Si quieres saber dónde sopla el viento, dirígete al corazón del huracán.
Aproximadamente, este sentimiento surgió de asistir a la conferencia Google Cloud Next '19, donde durante tres días los desarrolladores, gerentes de producto, especialistas en datos y otras mentes brillantes compartieron las últimas noticias en el campo del desarrollo de aplicaciones y arquitectura, seguridad, administración de costos, análisis de datos, nube híbrida tecnologías, ML e IA, procesamiento de datos fuera del servidor, etc. 30,000 personas, flujos en industrias y áreas técnicas, conferencias casi sin parar. ¡Qué revuelo!
Déjame contarte algunas noticias importantes sobre Google Cloud en 2019-2020. y sus 122 actualizaciones no se pueden perder, según las notas de Vlad Flax, CEO de
OWOX , que asistió a la conferencia.
Productos: Anthos (anteriormente Plataforma de servicios en la nube)
Mientras que el producto está en beta cerrada, pero los desarrolladores ya están esperando conocer a
Anthos , lo que les permite escribir y ejecutar aplicaciones híbridas independientemente del entorno de desarrollo. Localmente o en la nube, tiene garantizado el mismo nivel de seguridad y facilidad de acceso.
Gracias al sistema de contenedor y microservicio, sus máquinas virtuales, servidores y servicios se pueden lanzar desde todo el mundo (y posiblemente desde la luna)
En Anthos:
- GKE On-Prem, un elemento clave, es responsable de la orquestación local de la infraestructura de contenedores.
- Para la gestión de microservicios - Istio
- Para oportunidades en la nube - GCP
Aunque todo el relleno técnico se basa en código abierto, tal lujo en combinación todavía cuesta dinero: desde $ 10,000 / mes. Presentación en video de Anthos consultar
aquí .
Productos: fuera del servidor pero todavía un poco nublado Cloud Run (BETA)
Otra alegría para los desarrolladores, que finalmente ayudará a responder la pregunta de cómo ejecutar aplicaciones a medias sin la odiosa elección entre el procesamiento de datos local o del servidor.
Sintetizando un producto que resuelve los problemas de escalado, soporte y configuración del servidor, y las limitaciones de los procedimientos estándar, bibliotecas e idiomas de soluciones locales (conteo, cruce de bulldogs y rinocerontes) para desarrolladores de aplicaciones web,
Cloud Run ha aparecido, hasta ahora beta.
El significado es: tome todo lo que sea útil de estos dos enfoques. Coloque un contenedor HTTP sin preservación de estado, trabajando en cualquier idioma, bajo el cual se extraerán automáticamente todas las bibliotecas y dependencias necesarias, en una "nube" completa, donde las capacidades del servidor se extraerán automáticamente si cambia la carga de tráfico. ¿Suena complicado?
Pero realmente aporta más tiempo de valorización durante el proceso de desarrollo: no más pensar, elegir, preguntar el precio del lado del servidor, el desarrollo de contenedores se gestiona y adapta fácilmente utilizando el
Código de la
Nube . Creado, lanzado, obtuvo el resultado.
Gestión de API: hibridación
Apigee hybrid (beta) es una nueva característica del sistema de administración de API que brinda la capacidad de administrar la API en condiciones híbridas entre nubes: en su centro de datos o en un entorno de nube pública.
También incluye muchas actualizaciones para ampliar el acceso a las funciones básicas de Google Cloud. Además de
las API de alerta de seguridad necesarias.
De nuevo, esto simplifica la ejecución de las tareas de una empresa que quiere ir de la manera más corta y segura en todas partes.Gestión de datos: en cualquier lugar, en cualquier cosa.
La administración de datos en Google Cloud se basa en el principio: no importa la cantidad de datos que tenga, permita que la administración, el movimiento y el acceso a estos datos sean simples. Por lo tanto, este año se anunciaron las siguientes mejoras de servicio:
- Cloud SQL en Microsoft SQL Server (en modo de visualización especial)
- CloudSQL bajo PostgreSQL, la versión 11 ahora es compatible
- Copia multirregional de Cloud Bigtable disponible
Y muchos problemas de seguridad y acceso obtuvieron sus actualizaciones. Por ejemplo, la administración del sistema de archivos en la nube de
Google Filestore se ha mejorado, un sistema unificado de
coordinación de acceso a la base de datos ahora
es más que conveniente, el acceso completo usando las
teclas AWS V4 estará completamente disponible después de las pruebas beta.
