O Google Cloud Platform vem apresentando e trabalhando em produtos e serviços de big data e análise há algum tempo. A indústria como um todo está vendo a promessa desses produtos e serviços. Hoje, no evento GCP NEXT do Google, eles anunciaram novas inovações, produtos e serviços relacionados ao gerenciamento de dados e aos recursos analíticos. Esses novos produtos e inovações se concentram em aprendizado de máquina, big data e análises e código aberto.
O Google introduziu uma nova família de produtos no Cloud Machine Learning. Esta nova família de produtos oferece aos cientistas e desenvolvedores um método de construção de uma nova classe de aplicativos inteligentes usando a mesma tecnologia que alimenta o Google Now, o Google Fotos e o reconhecimento de voz na Pesquisa Google. O usuário pode criar modelos sofisticados de aprendizado de máquina em grande escala em um curto período de tempo, portáteis, totalmente gerenciados e escaláveis. Os modelos de aprendizado de máquina são criados usando a biblioteca de aprendizado de máquina TensorFlow de código aberto. O Cloud Machine Learning se integra a muitos produtos do Google Cloud Platform e os clientes podem usar modelos de Machine Learning pré-treinados.
O Google já oferece o Cloud DataProc , seu serviço gerenciado de Apache Hadoop e Apache Spark, para ajudar a aumentar a produtividade no desenvolvimento de aplicativos, com insights mais rápidos e precisos, sem a necessidade de se preocupar com a infraestrutura subjacente. O Google está adicionando novos serviços e recursos ao seu Big Data e Analytics com o BigQuery e o Google Data Studio 360. O Data Studio permite que o usuário unifique todos os fluxos de trabalho de análise em uma única ferramenta. O BigQuery recebe diversos novos recursos, incluindo:
- O armazenamento de longo prazo reduz automaticamente o preço do armazenamento em 50% após 90 dias.
- As partições automáticas de tabelas simplificam a maneira como você armazena e consulta dados particionando tabelas de usuários por data e consultando os intervalos de datas que os usuários desejam.
- O novo mecanismo de armazenamento Capacitor, que acelera muitas consultas em até 10x, e Poseidon, um novo mecanismo que melhora a velocidade de ingestão e exportação de dados em 5x.
- Consulta direta e importação de arquivos Apache AVRO, simplificando a interoperabilidade de dados
- Detecção automática de esquema de arquivos JSON e CSV.
- O novo programa de conjuntos de dados públicos para ajudar nossa comunidade a hospedar, compartilhar e analisar conjuntos de dados públicos.
O Google tornou alguns de seus recursos de aprendizado de máquina de código aberto, incluindo o TensorFlow. O Google afirma que o TensorFlow agora pode ser usado com o Kubernetes para escalar e disponibilizar modelos de aprendizado de máquina. Essas funcionalidades foram ampliadas, ajudando os clientes a criar modelos de aprendizado de máquina robustos na plataforma em nuvem.
Amazon