面对亚马逊与微软的步步紧逼 谷歌云如何应对？

谷歌云开启了一个开放的数据共享生态系统

谷歌今天以一系列新产品和增强功能拉开了数据云峰会的序幕。这些产品和增强功能旨在帮助数据科学家更充分地利用 Google Cloud Platform 的性能来开展数据科学工作。近年来谷歌云服务器，谷歌在人工智能领域投入巨资，其新产品可以帮助企业和用户通过传统的分析和机器学习方法从海量数据中获得有价值的洞察。

谷歌云副总裁兼数据库、数据分析和 Looker 总经理 Gerrit Kazmaier 表示：“毫无疑问，数据是地球上每一位高管需要解决的首要任务。现在每个公司都是大数据公司，其中包含许多不同格式和不同位置的数据。”

谷歌希望通过推出支持使用人工智能和机器学习技术的综合工具，帮助企业和用户通过其云平台满足这一需求。与此同时，它正在培育一个开放的生态系统，以便公司可以在收集数据的地方使用和共享数据。新发布的产品旨在打破不同供应商云之间的壁垒，为客户提供自我托管的选择。

这种开放战略可以帮助谷歌与亚马逊或微软等更大的竞争对手展开竞争。亚马逊的网络服务提供了近十几种不同的数据存储选项，这些选项与许多平台紧密集成，可通过传统报告或机器学习进行数据分析。微软的 Azure 还提供了广泛的选择，利用其在企业计算方面的深厚底蕴。

谷歌的 BigLake 平台旨在处理跨各种云的数据，包括存储在本地或商业云（如其竞争对手）中的数据。该服务可以让企业有机会在多云平台上整合他们的数据仓库和数据湖。

过去，许多公司都创建了数据仓库，这是一种管理良好的模型，将复杂的报告机制与可靠的权限控制紧密结合在一起。后来谷歌云服务器，有人用“数据湖”一词来描述为海量数据优化的系统，而不是复杂的工具。谷歌希望通过其 BigLake 模型整合这些不同的方法。

“通过将这些世界结合在一起，我们可以充分利用它们并从限制中释放存储空间，”谷歌云总监 Sudhir Hasbe 说。您需要的强大治理和管理能力。最重要的是，您可以存储所有数据并对其进行很好的管理和治理。”

云联盟

谷歌战略的一部分是创建数据云联盟，这是谷歌与 Confluent、Databricks、Dataiku、Deloitte、Elastic、Fivetran、MongoDB、Neo4j、Redis 和 Starburst 合作发起的一项计划。该组织希望为数据建立标准化的开放格式，以便信息能够尽可能自由地跨越国家和公司边界以及在不同云之间流动。

MongoDB 的首席技术官 Mark Porter 表示：“我们很高兴能与谷歌云和数据云联盟的成员合作，统一跨云和应用程序环境的数据访问，以消除数字化转型工作的障碍。” 传统框架使许多组织在处理数据时面临各种障碍。这一为客户构建更快、更智能的数据驱动应用程序的举措来得正是时候。”

与此同时，谷歌还必须密切关注越来越多的小型云提供商，例如 Vultr 或 DigitalOcean，它们通常以低得多的价格进入市场。谷歌在人工智能方面的巨额投资让他们能够推出更好的工具，更有效地应对来自这些商业云提供商的竞争。

Kazmaier 指出：“真正让 Google 脱颖而出的是我们致力于打造领先的技术产品。我们的创新思维是我们的 DNA。如果您能以正确的方式使用数据，您将面临挑战。权利是永不枯竭的资源。在这一点上，最重要的是你需要有一个开放的生态系统来帮助你取得成功。”

Vertex AI Workbench 将 Jupyter Notebook 与 Google Cloud 的关键组件集成在一起，包括数据处理实例、无服务器和事件驱动工具（如 Spark）等。该工具可以从任何这些来源中提取信息并将其输入到分析程序中，以便数据科学家可以在数据中搜索信号。它将从 4 月 6 日开始在特定地区率先推出，并将于 6 月在全球推出。

“在谷歌云，我们正在消除数据云的局限性，以进一步缩小数据与人工智能价值之间的差距，”谷歌云人工智能与创新副总裁 June Yang 表示。构建、训练和部署模型的速度提高了三倍。”

该公司还希望鼓励团队和企业分享他们创建的一些 AI 模型。Vertex AI 模型注册表（目前处于预览阶段）将为数据科学家和应用程序开发人员提供一种存储和重新定位 AI 模型的方法。