Google Cloud Next สร้างผลกระทบครั้งสำคัญที่ลาสเวกัสในสัปดาห์นี้อย่างแน่นอน โดยเป็นแพลตฟอร์มในการจัดแสดงผลกระทบเชิงปฏิรูปของ AI ต่อการดำเนินธุรกิจ งานนี้เริ่มต้นด้วยคีย์โน้ตเปิดตัวที่เน้นความสำเร็จอันน่าทึ่งของลูกค้า และแนะนำชุดการประกาศผลิตภัณฑ์ที่น่าตื่นเต้น ซึ่งเน้นย้ำถึงบทบาทหลักของ AI ในสภาพแวดล้อมองค์กรยุคใหม่ สำหรับผู้ที่พลาดกิจกรรมสดสามารถติดตามการพัฒนาเหล่านี้ได้อย่างรวดเร็วผ่าน การสรุปสั้นๆ ใน 14 นาที ของคีย์โน้ต

งานนี้ให้ความสำคัญเป็นพิเศษกับนักพัฒนา โดยจัดให้พวกเขาเป็นศูนย์กลางของการพูดคุยในช่วงคีย์โน้ตสำหรับนักพัฒนา นอกจากนี้ Innovators Hive บนพื้นที่จัดแสดงนิทรรศการยังเป็นจุดดึงดูดหลัก โดยขยายขนาดขึ้นถึงสามเท่าจากปีก่อนๆ ซึ่งสะท้อนถึงความสนใจและการลงทุนด้านนวัตกรรมที่เพิ่มขึ้น พื้นที่นี้ช่วยให้นักพัฒนาและนักสร้างสรรค์นวัตกรรมได้มีส่วนร่วมโดยตรงกับเทคโนโลยีและแนวคิดล่าสุดในสาขานี้

การมีส่วนร่วมของพันธมิตรผู้สนับสนุนเกือบ 400 รายยังช่วยเพิ่มองค์ประกอบแบบไดนามิกให้กับงานนี้ พันธมิตรเหล่านี้ไม่เพียงแต่ปรากฏตัวบนพื้นที่จัดแสดงเท่านั้น แต่ยังมีส่วนร่วมอย่างแข็งขันในเซสชันต่างๆ และมีส่วนทำให้งานอีเวนต์ยามเย็นตลอดทั้งสัปดาห์มีความคึกคัก การรวมพันธมิตรนี้เน้นย้ำถึงจิตวิญญาณแห่งการทำงานร่วมกันของ Google Cloud Next ซึ่งส่งเสริมการแลกเปลี่ยนแนวคิดและข้อมูลเชิงลึกอันหลากหลายในระบบนิเวศคลาวด์คอมพิวติ้ง

Google Cloud Next '24 เป็นไปตามความคาดหวังอย่างแท้จริง โดยสปอตไลท์ไปที่การประยุกต์ใช้งานจริงและผลกระทบเชิงปฏิรูปของ Generative AI ในสถานที่ทำงาน ปีนี้มุ่งเน้นไปที่การสาธิตการใช้งานในโลกแห่งความเป็นจริง โดยนำเสนอเรื่องราวของลูกค้าและพันธมิตรกว่า 300 เรื่องราว ซึ่งแสดงให้เห็นว่า AI กำลังเข้ามาปรับโฉมอุตสาหกรรมและกระบวนการทางธุรกิจต่างๆ อย่างไร

งานนี้เต็มไปด้วยเนื้อหาด้วยเซสชันเจาะลึกมากกว่า 500 เซสชัน ซึ่งช่วยให้ผู้เข้าร่วมงานได้รับโอกาสในการเรียนรู้มากมาย ตั้งแต่การสาธิตการปฏิบัติจริงไปจนถึงเซสชันการฝึกอบรมเชิงโต้ตอบ กิจกรรมเหล่านี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อทำความเข้าใจให้ลึกซึ้งยิ่งขึ้นและยกระดับทักษะ ช่วยให้ผู้เข้าร่วมสามารถใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยี Google Cloud ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นในสาขาของตน

เนื่องจากมีหัวข้อและนวัตกรรมมากมายที่นำเสนอในสัปดาห์นี้ จึงมีการรวบรวมสรุปการประกาศทั้งหมดไว้อย่างครอบคลุม บทสรุปนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อกลั่นกรองประเด็นสำคัญและไฮไลท์ต่างๆ โดยแสดงให้เห็นว่า Google Cloud กำลังบุกเบิกแนวทางใหม่ๆ ในระบบคลาวด์คอมพิวติ้งอย่างไร แหล่งข้อมูลนี้จะมีคุณค่าอย่างยิ่งสำหรับผู้ที่ต้องการทำความเข้าใจธีมหลักของงาน และทำความเข้าใจว่า Google Cloud กำลังกำหนดมาตรฐานใหม่ในภูมิทัศน์เทคโนโลยีอย่างไร ซึ่งจะช่วยอำนวยความสะดวกในการใช้งานคลาวด์ในรูปแบบใหม่ที่ผสานรวม AI และมีความคิดสร้างสรรค์มากขึ้น

อ่านต่อเพื่อดูรายชื่อประกาศทั้งหมด 218 รายการ (ใช่แล้ว คุณอ่านไม่ผิด) จาก Next ‘24:

Gemini สำหรับ Google Cloud

การประกาศล่าสุดของ Google ในงาน Google Cloud Next '24 เน้นย้ำถึงการขยายตัวของกลุ่มโมเดล Gemini โดยนำเสนอเครื่องมือใหม่ๆ และเครื่องมือที่ได้รับการปรับปรุงประสิทธิภาพที่หลากหลาย ซึ่งออกแบบมาเพื่อช่วยให้ทีมต่างๆ สามารถใช้ประโยชน์จาก AI ในแง่มุมต่างๆ ของคลาวด์คอมพิวติ้ง:

1. Gemini สำหรับ Google Cloud: ผู้ช่วย AI เจเนอเรชันใหม่นี้ได้รับการปรับแต่งเป็นพิเศษสำหรับนักพัฒนา เพื่อปรับปรุงบริการและแอปพลิเคชันของ Google Cloud โดยมีเป้าหมายเพื่อลดความซับซ้อนและเร่งกระบวนการพัฒนาโดยการให้ความช่วยเหลือตามบริบทที่ชาญฉลาด

2. Gemini Code Assist: ต่อยอดจากรากฐานของ Duet AI for Developers โดย Gemini Code Assist แสดงถึงวิวัฒนาการในการช่วยเหลือด้านการเขียนโค้ด เครื่องมือนี้ช่วยให้นักพัฒนาเขียนโค้ดได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นและรวดเร็วขึ้น โดยเสนอคำแนะนำแบบเรียลไทม์และการเติมเต็มโค้ดโดยอัตโนมัติ

