{"id":3375,"date":"2023-04-06T20:04:15","date_gmt":"2023-04-06T17:04:15","guid":{"rendered":"https:\/\/webanalyst.ro\/?p=3375"},"modified":"2023-04-06T20:04:15","modified_gmt":"2023-04-06T17:04:15","slug":"noutati-google-cloud-bigquery-looker","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/webanalyst.ro\/blog\/2023\/noutati-google-cloud-bigquery-looker\/","title":{"rendered":"Nout\u0103\u021bile anului de la Google Cloud, BigQuery \u0219i Looker"},"content":{"rendered":"\n

S\u0103pt\u0103m\u00e2ma trecut\u0103 a avut loc edi\u021bia din 2023 a Google Data Cloud & AI Summit<\/strong>, parte din Google Cloud Summit. La acest eveniment au fost anun\u021bate mai multe nout\u0103\u021bi importante pentru zona de date \u0219i analytics. Ne intereseaz\u0103 acest lucru \u0219i pentru c\u0103 Google Analytics 4 se integreaz\u0103 nativ \u00een BigQuery<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Pre\u021buri noi pentru BigQuery, lansarea Looker Modeler, BigQuery data clean rooms, precum \u0219i lansarea AlloyDB Omni sau noile capacit\u0103\u021bi de machine learning<\/em> \u0219i Generative AI<\/em> sunt doar c\u00e2teva dintre \u0219tirile de anul acesta. Voi detalia \u00een continuarea articolului.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n

Noi edi\u021bii \u0219i pre\u021buri pentru Google BigQuery<\/h2>\n\n\n\n

Au fost anun\u021bate 3 edi\u021bii de BigQuery, cu pre\u021buri diferite. Acestea se numesc Standard, Enterprise \u0219i Enterprise Plus.<\/p>\n\n\n\n

\u00cen paralel, au anun\u021bat cre\u0219terea cu pre\u021burilor pentru on-demand analysus model<\/em> cu 25%. Este un lucru care a surprins pia\u021ba, mai ales c\u0103 exist\u0103 o concuren\u021b\u0103 acerb\u0103 pe aceast\u0103 pia\u021b\u0103, de la Amazon Redshift (cu Amazon Athena), la Microsoft Azure (cu SQL Data Warehouse) \u0219i p\u00e2n\u0103 la servicii precum Snowflake.<\/p>\n\n\n\n

Cred c\u0103 este o mi\u0219care pentru ca vechii clien\u021bi s\u0103 treac\u0103 \u0219i ei la edi\u021biile anun\u021bate mai sus, despre care se spune c\u0103 ar fi mai ieftine dec\u00e2t varianta mai veche on-demand<\/em>.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

\u00cen scopul sus\u021binerii noilor edi\u021bii \u0219i pre\u021buri, Google a anun\u021bat \u0219i c\u00e2teva inova\u021bii. Prima se refer\u0103 la faptul c\u0103 vor avea autoscaling<\/em>, adic\u0103 resursele de calcul vor cre\u0219te \u00een timp real, doar atunci c\u00e2nd este nevoie \u0219i va fi pl\u0103tit\u0103 doar capacitatea utilizat\u0103.<\/p>\n\n\n\n

A doua inova\u021bie anun\u021bat\u0103 de Google este c\u0103 datele vor fi pl\u0103tite \u00een func\u021bie de capacitatea lor de dup\u0103 comprimare.<\/p>\n\n\n\n

Looker Modeler<\/h2>\n\n\n\n

Looker a ap\u0103rut \u00een 2012 \u0219i a avut de la \u00eenceput un model semantic, precum \u0219i un limbaj pentru acesta, numit LookML. Modelul semantic este util \u00een companii pentru ca anumite metrici s\u0103 fie consistente.<\/p>\n\n\n\n

S\u0103pt\u0103m\u00e2na trecut\u0103, Google a anun\u021bat c\u0103 va lansa Looker Modeler. Acesta produs este considerat a fi un semantic modeling as a service<\/em>. Mai exact, \u00eenseamn\u0103 c\u0103 layer-ul de date este decuplat de la serviciul de BI \u0219i poate fi cump\u0103rat separat, pentru ca apoi s\u0103 poat\u0103 fi utilizat cu orice tip de serviciu BI.<\/p>\n\n\n\n

