Google Cloud Platform (GCP) має на меті полегшити бізнес-інженерії завдання з випуском нових інструментів та можливостей, які підтримують розробку передових програм машинного навчання та забезпечують аналіз аналізу між хмарами.
Компанія стверджує, що її нові спеціалізовані дані та інструменти машинного навчання допоможуть компаніям компенсувати системну неефективність даних. Згідно з дослідженням Accenture, лише 32% опитаних компаній сказали, що можуть визначити та виміряти відчутні значення за даними. Низький відсоток обумовлений такими факторами, як погане керівництво, повільні дані та ізольовані сховища даних.
Щоб скоротити час, необхідний для розробки передових моделей машинного навчання для складних додатків інженерії даних, GCP випустила нову службу під назвою Vertex AI Workbench, яка зараз знаходиться у попередньому огляді, в рамках своєї єдиної платформи машинного навчання, Vertex AI, яка була вперше представлена в травні цього року .
Інструменти GCP отримують доступ до даних із кількох служб
За даними компанії, інтегроване середовище розробки, яке працює як служба ноутбуків під управлінням Google, може отримувати доступ до даних за допомогою декількох сервісів, таких як Dataproc, BigQuery, Dataplex та Looker, і може допомогти вченим у навчанні моделям машинного навчання в п’ять разів швидше, ніж він може самостійно з поточними середовищами.
Робочий стіл ШІ разом з іншими новими засобами передачі даних був представлений минулого тижня на щорічній конференції Google Cloud Next.
“За допомогою Vertex AI та Vertex AI Workbench Google об’єднує попередній пакет послуг у студії, а з Workbench-чіткий наскрізний процес для роботи з наукою про дані”,-сказав Дуг Хеншен, віце-президент і головний аналітик Constellation Research .
Важливим моментом продажу робочого столу AI є підтримка спільної роботи.
«Vertex AI Workbench пропонує середовище спільної розробки для всього робочого процесу ML – з’єднання таких сервісів даних, як BigQuery та Spark, у хмарі Google із службами Vertex AI та MLOps. Це дає змогу вченим та інженерам з даних легше та швидше взаємодіяти та керувати більшою кількістю моделей », – сказав Ріту Джіоті, віце -президент відділу штучного інтелекту та автоматизації, IDC.
Хоча Vertex AI Workbench є новим для GCP, конкуруючі постачальники хмарних послуг, такі як AWS та Microsoft, мають подібні платформи у вигляді AWS SageMaker та Azure Machine Learning відповідно, зауважив Хеншен.
GCP покращує крос-хмарну аналітику
Google запустила BigQuery – свою багатохмарну службу зберігання даних без серверів з можливостями машинного навчання – у травні 2010 року. Однак, оскільки все більше компаній обирають гібридні хмарні та багатохмарні середовища, GCP побачила необхідність включити міжхмарну аналітику.
Минулого тижня компанія зробила загальнодоступною свою службу попереднього перегляду BigQuery Omni, яка дозволяє користувачам отримати інформацію про AWS та хмарне сховище Azure. Екземпляри BigQuery запускаються на цих хмарних сховищах, а потім надсилають результати назад на інформаційну панель GCP, каже Google. Хеншен сказав, що ця послуга доступна лише на GCP.
Крім того, Google представила нову послугу, яка дозволяє механізму аналізу відкритого коду Apache Spark працювати на GCP. Нова послуга зараз знаходиться у попередньому перегляді та покликана спростити інженерію даних, дозволивши вченим з використання даних використовувати Spark через свої улюблені інтерфейси без реплікації даних або користувацької інтеграції.
Нова служба автоматичного масштабування призначена для того, щоб дозволити розробникам писати програми та конвеєри без ручного розгортання чи оптимізації інфраструктури.
Щодо конкуренції, Хеншен сказав, що хоча всі основні хмари пропонують послуги Apache Spark, GCP може мати перевагу, оскільки нова послуга – це безсерверна пропозиція, яку можна збільшувати та зменшувати за потреби, що робить її особливо недорогою та полегшує керувати при роботі з піковими або великими навантаженнями в галузі науки про дані.
Нові інтеграції спрощують управління даними
У рамках анонсованих нових функцій GCP також представила нову інтеграцію між своєю платформою бізнес -аналітики (BI) Looker та програмним забезпеченням для візуалізації даних Salesforce Tableau.
Нова інтеграція дозволить клієнтам Tableau використовувати семантичну модель Looker і дозволить нові рівні управління даними, одночасно демократизуючи доступ до даних, заявили в Google. За словами Хеншен, інтеграція є стратегічним партнерством, яке Google хоче, щоб його корпоративні клієнти вибрали Looker як надійне джерело даних для потреб аналітики, а Tableau – як механізм візуалізації та аналізу даних на додаток до цих даних.