一段时间以来，谷歌云平台一直在引入和开发大数据和分析产品及服务。 整个行业都看到了这些产品和服务的前景。 今天在 Google 的 GCP NEXT 活动上，他们宣布了围绕数据管理和分析功能的新创新、产品和服务。 这些新产品和创新围绕机器学习、大数据和分析以及开源展开。
谷歌在云机器学习中引入了一个新的产品系列。 这个新产品系列为科学家和开发人员提供了一种构建新型智能应用程序的方法，同时使用为 Google Now、Google Photos 和 Google 搜索中的语音识别提供支持的相同技术。 用户可以在短时间内构建可移植、完全托管和可扩展的复杂、大规模机器学习模型。 机器学习模型是使用开源 TensorFlow 机器学习库构建的。 Cloud Machine Learning 与许多 Google Cloud Platform 产品集成，客户可以使用预训练的机器学习模型。
谷歌已提供Cloud DataProc，这是一款托管的 Apache Hadoop 和 Apache Spark 服务，旨在帮助用户更高效地构建应用程序，更快、更深入地了解数据，而无需担心底层基础架构。谷歌正通过 BigQuery和Google Data Studio 360 为其大数据和分析服务添加新的服务和功能。Data Studio 使用户能够将所有分析工作流程统一到一个工具中。BigQuery 也新增了多项功能，包括：
- 长期存储在 50 天后自动将存储价格降低 90%。
- 自动表分区通过按日期对用户表进行分区并查询用户想要的日期范围来简化存储和查询数据的方式。
- 新的 Capacitor 存储引擎可将许多查询加速高达 10 倍，而 Poseidon 则是一种可将数据摄取和导出速度提高 5 倍的新机制。
- 直接查询和导入 Apache AVRO 文件，简化数据互操作性
- JSON 和 CSV 文件的自动模式检测。
- 新的公共数据集计划可帮助我们的社区托管、共享和分析公共数据集。
谷歌已将其部分机器学习技术开源，包括其机器学习系统 TensorFlow。谷歌表示，TensorFlow 现在可以与Kubernetes结合使用，以扩展和部署机器学习模型。这些功能已得到扩展，可帮助客户在云平台上构建强大的机器学习模型。
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