一段時間以來，谷歌云平台一直在引入和致力於大數據和分析產品及服務。 整個行業都看到了這些產品和服務的前景。 今天在 Google 的 GCP NEXT 活動上，他們宣布了圍繞數據管理和分析功能的新創新、產品和服務。 這些新產品和創新圍繞機器學習、大數據和分析以及開源展開。
一段時間以來，谷歌云平台一直在引入和致力於大數據和分析產品及服務。 整個行業都看到了這些產品和服務的前景。 今天在 Google 的 GCP NEXT 活動上，他們宣布了圍繞數據管理和分析功能的新創新、產品和服務。 這些新產品和創新圍繞機器學習、大數據和分析以及開源展開。
谷歌在雲機器學習中引入了一個新的產品系列。 這個新產品系列為科學家和開發人員提供了一種構建新型智能應用程序的方法，同時使用為 Google Now、Google Photos 和 Google 搜索中的語音識別提供支持的相同技術。 用戶可以在短時間內構建可移植、完全託管和可擴展的複雜、大規模機器學習模型。 機器學習模型是使用開源 TensorFlow 機器學習庫構建的。 Cloud Machine Learning 與許多 Google Cloud Platform 產品集成，客戶可以使用預訓練的機器學習模型。
谷歌已經提供 雲數據處理，其託管的 Apache Hadoop 和 Apache Spark 服務，有助於在構建應用程序時提高工作效率，提供更快更好的洞察力，而無需擔心底層基礎設施。 谷歌正在為其大數據和分析添加新的服務和功能 BigQuery的 和 Google Data Studio 360。Data Studio 使用戶能夠將所有分析工作流統一到一個工具中。 BigQuery 獲得了多項新功能，包括：
- 長期存儲在 50 天后自動將存儲價格降低 90%。
- 自動表分區通過按日期對用戶表進行分區並查詢用戶想要的日期範圍來簡化您存儲和查詢數據的方式。
- 新的 Capacitor 存儲引擎可將許多查詢加速高達 10 倍，而 Poseidon 則是一種可將數據攝取和導出速度提高 5 倍的新機制。
- 直接查詢和導入 Apache AVRO 文件，簡化數據互操作性
- JSON 和 CSV 文件的自動架構檢測。
- 新的公共數據集計劃可幫助我們的社區託管、共享和分析公共數據集。
谷歌已經開源了它的一些機器學習，包括它的機器學習系統 TensorFlow。 谷歌表示 TensorFlow 現在可以與 Kubernetes 擴展和服務 ML 模型。 這些功能得到擴展，可幫助客戶在 Cloud Platform 上構建強大的機器學習模型。
