Suivant la tendance des entreprises de services cloud à fournir une plate-forme unique pour toutes les données, Google Cloud a lancé de tout nouveaux outils qui permettent aux entreprises non seulement de générer des informations sur les services, mais également d’effectuer des opérations d’ingénierie de l’information.
Selon l’entreprise, parmi les nombreux obstacles auxquels les entreprises sont confrontées aujourd’hui figure la gestion des données dans des lacs et des installations de stockage disparates, ce qui crée des silos et augmente les risques et les dépenses, en particulier lorsque les données doivent être déplacées.
Pour résoudre ce problème, l’entreprise a lancé un tout nouvel outil, baptisé BigLake.
« BigLake permet aux entreprises d’unifier leurs installations de stockage de données et leurs lacs pour évaluer les données sans se soucier du stockage sous-jacent format ou système, ce qui élimine le besoin de dupliquer ou de déplacer des informations à partir d’une source et réduit les dépenses et l’inefficacité », a déclaré Gerrit Kazmaier, vice-président de la base de données, de l’analyse des informations et Looker chez Google Cloud.
« W vec BigLake, les consommateurs accèdent aux contrôles, avec une interface utilisateur API couvrant Google Cloud et des formats de fichiers ouverts comme Parquet, ainsi que des moteurs de traitement open source comme Apache Glow », a ajouté Kazmaier.
Selon Doug de l’étude de Constellation Research Henschen, Google répond au modèle vers des plates-formes de données combinées de lac et d’entrepôt (ou « Lakehouse ») qui promettent de prendre en charge l’analyse associée à l’interrogation basée sur SQL par rapport aux entrepôts en plus de la science des données et de l’ingénierie des données liées au semi-structuré et des détails désorganisés conservés dans des lacs de données.
Auparavant, Google Cloud fournissait Big Question, un service d’installation de stockage de données, et DataProc, un service de lac d’informations basé sur Hadoop/Spark, individuellement.
« Cloudera, Databricks, Microsoft, Oracle, Snowflake et SAP ont tous des offres lac/entrepôt intégrées. Et Amazon Redshift Spectrum est depuis longtemps aligné sur la capacité de développement de lacs d’AWS pour la construction de lacs basés sur le stockage d’éléments S3 », a déclaré Henschen.
Henschen a ajouté que les entreprises doivent comprendre dans quelle mesure chacune de ces offres plaît vraiment leurs besoins en matière d’analyse et de science de l’information ou d’ingénierie des données. « En gros, les offres basées sur un entrepôt répondent davantage aux besoins d’analyse et les offres basées sur un lac ont une meilleure profondeur et de meilleures performances du côté de la science de l’information et de l’ingénierie de l’information », a déclaré Henschen.
BigLake, qui est en avant-première, est désormais facilement disponible pour les entreprises, a déclaré Google.
GCP introduit Change Data Capture
Avec l’objectif de faire le dernier d’informations et d’ensembles de données facilement accessibles aux groupes d’une entreprise, Google Cloud a présenté une toute nouvelle fonctionnalité de capture de données de modification (CDC).
Appelée Spanner Change Streams, le nouvel outil permettra à une entreprise de faire de vrais heure CDC (mise à jour te, placer ou supprimer des informations) pour leur base de données Google Cloud Spanner, a déclaré Sudhir Hasbe, directeur de la gestion des éléments chez Google Cloud.
Selon Henschen, Spanner Modification Streams permettra aux entreprises de modifier diffuse depuis Google Cloud Spanner vers d’autres destinations pour répondre aux exigences de faible latence, contrairement à la simple prise en charge de l’importation des données de modification d’autres bases de données dans Spanner.
Soulagement des opérations d’apprentissage automatique
Google a en fait a travaillé pour alléger les opérations d’intelligence artificielle (ML) avec le lancement de la plate-forme Vertex AI en mai 2021, suivi de l’introduction de l’environnement de développement collaboratif Vertex AI Workbench en octobre.
