企業は、効率的なAIおよびエージェンティックワークフローのためにサーバーレスプラットフォームを必要としており、データ準備が主要な課題となっています。Google Cloud上のDataflowは、分析およびAI向けのバッチおよびストリーミングパイプラインを促進します。大幅な機能強化により、長時間実行されるバッチジョブのコンピューティング効率が向上し、AIワークロードの推論能力が強化されました。DataflowバッチジョブのPause/Resumeの一般提供により、ユーザーは最後のチェックポイントから失敗したジョブを再開でき、コンピューティングリソースを節約し、生産性を向上させることができます。この機能は、優先度の高いAIタスクのためにコンピューティングリソースを動的に再割り当てすることも可能にします。さらに、DataflowはNVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell GPUを搭載したG4 VMをサポートするようになりました。これらの新しいGPUは、メモリと帯域幅の増加を含む、AI推論のための大幅なパフォーマンス向上を提供します。これにより、Dataflowジョブは700億を超えるパラメータを持つモデルを直接処理できるようになります。顧客は、これらの新しいGPUを使用して、RunInferenceやGPU対応の自動スケーリングなどのネイティブDataflow ML機能を活用できます。Pause/Resumeと新しいGPUを組み合わせることで、バッチジョブのコストが最適化され、要求の厳しいAIワークロードが加速されます。これらの進歩は、顧客のAI開発とデプロイメントを簡素化することを目的としています。