В 2025 году Google Cloud объявил о значительных достижениях в области ИИ, включая новые модели ИИ, такие как Gemma 3 и Gemini 2.5, а также инструменты на базе ИИ, такие как Gen AI Toolbox for Databases. Истории клиентов подчеркивали использование Google Cloud такими компаниями, как L'Oréal, Deutsche Börse и Vodafone Italy. Ключевые запуски продуктов включали внедрение TPU Ironwood, Vertex AI RAG Engine и модели генерации видео Veo 3. Google Cloud расширил свой охват новым регионом в Швеции и приобрел фирму по кибербезопасности Wiz. В апреле прошла ежегодная конференция Google Cloud Next, на которой были представлены инновации в инфраструктуре ИИ и агентных системах. Читатели проявили интерес к сертификатам и возможностям обучения, связанным с ИИ, включая те, что связаны с генеративным ИИ. Безопасность оставалась в центре внимания, обсуждались вопросы защиты от ИИ и киберпреступности наряду с безопасностью агентов. Протокол оплаты агента (AP2) стал заметным методом монетизации ИИ в корпоративном секторе.

Принятие ИИ в Индии стремительно растет, что стимулирует значительные инвестиции в местные инструменты и инфраструктуру. Google расширяет свои местные мощности по производству оборудования для ИИ в Индии, используя свою архитектуру AI Hypercomputer и новейшие TPU. Эта увеличенная вычислительная мощность позволит предприятиям и организациям государственного сектора обучать и обслуживать передовые модели Gemini в Индии. Цель состоит в том, чтобы обеспечить высокопроизводительные приложения ИИ с низкой задержкой, одновременно удовлетворяя требования Индии к резидентности и суверенитету данных. Помимо инфраструктуры, контроль над данными и моделями имеет решающее значение для цифрового суверенитета. Google стремится предоставлять свои последние достижения в области ИИ с необходимыми средствами контроля для индийских пользователей. Новые услуги будут способствовать созданию моделей, понимающих уникальную бизнес-логику и культурный контекст Индии. Gemini 2.5 Flash теперь общедоступен в Индии с пакетной поддержкой для экономически эффективных, не в реальном времени задач. Document AI выходит в предварительную версию с локальной поддержкой для автоматизации обработки документов. Новая возможность, Grounding on Google Maps, улучшит приложения ИИ точными ответами, осведомленными о местоположении. Google также сотрудничает с IIT Madras над Indic Arena, платформой для оценки и ранжирования моделей ИИ для многоязычного ландшафта Индии, предоставляя облачные кредиты для этой инициативы. Эта стратегия суверенной экосистемы ИИ подчеркивает развитие местных талантов и инноваций. Компания приглашает индийскую экосистему использовать эту выделенную мощность для Gemini в Vertex AI для создания решений ИИ для Индии.

Научные исследования развиваются при активном участии ИИ в открытиях. Google Cloud разрабатывает инструменты для содействия этой трансформации. ИИ помогает исследователям, анализируя огромные наборы данных, генерируя гипотезы, проектируя эксперименты и интерпретируя результаты. Это сотрудничество усиливает человеческий интеллект, позволяя проводить более быстрые и точные исследования. Google Cloud интегрирует высокопроизводительные вычисления с передовым ИИ на единой платформе для бесшовного рабочего процесса. ИИ-агенты, такие как Deep Research и Idea Generation, помогают выявлять исследовательские возможности и предлагать новые гипотезы. Gemini Code Assist и Gemini CLI автоматизируют написание кода, оптимизируют рабочие процессы и ускоряют переход от гипотезы к результатам. Gemini CLI управляет сложными исследовательскими процессами и преобразует необработанные данные в контент, готовый к публикации. Google Cloud предлагает единую платформу на базе HPC и ИИ, используя специализированные виртуальные машины и Managed Lustre для эффективной обработки данных. Эта интегрированная инфраструктура позволяет исследователям сосредоточиться на творчестве, ускоряя при этом научный прогресс.

EuroDaT, дочерняя компания земли Гессен, является пионером в области доверительного управления данными, обеспечивая контролируемый, конкретный для каждого случая обмен конфиденциальными финансовыми данными. Их система safeAML, разработанная совместно с крупными банками, цифровизует обмен информацией для эффективной борьбы с отмыванием денег. Традиционно этот процесс включал громоздкие телефонные звонки из-за строгих правил конфиденциальности данных. safeAML позволяет банкам получать цифровой доступ к необходимым деталям транзакций от других участников без прямого раскрытия данных. EuroDaT использует инфраструктуру Google Cloud, в частности Google Kubernetes Engine, для создания масштабируемой и соответствующей GDPR платформы. Этот облачный подход обеспечивает безопасные, изолированные среды для каждого запроса данных, управляемые с помощью инфраструктуры как кода для автоматического соблюдения нормативных требований. В настоящее время safeAML проходит пилотное тестирование немецкими банками, ускоряя проверки подозрительных операций и сокращая количество ложных срабатываний. Система обеспечивает более быстрый и точный анализ транзакций без ущерба для конфиденциальности данных. Модель EuroDaT выходит за рамки финансов, предлагая решения для безопасного обмена данными в таких областях, как отчетность по ESG (экологическое, социальное и корпоративное управление) и исследования в области здравоохранения. Они сотрудничают с Немецким кодексом устойчивого развития, чтобы помочь МСП безопасно обмениваться данными ESG с финансовыми учреждениями. В сфере здравоохранения EuroDaT обеспечивает безопасную агрегацию конфиденциальных данных о здоровье и занятости для исследований и принятия политических решений, что продемонстрировано исследованием влияния пандемии COVID-19 на занятость. Основной принцип — расширение прав и возможностей по суверенитету данных путем обеспечения безопасного и контролируемого обмена данными при необходимости. Выступая в качестве нейтрального доверительного управляющего данными, EuroDaT гарантирует, что защита данных остается первостепенной задачей. Их партнерство с Google Cloud закладывает основу конфиденциальности данных в основу цифрового сотрудничества между предприятиями, органами власти и исследовательскими институтами.

