código fuente de parte de su sistema de aprendizaje automático, TensorFlow. Google afirma que TensorFlow ahora se puede usar con Kubernetes para escalar y distribuir modelos de aprendizaje automático. Estas capacidades se han ampliado para ayudar a los clientes a crear potentes modelos de aprendizaje automático en la plataforma en la nube.
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