3. Gemini Cloud Assist: เครื่องมือนี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อช่วยทีมคลาวด์ในการออกแบบ ดำเนินการ และเพิ่มประสิทธิภาพวงจรชีวิตของแอปพลิเคชัน โดยใช้ประโยชน์จาก AI เพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกและคำแนะนำที่นำไปปฏิบัติได้จริง ช่วยเพิ่มความคล่องตัวในการทำงานบนคลาวด์และปรับปรุงประสิทธิภาพ

4. Gemini ใน Security Operations: มีกำหนดจะเปิดให้บริการทั่วไปในสิ้นเดือนนี้ โดยการประยุกต์ใช้งาน Gemini นี้จะแปลงภาษาธรรมชาติให้เป็นการตรวจจับความปลอดภัยใหม่ๆ สรุปข้อมูลเหตุการณ์ แนะนำการดำเนินการ และแนะนำผู้ใช้ผ่านแพลตฟอร์มความปลอดภัยโดยใช้การแชทแบบสนทนา ซึ่งช่วยเพิ่มขีดความสามารถของศูนย์ปฏิบัติการด้านความปลอดภัย

5. Gemini ใน BigQuery: ขณะนี้อยู่ในช่วงทดลองใช้งาน (preview) เครื่องมือนี้ช่วยให้นักวิเคราะห์ข้อมูลเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานได้ โดยปรับปรุงประสิทธิภาพการสืบค้นและช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายตลอดวงจรชีวิตของการวิเคราะห์ ช่วยให้การจัดการและการวิเคราะห์ข้อมูลมีประสิทธิภาพมากขึ้น

6. Gemini ใน Looker: ในช่วงทดลองใช้งานแบบส่วนตัว (private preview) ฟีเจอร์นี้จะสร้างพื้นที่เฉพาะภายใน Looker ซึ่งผู้ใช้สามารถเริ่มแชทเกี่ยวกับหัวข้อที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลใดๆ เพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกได้อย่างรวดเร็ว ทำให้ผู้ใช้โต้ตอบและสกัดคุณค่าจากข้อมูลได้ง่ายขึ้น

7. Gemini ใน Databases: อยู่ในช่วงทดลองใช้งานเช่นกัน โมเดลนี้ช่วยเหลือนักพัฒนา ผู้ปฏิบัติงาน และผู้ดูแลระบบฐานข้อมูลในการสร้างแอปพลิเคชันได้เร็วขึ้นโดยใช้ภาษาธรรมชาติ โดยช่วยอำนวยความสะดวกในการจัดการ ปรับปรุงประสิทธิภาพ และการกำกับดูแลฐานข้อมูลจากอินเทอร์เฟซส่วนกลาง และเร่งการย้ายฐานข้อมูล

เรื่องราวจากลูกค้า

การประกาศในงาน Google Cloud Next '24 รวมถึงการมีส่วนร่วมของลูกค้าใหม่จำนวนมาก ซึ่งแสดงให้เห็นถึงการใช้งานที่หลากหลายของ Generative AI ในภาคส่วนต่างๆ นี่คือบทสรุปของความร่วมมือที่สำคัญเหล่านี้:

8. Cintas: บริษัทนี้กำลังใช้ประโยชน์จาก Generative AI ของ Google Cloud เพื่อพัฒนาศูนย์ความรู้ภายในองค์กร เครื่องมือนี้จะช่วยให้พนักงานฝ่ายบริการลูกค้าและฝ่ายขายสามารถเข้าถึงข้อมูลสำคัญได้อย่างรวดเร็ว ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและคุณภาพการบริการ

9. Bayer: Bayer กำลังพัฒนาแพลตฟอร์มรังสีวิทยาโดยใช้ Google Cloud โดยมีเป้าหมายเพื่อช่วยตัวเองและบริษัทอื่นๆ ในการสร้างและปรับใช้แอปพลิเคชันด้านการดูแลสุขภาพที่เน้น AI เป็นหลัก เครื่องมือเหล่านี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อช่วยให้นักรังสีวิทยาปรับปรุงประสิทธิภาพและลดเวลาในการวินิจฉัยโรค

10. Best Buy: Best Buy กำลังนำโมเดลภาษาขนาดใหญ่ Gemini ของ Google Cloud มาใช้เพื่อสร้างโซลูชันที่เป็นนวัตกรรมและสะดวกสบายสำหรับลูกค้า ซึ่งรวมถึงผู้ช่วยเสมือนแบบ Generative AI ที่สามารถแก้ไขปัญหาผลิตภัณฑ์ เปลี่ยนกำหนดการส่งมอบ และอื่นๆ อีกมากมาย

11. Citadel Securities: สถาบันการเงินแห่งนี้ได้ใช้ประโยชน์จาก Google Cloud เพื่อปรับปรุงแพลตฟอร์มการวิจัยเชิงปริมาณ เพิ่มประสิทธิภาพการผลิตงานวิจัย และปรับปรุงอัตราส่วนราคาต่อประสิทธิภาพ

12. Discover Financial: Discover กำลังปฏิรูปประสบการณ์ของลูกค้าโดยการรวม Generative AI เข้ากับศูนย์บริการลูกค้า เทคโนโลยีนี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของเจ้าหน้าที่ผ่านโซลูชันส่วนบุคคล การสรุปเอกสารอัจฉริยะ ความช่วยเหลือในการค้นหาแบบเรียลไทม์ และตัวเลือกบริการตนเองที่ได้รับการปรับปรุง

13. IHG Hotels & Resorts: IHG กำลังใช้ Gemini เพื่อพัฒนาแชทบอทที่ขับเคลื่อนด้วย Generative AI ในแอปมือถือ IHG Hotels & Rewards ทำให้การวางแผนวันหยุดเข้าถึงได้ง่ายและมีประสิทธิภาพมากขึ้นสำหรับแขกผู้เข้าพัก

14. Mercedes-Benz: Mercedes-Benz กำลังขยายความร่วมมือกับ Google Cloud โดยใช้เทคโนโลยี AI และ Generative AI เพื่อปรับปรุงแอปพลิเคชันที่ต้องติดต่อกับลูกค้าในด้านอีคอมเมิร์ซ การบริการลูกค้า และการตลาด

15. Orange: ยักษ์ใหญ่ด้านโทรคมนาคมรายนี้กำลังขยายความร่วมมือกับ Google Cloud เพื่อนำ Generative AI ไปปรับใช้ให้ใกล้ชิดกับการดำเนินงานของบริษัทและลูกค้ามากขึ้น อำนวยความสะดวกในสภาพแวดล้อมคลาวด์ที่เชื่อถือได้ และเร่งการนำ Generative AI ไปใช้ในด้านต่างๆ เช่น เครือข่ายอัตโนมัติ ประสิทธิภาพการทำงานของพนักงาน และประสบการณ์ของลูกค้า

