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Al Data Cloud & AI Summit tutte le novità di Google Cloud

Annunciate innovazioni di prodotto e offerte di partner in grado di ottimizzare il rapporto prezzo/prestazioni

In occasione della terza edizione del Data Cloud & AI Summit, Google Cloud ha svelato le novità in arrivo in ambito database, analytics e partner. Sono state annunciate innovazioni di prodotto e offerte di partner in grado di ottimizzare il rapporto prezzo/prestazioni, favorire l’adozione di ecosistemi aperti, impostare in modo sicuro gli standard dei dati e di offrire i benefici dell’AI e del ML per i dati esistenti, coinvolgendo nel contempo un dinamico ecosistema di partner. Queste novità consentiranno ai clienti di Google Cloud di migliorare la prevedibilità dei costi legati ai dati con BigQuery editions, svincolarsi dai database legacy con AlloyDB Omni, unificare le metriche di fiducia all’interno dell’organizzazione con Looker Modeler, estendere gli insight di AI e ML a BigQuery e ad altre piattaforme di terze parti. Scopriamole insieme nel dettaglio.

Novità Google Cloud: BigQuery e AlloyDB Omni

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A fronte di condizioni di mercato in rapida evoluzione, le organizzazioni necessitano di sistemi più smart che offrano efficienza e flessibilità. Per andare incontro a queste esigenze Google presenta nuove edizioni di pricing di BigQuery, oltre ad alcune innovazioni per l’autoscaling e un nuovo modello di fatturazione compressed storage. Le nuove edizioni di BigQuery offrono maggiore scelta e flessibilità. Consentono di selezionare il set di funzionalità più adatto alle esigenze dei vari carichi di lavoro. È possibile combinare le edizioni Standard, Enterprise ed Enterprise Plus per ottenere il rapporto prezzo-prestazioni ideale in base al carico di lavoro.

Google Cloud Logo

Le nuove edizioni di BigQuery includono la possibilità di sottoscrivere abbonamenti annuali o pluriennali a prezzi inferiori per carichi di lavoro prevedibili. Prevista anche la nuova funzione di autoscaling che supporta carichi di lavoro imprevedibili, che consente di pagare solo per la capacità di calcolo utilizzata. Le soluzioni alternative basate su VM prevedono il pagamento di un warehouse completo con una capacità fissa e predefinita. BigQuery, invece, sfrutta la potenza di un’architettura serverless per fornire capacità aggiuntiva con incrementi granulari. In questo modo evita di pagare di più per una capacità sottoutilizzata.

Google presenta inoltre l’anteprima tecnologica di AlloyDB Omni, una versione scaricabile di AlloyDB (database ad alte prestazioni compatibile con PostgreSQL). Questa è progettata per essere eseguita on-premise, all’edge, su tutti i cloud o persino sui laptop degli sviluppatori. AlloyDB Omni offre i vantaggi di AlloyDB, tra cui prestazioni elevate, compatibilità con PostgreSQL e supporto per Google Cloud. Il tutto a una frazione del costo dei database legacy. La nuova versione è risultata due volte più veloce di PostgreSQL standard per i carichi di lavoro transazionali. Inoltre, offre query analitiche fino a 100 volte più veloci di PostgreSQL standard.

Impostare gli standard dei dati in maniera sicura e portare il ML nei propri dati

Altra novità Google Cloud è Looker Modeler. Questo nuovo strumento è in grado di definire le metriche del proprio business utilizzando l’innovativo livello di modellazione semantica di Looker, che può essere condiviso con strumenti di BI a propria scelta, come PowerBI, Tableau, Thoughtspot, Connected Sheets e Looker Studio, fornendo agli utenti dati di qualità per decisioni informate. Annunciato anche BigQuery data clean room, per aiutare le organizzazioni a condividere e abbinare i set di dati tra loro nel rispetto della privacy degli utenti.

BigQuery data clean room sarà disponibile a partire dal terzo trimestre in anteprima per il caricamento di dati di prima parte e la combinazione con i dati delle campagne ads o con altri set di dati di terza parte attraverso il data marketplace di Google Cloud per casi d’uso di marketing. In questo modo le organizzazioni potranno sbloccare insight e migliorare le campagne, sempre nel rispetto della tutela della privacy.

BigQuery ML consente agli analisti di dati di utilizzare il machine learning attraverso gli strumenti e le skill SQL esistenti. Nel 2022 ha registrato una crescita di utilizzo superiore al 200%. Google Cloud offre agli sviluppatori un’infrastruttura per lavorare con dati, AI e ML. Include Vertex AI, Cloud Tensor Processing Unit (TPU) e le più recenti GPU di Nvidia. Per avvicinare il machine learning ai dati delle aziende, sono state annunciate nuove funzionalità in BigQuery. Queste consentiranno agli utenti di importare modelli come PyTorch, ospitare modelli remoti su Vertex AI ed eseguire modelli pre-addestrati da Vertex AI.

Novità sul fronte partner per Google Cloud

Google Cloud ha annunciato nuove partnership allo scopo di ampliare la visione delle data clean room. Habu si integrerà con BigQuery per supportare una gestione dei dati attenta alla privacy e il suo servizio di data clean room. LiveRamp su Google Cloud, invece, consentirà una condivisione dati incentrata sulla privacy e la risoluzione delle identità direttamente all’interno di BigQuery, per promuovere partnership più efficaci. Lytics, piattaforma di customer data costruita su BigQuery aiuterà ad attivare gli insight sui canali di marketing.

Oltre 900 software partner alimentano le loro applicazioni utilizzando il Data Cloud di Google. I partner hanno ampliato l’ecosistema aperto di Google Cloud introducendo nuovi strumenti basati sui dati per i clienti. Gli aggiornamenti dei partner data cloud comprendono:

  • Crux Informatics sta rendendo disponibili più di 1.000 nuovi set di dati su Analytics Hub. L’obbiettivo è di arrivare a oltre 2.000 set di dati nel corso dell’anno.
  • Starburst sta rafforzando la sua integrazione con BigQuery. I clienti possono così accedere alle analisi dei loro dati indipendentemente da dove risiedono, compresi i data lake o le fonti on-premise.
  • Collibra ha introdotto nuove funzionalità in BigQuery, Dataplex, Cloud Storage e AlloyDB per aiutare i clienti a comprendere meglio il loro business con dati affidabili.
  • Informatica ha lanciato un servizio di gestione dei dati master cloud-nativo e alimentato dall’AI su Google Cloud. Semplifica la connessione dei dati a livello aziendale per una visione contestuale a 360 gradi e insight in BigQuery.
  • Google Cloud Ready per AlloyDB è un nuovo programma che premia le soluzioni dei partner che hanno soddisfatto rigorosi requisiti di integrazione con AlloyDB. Trenta partner tra cui Collibra, Confluent, Datadog, Microstrategy e Striim, hanno già ottenuto la designazione Cloud Ready – AlloyDB.

Nell’ambito dell’ecosistema aperto per lo sviluppo dell’AI, annuncite nuove partnership che offriranno ai clienti una maggiore scelta e capacità di trasformare i loro dati in insight grazie all’AI e al ML, comprese nuove integrazioni tra: DataRobot e BigQuery, Neo4j e BigQuery e ThoughtSpot e diversi servizi di Google Cloud – BigQuery, LookML e Fogli di Google. Per approfondire è possibile consultare la pagina ufficiale di Google Cloud.

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