Google Cloud ha annunciato una serie di innovazioni nel settore del data cloud per aiutare i clienti ad accelerare l’adozione dell’AI e a creare applicazioni aziendali che siano precise, pertinenti e radicate nella realtà aziendale.
Alimentare la prossima generazione di applicazioni intelligenti con Spanner Graph
Spanner Graph è la nuova offerta di Google Cloud che combina le capacità di un database grafico specializzato con Spanner, il database sempre attivo, coerente a livello globale e con scalabilità virtualmente illimitata.
Ora disponibile in anteprima, Spanner Graph permette ai clienti di scalare oltre trilioni di edge, offrendo al contempo disponibilità e coerenza di settore, rendendolo ideale anche per le applicazioni grafiche più critiche. Grazie allo sharding trasparente, Spanner può scalare elasticamente verso set di dati molto grandi e utilizzare elaborazioni di query massicciamente parallele senza alcun intervento dell’utente.
Inoltre, Spanner Graph è ottimamente integrato con Vertex AI, la piattaforma unificata e completamente gestita di Google Cloud per lo sviluppo dell’AI. Questo consente ai clienti di accedere direttamente alla vasta suite di modelli predittivi e generativi di Vertex AI attraverso lo schema e le query di Spanner Graph, semplificando il flusso di lavoro dell’AI.
Spanner Graph apre una vasta gamma di possibilità per i clienti, tra cui:
- Raccomandazioni sui prodotti: mappa le complesse relazioni tra utenti, prodotti e preferenze per costruire un grafico di conoscenza ricco di contesto. Combinando l’esplorazione rapida del grafico con la ricerca testuale, è possibile fornire raccomandazioni sui prodotti in base alle richieste degli utenti, alla cronologia degli acquisti e alle preferenze, nonché alle somiglianze con altri utenti.
- Rilevamento delle frodi finanziarie: rappresenta naturalmente entità finanziarie come conti, transazioni e individui, facilitando l’identificazione di connessioni sospette. La ricerca vettoriale rivela modelli simili e anomalie nello spazio di incorporazione. Combinando queste tecnologie, le istituzioni finanziarie possono identificare rapidamente e con precisione le potenziali minacce, riducendo al minimo le perdite finanziarie.
- Social network: mappa intuitivamente individui, gruppi, interessi e interazioni anche nei social network più grandi. Consente di scoprire pattern come amici comuni, interessi condivisi o appartenenza a gruppi, fornendo raccomandazioni personalizzate. La ricerca testuale integrata permette agli utenti di utilizzare query in linguaggio naturale per trovare facilmente persone, gruppi, post o argomenti specifici.
- Gaming: i mondi del gioco possono essere rappresentati naturalmente attraverso entità come giocatori, personaggi, oggetti e luoghi, e le relazioni tra di essi. Spanner Graph consente un’esplorazione efficiente delle connessioni, essenziale per le meccaniche di gioco come la ricerca di percorsi, la gestione dell’inventario e le interazioni sociali. La scalabilità e la coerenza globale di Spanner Graph garantiscono un’esperienza di gioco fluida per tutti i giocatori, anche durante i picchi di utilizzo.
- Sicurezza di rete: comprendere le interdipendenze tra dispositivi, utenti ed eventi nel tempo è essenziale per identificare schemi e anomalie. Grazie all’interoperabilità relazionale e grafica di Spanner Graph, i professionisti della sicurezza possono utilizzare le funzionalità dei grafici per rintracciare le origini degli attacchi, valutare l’impatto delle violazioni della sicurezza e correlare questi risultati con le tendenze temporali per il rilevamento e la mitigazione proattiva delle minacce.
- GraphRAG: Spanner Graph porta la Retrieval Augmented Generation (RAG) a un livello superiore, facendo il grounding dei modelli di base con un grafico di conoscenza. La fusione di dati grafici e tabulari in Spanner Graph arricchisce le applicazioni di intelligenza artificiale con informazioni contestuali che vanno al di là di quanto uno dei due formati potrebbe rappresentare da solo. La scalabilità senza pari consente di gestire anche i grafici di conoscenza più grandi. La ricerca vettoriale integrata e l’integrazione di Vertex AI semplificano i flussi di lavoro di IA generativa.
Ricerca testuale e vettoriale in Spanner
Google Cloud annuncia la ricerca testuale e vettoriale in Spanner. La nuova funzionalità di ricerca testuale si basa sull’esperienza pluridecennale di Google nella ricerca e offre una ricerca testuale avanzata altamente scalabile.
La nuova ricerca vettoriale approssimativa del vicino più prossimo in Spanner si basa sull’innovativo algoritmo ScaNN di Google. Questo permette di indicizzare e ricercare gli embedding vettoriali per alimentare la ricerca semantica guidata dall’intelligenza artificiale. Con Spanner Graph, ricerca testuale e ricerca vettoriale, Spanner diventa un database multi-modello con funzionalità intelligenti che interagiscono perfettamente tra loro, consentendo la creazione di una nuova classe di applicazioni abilitate dall’intelligenza artificiale.
Configurazioni dual-region di Spanner
Con le configurazioni dual-region di Spanner, lanciate due settimane fa, i clienti possono sfruttare la disponibilità del 99,999%, leader del settore. Il geo-partizionamento di Spanner consente di mantenere la gestibilità di un unico database globale, ottimizzando i costi e migliorando la latenza per gli utenti distribuiti in tutto il mondo.
Per soddisfare diverse esigenze e budget, Google Cloud introduce diverse edizioni di Spanner: Standard, Enterprise ed Enterprise Plus. Questo nuovo modello di pricing migliorerà la trasparenza passando a un modello di fatturazione per server e separando i costi di calcolo e di replica di rete.
I data agent di Gemini per una maggiore produttività
Per accelerare il percorso multimodale, multi-engine e multicloud dai dati all’AI, Google Cloud sta integrando le capacità di intelligenza artificiale generativa nella sua offerta di data cloud e rendendo queste capacità generalmente disponibili.
- Gemini in BigQuery ora generalmente disponibile: offre esperienze basate sull’intelligenza artificiale come la preparazione, l’esplorazione e l’analisi dei dati, la governance e la sicurezza lungo tutto il data journey, nonché raccomandazioni intelligenti per migliorare la produttività degli utenti e ottimizzare i costi. Le funzionalità annunciate in anteprima a Next’ 24, compresa l’assistenza al codice per SQL e Python, il canvas dei dati e le raccomandazioni per il partizionamento e il clustering, sono ora generalmente disponibili.
- Gemini in Looker ora in anteprima: le funzionalità di Gemini in Looker, come l’assistenza per le formule e la generazione di diapositive, sono ora disponibili in anteprima. Gli utenti possono creare campi di calcolo senza dover ricordare formule complicate e generare automaticamente diapositive con sintesi testuali ricche di insight a partire dai dati.
Ashutosh Mishra, VP of Data Architecture di Deutsche Telekom, ha dichiarato: “Deutsche Telekom ha costruito una piattaforma di dati scalabile orizzontalmente in modo innovativo, progettata per soddisfare le nostre esigenze aziendali attuali e future. Con BigQuery al centro del One Data Ecosystem della nostra azienda, abbiamo creato un approccio unificato per mantenere un’unica fonte di verità, favorendo al contempo l’utilizzo decentralizzato dei dati da parte di tutti i nostri team di dati.”
