Google Cloud Platform はこれまで、ビッグデータと分析の製品とサービスを導入し、取り組んできました。業界全体がこれらの製品やサービスに将来性を感じています。本日、Google の GCP NEXT イベントで、データ管理と分析機能に関する新しいイノベーション、製品、サービスが発表されました。これらの新製品とイノベーションは、機械学習、ビッグデータと分析、オープンソースを中心にしています。
Google は、Cloud Machine Learning に新しい製品ファミリーを導入しました。この新しい製品ファミリーは、Google Now、Google フォト、Google 検索の音声認識と同じテクノロジーを使用しながら、新しいクラスのインテリジェント アプリケーションを構築する方法を科学者や開発者に提供します。ユーザーは、ポータブルでフルマネージドでスケーラブルな、洗練された大規模な機械学習モデルを短時間で構築できます。機械学習モデルは、オープンソースの TensorFlow 機械学習ライブラリを使用して構築されます。 Cloud Machine Learning は多くの Google Cloud Platform 製品と統合されており、お客様は事前トレーニングされた機械学習モデルを使用できます。
Google は既に、基盤となるインフラストラクチャを気にすることなく、より迅速かつ優れた洞察を得てアプリケーション構築の生産性を向上させるために、マネージド Apache Hadoop および Apache Spark サービスであるCloud DataProcを提供しています。Google は、 BigQueryと Google Data Studio 360 により、ビッグデータとアナリティクスに新しいサービスと機能を追加しています。Data Studio を使用すると、すべての分析ワークフローを 1 つのツールに統合できます。BigQuery には、次のような新機能が追加されます。
- 長期ストレージでは、50 日後にストレージの価格が自動的に 90% 引き下げられます。
- 自動テーブル パーティションでは、ユーザー テーブルを日付ごとにパーティション化し、ユーザーが必要とする日付範囲をクエリすることで、データの保存とクエリの方法が簡素化されます。
- 多くのクエリを最大 10 倍高速化する新しい Capacitor ストレージ エンジンと、データの取り込みとエクスポートの速度を 5 倍向上させる新しいメカニズムである Poseidon です。
- Apache AVRO ファイルの直接クエリとインポートにより、データの相互運用性が簡素化されます。
- JSON および CSV ファイルの自動スキーマ検出。
- 新しいパブリック データセット プログラムは、コミュニティによるパブリック データセットのホスト、共有、分析を支援します。
Googleは、機械学習システムであるTensorFlowを含む、自社の機械学習関連技術の一部をオープンソース化しました。Googleによると、TensorFlowはKubernetesと連携して機械学習モデルのスケーリングと配信に利用できるようになったとのことです。また、これらの機能は拡張され、顧客がクラウドプラットフォーム上で強力な機械学習モデルを構築できるよう支援しています。
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