谷歌云在数据平台中增加生成式AI和核心增强功能
内容提要
Google Cloud在东京的Next '24活动上宣布了多项更新，包括对其数据平台的更新。更新涉及到BigQuery和Spanner等平台，以及Looker、Analytics Hub、Cloud SQL和Bigtable等支持组件。新功能包括生成式人工智能、对开放表格格式的支持、SQL功能和全文搜索。Google Cloud还将其GenAI技术与数据平台集成，提供可视化和基于人工智能的数据发现，并引入对话式分析。此外，Google正在增强对数据湖/湖屋环境的支持，并为操作数据库引入新的功能。该公司还为Bigtable添加了SQL支持，并增强了对Microsoft SQL Server和Oracle技术的支持。Google Cloud提供数据迁移激励措施，鼓励客户将其工作负载迁移到其平台上。
延伸解读
生成式AI深度融入数据平台
谷歌云将Vertex AI的生成式AI能力直接集成到BigQuery和Spanner等数据平台中，用户无需跳转即可使用。例如，BigQuery提供SQL代码生成、Python代码生成和分区建议，Data Canvas支持可视化与AI驱动的数据发现。Spanner则新增向量搜索，支持RAG应用开发。这些功能大多已正式可用，旨在让企业数据与AI工作流无缝结合。
开放表格式与实时数据处理增强
BigQuery现已正式支持Delta Lake和Iceberg开放表格式，并预览支持Apache Hudi，这有助于打破数据孤岛。同时，BigQuery新增对Apache Spark和Kafka的原生支持，允许直接运行Spark代码和流式摄入Kafka数据。Pub/Sub数据流也可通过Analytics Hub共享，提升了实时数据的可访问性和协作效率。
Spanner多模型能力与分层定价
Spanner新增图数据库、向量搜索和全文搜索功能，成为真正的多模型数据库。这些高级功能仅在企业版和Enterprise Plus版中提供，标准版不包含。此外，双区域部署和数据地理分区等预览功能仅限Enterprise Plus版。分层定价让用户按需选择，但高级功能需支付更高费用。
迁移激励与市场定位
谷歌云推出高达100%的首年云积分和25万美元的数据出口积分，鼓励客户将数据仓库和湖屋工作负载迁移至BigQuery和Cloud Dataproc。这些激励旨在降低迁移成本，并支持新旧系统并行运行。尽管谷歌云在整体云市场排名第三，但其在数据领域的竞争力可能成为推动增长的关键。
Q&A
谷歌云在数据平台中新增了哪些生成式AI功能？
谷歌云新增了生成式人工智能（GenAI）功能，包括与数据平台的集成、可视化和基于AI的数据发现、对话式分析等。
Bigtable新增了哪些支持功能？
Bigtable新增了SQL支持，旨在扩大其吸引力并加速迁移，同时还引入了分布式计数功能。
谷歌云如何支持数据湖和湖屋环境？
谷歌云增强了对数据湖和湖屋环境的支持，新增了对Delta Lake、Iceberg和Apache Hudi等开放表格格式的支持。
谷歌云提供了哪些数据迁移激励措施？
谷歌云提供高达100%的首年云积分和高达25万美元的数据出口积分，以鼓励客户迁移工作负载。
Spanner新增了哪些功能？
Spanner新增了图形能力、向量搜索功能和全文搜索能力，支持RAG应用开发。
谷歌云如何增强对Microsoft SQL Server和Oracle的支持？
谷歌云为Cloud SQL推出了SQL Server的Enterprise Plus版本，并支持在其数据中心运行Oracle的Exadata和自主数据库。