16. WPP: เอเจนซี่สร้างสรรค์ระดับโลกรายนี้กำลังใช้ประโยชน์จากขีดความสามารถด้าน Generative AI ของ Google Cloud เพื่อเพิ่มความเป็นส่วนตัว ความคิดสร้างสรรค์ และประสิทธิภาพในการดำเนินงาน WPP ได้ระบุถึงประโยชน์ภายในที่สำคัญแล้ว รวมถึงการวิเคราะห์ประสิทธิภาพของแคมเปญแบบเรียลไทม์ และกระบวนการสร้างสรรค์เนื้อหาที่คล่องตัว

17. Covered California: ตลาดประกันสุขภาพของรัฐแคลิฟอร์เนียกำลังทำให้กระบวนการลงทะเบียนด้านการดูแลสุขภาพง่ายขึ้นโดยใช้ Document AI ของ Google Cloud เทคโนโลยีนี้ช่วยให้องค์กรสามารถตรวจสอบเอกสารการดูแลสุขภาพได้มากกว่า 50,000 ฉบับต่อเดือน โดยมีอัตราการตรวจสอบที่ 84%

ความร่วมมือเหล่านี้เน้นย้ำถึงความสำคัญที่เพิ่มขึ้นของ Generative AI ในการปรับเปลี่ยนกระบวนการทางธุรกิจและยกระดับประสบการณ์ของลูกค้าในอุตสาหกรรมต่างๆ มากมาย

Workspace และการทำงานร่วมกัน

การอัปเดตล่าสุดสำหรับ Google Workspace มีทั้งการปรับปรุงและฟีเจอร์ใหม่ๆ ที่มุ่งเป้าไปที่การเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน ปรับปรุงความปลอดภัย และผสานรวมขีดความสามารถขั้นสูงของ AI เข้ากับกระบวนการทำงานในแต่ละวัน ต่อไปนี้เป็นภาพรวมของนวัตกรรมหลักที่จะมาสู่ Google Workspace:

18. Google Vids: แอปสร้างวิดีโอที่ขับเคลื่อนด้วย AI นี้เป็นส่วนสำคัญของชุดโปรแกรม Google Workspace ซึ่งประกอบด้วย Docs, Sheets และ Slides โดย Google Vids มีกำหนดเปิดตัวใน Workspace Labs ในเดือนมิถุนายน โดยนำเสนอความสามารถในการผลิตวิดีโอระดับมืออาชีพที่ผสานรวมเข้ากับเครื่องมือที่มีอยู่ได้อย่างราบรื่น

19. Gemini ใน Google Chat: แนะนำผู้ช่วยที่ขับเคลื่อนด้วย AI ภายใน Google Chat ฟีเจอร์นี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถสรุปการสนทนา ตอบคำถาม และอื่นๆ อีกมากมาย ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของการสื่อสารในสถานที่ทำงาน

20. ส่วนเสริมการประชุมและการส่งข้อความ AI: ด้วยราคา $10 ต่อผู้ใช้ต่อเดือน ส่วนเสริมนี้ประกอบด้วยฟีเจอร์หลายอย่าง เช่น "จดบันทึกให้ฉัน (Take notes for me)" "แปลให้ฉัน (Translate for me)" ซึ่งจะตรวจจับและแปลคำบรรยายใน Meet โดยอัตโนมัติ โดยจะเริ่มในเดือนมิถุนายน และฟีเจอร์สำหรับการแปลข้อความโดยอัตโนมัติและการสรุปการสนทนาตามคำขอใน Google Chat ซึ่งจะเปิดตัวในปลายปีนี้

21. การป้องกันสแปมที่ได้รับการปรับปรุงใน Gmail: การใช้ประโยชน์จากโมเดลภาษาขนาดใหญ่ ปัจจุบัน Gmail บล็อกสแปมเพิ่มขึ้นอีก 20% และประมวลผลสแปมที่ผู้ใช้รายงานเพิ่มขึ้น 1,000 เท่าในแต่ละวัน ซึ่งช่วยปรับปรุงความปลอดภัยของอีเมลและประสบการณ์ของผู้ใช้อย่างมีนัยสำคัญ

22. ส่วนเสริมความปลอดภัย AI: ส่วนเสริมใหม่นี้มีให้บริการในราคา $10 ต่อผู้ใช้ต่อเดือน ช่วยให้ทีมไอทีสามารถจัดประเภทและปกป้องไฟล์ที่ละเอียดอ่อนโดยอัตโนมัติใน Google Drive ซึ่งช่วยเสริมความปลอดภัยของข้อมูลทั่วทั้งองค์กร

23. การควบคุม DLP และป้ายกำกับการจัดประเภทที่ขยายไปยัง Gmail: ขณะนี้อยู่ในช่วงเบต้า การควบคุมการป้องกันการรั่วไหลของข้อมูล (DLP) และป้ายกำกับการจัดประเภทที่ขยายออกไปเหล่านี้จะช่วยปรับปรุงความปลอดภัยและความสามารถในการปฏิบัติตามข้อกำหนดภายใน Gmail

24. การสนับสนุนการทดลองสำหรับการเข้ารหัสหลังควอนตัม (PQC): ด้วยความร่วมมือกับพันธมิตรอย่าง Thales และ Fortanix ทาง Google กำลังเพิ่มการสนับสนุนการทดลองสำหรับการเข้ารหัสหลังควอนตัมในการเข้ารหัสฝั่งไคลเอนต์ เพื่อเตรียมแพลตฟอร์มให้พร้อมสำหรับความท้าทายด้านความปลอดภัยในอนาคต

25. การแจ้งเตือนด้วยเสียงและการปรับแต่งทันทีใน Gmail: ปรับปรุงฟังก์ชันการทำงานของอีเมล ฟีเจอร์นี้ช่วยให้ผู้ใช้ส่งอีเมลโดยใช้การป้อนข้อมูลด้วยเสียง และแปลงบันทึกคร่าวๆ ให้เป็นอีเมลที่สวยงามได้ทันทีด้วยการคลิกเพียงครั้งเดียว

26. ฟีเจอร์ตารางใหม่ใน Sheets: เร็วๆ นี้จะเปิดให้บริการทั่วไป ฟีเจอร์นี้มีเทมเพลตใหม่สำหรับการจัดการโครงการและการวางแผนงานอีเวนต์ ช่วยให้ผู้ใช้จัดรูปแบบและจัดระเบียบข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพและน่าดึงดูด