Эта статья в блоге Google Cloud представляет собой обзор середины года наиболее популярного контента с начала 2025 года. Она подчеркивает достижения в области ИИ, включая новые модели, такие как Imagen 4 и Veo 3 на Vertex AI, и Генеративный инструментарий ИИ для баз данных. Обзор также освещает расширенные возможности для BigQuery, который теперь является платформой "родной ИИ" от данных до ИИ, и общедоступность Cloud Run GPUs. В обновлениях безопасности представлены стратегии обнаружения угроз, акторы шпионажа, нацеленные на Juniper Networks и Ivanti Connect Secure, а также рекомендации по борьбе с киберпреступными группировками. В статье также объявлено о соглашении Google о приобретении Wiz для укрепления безопасности облака. Кроме того, она затрагивает растущее значение облачных сертификатов, расширяющуюся глобальную связь с Cloud WAN и развитие агентских предприятий. Инновации, такие как Firebase Studio для полнофункциональных приложений ИИ и агент ИИ гонщика Formula E, также представлены. Наконец, она подчеркивает реальные применения генеративного ИИ в различных отраслях.

Google Cloud начал год с инвестиций в экосистему партнеров, открытый исходный код и усовершенствование искусственного интеллекта (ИИ). Компания объявила о нескольких обновлениях в области ИИ, включая оценку агентов в Vertex AI и RAG Engine, полностью управляемый сервис для создания и развертывания реализаций RAG. Google Cloud также обновил свой гиперкомпьютер ИИ с виртуальными машинами A3 Ultra VMs и кластерной системой Hypercompute Cluster, которая обеспечивает высокую масштабируемость. Компания инвестировала в отношения с партнерами, включая Partner Marketing Studio, и сделала несколько объявлений в области открытого исходного кода, таких как публичная бета-версия Gen AI Toolbox для баз данных. Google Cloud также продемонстрировал свои возможности ИИ на конференции National Retail Federation, показав, как агенты ИИ и поисковые системы, работающие на основе ИИ, могут помочь ритейлерам работать более эффективно. Компания поделилась несколькими руководствами и лучшими практиками по внедрению ИИ, включая исчерпывающее руководство по тонкой настройке под надзором и оптимизации извлечения RAG. Google Cloud также опубликовал новую документацию по использованию открытых моделей в Vertex AI Studio. Лидеры компании поделились своими наблюдениями и рекомендациями по успешному переходу пилотных проектов ИИ в производство. Google Cloud зафиксировал значительный рост внедрения своих технологий ИИ, с 36-кратным увеличением использования API Gemini и почти 5-кратным увеличением использования API Imagen на Vertex AI. Компания будет продолжать предоставлять ежемесячные обновления о своих объявлениях, новостях и лучших практиках в области ИИ.

Google Compute Engine теперь поддерживает Windows Server 2025, что позволяет клиентам запускать редакции Windows Server 2025 Data Center и Data Center Core, а также Windows SQL Server 2022. Google Agentspace - это новый инструмент, который помогает сотрудникам выполнять сложные задачи с помощью одного запроса, используя продвинутые рассуждения, поиск и корпоративные данные. API Check Grounding выпустил новую функцию оценки полезности, которая позволяет пользователям реализовать Best of N для улучшения качества ответов без необходимости обширной повторной тренировки модели. Виртуальные машины A3 Ultra, оснащенные GPU NVIDIA H200 Tensor Core и кластерами Hypercompute, теперь доступны в режиме предварительного просмотра, предлагая значительный скачок производительности для задач ИИ. Mandiant Academy опубликовал новый курс по требованию, книгу рецептов по проектированию программы кибербезопасности, которая объясняет, как спроектировать и построить программу CTI. Подводный кабельный подключение впервые появляется на Тувалу с добавлением кабеля Tuvalu Vaka, сокращая цифровой разрыв в Тихом океане. Контейнерное приложение обнаружения утечки паролей reCAPTCHA - это новый инструмент, который упрощает защиту пользователей от захвата учетных записей путем обнаружения скомпрометированных учетных данных и запроса пользователям изменить пароль. Google Cloud объявил о поддержке GA для сканирования нескольких новых операционных систем, включая Rocky Linux, Alma и SUSE, а также обновил сканирование по требованию, чтобы включить дополнительные языковые пакеты. Теперь доступно продление срока для скидок на обязательное использование Compute Engine, что позволяет клиентам продлить срок действия своих CUD за пределы заранее установленных вариантов 1 года и 3 лет. Google Cloud также объявил о нескольких других новых функциях и обновлениях, включая книгу рецептов по проектированию программы кибербезопасности, контейнерное приложение обнаружения утечки паролей reCAPTCHA и многое другое.