Edi\u021bia preview<\/em> a Looker Modeler ar trebui s\u0103 fie gata chiar luna aceasta.<\/p>\n\n\n\n

BigQuery Data Clean Rooms<\/h2>\n\n\n\n

Companii diferite pot folosi date \u00eempreun\u0103. \u00cen urm\u0103 cu un an, Google Cloud a anun\u021bat Analytics Hub<\/strong>, un produs bazat pe BigQuery, care le permite companiilor s\u0103 \u00eempart\u0103 acelea\u0219i date, dar \u0219i facturile de la Google BigQuery \ud83d\ude09<\/p>\n\n\n\n

Dar datele puse la dispozi\u021bia altor companii sunt de diverse tipuri. De multe ori, este nevoie de c\u00e2teva straturi diverse de protec\u021bie \u0219i securitate. Din acest motiv, a fost anun\u021bat Data clean rooms<\/em> pentru BigQuery.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Nu sunt costuri suplimentare pentru acest produs nou. Cei care adaug\u0103 date vor pl\u0103ti pentru spa\u021biul ocupat de acestea, iar companiile care le folosec vor pl\u0103ti doar pentru interog\u0103rile din baza de date.<\/p>\n\n\n\n

Acest produs nu trebuie confundat cu Confidential Space<\/em>, un alt produs lansat toamna trecut\u0103 de Google Cloud. Acesta din urm\u0103 este un serviciu prin care datele confiden\u021biale sunt ascunse partenerilor \ud83d\ude42<\/p>\n\n\n\n

AlloyDB Omni<\/h2>\n\n\n\n

AlloyDB este un alt serviciu anun\u021bat \u00een urm\u0103 cu un an, iar acum s-a anun\u021bat AlloyDB Omni.<\/p>\n\n\n\n

Pentru cine nu \u0219tie, AlloyDB<\/strong> este o baz\u0103 de date compatibil\u0103 cu PostgreSQL, pentru sarcini de lucru tranzac\u021bionale \u0219i analitice. Concret, este o combina\u021bie \u00eentre open-source-ul de la PostgreSQL, care beneficiaz\u0103 de puterea Google Cloud. Astfel, utilizatorii PostgreSQL pot scala \u00een Google Cloud, f\u0103r\u0103 a face schimb\u0103ri la nivelul aplica\u021biei.<\/p>\n\n\n\n

AlloyDB Omni<\/strong> este un program pe care \u00eel pute\u021bi desc\u0103rca \u0219i din care s\u0103 folosi\u021bi AlloyDB de oriunde dori\u021bi. Astfel, el poate rula direct pe un laptop, dar \u0219i de pe un server sau chiar cu date din diverse cloud<\/em>-uri.<\/p>\n\n\n\n

Cei de la Google spun ca AlloyDB Omni este de cel pu\u021bin 2 ori mai rapid dec\u00e2t PosgreSQL la sarcini tranzac\u021bionale \u0219i de peste 100 de ori la interog\u0103ri analitice. Edi\u021bia Developer se poate desc\u0103rca gratuit.<\/p>\n\n\n\n

BigQuery ML Inference Engine<\/h2>\n\n\n\n

BigQuery ML este disponibil din 2019 \u0219i a f\u0103cut un pas \u00een fa\u021b\u0103, aduc\u00e2nd zona de machine learning<\/em> mai aproape de date (presupun\u00e2nd c\u0103 ave\u021bi datele \u00een BigQuery, desigur).<\/p>\n\n\n\n

BigQuery ML inference engine<\/strong> este pasul urm\u0103tor. Prin acesta, vor putea fi rulate \u0219i alte modele de date dec\u00e2t cele populare, cum se \u00eent\u00e2mpla p\u00e2n\u0103 acum.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Este un pas important pentru a rula predictive analytics<\/em> \u00eentr-un data wharehouse<\/em>. Se vor putea importa modele \u201eantrenate\u201d (trained<\/em>) \u00een afara BigQuery, dar se vor putea rual \u0219i cele g\u0103zduite \u00een Vertex AI Prediction sau alte modele pre-trained<\/em>.<\/p>\n\n\n\n