27. แท็บใน Docs: นอกจากนี้ยังมีกำหนดจะเปิดให้บริการทั่วไปในสัปดาห์ต่อๆ ไป ฟีเจอร์นี้ช่วยให้ผู้ใช้จัดระเบียบข้อมูลภายในเอกสารเดียวโดยใช้แท็บ ซึ่งช่วยลดความจำเป็นในการลิงก์ไปยังเอกสารหลายฉบับหรือค้นหาผ่าน Google Drive

28. ภาพหน้าปกแบบเต็มขอบ (Full-Bleed) ใน Docs: ปรับปรุงความสวยงามของเอกสาร ฟีเจอร์ใหม่นี้รองรับภาพหน้าปกแบบเต็มขอบที่ขยายจากขอบด้านหนึ่งของเบราว์เซอร์ไปยังอีกด้านหนึ่ง โดยจะพร้อมใช้งานในสัปดาห์ต่อๆ ไป

29. เพิ่มความจุสมาชิกใน Chat: Google Chat จะรองรับสมาชิกสูงสุด 500,000 คนในพื้นที่สนทนาเร็วๆ นี้ ซึ่งช่วยขยายขีดความสามารถสำหรับการสื่อสารขนาดใหญ่ได้อย่างมาก

30. การทำงานร่วมกันในการส่งข้อความสำหรับ Slack และ Teams: ด้วยความร่วมมือกับ Mio ฟังก์ชันการทำงานนี้ช่วยให้สามารถทำงานร่วมกันในการส่งข้อความได้อย่างราบรื่นระหว่าง Google Chat, Slack และ Microsoft Teams ซึ่งช่วยปรับปรุงขีดความสามารถในการสื่อสารข้ามแพลตฟอร์ม

โครงสร้างพื้นฐาน AI

31. Cloud TPU v5p GA: ขณะนี้พร้อมให้บริการทั่วไปแล้ว Cloud TPU v5p ช่วยปรับปรุงโครงสร้างพื้นฐานของ Google โดยรองรับเวิร์กโหลดแมชชีนเลิร์นนิงที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น

32. ขณะนี้ Google Kubernetes Engine (GKE) รองรับ Cloud TPU v5p และการให้บริการหลายโฮสต์ของ TPU แล้ว: การปรับปรุงเหล่านี้ ซึ่งปัจจุบันพร้อมให้บริการทั่วไปแล้ว ช่วยให้สามารถปรับใช้ AI ที่แข็งแกร่งและปรับขนาดได้มากขึ้นภายในสภาพแวดล้อม GKE

33. อินสแตนซ์คอมพิวท์ A3 Mega ขับเคลื่อนโดย NVIDIA H100 GPUs: มีกำหนดเปิดให้บริการทั่วไปในเดือนพฤษภาคม อินสแตนซ์นี้มอบแบนด์วิดท์เครือข่ายระหว่าง GPU เป็นสองเท่าเมื่อเทียบกับรุ่นก่อน ซึ่งช่วยเพิ่มพลังการประมวลผลอย่างมีนัยสำคัญ

34. Confidential Computing ในตระกูล A3 VM: กำลังจะเปิดให้ทดลองใช้งานปลายปีนี้ ฟีเจอร์นี้จะช่วยปรับปรุงขีดความสามารถด้านความปลอดภัยของ A3 VM เพื่อปกป้องการประมวลผลที่ละเอียดอ่อน

35. แพลตฟอร์ม NVIDIA Blackwell GPU บนสถาปัตยกรรม AI Hypercomputer: มีให้เลือกสองรูปแบบ ได้แก่ NVIDIA HGX B200 สำหรับ AI ที่มีความต้องการสูง การวิเคราะห์ข้อมูล และเวิร์กโหลด HPC และ GB200 NVL72 GPU แบบระบายความร้อนด้วยของเหลว สำหรับการอนุมาน LLM แบบเรียลไทม์และการฝึกโมเดลขนาดใหญ่มาก

36. ความสามารถในการแคชใหม่สำหรับ Cloud Storage FUSE: การปรับปรุงเหล่านี้ ซึ่งปัจจุบันพร้อมให้บริการทั่วไปแล้ว จะช่วยปรับปรุงปริมาณงานการฝึกอบรมและประสิทธิภาพการให้บริการสำหรับโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง

37. ระบบไฟล์คู่ขนานประสิทธิภาพสูง Parallelstore ปัจจุบันรวมการแคชแล้ว: ขณะนี้อยู่ในช่วงทดลองใช้งาน ฟีเจอร์นี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในสถานการณ์ที่มีการใช้ข้อมูลจำนวนมาก

38. Hyperdisk ML: ในช่วงทดลองใช้งาน บริการจัดเก็บข้อมูลแบบบล็อกเจเนอเรชันใหม่นี้ได้รับการปรับแต่งให้เหมาะสมสำหรับการอนุมาน AI และเวิร์กโหลดการให้บริการ ช่วยเพิ่มความเร็วและประสิทธิภาพ

39. MaxDiffusion: การนำสถาปัตยกรรมอ้างอิงแบบโอเพนซอร์ส ประสิทธิภาพสูง และปรับขนาดได้มาใช้สำหรับโมเดล Diffusion นำเสนอขีดความสามารถขั้นสูงในการฝึกอบรมและนำโมเดลไปใช้งาน

40. MaxText ซึ่งเป็น JAX LLM: ขณะนี้รองรับโมเดล LLM ใหม่ๆ รวมถึง Gemma, GPT3, LLAMA2 และ Mistral ทั้งบน Cloud TPU และ NVIDIA GPU ช่วยขยายความสามารถที่หลากหลาย

41. PyTorch/XLA 2.3: มีกำหนดจะออกตามรุ่นอัปสตรีมในปลายเดือนนี้ การอัปเดตนี้มาพร้อมกับการปรับปรุงที่สำคัญ เช่น การทำ Auto-Sharding แบบ SPMD และการทำ Checkpointing แบบกระจายแบบอะซิงโครนัส

42. แพ็กเกจ Hugging Face PyTorch Optimum-TPU: ช่วยให้สามารถฝึกอบรมและให้บริการโมเดล Hugging Face บน TPU ซึ่งช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพสำหรับโมเดลยอดนิยมเหล่านี้

43. Jetstream: เอ็นจิ้นการอนุมาน LLM โอเพนซอร์สใหม่ที่ปรับแต่งสำหรับอุปกรณ์ XLA โดยเริ่มแรกจะรองรับ TPU โดยให้การอนุมานที่ปรับให้เหมาะสมกับปริมาณงานและหน่วยความจำสำหรับโมเดลที่ได้รับการฝึกด้วย JAX และ PyTorch/XLA

