Google Cloud Platform은 한동안 빅 데이터 및 분석 제품과 서비스를 도입하고 작업해 왔습니다. 업계 전체는 이러한 제품과 서비스의 가능성을 보고 있습니다. 오늘 Google의 GCP NEXT 이벤트에서 그들은 데이터 관리 및 분석 기능과 관련된 새로운 혁신, 제품 및 서비스를 발표했습니다. 이러한 신제품과 혁신은 기계 학습, 빅 데이터 및 분석, 오픈 소스를 중심으로 합니다.
Google은 Cloud Machine Learning에 새로운 제품군을 도입했습니다. 이 새로운 제품군은 과학자와 개발자에게 Google Now, Google 포토 및 Google 검색의 음성 인식을 지원하는 동일한 기술을 사용하면서 새로운 수준의 지능형 애플리케이션을 구축하는 방법을 제공합니다. 사용자는 휴대 가능하고 완벽하게 관리되며 확장 가능한 정교한 대규모 머신 러닝 모델을 짧은 시간 안에 구축할 수 있습니다. 기계 학습 모델은 오픈 소스 TensorFlow 기계 학습 라이브러리를 사용하여 구축됩니다. Cloud Machine Learning은 많은 Google Cloud Platform 제품과 통합되며 고객은 선행 학습된 Machine Learning 모델을 사용할 수 있습니다.
Google은 이미 애플리케이션 구축 시 생산성을 높이고, 기본 인프라에 대한 걱정 없이 더 빠르고 정확한 인사이트를 얻을 수 있도록 지원하는 관리형 Apache Hadoop 및 Apache Spark 서비스인 Cloud DataProc을 제공하고 있습니다. Google은 BigQuery 와 Google Data Studio 360을 통해 빅데이터 및 분석 분야에 새로운 서비스와 기능을 추가하고 있습니다. Data Studio를 통해 사용자는 모든 분석 워크플로우를 하나의 도구로 통합할 수 있습니다. BigQuery에는 다음과 같은 여러 가지 새로운 기능이 포함됩니다.
- 장기 보관은 50일 후 자동으로 보관 가격을 90% 인하합니다.
- 자동 테이블 파티션은 날짜별로 사용자 테이블을 분할하고 사용자가 원하는 날짜 범위를 쿼리하여 데이터를 저장하고 쿼리하는 방식을 단순화합니다.
- 많은 쿼리를 최대 10배까지 가속화하는 새로운 Capacitor 스토리지 엔진과 데이터 수집 및 내보내기 속도를 5배 향상시키는 새로운 메커니즘인 Poseidon.
- 데이터 상호 운용성을 단순화하는 Apache AVRO 파일의 직접 쿼리 및 가져오기
- JSON 및 CSV 파일의 자동 스키마 감지.
- 커뮤니티에서 공개 데이터 세트를 호스트, 공유 및 분석하는 데 도움이 되는 새로운 공개 데이터 세트 프로그램입니다.
구글은 자사의 머신러닝 시스템인 텐서플로우(TensorFlow)를 포함한 일부 머신러닝 관련 기술을 오픈소스로 공개했습니다. 구글에 따르면, 이제 텐서플로우를 쿠버네티스(Kubernetes) 와 함께 사용하여 머신러닝 모델을 확장하고 제공할 수 있습니다. 또한 이러한 기능이 확장되어 고객들이 클라우드 플랫폼에서 강력한 머신러닝 모델을 구축할 수 있게 되었습니다.
아마존