สรุปข้อมูลสำคัญที่ Google Cloud ประกาศในงาน Next '25 ด้านล่างนี้:

โมเดล AI ใหม่และประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้น (Vertex AI Model Garden)

• Gemini 2.5 Pro – โมเดลประสิทธิภาพสูงสำหรับการใช้เหตุผลเชิงลึกและการเขียนโค้ด (ขณะนี้อยู่ในช่วงทดลองใช้งานสาธารณะ)

• Gemini 2.5 Flash – โมเดลความหน่วงต่ำ คุ้มค่าใช้จ่าย (เร็วๆ นี้)

• Imagen 3 – โมเดลแปลงข้อความเป็นรูปภาพที่ดีที่สุดพร้อมฟีเจอร์ Inpainting ขั้นสูง

• Chirp 3 – โมเดลเสียงพร้อม Instant Custom Voice (ป้อนข้อมูลเพียง 10 วินาที)

• Lyria – โมเดลแปลงข้อความเป็นเพลงรุ่นแรกที่พร้อมใช้งานสำหรับองค์กร

• Veo 2 – โมเดลสร้างวิดีโอที่ได้รับการปรับปรุง พร้อมฟีเจอร์การแก้ไขและการควบคุมกล้อง

• Llama 4 (Meta) – ใช้งานได้แล้วบน Vertex AI

• โมเดล AI2 – โมเดลโอเพนซอร์สจาก AI2 พร้อมใช้งานแล้วใน Model Garden

ขณะนี้ Vertex AI เป็นผู้ให้บริการ Hyperscaler รายเดียวที่มีโมเดล Generative AI ครอบคลุมทั้งวิดีโอ รูปภาพ เสียง และดนตรี

เครื่องมือสำหรับการจัดการโมเดล

• Vertex AI Dashboards – ตรวจสอบการใช้งาน ความหน่วง และข้อผิดพลาด

• Model Customization – ปรับแต่งโมเดลของตนเองและบุคคลที่สามได้อย่างปลอดภัย

• Model Optimizer – ปรับสมดุลระหว่างคุณภาพกับต้นทุนในการตอบกลับ

• Live API – รองรับการป้อนข้อมูลเสียง/วิดีโอแบบเรียลไทม์สำหรับ Gemini

• Global Endpoint – มั่นใจในความรวดเร็วในการตอบสนองด้วยการทำ Load Balancing ระดับภูมิภาค

การปรับปรุงระบบ Multi-Agent

• Agent Development Kit (ADK) – เฟรมเวิร์กโอเพนซอร์สสำหรับสร้างระบบเอเจนต์โดยใช้ Model Context Protocol (MCP)

• Agent2Agent Protocol (A2A) – มาตรฐานเปิดสำหรับการสื่อสารระหว่างเอเจนต์ข้ามแพลตฟอร์ม

• Agent Garden – ตัวอย่างเอเจนต์สำเร็จรูปเพื่อช่วยให้พัฒนาระบบได้เร็วขึ้น

• Agent Engine – รันไทม์ที่มีการจัดการเต็มรูปแบบสำหรับการใช้งานจริง

• Google Maps Grounding – เพิ่มความสามารถในการรับรู้ข้อมูลภูมิสารสนเทศให้กับเอเจนต์

• Customer Engagement Suite – เอเจนต์ที่รับรู้อารมณ์ความรู้สึกได้, ความเข้าใจวิดีโอแบบเรียลไทม์ และเครื่องมือสร้างเอเจนต์แบบ No-code