У Google Cloud был насыщенный год в 2024 году, с множеством значимых объявлений и разработок. В январе Google Cloud отменил сборы за передачу данных для пользователей, перемещающих данные с его платформы. Февраль был сосредоточен на темах ИИ, включая расширение доступа к моделям Gemini для клиентов Vertex AI. В марте разработчики đẩyали границы инноваций, а бизнес-лидеры узнали о безопасном развертывании ИИ на Google Cloud. Апрель принес рекордные 218 объявлений на Google Cloud Next, включая представление процессоров Google Axion. Май увидел введение Trillium, шестого поколения ТПУ Google Cloud, и фокус на приложениях, работающих на ИИ. Июнь был месяцем модернизации баз данных, обеспечения более высокой надежности системы и создания приложений, работающих на ИИ. Июль увидел общедоступность воздушного заземленного устройства Google Distributed Cloud и обзор истории настройки Axion и ТПУ чипов. В течение года Google Cloud расширил свои возможности, представил новые модели и услуги и исследовал влияние ИИ на различные отрасли. Год завершился с доступностью новых моделей генерации изображений и видео и общедоступностью Trillium, создавая предпосылки для захватывающего 2025 года.

Google Cloud запускает AI Playground в центральном Лондоне в первом квартале 2025 года, чтобы помочь преодолеть пробел в знаниях и приобрести необходимые навыки для использования мощности искусственного интеллекта. AI Playground будет служить динамичным хабом для бизнесов и индивидуумов, чтобы демистифицировать ИИ, исследовать его потенциал и развивать практические навыки. В пространстве будут представлены мощные модели Gemini от Google, включая интерактивные демо, демонстрирующие их многомодальные и агентские возможности. Посетители смогут испытать и экспериментировать с возможностями Gemini по анализу сложных данных, генерации креативных форматов и мощению инновационных решений. AI Playground спроектирован как иммерсивное учебное пространство, где посетители могут взаимодействовать с ИИ, участвовать в практических мастер-классах и хакатонах, и общаться с экспертами Google Cloud AI. Пространство отвечает растущей потребности в развитии навыков ИИ, предоставляя посвященное пространство для практических экспериментов, развития навыков, строительства сообщества и реальной инспирации. AI Playground будет предлагать интерактивные мастер-классы и хакатоны, проводимые экспертами Google Cloud, чтобы обеспечить индивидуумов и команд необходимыми навыками для процветания в эре ИИ. Предоставляя доступные возможности обучения и поощряя процветающее сообщество ИИ, AI Playground наделяет индивидуумов и бизнесы возможностью внести вклад в формирование лучшего будущего. AI Playground станет местом, где любопытство встречается с инновациями, обучение является практическим, и потенциал ИИ раскрывается. Запуск запланирован на первый квартал 2025 года, и индивидуумы могут отметить дату в календаре, чтобы начать свой путь в мире ИИ в AI Playground.

Великобритания находится на передовой революции искусственного интеллекта (ИИ), с ростом интереса к ИИ на 50% за последний год. Основная модель ИИ следующего поколения Google Cloud, Gemini, позволяет британским компаниям из различных отраслей использовать потенциал ИИ. Google Cloud Summit в Лондоне демонстрирует влияние Gemini и представляет инновации из обширного портфеля Google Cloud, показывая, как ИИ меняет отрасли. Углубление партнерства Google с Vodafone, включающее 10-летнее соглашение стоимостью более миллиарда долларов, еще больше укрепляет их сотрудничество в облачных технологиях, кибербезопасности, устройствах и услугах по всей Европе и Африке. Инвестиции Google Cloud в размере 1 миллиарда долларов в новый центр обработки данных в Уолтем-Кроссе подтверждают ее приверженность инновациям в области ИИ и надежным цифровым услугам. Моментум за ИИ очевиден, поскольку почти две трети британских организаций выделяют значительную часть своего бюджета ИИ на генеративный ИИ. Google Cloud подчеркивает ведущие британские компании, такие как BUPA UK, Dunelm, Incubeta и Vodafone, которые используют Gemini и ИИ Google Cloud для достижения реального воздействия в здравоохранении, розничной торговле, разработке и планировании ресурсов. Google Cloud расширяет свои обязательства по резидентности данных, позволяя британским организациям запускать обработку машинного обучения для Gemini 1.5 Flash в Великобритании, решая проблемы суверенитета и соответствия данных. Google Cloud также поддерживает британские и EMEA стартапы, более 60% британских стартапов, работающих с генеративным ИИ, являются клиентами Google Cloud. Компания запустила Google Cloud Startup Hub в Лондоне, предоставляя специальное сообщество для стартапов и разработчиков. Хаб предлагает практическое обучение, возможности для сетевого взаимодействия и доступ к лидерам отрасли. Google Cloud также объявляет об открытии AI Playground, экспериментального демонстрационного пространства ИИ, предназначенного для вдохновения и расширения возможностей разработчиков и организаций. Чтобы улучшить свою платформу данных, Google Cloud представляет значительные обновления продуктов, включая интеграцию моделей Gemini с BigQuery, новые возможности синтетических данных, аналитику разговоров и улучшенные функции безопасности. Google также запускает корпоративный уровень Code Assist, своего ИИ-ориентированного партнера по программированию, предлагающего улучшенную безопасность, контекст и интеграцию с сервисами Google Cloud. Эти инвестиции демонстрируют приверженность Google Cloud сделать данные и ИИ более доступными и мощными для всех пользователей. Саммит демонстрирует роль Великобритании в формировании будущего ИИ и потенциал сотрудничества облачных технологий.

