Aus dem Epizentrum von Google Cloud Next '19: Feldnotizen des CEO

Wenn Sie wissen möchten, wo der Wind weht, begeben Sie sich ins Herz des Hurrikans.

Ungefähr dieses Gefühl kam von der Teilnahme an der Google Cloud Next '19 -Konferenz, auf der Entwickler, Produktmanager, Datenspezialisten und andere kluge Köpfe drei Tage lang die heißesten Nachrichten in den Bereichen Anwendungsentwicklung und -architektur, Sicherheit, Kostenmanagement, Datenanalyse und Hybrid Cloud austauschten Technologien, ML und AI, Datenverarbeitung außerhalb des Servers usw. ... 30.000 Menschen strömen über Branchen und technische Bereiche hinweg, fast ohne Unterbrechung. Was für ein Aufsehen!

Lassen Sie mich Ihnen einige wichtige Neuigkeiten zu Google Cloud im Zeitraum 2019-2020 mitteilen. und seine 122 Updates können nicht übersehen werden, basierend auf Notizen von Vlad Flax, CEO von OWOX , der an der Konferenz teilgenommen hat.

Produkte: Anthos (ehemals Cloud Services Platform)

Das Produkt befindet sich zwar in der Closed Beta, aber die Entwickler warten bereits auf die Bekanntschaft mit Anthos , sodass sie unabhängig von der Entwicklungsumgebung Hybridanwendungen schreiben und ausführen können. Vor Ort oder in der Cloud wird Ihnen das gleiche Maß an Sicherheit und einfacher Zugriff garantiert.

Dank des Container- und Microservice-Systems können Ihre virtuellen Maschinen, Server und Dienste von überall auf der Welt (und möglicherweise vom Mond aus) gestartet werden.



In Anthos:

• GKE On-Prem, ein Schlüsselelement, ist für die lokale Orchestrierung der Containerinfrastruktur verantwortlich.
• Für das Microservice Management - Istio
• Für Cloud-Möglichkeiten - GCP

Obwohl alle technischen Füllungen auf Open Source basieren, kostet ein solcher Luxus in Kombination immer noch Geld: ab 10.000 USD / Monat. Anthos Videopräsentation erkundigen Sie sich hier .

Produkte: Off-Server, aber immer noch leicht bewölkt Cloud Run (BETA)

Eine weitere Freude für Entwickler, die endlich dazu beitragen wird, die Frage zu beantworten, wie Anwendungen mit einem halben Kick ausgeführt werden können, ohne die hasserfüllte Wahl zwischen lokaler oder Server-Datenverarbeitung.

Cloud Run hat ein Produkt entwickelt, das die Probleme der Skalierung, des Supports und der Servereinstellungen sowie die Einschränkungen der Standardverfahren, Bibliotheken und Sprachen lokaler Lösungen (Anzahl, Kreuzung von Bulldoggen und Nashörnern) für Webanwendungsentwickler löst.

Die Bedeutung ist: Nehmen Sie alles Nützliche aus diesen beiden Ansätzen. Platzieren Sie einen HTTP-Container ohne Statuserhaltung in einer beliebigen Sprache, unter dem alle erforderlichen Bibliotheken und Abhängigkeiten automatisch abgerufen werden, in einer vollwertigen „Cloud“, in der die Serverkapazitäten automatisch abgerufen werden, wenn sich die Verkehrslast ändert. Klingt kompliziert?

Aber es bringt wirklich mehr Zeit für die Wertschöpfung während des Entwicklungsprozesses: Kein Nachdenken, Auswählen, Fragen nach dem Preis der Serverseite, die Containerentwicklung kann mithilfe des Cloud-Codes einfach verwaltet und angepasst werden. Erstellt, gestartet, bekam das Ergebnis.

API-Management: Hybridisierung

Apigee Hybrid (Beta) ist eine neue Funktion des API-Verwaltungssystems, mit der die API unter hybriden, cloudübergreifenden Bedingungen verwaltet werden kann: in Ihrem Rechenzentrum oder in einer öffentlichen Cloud-Umgebung.

Es enthält auch viele Updates, um den Zugriff auf die Grundfunktionen von Google Cloud zu erweitern. Sowie die notwendigen Sicherheitsalarm-APIs .

Dies vereinfacht wiederum die Ausführung der Aufgaben eines Unternehmens, das überall den kürzesten und sichersten Weg gehen möchte.

Datenverwaltung: überall und überall

Die Datenverwaltung in Google Cloud basiert auf dem Prinzip: Unabhängig davon, wie viele Daten Sie haben, können Verwaltung, Bewegung und Zugriff auf diese Daten einfach sein. Daher wurden in diesem Jahr die folgenden Serviceverbesserungen angekündigt:

• Cloud SQL unter Microsoft SQL Server (im speziellen Anzeigemodus)
• CloudSQL unter PostgreSQL, Version 11 wird jetzt unterstützt
• Multiregionale Kopie von Cloud Bigtable verfügbar

Viele Sicherheits- und Zugriffsprobleme wurden aktualisiert. Beispielsweise wurde die Verwaltung des Cloud-Dateisystems von Google Filestore verbessert. Ein einheitliches Koordinierungssystem für den Datenbankzugriff ist jetzt mehr als praktisch. Der vollständige Zugriff mit AWS V4-Schlüsseln wird nach dem Betatest vollständig verfügbar sein.

