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Data Cloud e AI: le nuove soluzioni Google per la prossima era di innovazione ed efficienza

Google, in occasione del suo terzo Google Data Cloud & AI Summit, ha annunciato sul proprio blog le innovazioni di prodotto e le offerte dei partner. Esse sono in grado di ottimizzare il rapporto prezzo/prestazioni; favorire l’adozione di ecosistemi aperti; impostare in modo sicuro gli standard dei dati. Inoltre offrono i benefici dell’AI e del ML per i dati esistenti, coinvolgendo un dinamico ecosistema di partner.

Le innovazioni Google in termini di Data Cloud e AI

Le principali innovazioni che Google intende apportare in termini di data cloud e AI, consentiranno ai clienti 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.

Vediamoli nel dettaglio.

Migliorare la prevedibilità dei costi operativi di BigQuery

Con un mercato in rapida evoluzione, le organizzazioni necessitano di sistemi più intelligenti, capaci di offrire efficienza e flessibilità. Per tale motivo, Google ha presentato le 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 consentono una maggiore scelta e flessibilità. Esse permettono quindi di selezionare il set di funzionalità più adatto alle esigenze dei vari carichi di lavoro e di combinare le edizioni Standard, Enterprise ed Enterprise Plus per ottenere il rapporto prezzo-prestazioni ideale in base al carico di lavoro.

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Le nuove edizioni di BigQuery includono la possibilità di sottoscrivere abbonamenti annuali o pluriennali a prezzi più bassi. La nuova funzione di autoscaling supporta carichi di lavoro imprevedibili, offrendo la possibilità di pagare solo per la capacità di calcolo utilizzata.

Inoltre, BigQuery sfrutta la potenza di un’architettura serverless per fornire capacità aggiuntiva con incrementi granulari. Oltre a ciò, vi è un nuovo modello di fatturazione compressed storage per i clienti che utilizzano le edizioni di BigQuery.

Svincolarsi dai database legacy con AlloyDB

Per alcuni ridurre i costi significa cambiare i costosi database legacy. Ma capita anche che i carichi di lavoro siano vincolati a data center on-premise a causa di requisiti normativi o di sovranità dei dati, oppure perché le app sono gestite all’edge.

Pertanto, molti clienti hanno bisogno di un percorso per supportare la modernizzazione in atto con AlloyDB. Esso è il database ad alte prestazioni di Google, compatibile con PostgreSQL e scaricabile con AlloyDB Omni.

AlloyDB Omni offre tutti i vantaggi di AlloyDB ed è risultato due volte più veloce di PostgreSQL standard.

Impostare gli standard dei dati in maniera sicura

Le aziende data driven hanno bisogno di potersi fidare dei dati contenuti nei loro strumenti di business intelligence (BI), pertanto Google ha ideato Looker Modeler. È un punto di riferimento per le metriche che può essere condiviso con strumenti di BI a propria scelta, come PowerBI, Tableau, Thoughtspot, Connected Sheets e Looker Studio.

Oltre a Looker Modeler, c’è 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.

Portare il ML nei propri dati

BigQuery ML permette agli analisti di dati di utilizzare il machine learning attraverso gli strumenti e le skill SQL esistenti. Inoltre, ha registrato una crescita di utilizzo superiore al 200% nel 2022.  

Non meno importante, per avvicinare il machine learning ai dati delle aziende, Google ha annunciato nuove funzionalità in BigQuery. Esse consentiranno agli utenti di importare modelli come PyTorch, ospitare modelli remoti su Vertex AI ed eseguire modelli pre-addestrati da Vertex AI.

Nell’ambito del nostro ecosistema aperto per lo sviluppo dell’AI, l’azienda annuncia nuove partnership che offriranno ai clienti una maggiore scelta e capacità di trasformare i dati in insight grazie all’AI e al ML, comprese nuove integrazioni tra:

  • DataRobot e BigQuery, per aiutare gli sviluppatori a sperimentare più rapidamente i modelli di ML;
  • Neo4j e BigQuery, per consentire agli utenti di estendere l’analisi SQL con data science e machine learning graph-native.
  • ThoughtSpot e diversi servizi di Google Cloud – BigQuery, LookML e Fogli di Google – che forniranno maggiori funzionalità di ricerca in linguaggio naturale guidate dall’intelligenza artificiale, per aiutare gli utenti a ottenere più rapidamente informazioni dai loro dati aziendali.

Accelerare il Data Cloud con un ecosistema aperto

Oltre 900 software partner si affidano ai Data Cloud di Google, introducendo nuovi strumenti basati sui dati per i propri clienti. Tra alcuni aggiornamenti effettuati dai partner data cloud di Google, segnaliamo:

  • Crux Informatics, che sta rendendo disponibili più di 1.000 nuovi set di dati su Analytics Hub, con l’intenzione di arrivare a oltre 2.000 set entro il 2023. 
  • Starburst, che sta rafforzando la sua integrazione con BigQuery per permettere ai clienti di accedere alle analisi dei loro dati indipendentemente da dove risiedono, compresi i data lake o le fonti on-premise. 
  • Collibra, che 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, che ha lanciato un servizio di gestione dei dati master cloud-nativo e alimentato dall’AI su Google Cloud per semplificare la connessione dei dati a livello aziendale, offrendo una visione contestuale a 360 gradi e insight in BigQuery. 
  • Google Cloud Ready per AlloyDB, un nuovo programma che premia le soluzioni dei partner che hanno soddisfatto rigorosi requisiti di integrazione con AlloyDB.

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Maria Stella Rossi

Mangiatrice seriale di biscotti e ghiotta di pizza, adoro scrivere da sempre, ancor prima di imparare a tenere per bene una penna fra le dita. Sono una grande appassionata di libri, telefilm, film, videogiochi e cucina, mentre il mio sogno nel cassetto è quello di riuscire a catturare ed addomesticare una Furia Buia. Ma anche continuare a scrivere non è poi così male come desiderio.

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