Enterprise AI ด้วย Agentspace

• การรวม Chrome Enterprise – เอเจนต์ AI ที่ฝังอยู่ในเวิร์กโฟลว์ของพนักงาน

• Agent Gallery – ศูนย์กลางสำหรับการค้นหาเอเจนต์สำหรับองค์กร

• Agent Designer – เครื่องมือแบบ No-code เพื่อสร้างเอเจนต์ตามภารกิจที่กำหนด

• Idea Generation Agent – เอเจนต์ที่ระดมสมองและประเมินไอเดียได้อย่างอิสระ

• Deep Research Agent – สรุปหัวข้อที่ซับซ้อนออกมาเป็นรายงาน

การประยุกต์ใช้ในงานวิทยาศาสตร์และการวิจัย

• AlphaFold 3 – การทำนายการพับตัวของโปรตีนในระดับสเกลใหญ่โดยใช้ Google Cloud

• โมเดล WeatherNext – การพยากรณ์อากาศที่รวดเร็วและแม่นยำพร้อมใช้งานแล้วใน Model Garden

ฮาร์ดแวร์และรันไทม์สำหรับ AI เจนเนอเรชันถัดไป

• TPU v5p “Ironwood” – TPU รุ่นที่ 7 จะเปิดตัวในปี 2025 ออกแบบมาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพให้กับโมเดล AI เชิงอนุมานขนาดใหญ่

• Google Distributed Cloud + NVIDIA Blackwell – Gemini สามารถรันในระบบโลคัลบนสภาพแวดล้อมที่เชื่อมต่อและปิดขาดจากเครือข่ายภายนอก (Air-gapped) ได้แล้ว โดยได้รับการสนับสนุนจาก Dell และ NVIDIA

• Pathways on Cloud – รันไทม์ AI แบบกระจายตัวของ Google DeepMind (ที่ใช้ภายในของ Google) พร้อมใช้งานแล้วบน Google Cloud

การอนุมานและการให้บริการที่ปรับแต่งมาอย่างดีที่สุด

• vLLM บน TPU – โมเดลที่ใช้ PyTorch ซึ่งใช้ vLLM สามารถรันบน TPU ได้แล้วโดยไม่ต้องเปลี่ยนโค้ด รองรับการให้บริการร่วมกันทั้ง TPU/GPU

• Dynamic Workload Scheduler – เพิ่มการสนับสนุนสำหรับ Trillium, TPU v5e, NVIDIA B200 (A4) และ H200 (A3 Ultra) ผ่านโหมด Flex Start สำหรับโหมดปฏิทินของ TPU จะเปิดตัวเร็วๆ นี้

ข้อเสนอ GPU ที่ขยายขอบเขตมากขึ้น

• A4 และ A4X VM – ขับเคลื่อนด้วย GPU NVIDIA B200 และ GB200 Blackwell โดย A4X อยู่ในช่วงทดลองใช้งาน ซึ่ง Google Cloud เป็นผู้ให้บริการรายแรกที่มอบบริการทั้งสองรูปแบบนี้

• GPU NVIDIA Vera Rubin – เตรียมเปิดตัวเร็วๆ นี้ รองรับประสิทธิภาพการอนุมานแบบ FP4 สูงถึง 15 Exaflops ต่อแร็ค

การจัดการเครื่องเร่งความเร็วในระดับสเกลใหญ่

• Cluster Director – จัดการคลัสเตอร์เครื่องเร่งความเร็วด้วย VM ที่จัดวางร่วมกันและการจัดกำหนดการที่รับรู้โครงสร้างโทโพโลยี การอัปเดตที่จะเกิดขึ้น ได้แก่:

  • การรวมเข้ากับ Slurm

  • ความสามารถในการสังเกตขั้นสูง (360 องศา)

  • ฟีเจอร์การทำงานอย่างต่อเนื่องของงาน

  • เข้าร่วมทดลองใช้งานเพื่อสิทธิ์เข้าถึงก่อนใคร

การปรับปรุงด้านการพัฒนาแอปพลิเคชัน

• เครื่องมือออกแบบและจัดการ

  • Application Design Center (ทดลองใช้งาน): พื้นที่ทำงานภาพเพื่อการทำงานร่วมกันในการออกแบบและปรับใช้แอปพร้อมกับโค้ดแบบอินไลน์