Für Unternehmen ist dies erneut eine gute Nachricht, da der Zugriff auf die Verwaltung Ihrer Daten von überall auf der Welt beschleunigt und vereinfacht wird und die Betriebs-, Software- und Hardwarebasis für Google Cloud erweitert wird.

Um diesen Service bald nutzen zu können, müssen Sie nichts Übermenschliches tun. Ein weiteres Gebot von Google ist es, alles für einen nicht-technischen Spezialisten zu vereinfachen und gleichzeitig das richtige Maß an Sicherheit und Datenschutz zu gewährleisten.

Vernetzung

Abhängig von der Art der Organisation haben Sie die Möglichkeit, eines von vier Schemata auszuwählen, das den schnellsten Datenverkehr zu internen oder externen IP-Adressen von lokal bis global zu Ihren Google Cloud-Diensten, BigQuery oder SaaS-Diensten von Drittanbietern über VPN oder Cloud bereitstellt Verbinden Übrigens, sind 100 Gbit / s viel oder wenig für Interconnect? Eine solche Verbindungskapazität wird alle Giganten der Datenwelt begeistern!

Darüber hinaus ist die Beta bereits Traffic Director , der die SLA vollständig abdeckt und für Hunderte von Produkten und Dienstleistungen ausgelegt ist, die Ihnen zur Verfügung stehen.

Wenn Sie sich eine andere Anwendung ausgedacht haben, die Sie gerne hätten, hat Google höchstwahrscheinlich bereits die Beta-Version veröffentlicht.

Sicherheit und Identität

Mehr als 17 Updates , die Sie vor versehentlichem Datenverlust, Informationsvandalismus, Phishing usw. schützen sollen. Zusätzlicher Schutz für einzelne Perimeter, Erkennung von Malware, Crypto Mining oder DDoS-Angriffe basierend auf proprietären Computermodellen.

Wer weiß mehr über Sicherheitslücken als ein professionelles Datenerfassungsunternehmen?

Analytics: das Wichtigste und Interessanteste

Data Fusion (Beta) ist ein vollständig verwalteter, nativer Cloud-basierter Datenverbunddienst, der zum Empfangen und Integrieren von Daten aus mehreren Quellen in BigQuery entwickelt wurde. Alle ETL-Prozesse und Datenstrukturen, unabhängig von Komplexität und Typ, werden in einer einzigen Schnittstelle mit einem hohen Schutzniveau, der Bequemlichkeit der Echtzeit-Datenvisualisierung und der Integration mit anderen Diensten dargestellt.

Und all dieses Glück ist „für Unternehmen jeder Größe“ und „ohne technisches Wissen“.

Ohne High-Tech-Know-how erstellt und verwaltet Data Fusion dank standardisierter Verfahren Ihre Daten im Format eines Datensees - eines Datensees, einer idealen „universellen Suppe“ für die Analyse.

Aus Sicht der OWOX-Praxis wird jedoch noch viel mit Data Lake gearbeitet, bevor eine Analysestruktur für die täglichen Geschäftsanforderungen erstellt wird.

Der BigQuery Data Transfer Service unterstützt jetzt über 100 SaaS-Anwendungen und automatisiert die geplante Datenerfassung ohne eine einzige Codezeile.

Aber wenn Sie nach persönlichen Lösungen suchen, müssen Sie trotzdem schwitzen.

Google macht es einfach, Datenbanken jeder Größe von Plattformen wie Teradata, Amazon Redshift, Amazon S3 und mehr zu migrieren ...

Mit Cloud Dataflow SQL (bereits in vollem Alpha) und Dataflow Flexible Resource Scheduling (FlexRS, in Beta) können Sie Streams mit dem bekannten Standard SQL termingerecht für eine gleichmäßige Stapel- und Stream-Verarbeitung konfigurieren. Das System selbst „entscheidet“ für Sie, welche Methode in einem bestimmten Fall angewendet werden soll.

Es gibt jedoch immer noch keinen besseren Weg, als Daten mit einem Verständnis der Besonderheiten von Marketingdaten zu sammeln.

Trotz der Tatsache, dass Google viele seiner Produkte als solche definiert, die keine „technischen“ Spezialisten benötigen, sind Updates, Lösungen und Services für Datenspezialisten die Luft, die das Unternehmen atmet.

Die nächsten drei Updates (alle Beta) beziehen sich speziell auf diese zahnigen Technologien.

Der automatische Cloud-Dataproc-Dienst löst die Probleme von Datenspezialisten beim Verbinden und Trennen von Hadoop- und Spark-Clustern auf der Google Cloud-Plattform. Dataproc Kerberos TLC aktiviert den Hadoop-Sicherheitsmodus auf Dataproc mithilfe der Kerberos-Protokollunterstützungs-API.