Мир генеративного ИИ стремительно развивается, постоянно появляются обновления и новые выпуски моделей. Vertex AI предоставляет доступ к более чем 150 моделям от Google, партнеров и открытого сообщества. Gemini 1.5 Flash отличается низкой задержкой и конкурентоспособными ценами, в то время как Gemini 1.5 Pro может похвастаться ведущим в отрасли контекстным окном на 2 миллиона токенов для сложных вариантов использования. Imagen 3 превосходит в генерации изображений благодаря расширенным функциям и мерам безопасности. Gemma 2 представляет модель нового поколения Google с повышенной мощностью и эффективностью. Claude 3.5 Sonnet от Anthropic входит в коллекцию моделей Vertex AI. Model Builder от Vertex AI позволяет настраивать модели и осуществлять сквозную разработку от прототипа до производства. Кэширование контекста значительно снижает затраты на ввод для приложений с длинным контекстом. Управляемая генерация гарантирует желаемые форматы вывода. Пакетный API оптимизирует эффективность для большого количества нечувствительных к задержкам запросов. Расширенные возможности мониторинга моделей поддерживают модели, размещенные вне Vertex AI, и обеспечивают унифицированное управление. Ray в Vertex AI упрощает распределенные рабочие нагрузки ИИ. Управление запросами предлагает библиотеку запросов, управление версиями и предложения, созданные с помощью ИИ. Службы оценки помогают в оценке производительности модели с помощью быстрой оценки и специализированной метрики для обобщения и ответа на вопросы.

Использование возможностей языковых больших моделей (LMM) связано с двумя трудностями: управление их внутренней случайностью и устранение периодических фактических неточностей. Для решения этих проблем был разработан новый рабочий процесс, в котором используется служба оценки Vertex Gen AI для автоматизации выбора лучшего ответа из различных вариантов, сгенерированных языковой большой моделью. Этот рабочий процесс включает генерацию нескольких ответов, попарное их оценивание для определения лучшего ответа и оценку его качества с помощью пошаговой оценки. Пример использования финансовым учреждением сводок бесед с клиентами иллюстрирует применение этого рабочего процесса к задачам в реальном мире. Рабочий процесс повышает точность, полезность и краткость сводок, сгенерированных языковой большой моделью, укрепляя доверие и прозрачность при принятии решений системой. Рабочий процесс применим к любым моделям или случаям использования, в том числе к ответам на вопросы и составлению сводок. Благодаря использованию вероятностной природы языковых больших моделей и службы оценки Vertex Gen AI этот рабочий процесс позволяет раскрыть весь потенциал языковых больших моделей.

Обновление Google Cloud Innovators этой недели освещает несколько новых функций и обновлений. Мониторинг моделей Vertex AI улучшен для более эффективного мониторинга моделей в процессе производства. Новые пользователи теперь могут попробовать Vertex AI без создания учетной записи или входа. Экземпляры в одной зоне теперь доступны для управляемого Redis. Теперь для контроля доступа к ресурсам BigQuery можно использовать условия IAM. Новый менеджер функций на уровне парка для GKE позволяет поддерживать единообразие поведения во всех кластерах Kubernetes. Сообщество Google Cloud делится своими мыслями об извлечении с дополненной генерацией (RAG), упреждающих сигналах безопасности в Security Command Center и тестировании SQL-запросов с помощью BigTesty. К обучающим возможностям относится создание чат-ботов ИИ с помощью BigQuery, понимание межоблачной сети, использование Cloud Run для приложений ИИ и закрепление результатов Vertex AI в Google Search. Кроме того, Google Cloud объединился с Oracle, чтобы предложить широкий спектр вариантов подключения и баз данных.

Google Cloud предоставляет последние обновления, объявления, ресурсы, мероприятия и возможности для обучения. Платформа предлагает частные партнерские предложения, позволяющие эффективно проводить частные сделки с продажами, инициированными реселлером. Сравнительное исследование сопоставляет затраты и производительность Apache Flink и Google Cloud Dataflow для потоковой обработки данных. Безопасные шлюзы повышают безопасность благодаря взаимному TLS для шлюзов входящего трафика. Универсальные сертификаты упрощают управление сертификатами для нескольких сервисов. Векторный поиск позволяет пользователям анализировать журналы и метаданные активов, хранящиеся в BigQuery. Трансатлантическая кабельная система Nuvem расширяется до Азорских островов. Межоблачные сети упрощают управление инфраструктурой, в то время как архетипы развертывания в облаке направляют архитектуру рабочей нагрузки. Виртуальные машины общего назначения, N4 и C4, оптимизируют затраты и производительность. Проверенные поставщики пиринга упрощают подключение к Google. Новые программы обучения расширяют возможности выхода на технические профессии.