  • Cloud Hub (ทดลองใช้งาน): แดชบอร์ดส่วนกลางสำหรับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับแอป สุขภาพการทำงาน การปรับปรุงประสิทธิภาพ และการสนับสนุน

  • App Hub: ผสานรวมเข้ากับผลิตภัณฑ์ GCP กว่า 20 รายการเพื่อการมองเห็นที่เน้นแอปเป็นศูนย์กลาง

  • Application Monitoring (ทดลองใช้งาน): ติดแท็กข้อมูลการวัดและส่งข้อมูลทางไกลโดยอัตโนมัติ และเปิดใช้งานการแจ้งเตือนและแดชบอร์ดที่รับรู้ถึงการทำงานของแอป

  • Cost Explorer (ช่วงทดลองใช้งานแบบส่วนตัว): การมองเห็นต้นทุนแอปและประสิทธิภาพการใช้งานอย่างละเอียด

  • เครื่องมือสำหรับนักพัฒนาที่ขับเคลื่อนด้วย Gemini

• Gemini Code Assist: ช่วยเหลืองานพัฒนา (การย้ายข้อมูล, การทดสอบ, เอกสาร) และรวมเข้ากับ Android Studio, Atlassian, Sentry, Snyk

• App Prototyping Agent: แปลงไอเดียแอปให้เป็นต้นแบบที่ใช้งานได้จริง (UI + แบ็กเอนด์) ใน Firebase Studio

• Gemini Cloud Assist: ฝังอยู่ในเครื่องมือการออกแบบและการปฏิบัติงาน (เช่น การตรวจสอบประสิทธิภาพ, FinOps Hub, ความปลอดภัย) เพื่อปรับปรุงการออกแบบโครงสร้างพื้นฐาน การแก้ไขปัญหา และการจัดการต้นทุนให้เหมาะสมที่สุด

• โปรแกรมสำหรับนักพัฒนา

• Google Developer Program: เสนอเครื่องมือที่ช่วยสนับสนุนด้วย AI ในทุกระดับ สำหรับระดับพรีเมียม ($75/เดือน/ที่นั่ง) สำหรับทีมองค์กร ขณะนี้อยู่ในช่วงทดลองใช้งาน

นวัตกรรมด้านการประมวลผล

• การประมวลผลทั่วไป

• C4D และ C4 VM: VM ประสิทธิภาพสูงที่ขับเคลื่อนด้วย AMD (C4D) และ Intel (C4) พร้อม vCPU สูงสุด 288 คอร์, หน่วยความจำ DDR5, Local SSD และตัวเลือก Bare Metal

• การประมวลผลเฉพาะทาง

• H4D VM (ทดลองใช้งาน): ปรับแต่งมาเพื่อ HPC มอบประสิทธิภาพแบนด์วิดท์ต่อคอร์และหน่วยความจำที่ทำลายสถิติ

• M4 VM: ปรับให้เหมาะสำหรับ SAP HANA ด้วยอัตราส่วนราคาต่อประสิทธิภาพที่ดีขึ้น 65% เมื่อเทียบกับ M3

• Z3 VM (ทดลองใช้งาน): ปรับให้เหมาะสำหรับการจัดเก็บข้อมูล รองรับ Titanium SSD สูงสุด 72TB พร้อมการเข้าถึงระดับ Bare Metal

• การประมวลผลแบบไฮบริดและแบบผสานรวม

• Nutanix NC2 บน GCP: แพลตฟอร์มไฮบริดคลาวด์ขณะนี้อยู่ในช่วงทดลองใช้งานสาธารณะ

• Google Cloud VMware Engine: ขณะนี้รองรับรูปทรงของโหนดถึง 26 รูปแบบ

• การอัปเกรดโครงสร้างพื้นฐาน

• Titanium ML Adapter: การผสานรวม NIC ที่ได้รับการปรับปรุงเพื่อแบนด์วิดท์ GPU สูงสุด 3.2 Tbps