Außerdem haben Presto-Fans die Möglichkeit, über die native Dataproc-API mit dem Dataproc Presto- Jobtyp zu arbeiten und einfache Abfragen an unterschiedliche Quellen wie Cloud Storage und Hive-Metaspeicher zu schreiben.

Lernen Sie die Beta-Version der BigQuery BI Engine kennen , die einen Service für die Präsentation von Big Data-Analysen mit kontrolliertem Zugriff auf Daten aus dem RAM, weniger als einer zweiten Antwort auf Anfragen, hoher Stabilität, vereinfachter BI-Architektur und „intelligenter“ Leistungsoptimierung verspricht.

Trotz so vieler Jahre der Entwicklung deckt Google weiterhin viele „vereinfachte“ Modelle ab und schafft Nischen für Unternehmen wie OWOX BI, die keine Angst haben, genauere Lösungen für die Anforderungen des Unternehmens zu finden. Außerdem sind die Kosten für die BigQuery BI Engine im Vergleich zu Amazon Kinesis und ClickHouse immer noch etwas abstoßend.

Eine neue Art von Connected Sheets- Tabellen ist auf die Bedürfnisse von Datenexperten spezialisiert, die mit BigQuery arbeiten. Dies ist wirklich eine bequeme Sache, von der Hunderte von Spezialisten auf der ganzen Welt geträumt haben, denn früher wäre es zumindest notwendig gewesen, eine separate API zu konfigurieren und Anfragen zu bearbeiten. Und jetzt ist alles wunderschön in einer einzigen Oberfläche geschrieben.

Die vollständige BigQuery ML-Bibliothek ist jetzt mit neuen Modelltypen verfügbar, die mithilfe von SQL-Abfragen aufgerufen werden.

Mit der Alpha-Version des Imports von TensorFlow- Modellen können Sie sie jetzt direkt aus BigQuery aufrufen, um einen Klassifikator und Vorhersagemodelle direkt aus dem Repository zu erstellen. Sie können ein DNN-Modell auch direkt über die Standard-BigQuery-SQL-Schnittstelle lernen, konfigurieren und ausführen. Im Allgemeinen wurde dieser Technologie viel Aufmerksamkeit geschenkt.

AI & ML: gegenüber dem Zielkunden

Google hat mehr als 14 Updates vorbereitet, die die Entwicklung und Konfiguration von Anwendungen auf AI mithilfe von Google Cloud-Diensten vereinfachen. Darunter befinden sich 4 tatsächlich entwickelte APIs, die sich mit einer Vielzahl von Aufgaben befassen: von der Navigation über automatisch markierte Videos mit Objektverfolgung und automatischer Annotation von Streaming-Videos bis hin zu Bibliotheken in russischer und japanischer Sprache, die für die NLP-Verarbeitung von Text mit ML-Kapazitäten von Google verfügbar sind .

Am ansprechendsten ist jedoch die Beta-Version von Recommendations AI .

Diese zukünftige Service-Süßigkeit verspricht, Ihren Kunden ein persönlicher Berater zu werden, ohne den Umfang des Geschäfts einzuschränken, und gleichzeitig vollständig GDPR-konform zu bleiben.

Hier sind die versprochenen Erfolge, die mit Recommendations AI möglich sind:
+ 90% Klickrate der Empfehlungen
+ 40% Umwandlung von Empfehlungen
+ 50% profitieren von Empfehlungen
+ 5% des Gesamtgewinns aus dem Besuch

So wird es funktionieren:


Was könnte schief gehen? Wenn das Unternehmen seine Kunden nicht kennt, kann es (zu keinem Zeitpunkt) die erforderliche Empfehlung abgeben. Die Tatsache, dass die Stärke der Empfehlungen multipliziert mit dem Marketingdruck zu einem genau entgegengesetzten Ergebnis führen kann.

Aber im Allgemeinen muss jedes Instrument getestet werden, bevor es beurteilt werden kann, und wir freuen uns auf die Alpha-Version!

Hauptergebnisse

Der Trend „ohne technische Spezialisten“ und der Trend „nur für technische Spezialisten“ wurden gemischt, und jetzt ist es wichtig, dass ein Unternehmen so nah wie möglich an allen relevanten Technologien ist, um aus diesen diejenigen auszuwählen, die die Geschäftsziele erfüllen.

Dies wird durch die Anzahl der C-Level-Besucher in der Unternehmenswelt belegt, die an der Konferenz teilgenommen haben. Weil die Anforderungen, Schmerzen und Bedürfnisse dieser Spezialisten die treibende Kraft für fortschrittliche Geschäfte und Technologien auf der ganzen Welt sind.

Vor allem investiert Google Cloud in die einfache Implementierung komplexer Aufgaben und die Vereinfachung des Lebens seiner Hauptnutzer - großer Unternehmen und großer Unternehmen - und erkennt die nicht triviale und nicht lineare Natur der Herausforderungen der modernen Datenverarbeitung. Und das Programmieren und Arbeiten mit Daten wird zunehmend zu einer virtuosen, nicht technischen Kunst, die vom Google Cloud Product Orchestra ausgeführt wird.