Google Cloud предоставляет центральный хаб для обновлений, объявлений, ресурсов, событий и возможностей обучения. Среди основных моментов: - Материализованные представления между облаками обеспечивают бесшовную аналитику на разных облачных платформах. - Google Cloud признан Palo Alto Networks глобальным поставщиком облачных услуг года. - GKE Enterprise предлагает бесплатную 90-дневную пробную версию для управления важными приложениями и рабочими нагрузками ИИ/МО. - Инструменты управления стоимостью BigQuery помогают оптимизировать расходы и предотвращать неожиданные затраты. - Разработки в области генеративного ИИ улучшают обслуживание клиентов благодаря предложениям Google Cloud. - Оптимальные практики Cloud FinOps помогают организациям оптимизировать свои облачные бюджеты. - План инноваций в области анализа данных Google Cloud содержит стратегии для BigQuery, потоковой аналитики и хранилищ данных. - Vertex AI Search предлагает возможности генеративного ИИ для настраиваемых поисковых приложений. - Векторный поиск по сходству упрощает создание механизмов рекомендаций и других приложений. - Улучшения в Cloud Deploy включают действия перед и после развертывания, а также обновления Skaffold. - Удаленные и виртуальные репозитории Artifact Registry облегчают управление зависимостями.

2023 год стал годом значительных достижений в области технологий и облачных вычислений. Google Cloud выпустила несколько важных новых продуктов и сервисов, в том числе поддержку генеративного ИИ в Vertex AI, Анализ логов в Cloud Logging и Интеграцию приложений. Google Cloud также сделала значительные инвестиции в свою инфраструктуру, включая запуск новых облачных регионов и разработку нового оборудования с оптимизацией под ИИ. Компания также предприняла шаги, чтобы сделать свои сервисы более доступными и удобными, с введением новых вариантов ценообразования и расширением предложений бесплатного уровня. Заглядывая в 2024 год, Google Cloud занимает прочную позицию, чтобы продолжить свое лидерство на рынке облачных вычислений.

Looker Studio представляет персональные отчеты, которые позволяют пользователям анализировать данные и самостоятельно получать информацию, не изменяя общие панели инструментов. Автоматические обновления отчетов гарантируют свежесть данных для принятия важных бизнес-решений. Быстрые фильтры обеспечивают более быстрый и эффективный анализ данных в отчетах. Приостановка обновлений дает контроль над объемом запросов и затратами во время настройки отчета. Просмотр базовых данных улучшает понимание контекста и структуры данных. Эти обновления дают пользователям Looker Studio возможность доступа к актуальным данным, эффективного анализа информации и принятия обоснованных решений. Looker Studio продолжает расширять свою пользовательскую базу, насчитывающую 10 миллионов пользователей, которые ежемесячно обращаются к семейству продуктов Looker. Платформа ставит своей целью предоставить пользователям аналитику с возможностью самостоятельного обслуживания, что приводит к более быстрому и обоснованному принятию решений.

Looker Studio Pro, платформа бизнес-анализа для предприятий, теперь предлагает мобильное приложение для устройств Android и iOS. Приложение оснащено динамичной раскладкой отчетов, которая оптимизирует отчеты для мобильных экранов, упрощая навигацию и чтение. Пользователи могут получить доступ ко всем своим отчетам через упорядоченные папки и отсортировать их для удобства поиска. Общий доступ к отчетам стал проще благодаря одной кнопке, генерирующей ссылку для доступа на любом устройстве. Приложение позволяет беспрепятственно получать доступ к интерактивным отчетам из запланированных писем и чатов. Оно подключается к более чем 1000 источников данных и шаблонам отчетов, собранным сообществом. Чтобы получить доступ к мобильному приложению Looker Studio Pro, у пользователей должна быть действующая подписка Looker Studio Pro и необходимо выполнить вход с помощью своих корпоративных учетных данных. Загрузив приложение из Google Play или App Store, пользователи могут просматривать отчеты и получать данные о своем бизнесе в режиме реального времени в любое время и в любом месте.

System Insights – это инструмент мониторинга для Cloud SQL, который совмещает метрики, события и журналы для диагностики проблем производительности базы данных. Он отвечает на потребность в централизованной панели мониторинга с настраиваемыми метриками. Панель дает краткий обзор основных системных ресурсов и их статуса. Заранее собранные панели отображают применимые метрики на основе наблюдаемых фреймворков RED и USE. Инструмент позволяет пользователям сопоставлять метрики с системными событиями для определения первопричин проблем производительности. System Insights предлагает настраиваемые представления для удовлетворения потребностей специалистов. Он дополняет Query Insights и упреждающие рекомендации по оптимизации базы данных, предоставляя комплексное решение для мониторинга Cloud SQL. Этот инструмент снижает барьер входа для устранения неполадок в базе данных и дает опытным пользователям настраиваемые метрики и представления. Он упрощает процесс устранения неполадок путем интеграции событий в панель, что позволяет пользователям сопоставлять метрики с системными событиями. System Insights предназначен для упрощения и повышения эффективности мониторинга и устранения неполадок в базах данных.