• Titanium Offload Processors: เชื่อมต่อคลัสเตอร์ GPU กับโครงสร้าง Jupiter เพื่อการประมวลผลที่ขยายขนาดได้

• Managed Instance Groups (MIGs): สามารถจัดการร่วมกันเป็นหนึ่งหน่วยได้แล้ว และรองรับ CUDs/การแชร์การจองร่วมกับ Vertex AI

ความสามารถด้าน AI และการประมวลผลภาษาธรรมชาติที่ได้รับการปรับปรุง

• การอัปเกรด AlloyDB AI:

  • การค้นหาด้วยภาษาธรรมชาติ การค้นหาเวกเตอร์ผ่าน ScaNN และการจัดอันดับซ้ำด้วย Cross-attention

  • โมเดล AI ใหม่: Multimodal Embeddings (ข้อความ, รูปภาพ, วิดีโอ), Gemini Embeddings

  • การทำงานร่วมกับ Agentspace ช่วยให้สามารถค้นหาข้อมูลที่มีโครงสร้างร่วมกับเอเจนต์ AI ได้

  • เครื่องมือค้นหา AI ใหม่รองรับภาษาธรรมชาติในการสืบค้นข้อมูล SQL

• MCP Toolbox:

  • เชื่อมต่อเอเจนต์ AI เข้ากับฐานข้อมูลขององค์กรโดยใช้ Model Context Protocol

ความเข้ากันได้ของฐานข้อมูลและการย้ายข้อมูล

• Firestore + MongoDB:

  • ความเข้ากันได้ของ MongoDB API กับความสามารถในการขยายระดับโลกและความหน่วงต่ำของ Firestore

• Oracle บน Google Cloud:

  • Base Database Service และ Exadata X11M (GA) พร้อมรองรับ CMEK แล้ว

• Database Migration Service (DMS):

  • รองรับการย้าย SQL Server → PostgreSQL (Cloud SQL และ AlloyDB) แล้ว

ประสิทธิภาพ ความพร้อมใช้งาน และการจัดการ

• Cloud SQL และ AlloyDB บน Axion (C4A): ใช้โปรเซสเซอร์ที่ใช้สถาปัตยกรรม Arm เพื่ออัตราส่วนราคาต่อประสิทธิภาพที่ดีขึ้น

• Database Center: เปิดตัวรุ่น GA — การจัดการฐานข้อมูลแบบรวมศูนย์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI

• การอัปเดต Spanner: การค้นหาเวกเตอร์ (GA), การแสดงข้อมูลกราฟ (GA), การแยกรายการอ่านซ้ำได้ (ทดลองใช้งาน), เครื่องมือย้ายข้อมูล MySQL

• Aiven สำหรับ AlloyDB Omni: จัดการ AlloyDB Omni ได้อย่างเต็มรูปแบบใน AWS, Azure และ GCP (GA)

Bigtable, Memorystore และ Firebase

• Bigtable: Continuous Materialized Views (ทดลองใช้งาน), API และเครื่องมือย้ายข้อมูลที่เข้ากันได้กับ Cassandra

• Memorystore สำหรับ Valkey: พร้อมใช้งานทั่วไป (GA) แล้ว รองรับเวอร์ชัน 7.2 และ 8.0

• Firebase Data Connect: เปิดตัวรุ่น GA — รวมความน่าเชื่อถือของ PostgreSQL เข้ากับ GraphQL API และ SDK ที่ปลอดภัยสำหรับประเภทข้อมูล

นวัตกรรมแพลตฟอร์ม BigQuery

• ไปป์ไลน์ข้อมูลและการเตรียมข้อมูล:

  • GA: ไปป์ไลน์, การเตรียมข้อมูล, การวิเคราะห์การมีส่วนร่วม, ไวยากรณ์ไพพ์, การค้นหาเชิงความหมาย

• คุณภาพและการตรวจจับข้อมูล:

  • ทดลองใช้งาน: การตรวจจับความผิดปกติ, ระบบความรู้ที่ขับเคลื่อนด้วย Gemini

• การปรับปรุงประสิทธิภาพด้วย AI:

  • GA/ทดลองใช้งาน:

    • การสืบค้นข้อมูลด้วยภาษาธรรมชาติและบริบทโลกจริงผ่าน Gemini

    • เซลล์ SQL อัจฉริยะ, การวิเคราะห์ตามกำหนดเวลา, การสร้างแผนภูมิแบบเนทีฟ

    • AI.GENERATE_TABLE, ดัชนีการค้นหาเวกเตอร์ (ScaNN), โมเดลพยากรณ์ TimesFM

    • ตารางมัลติโมดัลที่มีประเภท ObjectRef

• การกำกับดูแลและการจัดทำสารบัญข้อมูล:

  • GA: อภิธานศัพท์ทางธุรกิจ, Metastore, สารบัญสากล, การส่งออกข้อมูลเมตาของสารบัญ, การทำสารบัญ BigLake, การกู้คืนจากภัยพิบัติ

  • ทดลองใช้งาน: คอนโซลการกำกับดูแล, การรองรับตาราง Iceberg

• การจัดการปริมาณงานและต้นทุน:

  • GA: การจัดการปริมาณงานขั้นสูง, โมเดลข้อผูกพันการใช้จ่าย

  • ทดลองใช้งาน: การแชร์สล็อตอย่างเป็นธรรมและการระบุสัดส่วนการเรียกเก็บเงินที่ดีขึ้น

AI และภาษาธรรมชาติสำหรับนักวิเคราะห์และนักวิทยาศาสตร์

• การทำงานร่วมกับ Colab Notebook:

  • เอเจนต์วิทยาศาสตร์ข้อมูล, เซลล์ SQL อัจฉริยะ, EDA ในตัว และระบบช่วยเหลือโค้ด AI ใน DataFrames

• การผสานรวม LLM และโมเดล:

  • รองรับ Anthropic Claude, Llama, Mistral ใน BigQuery ML

  • โมเดล TimesFM, ไปป์ไลน์ Kafka แบบเรียลไทม์, Serverless Spark

• ตำแหน่งที่ตั้งและข้อมูลภูมิสารสนเทศ:

  • ชุดข้อมูล Google Maps + ข้อมูล Earth Engine พร้อมใช้งานแล้วใน BigQuery

การอัปเดตแพลตฟอร์ม Looker

• เครื่องมือสนทนาและ AI:

  • ทดลองใช้งาน: Conversational Analytics (129), API (130), Code Interpreter

  • GA: ฟีเจอร์ Gemini เช่น เครื่องมือช่วยเขียนสูตร/สร้างแผนภูมิภาพ, การสร้างสไลด์

• การปรับปรุงการรายงาน:

  • รายงานแบบลากและวางรูปแบบใหม่พร้อมการทำงานร่วมกันแบบเรียลไทม์

• DevOps สำหรับ BI:

  • การทดสอบ SQL/LookML แบบอัตโนมัติผ่าน Spectacles.dev

ระบบนิเวศพันธมิตรและการทำงานร่วมกัน

• การเปิดตัวที่โดดเด่นของพันธมิตร:

  • GrowthLoop: เส้นทางการตลาดที่ขับเคลื่อนด้วย AI

  • Informatica: ความสามารถในการกำกับดูแล/AI ที่ขยายขอบเขตมากขึ้น

  • Fivetran: บริการ Managed Data Lake ด้วย Iceberg/Delta

  • DBT: ผสานรวมกับ BigQuery DataFrames และโฮสต์บน GCP

  • Datadog: ขยายขอบเขตการตรวจสอบ BigQuery

การอัปเดต Firebase

• Firebase Studio (ทดลองใช้งาน):
  สภาพแวดล้อมการพัฒนาบนคลาวด์แบบครบวงจรที่ขับเคลื่อนด้วย Gemini สำหรับสร้างแอป AI แบบฟูลสแต็ก รวมเอเจนต์ Gemini Code Assist ไว้ด้วย