44. โมเดลของ Google พร้อมใช้งานในรูปแบบไมโครเซอร์วิสการอนุมาน NVIDIA NIM: การผสานรวมนี้ช่วยให้สามารถปรับใช้และปรับขนาดโมเดล AI ของ Google บนโครงสร้างพื้นฐานของ NVIDIA ได้อย่างคล่องตัว

45. Dynamic Workload Scheduler: ปัจจุบันมีโหมดใหม่สองโหมดในช่วงทดลองใช้งาน: โหมด Flex Start และโหมดปฏิทิน ช่วยให้มีตัวเลือกการจัดกำหนดการที่ยืดหยุ่นมากขึ้นสำหรับงานคำนวณ

46. ผลลัพธ์ประสิทธิภาพล่าสุดจาก MLPerf™ Inference v4.0: การใช้ A3 VM ที่ขับเคลื่อนโดย NVIDIA H100 GPU แสดงให้เห็นถึงเกณฑ์มาตรฐานประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้น

47. เกณฑ์มาตรฐานประสิทธิภาพสำหรับโมเดล Gemma: การใช้ Cloud TPU v5e และ JetStream ช่วยให้เข้าใจถึงประสิทธิภาพและความสามารถของระบบเหล่านี้

48. แนะนำ ML Productivity Goodput: เมตริกใหม่เพื่อวัดประสิทธิภาพของระบบ ML โดยรวม พร้อมด้วย API สำหรับการรวมเข้ากับโครงการและวิธีการเพื่อเพิ่มประโยชน์สูงสุดของเมตริกใหม่นี้

Vertex AI

49. Gemini 1.5 Pro ในช่วงทดลองใช้งานสาธารณะบน Vertex AI: เวอร์ชันที่อัปเดตนี้มอบบริบทหน้าต่าง (context window) ที่ใหญ่ที่สุดในโลกให้กับนักพัฒนา ซึ่งช่วยเพิ่มขีดความสามารถในการทำความเข้าใจและการสร้างของ AI อย่างมีนัยสำคัญ

50. ฟีเจอร์ใหม่ของ Gemini 1.5 Pro: ขณะนี้รองรับการประมวลผลสตรีมเสียง รวมถึงคำพูดและเสียงจากวิดีโอ ช่วยขยายประโยชน์การใช้งานในแอปพลิเคชันมัลติมีเดีย

51. Imagen 2.0: โมเดลการสร้างภาพที่อัปเดตนี้สามารถสร้างภาพเคลื่อนไหวสั้นๆ ความยาว 4 วินาทีจากข้อความแจ้งเตือนได้แล้ว ช่วยขยายขอบเขตของการสร้างภาพที่สร้างสรรค์

52. การแก้ไขภาพใน Imagen 2.0: ปัจจุบันพร้อมใช้งานทั่วไปแล้ว ฟีเจอร์ต่างๆ ได้แก่ Inpainting/Outpainting และลายน้ำดิจิทัล ขับเคลื่อนโดย SynthID ของ Google DeepMind ช่วยปรับปรุงฟังก์ชันการทำงานของโมเดลในการจัดการภาพ

53. CodeGemma: ส่วนเสริมใหม่ในตระกูลโมเดลน้ำหนักเบา Gemma บน Vertex AI ออกแบบมาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพงานที่เกี่ยวข้องกับโค้ดภายในเวิร์กโฟลว์ AI

54. ความสามารถในการหาหลักฐานอ้างอิง (grounding) ที่ขยายเพิ่มใน Vertex AI: ปัจจุบันรวมถึงความสามารถในการอ้างอิงคำตอบโดยตรงกับ Google Search พร้อมใช้งานในช่วงทดลองใช้งานสาธารณะ ช่วยเพิ่มความถูกต้องและความเกี่ยวข้องของเนื้อหาที่สร้างโดย AI

55. Vertex AI Prompt Management: ขณะนี้อยู่ในช่วงทดลองใช้งาน เครื่องมือนี้ช่วยให้ทีมปรับปรุงและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของข้อความสั่ง (prompt) ของ AI

56. Vertex AI Rapid Evaluation: อยู่ในช่วงทดลองใช้งานเช่นกัน ฟีเจอร์นี้ช่วยให้ผู้ใช้ประเมินประสิทธิภาพของโมเดลได้อย่างรวดเร็ว ช่วยในการทำซ้ำอย่างรวดเร็วและการปรับปรุงการออกแบบข้อความสั่ง

57. Vertex AI AutoSxS: ปัจจุบันพร้อมใช้งานทั่วไปแล้ว ฟีเจอร์นี้ช่วยอำนวยความสะดวกในการเปรียบเทียบประสิทธิภาพของสองโมเดล ช่วยให้ทีมตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูลเกี่ยวกับการปรับใช้โมเดล

83. การรับประกันตำแหน่งที่ตั้งข้อมูล (data residency) ที่ขยายเพิ่ม: ขณะนี้รวมถึงข้อมูลที่จัดเก็บไว้ (data at-rest) สำหรับ Gemini, Imagen และ Embeddings API บน Vertex AI ไปยังประเทศใหม่ 11 ประเทศ เพื่อให้มั่นใจว่าเป็นไปตามข้อกำหนดด้านข้อมูลในท้องถิ่น

59. การแปลการประมวลผลข้อมูลสำหรับ Gemini 1.0 Pro และ Imagen: ปัจจุบันผู้ใช้สามารถจำกัดการประมวลผลแมชชีนเลิร์นนิงไว้ที่สหรัฐอเมริกาหรือสหภาพยุโรป เพื่อจัดการกับข้อกังวลด้านอธิปไตยของข้อมูล

60. การค้นหาแบบไฮบริดของ Vertex AI: ในช่วงทดลองใช้งาน ความสามารถในการค้นหาใหม่นี้จะผสานรวมเทคนิคการค้นหาตามเวกเตอร์และตามคีย์เวิร์ด เพื่อให้มั่นใจว่าจะได้ผลลัพธ์การค้นหาที่ตรงประเด็นและแม่นยำยิ่งขึ้น

61. Vertex AI Agent Builder: ช่วยให้นักพัฒนาสร้างและปรับใช้ประสบการณ์ Generative AI โดยใช้ภาษาธรรมชาติหรือเฟรมเวิร์กโอเพนซอร์สอย่าง LangChain ขณะนี้อยู่ในช่วงทดลองใช้งาน

62. โมเดลการฝังข้อความใหม่บน Vertex AI: รวมถึงโมเดลใหม่สองโมเดลในช่วงทดลองใช้งานสาธารณะ ได้แก่ "text-embedding-preview-0409" เฉพาะภาษาอังกฤษ และ "text-multilingual-embedding-preview-0409" แบบหลายภาษา ซึ่งช่วยขยายขีดความสามารถทางภาษาของแอปพลิเคชัน AI