По мере развития анализа данных традиционные средства, подобные SQL, сталкиваются с ограничениями. BigQuery DataFrames — это новая библиотека с открытым кодом, сочетающая гибкость Python с возможностями масштабирования BigQuery, позволяющая проводить крупномасштабный анализ данных. BigQuery DataFrames объединяет ввод/вывод данных, обработку данных и плавный переход в Pandas. Она также расширяет возможности ML BigQuery через ML API, предоставляя масштабируемые функции Python, удаленное развертывание функций и интеграцию с Vertex AI. BigQuery DataFrames интегрируется со сторонними инструментами, такими как Hex и Deepnote, обеспечивая поддержку различных языков и интерактивный анализ данных. Это упрощает передачу данных между BigQuery и Vertex AI SDK, устраняя необходимость ручного перемещения данных. С помощью BigQuery DataFrames разработчики могут использовать Python для обработки данных напрямую в BigQuery, используя масштабируемость облака. Он предлагает знакомый API Python для исследовательского анализа данных и сложной обработки данных. BigQuery DataFrames позволяет проводить крупномасштабное обучение ML, удаленное развертывание функций и интеграцию с Vertex AI. Он предоставляет доступный для Python интерфейс для BigQuery ML, оптимизируя генеративные проекты ИИ и интегрируя основные модели из Vertex AI. Выгружая обработку Python в облако, BigQuery DataFrames обеспечивает плавное развертывание в рабочих условиях, упрощая переход от анализа данных к конвейерам ИИ. Он использует модель разрешений пользователей BigQuery, позволяя разработчикам Python использовать свои навыки в BigQuery. BigQuery DataFrames доступен в унифицированном пакете, который можно легко установить и использовать в различных средах Python, включая блокноты Jupyter, BigQuery Studio и Colab Enterprise. Он предоставляет унифицированный API Python поверх управляемого хранилища BigQuery и таблиц BigLake, автоматически масштабируясь для обработки больших наборов данных.

Недавно Google стал свидетелем экспоненциального роста размеров распределенных атак типа «отказ в обслуживании» (DDoS), при этом последняя достигла 398 миллионов запросов в секунду. В этой атаке использовалась новая техника «быстрого сброса» HTTP/2 на основе мультиплексирования потоков, которая повлияла на несколько компаний, занимающихся интернет-инфраструктурой. Атака была направлена на сервисы и инфраструктуру Google, а также на их клиентов, что подчеркивает растущую угрозу DDoS-атак. Google сотрудничал с партнерами по отрасли для разработки мер по смягчению последствий и обмену данными о методологии атаки. Атака отслеживается как CVE-2023-44487 и влияет на серверы и прокси-серверы, поддерживающие протокол HTTP/2. Организациям, использующим сервисы на базе HTTP/2, рекомендуется применять патчи поставщиков или проверять уязвимость своих систем. Защита от масштабных DDoS-атак требует значительных инвестиций в инфраструктуру, которые клиенты Google Cloud могут использовать, используя глобальную сеть Google и возможности защиты от DDoS-атак. Балансировщик нагрузки приложений Google Cloud и Cloud Armor обеспечивают проактивную защиту от DDoS-атак, включая те, которые используют уязвимости, такие как CVE-2023-44487. Для дальнейшего повышения уровня защиты организации могут развертывать настраиваемые политики безопасности Cloud Armor с ограничением скорости и адаптивной защитой на основе ИИ.

Количество DDoS-атак на основе HTTP/2 увеличилось, превысив количество предыдущих атак уровня 7. Глобальная инфраструктура балансировки нагрузки Google эффективно смягчала эти атаки на периферии сети, предотвращая перебои в работе. Атаки используют функции HTTP/2, такие как мультиплексирование потоков и быстрый сброс, для достижения высокой скорости запросов. Атака быстрым сбросом HTTP/2 основана на том, что клиенты отменяют запросы сразу после их отправки, что позволяет неограниченно отправлять запросы и создает асимметрию затрат между сервером и клиентом. Варианты атак включают отложенную отмену и превышение лимитов потоков. Смягчение атак предполагает закрытие соединений при обнаружении злоупотреблений с помощью кадров GOAWAY и отслеживание статистики соединений. Серверы HTTP/2 должны закрывать соединения, превышающие лимиты потоков, чтобы смягчать варианты без отмены. Маловероятно, что эти методы атак будут напрямую перенесены в HTTP/3 из-за различий в протоколах. Google координирует свои действия с отраслевыми партнерами для устранения уязвимости HTTP/2 в рамках скоординированного процесса раскрытия информации.