« Vertex AI Workbench, qui est désormais généralement disponible, rassemble les systèmes d’information et de ML dans une interface utilisateur unique afin que les équipes disposent d’un ensemble d’outils communs pour l’analyse de l’information, la science des données et l’apprentissage automatique. Cette capacité permet aux équipes de construire, de former et de déployer une conception de ML cinq fois plus rapidement que les blocs-notes traditionnels », a déclaré June Yang, vice-présidente de Cloud AI et des solutions sectorielles chez Google Cloud.
Selon le business, l’environnement d’avancement intégré, qui fonctionne comme un service de bloc-notes géré par Google, peut accéder aux informations de nombreux services tels que Dataproc, BigQuery, Dataplex et Looker.
En outre, l’entreprise a lancé une nouvelle fonctionnalité surnommé Vertex AI Design Computer Registry, qui est actuellement en préversion.Le registre du système informatique de conception vise à simplifier la gestion des frais généraux de maintenance de la conception ML par les entreprises, a déclaré Yang, y compris que la fonction fournit un référentiel principal pour découvrir, utilisant et gouvernant des modèles d’intelligence artificielle composés de ceux de BigQuery ML.
Selon Henschen, la nouvelle fonctionnalité résout un problème critique pour les entreprises. « Les registres Windows aident à gérer le cycle de vie des modèles gestion, une difficulté qui ne fait que s’aggraver au fur et à mesure que les variétés de partenaires et les variétés de modèles augmentent. Cela aide les scientifiques de l’information, principalement, mais également les ingénieurs de l’information, les concepteurs qui mettent les conceptions en production et les examinent et les révisent lorsque les performances de conception se dégradent », a expliqué Henschen.
SageMaker d’Amazon et le service d’apprentissage automatique d’Azure ont actuellement cette capacité, a déclaré l’analyste.
Looker obtient deux nouvelles fonctions Les toutes nouvelles fonctions Looker, les feuilles connectées pour Looker et la capacité d’accéder aux modèles d’informations Looker dans Information Studio, renforcent et rationalisent les offres d’analyse de Google Cloud , déclare Henshen.
« Les clients ont désormais la possibilité d’interagir avec les informations, que ce soit via Looker Explore, ou depuis Google Sheets, ou en utilisant l’interface glisser-déposer de Data Studio. Il sera ainsi plus facile pour tout le monde d’accéder et de débloquer des informations à partir d’informations afin de stimuler le développement et de prendre des décisions basées sur les données avec cette toute nouvelle plate-forme unifiée d’intelligence d’entreprise Google Cloud », a déclaré Kazmaier.
La Data Cloud Alliance et d’autres partenariats
Google a en fait formé une Data Cloud Alliance en partenariat avec Accenture, Confluent, Databricks, Dataiku, Deloitte, Elastic, Fivetran, MongoDB, Neo4j, Redis et Starburst pour rendre les données plus portables et accessibles à travers divers systèmes de services, plates-formes et environnements.
Les membres de Data Cloud Alliance fourniront des installations, des API et un support combiné pour garantir la mobilité et l’accessibilité des données entre de nombreuses plates-formes et produits sur plusieurs environnements, a déclaré la société, ajoutant que chaque membre travaillera également ensemble sur de nouveaux modèles de données, processus et combinaisons de plates-formes de marché communs pour augmenter la portabilité des données et réduire la complexité a associés à la gouvernance des données et à la conformité mondiale.
Pour aider les entreprises à migrer leurs bases de données, Google Cloud s’est associé à des intégrateurs de systèmes et à des cabinets de conseil tels que TCS, Atos, Deloitte, HCL, Kyndryl, Infosys, Wipro, Capgemini et Cognizant.
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D’autres efforts incluent le lancement de Google Cloud Ready– BigQuery, un tout nouveau programme de reconnaissance qui reconnaît les solutions partenaires telles que celles de Fivetran, Informatica et Tableau qui répondent à un ensemble d’exigences pratiques et d’interopérabilité.
« Aujourd’hui, nous reconnaissons déjà plus de 25 partenaires dans ce tout nouveau programme Google Cloud Ready– BigQuery qui minimise les dépenses pour les consommateurs liées à l’évaluation de nouveaux outils tout en incluant également la prise en charge de nouveaux cas d’utilisation client, » Kazmaier dit.
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