โครงสร้างพื้นฐานหลัก

Thomas กับชิป Google Axion

63. พอร์ตโฟลิโอการประมวลผลที่ขยายเพิ่ม: การเปิดตัวผลิตภัณฑ์หลักสำหรับการประมวลผลและการจัดเก็บข้อมูล ตอบสนองเวิร์กโหลดทั้งแบบทั่วไปและแบบเฉพาะเจาะจง

64. Google Axion: CPU แบบ Arm ที่ออกแบบเองตัวแรกของ Google สำหรับดาต้าเซ็นเตอร์ กำลังจะเข้าสู่ช่วงทดลองใช้งานเร็วๆ นี้

65. Compute Engine C4 VM: ขณะนี้อยู่ในช่วงทดลองใช้งาน นำเสนอประสิทธิภาพสูงและการบำรุงรักษาที่ควบคุมได้สำหรับเวิร์กโหลดที่สำคัญ

66. N4 Machine Series: สร้างขึ้นเพื่อประสิทธิภาพราคาที่เหมาะสมที่สุดด้วย Dynamic Resource Management ปัจจุบันพร้อมใช้งานทั่วไปแล้ว

67. C3 Bare-Metal Machines: ให้การเข้าถึงทรัพยากรเซิร์ฟเวอร์โดยตรง พร้อมใช้งานในช่วงทดลองใช้งานเร็วๆ นี้

68. X4 Memory-Optimized Instances: ขณะนี้อยู่ในช่วงทดลองใช้งานสำหรับผู้ใช้ที่กรอกแบบฟอร์มแสดงความสนใจ

69. Z3 VMs: ปรับให้เหมาะสมสำหรับเวิร์กโหลดที่มีการจัดเก็บข้อมูลหนาแน่นซึ่งต้องการ SSD พร้อมใช้งานทั่วไปแล้ว

70. Hyperdisk Storage Pools Advanced Capacity: ปัจจุบันพร้อมใช้งานทั่วไปแล้ว โดยมี Advanced Performance ในช่วงทดลองใช้งาน

71. Hyperdisk Instant Snapshots: มอบ RPO/RTO ที่เกือบเป็นศูนย์สำหรับโวลุ่ม กำลังจะเปิดให้บริการทั่วไปในเดือนพฤษภาคม

72. ความยืดหยุ่นของ Google Compute Engine: ฟีเจอร์ใหม่ ได้แก่ ความยืดหยุ่นระดับโซน ความยืดหยุ่นของตระกูล VM และการใช้งานแบบออนดีมานด์และแบบสปอตผสมกัน

Google Distributed Cloud (GDC):

73. โซลูชันการค้นหา Generative AI: ขับเคลื่อนโดยโมเดล Gemma พร้อมใช้งานในช่วงทดลองใช้งานในไตรมาสที่ 2 ปี 2024 สำหรับการจัดการข้อมูลในสถานที่ตั้ง (on-premises) หรือที่ Edge

74. การปฏิบัติตามข้อกำหนด ISO27001 และ SOC2: ปัจจุบัน GDC ได้รับใบรับรองการปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านความปลอดภัยเหล่านี้แล้ว

75. Managed IDPS: การรวมเทคโนโลยีของ Palo Alto Networks ปัจจุบันพร้อมใช้งานทั่วไปแล้ว

76. GDC Sandbox: ช่วยนักพัฒนาในการสร้างและทดสอบบริการเฉพาะของ GDC ขณะนี้อยู่ในช่วงทดลองใช้งาน

77. ความยืดหยุ่นในการจัดเก็บข้อมูลของ GDC: ฟีเจอร์ทดลองใช้งานที่ช่วยให้ทรัพยากรจัดเก็บข้อมูลและการประมวลผลเติบโตได้อย่างเป็นอิสระต่อกัน

78. โหมดออฟไลน์ (Disconnected Mode): ปัจจุบัน GDC สามารถทำงานแบบออฟไลน์ได้นานสูงสุดเจ็ดวัน พร้อมใช้งานทั่วไปแล้ว

79. ผู้ให้บริการ GDC ที่ได้รับการจัดการ: ผู้ให้บริการรายใหม่ ได้แก่ Clarence, T-Systems และ WWT พร้อมตราสัญลักษณ์ Google Cloud Ready ใหม่สำหรับโซลูชันที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับ GDC

80. GDC Servers พร้อม NVIDIA L4 GPU: ปัจจุบัน GPU ที่ประหยัดพลังงานพร้อมใช้งานสำหรับเซิร์ฟเวอร์ GDC แล้ว

81. GDC Hosted สำหรับหน่วยข่าวกรองสหรัฐฯ และ DoD: ได้รับอนุมัติสำหรับภารกิจลับสุดยอดแล้วในขณะนี้

ระบบเครือข่าย Google Cloud:

82. Gemini Cloud Assist: ความช่วยเหลือด้านเครือข่ายที่ใช้ AI ขณะนี้อยู่ในช่วงทดลองใช้งาน

83. Model as a Service Endpoint: รวมบริการหลายอย่างสำหรับการจัดการปลายทางโมเดล ปัจจุบันพร้อมใช้งานทั่วไปแล้ว

84. การปรับปรุง Cloud Load Balancing: มีกำหนดจะแนะนำฟีเจอร์สำหรับเวิร์กโหลดการอนุมานในปลายปีนี้

85. Cloud Service Mesh: รวม Traffic Director เข้ากับ Anthos Service Mesh ของ Google ได้รับการจัดการอย่างเต็มรูปแบบ

เครือข่ายข้ามคลาวด์ (Cross-Cloud Network):

86. Private Service Connect Transitivity: ช่วยให้สามารถเข้าถึงแบบส่งผ่านข้าม Spoke VPC ได้ โดยจะเปิดให้ทดลองใช้งานในไตรมาสนี้

87. Cloud NGFW Enterprise: การป้องกันภัยคุกคามเครือข่ายที่ขับเคลื่อนโดย Palo Alto Networks ปัจจุบันพร้อมใช้งานทั่วไปแล้ว

88. การอนุญาตตามข้อมูลระบุตัวตนด้วย mTLS: รวม Identity-Aware Proxy เข้ากับการทำโหลดบาลานซ์แอปพลิเคชัน เพื่อรองรับการเข้าถึงแบบ Zero Trust

89. In-Line Network DLP: มีกำหนดจะรวม Symantec DLP เข้ากับบริการเครือข่ายเร็วๆ นี้

90. การผสานรวมส่วนขยายบริการ: รวมพันธมิตรและบริการใหม่ๆ เพื่อการปกป้องเว็บที่ดียิ่งขึ้น