• เฟรมเวิร์ก Genkit:
  เฟรมเวิร์ก AI โอเพนซอร์สที่ตอนนี้รองรับภาษา Python และ Go แล้ว โดย Firebase Studio มีเทมเพลตสำหรับเริ่มต้นสร้างด้วยเครื่องมือนี้

• Vertex AI ใน Firebase:
  ขณะนี้รองรับ Gemini Live API สำหรับการโต้ตอบกับแอปมัลติโมดัลแบบสนทนา (เช่น การถามตอบด้วยเสียง)

• Firebase Data Connect (GA):
  แบ็กเอนด์ PostgreSQL ที่พร้อมใช้งานจริงพร้อมด้วย GraphQL API และ SDK ที่ปลอดภัยสำหรับประเภทข้อมูล

• Firebase App Hosting (GA):
  บริการโฮสติ้งที่เน้น Git สำหรับเว็บแอปแบบฟูลสแต็ก

• App Testing Agent (ทดลองใช้งาน):
  สร้างและรันการทดสอบแบบครอบคลุมตั้งแต่ต้นจนจบ (End-to-end) ใน Firebase App Distribution โดยอัตโนมัติเพื่อเตรียมแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ให้พร้อมสำหรับการเผยแพร่

Google Cloud Consulting

• Agentspace Accelerator:
  บริการสำเร็จรูปที่จะช่วยรวม การค้นหาที่ขับเคลื่อนด้วย AI เข้ากับข้อมูลต่างๆ ขององค์กร

• ปรับประสิทธิภาพด้วย TPU:
  ช่วยย้ายปริมาณงานไปยัง Tensor Processing Unit ของ Google เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของ AI

• Oracle บน Google Cloud:
  รวมฐานข้อมูล Oracle เข้ากับ AI และโครงสร้างพื้นฐานของ Google Cloud เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพให้ดียิ่งขึ้น

• Delivery Navigator (ทดลองใช้งาน):
  ขยายขอบเขตการให้บริการแก่ลูกค้าและพันธมิตร โดยนำเสนอแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดและวิธีการส่งมอบงานที่ได้รับการพิสูจน์แล้วสำหรับการทำระบบคลาวด์

โครงสร้างพื้นฐานและประสิทธิภาพเครือข่าย

• Cloud WAN (GA):
  โครงข่ายหลัก Cross-Cloud Network ที่มีประสิทธิภาพดีขึ้น 40% และประหยัด TCO ได้มากขึ้น

• 400G Interconnect (เร็วๆ นี้):
  เพิ่มแบนด์วิดท์ขึ้น 4 เท่าสำหรับ Cloud และ Cross-Cloud Interconnect

• รองรับ GPU 30,000 ตัว (ทดลองใช้งาน):
  เปิดใช้งานคลัสเตอร์ AI ขนาดใหญ่ที่มีการกำหนดค่า GPU แบบ Non-blocking

• ระบบเครือข่าย RDMA ประสิทธิภาพสูง (GA):
  แบนด์วิดท์ระหว่าง GPU ถึง GPU สูงสุด 3.2 Tbps ด้วย RDMA (186) และระบบความปลอดภัย Zero-Trust RDMA จะพร้อมใช้งานในช่วงปลายปีนี้

ระบบเครือข่ายและการทำ Load Balancing ที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับ AI

• การปรับแต่งประสิทธิภาพการอนุมานของ LLM:
  ขณะนี้ Cloud Load Balancing รองรับปริมาณงาน AI/LLM ทั้งบนคลาวด์และในสถานที่ (On-premise)

• การผสานรวม Inference Gateway และความปลอดภัยของ AI:
  ผสานรวมกับเครื่องมืออย่าง Model Armor, NeMo Guardrails และ Palo Alto ผ่าน Service Extensions