Para las empresas, esto es una buena noticia, ya que el acceso a la gestión de sus datos desde cualquier parte del mundo se acelera y simplifica, y la base operativa y de software y hardware para Google Cloud se está expandiendo.
Para comenzar a usar este servicio pronto, no necesitará hacer nada sobrehumano. Después de todo, otro mandamiento de Google es simplificar todo para un especialista no técnico, manteniendo el nivel adecuado de seguridad y privacidad.
Redes
Dependiendo del tipo de organización, tiene la opción de elegir
uno de los cuatro esquemas que proporciona el tráfico más rápido a direcciones IP internas o externas, desde niveles locales a globales, a sus servicios de Google Cloud, BigQuery o servicios SaaS de terceros a través de VPN o Cloud Interconectar Por cierto, ¿
100 Gbps es mucho o poco para Interconnect? ¡Tal capacidad de conexión hará las delicias de cualquier gigante del mundo de los datos!
Además, la versión beta ya es
Traffic Director , cubre completamente el SLA y está diseñada para hacer frente a cientos de productos y servicios a su disposición.
Si se le ocurrió qué otra aplicación le gustaría tener, lo más probable es que Google ya haya lanzado su versión beta.Seguridad e identidad
Más de 17 actualizaciones diseñadas para salvarlo incluso de la pérdida accidental de datos, vandalismo de información, phishing, etc. Protección adicional para perímetros individuales, detección de malware, cripto minería o ataques DDoS basados en modelos informáticos patentados.
¿Quién sabe más sobre fallas de seguridad que una empresa profesional de recolección de datos?
Analítica: lo más importante e interesante
Data Fusion (beta) es un servicio de federación de datos basado en la nube nativo totalmente administrado diseñado para recibir e integrar datos de múltiples fuentes en BigQuery. Todos los procesos y estructuras de datos de ETL, independientemente de su complejidad y tipo, se presentarán en una única interfaz con un alto nivel de protección, la conveniencia de la visualización de datos en tiempo real y la integración con otros servicios.
Y toda esta felicidad es "para empresas de todos los tamaños" y "sin conocimientos técnicos".
Sin experiencia de alta tecnología, gracias a procedimientos estandarizados, Data Fusion crea y mantiene sus datos en el formato de un lago de datos, un lago de datos, una "sopa universal" ideal para análisis.
Pero desde el punto de vista de la práctica de OWOX, todavía hay mucho trabajo con el lago de datos antes de construir una estructura analítica para las necesidades comerciales diarias.El servicio de transferencia de datos BigQuery ahora admite más de 100 aplicaciones SaaS, automatizando la recopilación de datos programada sin una sola línea de código.
Pero si está buscando soluciones personales, aún debe sudar.Google facilita la migración de bases de datos de cualquier tamaño desde plataformas como Teradata, Amazon Redshift, Amazon S3 y más ...
Cloud Dataflow SQL (ya en alfa completo) y Dataflow Flexible Resource Scheduling (FlexRS, en beta) le permiten configurar flujos utilizando el estándar SQL estándar en el horario para el procesamiento por lotes y flujo por igual. El sistema mismo "decidirá" por usted qué método aplicar en un caso particular.
Pero todavía no hay mejor manera que recopilar datos con una comprensión de los detalles de los datos de marketing.A pesar de que Google define muchos de sus productos como aquellos que no necesitan especialistas "técnicos", las actualizaciones, soluciones y servicios para especialistas en datos son el aire que respira la corporación.
Las siguientes tres actualizaciones (todas beta) se relacionan específicamente con estas tecnologías dentudas.
El servicio de escalado automático de Cloud Dataproc resolverá el dolor de los especialistas en datos al conectar y desconectar los clústeres de Hadoop y Spark en Google Cloud Platform.
Dataproc Kerberos TLC habilita el modo de seguridad Hadoop en Dataproc utilizando la API de soporte de protocolo Kerberos.