Generative AI \u00een Vertex AI<\/h2>\n\n\n\n

Generative AI pare a fi vedeta anului, de c\u00e2nd cu ChatGPT. Acesta este un tip de machine learning care poate genera tipuri variate de con\u021binut, precum text, imagini audio \u0219i date sintetice.<\/p>\n\n\n\n

Vertex AI este un produs Google Cloud care a fost lansat \u00een 2021. Este o platform\u0103 unificat\u0103 de inteligen\u021b\u0103 artificial\u0103 care ofer\u0103 toate serviciile Google Cloud sunt acela\u0219i acoperi\u0219.<\/p>\n\n\n\n

Suportul pentru Generative AI este cea mai important\u0103 actualizare a Vertex AI de la apari\u021bia acestuia.<\/p>\n\n\n\n

Vertex AI ofer\u0103 interfa\u021ba prin care se poate lucra cu Generative AI. Dup\u0103 ce sunt create, modelele pot fi scalate, administrate \u0219i trecute \u00een produc\u021bie folosind Vertex AI.<\/p>\n\n\n\n

Tot Vertex AI a mai anun\u021bat \u0219i alte dou\u0103 actualiz\u0103ri importante:<\/p>\n\n\n\n

    \n
  • Model Garden<\/strong> – descoperi modele de date folosite de Google \u0219i de al\u021bi utilizatori sau parteneri<\/li>\n\n\n\n
  • Generative AI Studio<\/strong> – acesta este un mediu administrat \u00een Vertex AI care faciliteaz\u0103 interac\u021biunea cu modelele de baz\u0103, ajustarea \u0219i implementarea acestora \u00een produc\u021bie<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

    Gen App Builder<\/h2>\n\n\n\n

    Este un alt produs nou anun\u021bat \u00een suita Google Cloud. Dup\u0103 cum \u00eei spune \u0219i numele, este un alt produs care folose\u0219te Generative AI.<\/p>\n\n\n\n

    Numele s\u0103u este o prescurtare de la Generative AI App Builder<\/strong>. Dezvoltatorii au acces prin API la modelele de date ale Google \u0219i pot pleca de la acestea pentru a crea propriile aplica\u021bii generative.<\/p>\n\n\n\n

    De la Google eram obi\u0219nuit s\u0103 vin\u0103 cu produse bazate pe machine learning<\/em>, dar e clar c\u0103 anul acesta subiectul este unul \u00een trend. Cu toate aceste produse \u0219i instrumente pentru dezvoltatori \u0219i pentru profesioni\u0219tii \u00een date, a\u0219tept\u0103m s\u0103 vedem de unde apare urm\u0103torul ChatGPT \ud83d\ude00<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    S\u0103pt\u0103m\u00e2ma trecut\u0103 a avut loc edi\u021bia din 2023 a Google Data Cloud & AI Summit, parte din Google Cloud Summit. La acest eveniment au fost anun\u021bate mai multe nout\u0103\u021bi importante pentru zona de date \u0219i analytics. Ne intereseaz\u0103 acest lucru \u0219i pentru c\u0103 Google Analytics 4 se integreaz\u0103 nativ \u00een BigQuery. Pre\u021buri noi pentru BigQuery, […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":3376,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1,11],"tags":[540,943,924,911],"class_list":["post-3375","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-analytics","category-noutati","tag-bigquery","tag-google-cloud","tag-looker","tag-machine-learning"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/webanalyst.ro\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3375","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/webanalyst.ro\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/webanalyst.ro\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/webanalyst.ro\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/webanalyst.ro\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=3375"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/webanalyst.ro\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3375\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":3383,"href":"https:\/\/webanalyst.ro\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3375\/revisions\/3383"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/webanalyst.ro\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media\/3376"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/webanalyst.ro\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3375"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/webanalyst.ro\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=3375"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/webanalyst.ro\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=3375"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}