• Service Extensions บน WebAssembly (GA):
  ระบบปลั๊กอินพร้อมใช้งานแล้วใน Cloud Load Balancing และระบบจะรองรับ Cloud CDN เร็วๆ นี้

การจัดส่งเนื้อหาและการปรับปรุงประสิทธิภาพ

• Cloud CDN Fast Cache Invalidation และ TLS 1.3 0-RTT (ทดลองใช้งาน):
  การจัดส่งเนื้อหาที่รวดเร็วขึ้นและการกลับมาเชื่อมต่อใหม่ที่รวดเร็วยิ่งขึ้น

การจัดการและการค้นหาบริการ

• App Hub:
  การค้นหาบริการที่คล่องตัวยิ่งขึ้น พร้อมฟีเจอร์การสลับการทำงานข้ามภูมิภาคเมื่อเกิดภัยพิบัติ (Cross-regional failover) เร็วๆ นี้

• Private Service Connect สำหรับ GKE (กำลังจะมาในปี 2025):
  เผยแพร่บริการหลายรายการในคลัสเตอร์ GKE เดียวเพื่อการเข้าถึงที่กว้างขึ้น

การปรับปรุงความปลอดภัย

• DNS Armor (ทดลองใช้งาน): ตรวจจับการโจมตีทาง DNS ขั้นสูง เช่น Tunneling และ DGAs

• นโยบายลำดับชั้นของ Cloud Armor: การบังคับใช้การป้องกันอย่างละเอียด

• การอัปเดต Cloud NGFW: ประเภทเครือข่ายและแท็กไฟร์วอลล์ใหม่ พร้อมระบบกรองโดเมน Layer 7 ที่กำลังจะมาในปี 2025

• Inline Network DLP (ทดลองใช้งาน): การป้องกันแบบเรียลไทม์โดยใช้ DLP ของบุคคลที่สาม (Symantec) ผ่าน Secure Web Proxy และ Load Balancer

• การรวมความปลอดภัยของเครือข่าย (GA): นโยบายความปลอดภัยแบบไฮบริด/มัลติคลาวด์ที่สม่ำเสมอโดยไม่ต้องเปลี่ยนเส้นทางการกำหนดเส้นทาง

• Imperva App Security: ผสานรวมเข้ากับ Cloud Load Balancing ผ่าน Marketplace แล้ว

นวัตกรรมด้านความปลอดภัย

• ความปลอดภัยแบบรวมศูนย์: แพลตฟอร์มเดียวที่รวมการตรวจจับภัยคุกคาม, การดำเนินงานด้านความปลอดภัยที่ขับเคลื่อนด้วย AI, ความเชี่ยวชาญของ Mandiant และอีกมากมาย

• เอเจนต์ความปลอดภัย:

  • Alert Triage Agent: ตรวจสอบและตัดสินใจเกี่ยวกับเหตุการณ์แจ้งเตือนภัยคุกคามโดยอัตโนมัติ
    Malware Analysis Agent: ใช้ Code Insight เพื่อตรวจจับและวิเคราะห์โค้ดที่เป็นอันตราย

• Google Security Operations: ปรับปรุงการจัดการไปป์ไลน์ข้อมูลสำหรับระดับสเกล ต้นทุน และการปฏิบัติตามข้อกำหนด

• การขยายบริการประกันภัยไซเบอร์: โครงการปกป้องความเสี่ยงครอบคลุมไปถึง Beazley และ Chubb แล้ว

• การป้องกันฟิชชิ่ง: Chrome Enterprise Premium ใช้ระบบ Safe Browsing เพื่อป้องกันการโจรกรรมข้อมูลรับรอง

• การปรับปรุง Mandiant:

  • Retainer: สิทธิ์เข้าถึงบริการของ Mandiant ตามต้องการโดยใช้เครดิตแบบชำระเงินล่วงหน้า