Обработка потоков обеспечивает аналитику данных в реальном времени, используемую в таких приложениях, как обнаружение мошенничества и IoT. Dataflow предлагает возможность автоматического масштабирования для автоматической регулировки вычислительной мощности для потоковых заданий. Эти возможности включают в себя горизонтальное и вертикальное автоматическое масштабирование, а Streaming Engine обеспечивает более плавное масштабирование в ответ на изменения объема данных. Клиентам может потребоваться настроить параметры автоматического масштабирования, например, регулировку минимального и максимального количества работников во время работы. Для решения этой проблемы Dataflow представила обновления заданий в режиме реального времени для автоматического масштабирования, откалиброванного пользователем. Эта функция позволяет пользователям обновлять ограничения для работников во время работы без задержки обработки, гарантируя минимальную задержку. Она доступна через консоль Google Cloud или API обновления Dataflow. Yahoo успешно внедрила эту функцию, чтобы обновить свои потоковые конвейеры без нарушения соглашений об уровне обслуживания (SLA), снижая скачки задержки и оптимизируя затраты. Dataflow предлагает различные функции автоматического масштабирования, в том числе Streaming Engine и обновления заданий в режиме реального времени, что позволяет пользователям настроить автоматическое масштабирование в соответствии со своими конкретными требованиями. Автоматическое масштабирование имеет решающее значение для обеспечения минимальной задержки и оптимизации затрат. Dataflow обеспечивает всесторонние возможности автоматического масштабирования, чтобы упростить этот процесс. Для получения дополнительной информации и обновлений о будущих улучшениях обратитесь в отдел продаж Google Cloud.

"Cloud Bigtable — это масштабируемая база данных NoSQL, обеспечивающая низкую задержку и высокую доступность. Потоки изменений позволяют отслеживать изменения в данных Bigtable и интегрировать их с другими системами. Потоки изменений можно включать различными способами и получать доступ к изменениям данных в течение семи дней. Интеграция с Dataflow позволяет обрабатывать данные потока изменений для пакетных операций, потоковой передачи и машинного обучения. Сценарии использования потоков изменений включают аналитику, приложения на основе событий, миграцию, сценарии с несколькими облаками и соответствие. Peacock использует потоки изменений для оптимизации своего конвейера данных. Включить потоки изменений можно через консоль Google Cloud, API или другие инструменты. Потоки изменений обеспечивают гибкость и управление благодаря интеграции с API Bigtable. Они предоставляют ценные возможности для активации данных в Bigtable и оптимизации конвейеров данных.

Консалтинговое подразделение Google Cloud разработало Delivery Navigator, внутреннюю платформу, которая предлагает экспертные знания и лучшие практики по доставке облачных проектов. Платформа теперь открыта для партнеров, чтобы повысить эффективность и сосредоточиться на бизнес-приоритетах. Delivery Navigator объединяет технологии и методологии Google, предлагая библиотеку методов преобразования, интеграцию управления проектами и телеметрию. Он направлен на стандартизацию подходов к доставке, снижение рисков проекта и улучшение коммуникации в рамках экосистемы облачных вычислений. Изначально платформа будет содержать подобранную базу знаний, но Google призывает партнеров вносить вклад в ее наполнение. Delivery Navigator интегрируется с популярными инструментами управления проектами, что позволяет партнерам продолжать использовать свой предпочтительный рабочий процесс. Платформа должна выйти в открытый предварительный просмотр в начале четвертого квартала и будет доступна через портал Partner Advantage. Видение Google состоит в том, чтобы создать активное сообщество методологии доставки облачных вычислений, в котором участвуют партнеры и клиенты, чтобы способствовать сотрудничеству и постоянному совершенствованию в экосистеме облачных вычислений.

Google Cloud Next '23 демонстрирует достижения в области облачной инфраструктуры, ИИ и инструментов совместной работы. Событие подчеркивает рост доходов Google Cloud, прибыльность и партнерство с ведущими организациями. Ключевые объявления включают в себя оптимизированную под ИИ инфраструктуру, обновления платформы Vertex AI и представление Duet AI, ИИ-помощника, интегрированного с Google Workspace и Google Cloud. Предложения инфраструктуры Google Cloud включают Cloud TPU v5e, виртуальные машины A3 с графическим процессором NVIDIA H100, GKE Enterprise, Cross-Cloud Network и Google Distributed Cloud. Усовершенствования платформы Vertex AI включают обновления PaLM 2, Imagen и Codey, а также новые модели и инструменты. Duet AI расширяет свои возможности в Google Workspace, предлагая улучшенную помощь в написании, автодополнение кода и функции повышения производительности совещаний. Google Cloud подчеркивает важность контроля и безопасности данных, гарантируя, что пользователи сохраняют право собственности и конфиденциальность своих данных. Компания также представляет цифровые водяные знаки для сгенерированных ИИ изображений и Colab Enterprise, управляемую услугу для рабочих процессов ИИ. Нацеленность Google Cloud на инфраструктуру, ИИ и совместную работу направлена на то, чтобы дать возможность предприятиям и организациям использовать преимущества генеративного ИИ и облачных технологий.