91. คลังส่วนขยายบริการ: เสนอตัวอย่างโค้ดสำหรับการปรับแต่งการจัดการทราฟฟิกเครือข่าย

92. Private Service Connect พร้อม Cloud SQL: ปัจจุบันผสานรวมอย่างสมบูรณ์และพร้อมใช้งานทั่วไปแล้ว

การจัดเก็บข้อมูลและการจัดการข้อมูลของ Google Cloud:

93. Gemini Insights สำหรับพื้นที่จัดเก็บข้อมูล: วิเคราะห์การใช้งานพื้นที่จัดเก็บข้อมูลและปรับปรุงต้นทุนด้วยภาษาธรรมชาติ พร้อมใช้งานในขั้นทดลอง

94. Google Cloud NetApp Volumes: ขยายไปยังภูมิภาคใหม่ๆ พร้อมการปรับปรุงสำหรับการย้ายไฟล์แบบไดนามิกและการเพิ่มความจุ ซึ่งจะเปิดให้บริการเร็วๆ นี้

95. การปรับปรุง Filestore: รองรับการสำรองข้อมูลแบบแชร์เดี่ยวและ NFS v4.1 พร้อมตัวเลือกความจุที่ขยายเพิ่ม

สำหรับ Cloud Storage:

96. Cloud Storage Anywhere Cache: ปัจจุบันฟีเจอร์นี้ใช้ประโยชน์จากแคชการอ่าน SSD ระดับโซนในหลายภูมิภาคภายในทวีป เพื่อเพิ่มความเร็วและความน่าเชื่อถือในการเข้าถึงข้อมูล พร้อมใช้งานบนพื้นฐานของรายการที่อนุญาต (allowlist) ในระยะเปิดให้บริการทั่วไป (GA)

97. Cloud Storage Soft Delete: ฟีเจอร์นี้เปิดให้บริการทั่วไปแล้วและออกแบบมาเพื่อป้องกันการลบข้อมูลโดยไม่ได้ตั้งใจหรือโดยเจตนา โดยจะเก็บรักษารายการที่ถูกลบตามระยะเวลาที่กำหนดไว้ ช่วยให้มีตัวเลือกในการกู้คืนข้อมูลเพื่อปกป้องข้อมูลสำคัญ

98. โฟลเดอร์ที่จัดการโดย Cloud Storage: เปิดให้บริการทั่วไปแล้วเช่นกัน ประเภททรัพยากรใหม่นี้ช่วยให้สิทธิ์ IAM มีความละเอียดมากขึ้น ช่วยให้ผู้ดูแลระบบสามารถใช้การควบคุมการเข้าถึงเฉพาะกับกลุ่มของออบเจ็กต์ภายใน Cloud Storage ซึ่งจะช่วยเพิ่มขีดความสามารถด้านความปลอดภัยและการจัดการ

99. การสำรองข้อมูลขนาดใหญ่ตามแท็ก: ฟีเจอร์นี้เปิดให้บริการทั่วไปแล้ว ช่วยอำนวยความสะดวกในการจัดการการปกป้องข้อมูลสำหรับ Compute Engine VM โดยการใช้แท็ก ผู้ดูแลระบบสามารถจัดระเบียบและทำให้งานสำรองข้อมูลเป็นไปโดยอัตโนมัติได้อย่างง่ายดายยิ่งขึ้นในเครื่องเสมือนจำนวนมาก ช่วยลดความซับซ้อนในการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่

100. การสำรองข้อมูลประสิทธิภาพสูงสำหรับ SAP HANA: การใช้ประโยชน์จากขีดความสามารถสแนปช็อตของดิสก์ถาวร ตัวเลือกการสำรองข้อมูลใหม่นี้ได้รับการปรับแต่งเป็นพิเศษสำหรับฐานข้อมูล SAP HANA โดยเปิดให้บริการทั่วไปแล้วและเสนอการสำรองข้อมูลแบบรับรู้ฐานข้อมูลเพื่อให้มั่นใจในความสมบูรณ์ของข้อมูลและการกู้คืนที่รวดเร็ว ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับสภาพแวดล้อมองค์กรที่ใช้แอปพลิเคชัน SAP

101. ตัวจัดการรายงานบริการสำรองข้อมูลและ DR: ส่วนหนึ่งของบริการที่ได้รับการปรับปรุงนี้ ซึ่งเปิดให้บริการทั่วไปแล้ว ช่วยให้สามารถปรับแต่งรายงานการสำรองข้อมูลและการกู้คืนระบบจากภัยพิบัติได้ ผู้ใช้สามารถรวมข้อมูลจาก Google Cloud Backup และ DR เข้ากับเครื่องมือต่างๆ เช่น Cloud Monitoring, Cloud Logging และ BigQuery เพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกที่ละเอียดและนำไปปฏิบัติได้จริงเกี่ยวกับการดำเนินงานสำรองข้อมูลและกู้คืนข้อมูลของตน

ฐานข้อมูล

การปรับปรุง Gemini ใน Databases:

102. Database Studio: เครื่องมือนี้ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของ Gemini ใน Databases แนะนำการสร้างและสรุป SQL ภายในโปรแกรมแก้ไข SQL ที่มีประสิทธิภาพในคอนโซล Google Cloud เสริมด้วยอินเทอร์เฟซการแชทที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อการโต้ตอบกับฐานข้อมูลที่คล่องตัว

103. Database Center: ช่วยให้ผู้ปฏิบัติงานสามารถจัดการฐานข้อมูลทั้งหมดผ่านแดชบอร์ดอัจฉริยะที่ประเมินและปรับปรุงความพร้อมใช้งาน การปกป้องข้อมูล ความปลอดภัย และการปฏิบัติตามข้อกำหนดในเชิงรุก ควบคู่ไปกับคำแนะนำอัจฉริยะสำหรับการปรับปรุงประสิทธิภาพและการแก้ไขปัญหา

104. บริการย้ายฐานข้อมูล (Database Migration Service): ผสานรวมกับ Gemini ใน Databases บริการนี้รวมถึงฟีเจอร์ช่วยเหลือสำหรับการแปลงโค้ด (เช่น จาก Oracle เป็น PostgreSQL) และให้คำอธิบายสำหรับการแปลงเหล่านี้

ฟังก์ชันการทำงานของ AlloyDB:

105. AlloyDB AI: ช่วยให้นักพัฒนา Generative AI สร้างแอปพลิเคชันที่สืบค้นข้อมูลได้อย่างถูกต้องโดยใช้ภาษาธรรมชาติ เทียบได้กับคำสั่ง SQL ปัจจุบันพร้อมใช้งานใน AlloyDB Omni