  • ความเป็นพันธมิตร: โซลูชันการกู้คืนใหม่ร่วมกับ Rubrik และ Cohesity เพื่อความยืดหยุ่นในการรับมือการโจมตีทางไซเบอร์

นวัตกรรมด้านการจัดเก็บข้อมูล

• Hyperdisk:

  • Storage Pools: ตอนนี้รองรับสูงสุด 5 PiB

  • Exapools: ระบบจัดเก็บข้อมูลแบบบล็อกชั้นนำของอุตสาหกรรมในระดับ Exabyte

  • ML: ผสานรวมกับ GKE เพื่อความรวดเร็วในการจัดเตรียมข้อมูลสำหรับการประมวลผล (Data Hydration)

• Rapid Storage: ระบบจัดเก็บข้อมูลบนคลาวด์ที่มีความหน่วงต่ำเป็นพิเศษ พร้อมปริมาณข้อมูลที่ส่งผ่านได้ (Throughput) 6 TB/s และเข้าถึงข้อมูลได้เร็วขึ้น 20 เท่า

• Anywhere Cache: ลดความหน่วงสูงสุด 70% โดยการแคชข้อมูลไว้ใกล้กับ GPU/TPU

• Managed Lustre: ระบบไฟล์ประสิทธิภาพสูงที่มีความหน่วง <1ms และมอบปริมาณข้อมูลที่ส่งผ่านได้อย่างมหาศาลสำหรับ AI

• Storage Intelligence: ใช้ LLM เพื่อสืบค้นข้อมูลเมตาและให้ข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้จริงเกี่ยวกับขอบเขตของข้อมูลทั้งหมด

สตาร์ทอัพ

• ความร่วมมือกับ Lightspeed VC: สตาร์ทอัพที่ได้รับการสนับสนุนจาก Lightspeed จะได้รับเครดิต Google Cloud มูลค่าสูงสุดถึง $150K

• โครงการ Startup Perks: สตาร์ทอัพระยะเริ่มต้นจะได้รับสิทธิประโยชน์จากพันธมิตร เช่น Datadog, GitLab, NVIDIA และอีกมากมาย

• เครดิต Vertex AI: เครดิตเพิ่มเติมมูลค่า $10K สำหรับการใช้โมเดลพื้นฐานของพันธมิตร (เช่น Anthropic, Meta)

Google Workspace: ประสิทธิภาพการทำงานที่ขับเคลื่อนด้วย AI

• Help me Analyze: ฟีเจอร์ใน Google Sheets ที่ระบุข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลโดยอัตโนมัติ ช่วยให้ผู้ใช้สามารถตัดสินใจโดยอิงตามข้อมูลได้

• Docs Audio Overview: แปลงเอกสาร Google Docs ให้เป็นสรุปข้อมูลเสียงที่คล้ายเสียงมนุษย์หรือเสียงภาพรวมเอกสารในสไตล์พอดแคสต์

• Workspace Flows: ทำงานประจำวันให้เป็นไปโดยอัตโนมัติ เช่น การจัดการการอนุมัติ การจัดระเบียบอีเมล การค้นคว้าข้อมูลลูกค้า และการสรุปวาระการประชุม

การเปิดตัวเพิ่มเติม

• การอัปเดต Cloud Run:

  • Cloud Run GPU: พร้อมใช้งานทั่วไปแล้ว

  • แอปที่มีความพร้อมใช้งานสูง (High Availability Apps): สภาพแวดล้อมทดลองใช้งานสาธารณะสำหรับการใช้งานแบบหลายภูมิภาค

  • Kafka Consumer Worker Pools: ช่วงทดลองใช้งานแบบส่วนตัวสำหรับปริมาณงานแบบดึง (Pull-based)

• SaaS Runtime: บริการจัดการวงจรชีวิตสำหรับการสร้าง ปรับใช้ และดำเนินการบริการ SaaS ที่ผสานรวม AI ในระดับสเกลใหญ่