Google está organizando una versión de su conferencia Cloud Next en Tokio esta semana, y está poniendo el enfoque claramente en la optimización de sus bases de datos para cargas de trabajo de IA (porque en este punto en 2024, la IA es lo único de lo que estas grandes empresas tecnológicas quieren hablar). Estos incluyen actualizaciones a su base de datos Spanner SQL, que ahora cuenta con soporte para búsqueda de gráficos y vectores, así como capacidades de búsqueda de texto completo extendidas.
Esto no sería un anuncio de Google sin algunas funciones impulsadas por Gemini. Estas incluyen Gemini en BigQuery y Looker para ayudar a los usuarios con ingeniería y análisis de datos, así como tareas de gobernanza y seguridad.
Google argumenta que si bien la gran mayoría de las empresas piensan que la IA generativa será fundamental para el éxito de su negocio, también saben que gran parte de sus datos permanece desorganizada, dejándola fuera del alcance de sus iniciativas de análisis e IA.
«Tienen que salir realmente de todos sus silos de datos existentes e islas de datos, y llegar a una plataforma de datos multimodal consolidada, abarcando datos estructurados y no estructurados, porque la GenAI es excelente para analizar datos no estructurados, y combinar datos en reposo con su movimiento de datos, para procesamiento de datos en tiempo real y en reposo», explicó Gerrit Kazmaier, vicepresidente y director general de base de datos, análisis de datos y Looker de Google. Activar este flujo de datos empresariales, argumentó, es de lo que se tratan muchas de estas nuevas funciones.
Spanner obtiene capacidades de gráficos y vectores
Spanner alimenta la mayoría de los productos propios de Google como Search, Gmail y YouTube, y su lista de clientes incluye a grandes empresas como Home Depot, Uber, Walmart y otros. Y aunque Spanner puede manejar un volumen masivo de datos, las bases de datos de grafos y vectores son una necesidad para llevar los datos empresariales a las aplicaciones GenAI y enriquecer los modelos de base existentes.
«Lo que estamos pensando es qué se necesitaría realmente para llevar la disponibilidad, escala y modelo relacional de Spanner, y realmente expandir eso para ser la mejor plataforma de datos para aplicaciones GenAI operativas», dijo Andi Gutmans, vicepresidente y director general de bases de datos de Google. Al igual que muchos proveedores de bases de datos, el primer paso aquí para Google es agregar capacidades de gráficos a Spanner, utilizando el estándar emergente de GraphQL. Las empresas pueden entonces usar este gráfico para aumentar sus aplicaciones GenAI y los modelos base que las alimentan, utilizando la generación aumentada de recuperación (RAG), que actualmente es el estándar de facto para este caso de uso.
También nuevo en Spanner son la búsqueda de texto completo y la búsqueda de vectores, con las capacidades de búsqueda de vectores respaldadas por el algoritmo ScaNN de Google. «Con Spanner Graph, búsqueda de texto completo y búsqueda de vectores, hemos evolucionado a Spanner de … ser la base de datos más disponible, globalmente consistente y escalable, a una base de datos multi-modelo con capacidades inteligentes que interoperan de manera transparente para permitirle ofrecer una nueva clase de aplicaciones habilitadas para la IA», dice Google.
Además de estas actualizaciones centradas en la IA, Spanner está obteniendo una nueva estructura de precios opcional. Denominadas «ediciones de Spanner», la idea aquí es ofrecer un modelo de precios basado en niveles que les brinde más flexibilidad. Actualmente, los clientes de Google Cloud debían elegir entre una oferta de una sola región y una versión de múltiples regiones, que también ofrecía un paquete de funciones adicionales como replicación.
Bigtable adopta SQL
Google también anunció el jueves una importante actualización de Bigtable, la base de datos NoSQL de Google para datos no estructurados y cargas de trabajo sensibles a la latencia. Bigtable ahora cuenta con soporte SQL (o más precisamente, soporte para GoogleSQL, el dialecto SQL de la compañía), lo que facilita significativamente que prácticamente cualquier desarrollador use el servicio.
Anteriormente, los desarrolladores debían utilizar la API de Bigtable para consultar sus bases de datos. Actualmente, Bigtable admite aproximadamente 100 funciones SQL.
Oracle en Google Cloud
Para los fanáticos de la base de datos de Oracle, Google ahora les permitirá alojar sus servicios de base de datos Oracle Exadata y Autonomous directamente en los centros de datos de Google Cloud, y podrán conectar sus aplicaciones entre Google Cloud y Oracle Cloud. Para Google, eso significa más cargas de trabajo en su nube y, al menos para Oracle, significa que estos usuarios siguen pagando sus tarifas de licencia, incluso si no están utilizando la nube de Oracle.
También nuevo en Google Cloud es el soporte para Apache Spark y Kafka de código abierto para transmisión y procesamiento de datos, así como transmisión en tiempo real desde Analytics Hub (el servicio de Google para compartir datos de forma segura entre organizaciones).