Премия Google Cloud Customer Awards присуждается организациям, использующим облачные технологии для стимулирования инноваций и позитивных изменений. Среди победителей этого года: Carrefour Belgium, использующий ИИ для сбора информации с помощью данных; Kakao Brain, использующий инфраструктуру ИИ/МО для предоставления услуг генеративного ИИ; и Департамент охраны окружающей среды штата Нью-Йорк, внедривший мобильный мониторинг воздействия на окружающую среду. Премия DEI Customer Awards присуждается организациям, способствующим представительству и вовлечению посредством данных и ИИ, в то время как победители Social Impact Award демонстрируют возможности технологии создавать позитивную поддержку сообщества и стимулировать экономическую мобильность. Победители премии Talent Transformation Award предоставляют сотрудникам цифровые навыки для достижения деловых успехов и карьерного роста. Премия Industry Customer Awards вручается организациям из различных секторов, включая Palo Alto Networks за его облачную платформу безопасности, FMU за расширение образовательных возможностей и COTA за преобразование здравоохранения с помощью онкологической помощи на основе данных. Google Cloud с гордостью сотрудничает с клиентами из различных отраслей, от производства до цепочек поставок и розничной торговли, поскольку они революционизируют свою деятельность и создают новые возможности с помощью облака.

Расширенная поддержка JSON в BigQuery устраняет необходимость в сложной предварительной обработке, обеспечивая гибкость и масштабируемость схемы. Новые функции SQL для JSON позволяют легко извлекать, строить и управлять данными JSON. Функции преобразования с более низкими требованиями обрабатывают несоответствующие типы данных, упрощая преобразование данных. Функции JSON-мутатора позволяют быстро и легко изменять данные JSON. Функции конструктора JSON позволяют создавать объекты и массивы JSON непосредственно в SQL. Новые функции упрощают задачи анализа данных, такие как извлечение пользовательских данных, удаление полей и изменение или добавление полей. JSON_STRIP_NULLS сжимает данные, удаляя значения NULL JSON. JSON_SET позволяет добавлять или изменять поля JSON. JSON_OBJECT создает объекты JSON из пар свойство/значение. Цель непрерывных улучшений функций BigQuery — повысить эффективность и функциональность анализа JSON.

Потоки изменений Cloud Spanner обеспечивают отслеживание изменений базы данных практически в режиме реального времени для аналитики, приложений с поддержкой событий и других задач. Потоки изменений можно легко настроить для репликации данных в BigQuery для анализа. Благодаря поддержке Pub/Sub и Kafka потоки изменений поддерживают архитектуры на основе событий, в которых данные Spanner запускают действия в нижестоящих системах. Создание потоков изменений включает в себя написание DDL и настройку конвейеров потоковой передачи событий. Шаблоны Dataflow и соединители Kafka упрощают создание таких конвейеров. Потоки изменений могут использовать различные типы получения значения, например NEW_VALUES, для оптимизации различных вариантов использования. Потоки изменений обеспечивают внешнюю согласованность, высокую масштабируемость и доступность. Они упрощают создание приложений на основе событий с необходимой бизнесу гибкостью. Начало работы с потоками изменений несложное: для этого доступны ресурсы как для платного, так и для бесплатного использования.

Реляционные базы данных не оптимизированы для аналитических запросов, поэтому их подключение к хранилищам данных дает преимущества. Dataflow Templates позволяет легко подключать MySQL к BigQuery без написания собственного кода или управления инфраструктурой. Конвейеры данных Dataflow подходят для повторяющихся пакетных заданий, которые могут планироваться ежечасно, ежедневно или еженедельно. Для конвейера MySQL-to-BigQuery требуются параметры конфигурации, включая расписание, исходную строку подключения и выходную таблицу BigQuery. Необязательными параметрами являются SQL-запрос, учетные данные для аутентификации и конфигурации, связанные с Dataflow. Экран информации конвейера предоставляет историю выполнения и подробную информацию о задании, в то время как возможности мониторинга Dataflow предлагают график заданий, панель ведения журнала и показатели производительности. Конечным пунктом назначения данных является рабочая область SQL BigQuery. Для непрерывной репликации данных рассмотрите Datastream или шаблон Dataflow изменения данных.

Прогнозирование временных рядов имеет решающее значение в различных отраслях. Праздничные дни оказывают влияние на данные временных рядов, поэтому их важно учитывать в моделях прогнозирования. Теперь BigQuery ML предлагает возможности моделирования пользовательских праздников в моделях ARIMA_PLUS и ARIMA_PLUS_XREG. Эти возможности позволяют пользователям получать доступ к встроенным данным о праздничных днях, настраивать параметры праздников и объяснять вклад отдельных праздников в результаты прогнозирования. Создав пользовательский праздник для такого события, как Google I/O, пользователи могут значительно повысить точность своих прогнозов. Моделирование пользовательских праздников позволяет пользователям включать праздники, характерные для компании, повышая объясняемость и точность моделей прогнозирования. BigQuery ML предоставляет общедоступный набор данных и функцию значения таблицы ML.HOLIDAY_INFO, чтобы облегчить понимание праздников, используемых в моделях прогнозирования. Моделирование пользовательских праздников в моделях прогнозирования теперь доступно для предварительного просмотра в BigQuery ML. Оно предлагает такие преимущества, как простота конфигурации с помощью GoogleSQL, повышенная прозрачность и улучшенная объясняемость прогнозирования временных рядов.