Platforma Google Cloud od dłuższego czasu wprowadza i rozwija produkty i usługi z zakresu big data i analityki. Cała branża dostrzega potencjał tych produktów i usług. Podczas dzisiejszego wydarzenia GCP NEXT, firma Google ogłosiła nowe innowacje, produkty i usługi związane z zarządzaniem danymi i możliwościami analitycznymi. Te nowe produkty i innowacje koncentrują się na uczeniu maszynowym, big data i analityce oraz oprogramowaniu open source.
Google wprowadziło nową rodzinę produktów w ramach Cloud Machine Learning. Oferuje ona naukowcom i deweloperom możliwość tworzenia nowej klasy inteligentnych aplikacji przy użyciu tej samej technologii, która napędza Google Now, Zdjęcia Google i rozpoznawanie głosu w wyszukiwarce Google. Użytkownicy mogą w krótkim czasie tworzyć zaawansowane, wielkoskalowe modele uczenia maszynowego, które są przenośne, w pełni zarządzane i skalowalne. Modele uczenia maszynowego są budowane z wykorzystaniem biblioteki open source TensorFlow. Cloud Machine Learning integruje się z wieloma produktami Google Cloud Platform, a klienci mogą korzystać z wstępnie wytrenowanych modeli uczenia maszynowego.
Google oferuje już Cloud DataProc , zarządzaną usługę Apache Hadoop i Apache Spark, która pomaga zwiększyć produktywność podczas tworzenia aplikacji, zapewniając szybszy i lepszy wgląd w dane, bez konieczności martwienia się o infrastrukturę bazową. Google dodaje nowe usługi i możliwości do swoich rozwiązań Big Data i Analytics, oferując BigQuery i Google Data Studio 360. Data Studio umożliwia użytkownikom ujednolicenie wszystkich przepływów pracy analitycznych w jednym narzędziu. BigQuery zyskuje kilka nowych funkcji, w tym:
- W przypadku długoterminowego przechowywania cena przechowywania automatycznie obniża się o 50% po 90 dniach.
- Funkcja automatycznego partycjonowania tabel upraszcza sposób przechowywania i wyszukiwania danych poprzez partycjonowanie tabel użytkowników według daty i wykonywanie zapytań w zakresie dat wybranym przez użytkowników.
- Nowy moduł pamięci masowej Capacitor, który przyspiesza wiele zapytań nawet 10-krotnie, oraz Poseidon, nowy mechanizm, który zwiększa prędkość pobierania i eksportowania danych o 5 razy.
- Bezpośrednie zapytania i importowanie plików Apache AVRO, upraszczające interoperacyjność danych
- Automatyczne wykrywanie schematu plików JSON i CSV.
- Nowy program publicznych zbiorów danych pomoże naszej społeczności hostować, udostępniać i analizować publiczne zbiory danych.
Google udostępniło kod źródłowy części swoich rozwiązań uczenia maszynowego, w tym systemu uczenia maszynowego TensorFlow. Google twierdzi, że TensorFlow można teraz używać z Kubernetes do skalowania i obsługi modeli uczenia maszynowego. Możliwości te zostały rozszerzone, co pozwala klientom na tworzenie wydajnych modeli uczenia maszynowego w chmurze.
Amazon