Y también: los fanáticos de Presto tendrán la oportunidad de trabajar con el
tipo de trabajo Dataproc Presto a través de la API nativa de Dataproc y escribir consultas simples a fuentes dispares como Cloud Storage y meta-repositorios Hive.
Conozca la versión beta de
BigQuery BI Engine , que promete un servicio para presentar análisis de big data con acceso controlado a datos desde RAM, menos de una segunda respuesta a consultas, alta estabilidad, arquitectura de BI simplificada y ajuste de rendimiento "inteligente".
A pesar de tantos años de desarrollo, Google continúa cubriendo muchos modelos "simplificados", creando nichos para empresas como OWOX BI, que no temen encontrar soluciones más precisas para las necesidades del negocio. Además, el costo de BigQuery BI Engine sigue siendo un poco repulsivo en comparación con Amazon Kinesis y ClickHouse.Un nuevo tipo de tabla de
hojas conectadas está especializado para las necesidades de los expertos en datos que trabajan con BigQuery. Esto es realmente algo conveniente con lo que soñaron cientos de especialistas en todo el mundo, porque antes habría sido necesario al menos configurar una API separada y meterse con las solicitudes. Y ahora todo está bellamente escrito en una sola interfaz.
La biblioteca completa de BigQuery ML ahora está disponible con nuevos tipos de modelos invocados mediante consultas SQL.
La versión alfa de la importación de modelos
TensorFlow ahora le permite llamarlos directamente desde BigQuery para crear un clasificador y modelos predictivos directamente desde el repositorio. También puede enseñar, configurar y ejecutar un modelo DNN directamente desde la interfaz estándar BigQuery SQL. Y, en general, se prestó mucha atención a esta tecnología.
AI y ML: hacia el cliente objetivo
Google ha preparado más de 14 actualizaciones que simplifican el desarrollo y la configuración de aplicaciones en IA utilizando los servicios de Google Cloud. Y entre ellos hay 4 API realmente desarrolladas que se ocupan de una amplia variedad de tareas: desde la navegación en videos de etiquetado automático con
seguimiento de objetos y anotaciones automáticas de transmisión de videos hasta
bibliotecas de idiomas rusos y japoneses disponibles para el procesamiento de texto NLP en capacidades ML de Google.
Pero la versión beta de
Recomendaciones AI es más atractiva.
Este futuro servicio de dulces promete convertirse en un asesor personalizado para sus clientes sin limitar la escala del negocio, sin dejar de cumplir con el RGPD.
Estos son los logros prometidos posibles con las Recomendaciones AI:
+ 90% CTR de recomendaciones
+ 40% de conversión de recomendaciones
+ 50% de beneficio de recomendaciones
+ 5% del beneficio total de visitar
Así es como funcionará:
¿Qué podría salir mal? Que si la empresa no conoce a sus clientes, no podrá dar la recomendación necesaria (en ningún momento). El hecho de que la fuerza de las recomendaciones multiplicadas por la presión de comercialización puede causar un resultado estrictamente opuesto.
Pero en términos generales, cualquier instrumento necesita ser probado antes de ser juzgado, ¡y esperamos la versión alfa!
Hallazgos principales
La tendencia “sin especialistas técnicos” y la tendencia “solo para especialistas técnicos” se combinaron, y ahora es importante que una empresa esté lo más cerca posible de todas las tecnologías relevantes para elegir aquellas que cumplan con los objetivos comerciales.
Esto se evidencia por el número de visitantes de nivel C al mundo corporativo que asistieron a la conferencia. Porque los requisitos, dolores y necesidades de estos especialistas constituyen la fuerza impulsora de los negocios y la tecnología avanzados en todo el mundo.
Sobre todo, Google Cloud invierte en la simplicidad de implementar tareas complejas y simplificar la vida de sus principales usuarios: grandes corporaciones y grandes empresas, dándose cuenta de la naturaleza no trivial y no lineal de los desafíos del procesamiento moderno de datos. Y está convirtiendo cada vez más la programación y el trabajo con datos en un virtuoso arte no técnico realizado por Google Cloud Product Orchestra.