106. ดัชนี AlloyDB AI ScaNN: แนะนำดัชนีใหม่ที่เข้ากันได้กับ pgvector ซึ่งอิงตามอัลกอริทึมเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดโดยประมาณของ Google พร้อมใช้งานในรูปแบบตัวอย่างเทคโนโลยีใน AlloyDB Omni

107. การจัดการปลายทางโมเดล AlloyDB: ช่วยลดความซับซ้อนของกระบวนการเรียกใช้ Vertex AI ระยะไกล โมเดลของบุคคลที่สาม และโมเดลที่กำหนดเอง ปัจจุบันพร้อมใช้งานแล้วใน AlloyDB Omni และจะเปิดให้บริการเร็วๆ นี้บน AlloyDB ใน Google Cloud

108. AlloyDB AI Parameterized Secure Views: ปรับปรุงความปลอดภัยของข้อมูลโดยการปรับการเปิดเผยข้อมูลตามบริบทของผู้ใช้ปลายทาง ปัจจุบันพร้อมใช้งานแล้วใน AlloyDB Omni

การปรับปรุง Bigtable:

109. Bigtable Data Boost: ข้อเสนอที่ยังไม่เปิดให้บริการทั่วไปนี้มอบความสามารถในการประมวลผลข้อมูลธุรกรรมแบบออนดีมานด์ ประสิทธิภาพสูง และแยกเวิร์กโหลด โดยไม่ส่งผลกระทบต่อเวิร์กโหลดการดำเนินงาน

110. มุมมองที่ได้รับอนุญาตของ Bigtable: ปัจจุบันพร้อมใช้งานทั่วไปแล้ว มุมมองเหล่านี้ช่วยให้แชร์ข้อมูลได้อย่างปลอดภัยโดยตรงจากฐานข้อมูลในหลายๆ ทีม

111. ตัวนับแบบกระจายของ Bigtable: ขณะนี้อยู่ในช่วงทดลองใช้งาน ตัวนับเหล่านี้ประมวลผลข้อมูลเหตุการณ์ที่มีความถี่สูง เช่น Clickstream โดยตรงในฐานข้อมูล

112. Bigtable Large Nodes: โหนดเหล่านี้ ซึ่งปัจจุบันอยู่ในช่วงทดลองใช้งานแบบส่วนตัว นำเสนอความเสถียรของประสิทธิภาพที่มากขึ้นที่อัตราการใช้งานที่สูงขึ้น และได้รับการออกแบบมาสำหรับเวิร์กโหลดเฉพาะเจาะจง

การอัปเดตคลัสเตอร์ Memorystore สำหรับ Redis:

113. การสนับสนุน Persistence และโครงสร้างโหนดใหม่: ปัจจุบันรองรับทั้ง Persistence ที่ใช้ AOF และ RDB พร้อมโครงสร้างโหนดใหม่ที่ช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพและการจัดการต้นทุน

114. การค้นหาเวกเตอร์ที่รวดเร็วเป็นพิเศษ: ฟีเจอร์นี้เปิดให้บริการทั่วไปแล้วภายในบริการ

115. ตัวเลือกการกำหนดค่าใหม่: ขณะนี้อยู่ในช่วงทดลองใช้งาน ตัวเลือกเหล่านี้ช่วยให้สามารถปรับแต่งไคลเอนต์สูงสุด หน่วยความจำสูงสุด นโยบายหน่วยความจำสูงสุด และอื่นๆ

การปรับปรุง Firestore:

116. Gemini Code Assist สำหรับ Firestore: รวมขีดความสามารถ AI ช่วยเหลือเพื่อช่วยในการพัฒนาภายใน Firestore

117. การค้นหาเวกเตอร์และการรวม AI: การสนับสนุนในตัวสำหรับการค้นหาเวกเตอร์โดยใช้เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดที่แน่นอน การสร้างการฝังเวกเตอร์โดยอัตโนมัติ และการผสานรวมกับคลัง Generative AI เช่น LangChain และ LlamaIndex

118. อธิบายการสืบค้นของ Firestore (Firestore Query Explain): ขณะนี้อยู่ในช่วงทดลองใช้งาน เครื่องมือนี้ช่วยในการแก้ไขปัญหาการสืบค้น

119. คีย์การเข้ารหัสที่ลูกค้าจัดการ (CMEK): ขณะนี้อยู่ในช่วงทดลองใช้งาน ช่วยให้สามารถเข้ารหัสข้อมูลที่จัดเก็บไว้ด้วยคีย์ที่ผู้ใช้ระบุ

120. การปรับใช้ระดับภูมิภาคและการขยายเวลาเก็บรักษาข้อมูลสำรอง: ปัจจุบันสามารถปรับใช้ Firestore ในภูมิภาค Google Cloud ใดก็ได้ที่รองรับ โดยฟีเจอร์ Scheduled Backup จะเก็บรักษาข้อมูลสำรองไว้นานสูงสุด 98 วัน

121. Cloud SQL Enterprise Plus Edition: นำเสนอขีดความสามารถการเฟลโอเวอร์ขั้นสูง รวมถึงการสลับสับเปลี่ยนและการสลับกลับแบบเป็นระบบ ช่วยเพิ่มความน่าเชื่อถือและความยืดหยุ่นในการดำเนินงาน

การวิเคราะห์ข้อมูล

BigQuery ในฐานะแพลตฟอร์ม Data-to-AI แบบรวมศูนย์:

122. แพลตฟอร์มแบบรวมสำหรับเวิร์กโหลดข้อมูลสู่ AI: ปัจจุบัน BigQuery ทำหน้าที่เป็นแพลตฟอร์มแบบรวมศูนย์รายเดียวของ Google Cloud สำหรับเวิร์กโหลดดังกล่าว BigLake ซึ่งเป็นเอ็นจิ้นการจัดเก็บข้อมูลแบบรวมของ BigQuery นำเสนออินเทอร์เฟซเดียวสำหรับทั้งรูปแบบเนทีฟของ BigQuery และรูปแบบเปิด ช่วยปรับปรุงการวิเคราะห์และการดำเนินงานด้าน AI

123. ปรับปรุงการสนับสนุนรูปแบบ Iceberg และ Delta: BigQuery ได้ปรับปรุงการสนับสนุนสำหรับ Iceberg รวมถึง DDL, DML และปริมาณงานสูง ซึ่งทั้งหมดอยู่ในช่วงทดลองใช้งาน ในขณะเดียวกัน BigLake รองรับรูปแบบไฟล์ Delta แล้ว ซึ่งอยู่ในช่วงทดลองใช้งานเช่นกัน

124. การสืบค้นข้อมูลอย่างต่อเนื่องของ BigQuery: ขณะนี้อยู่ในช่วงทดลองใช้งาน ฟีเจอร์นี้ช่วยให้สามารถประมวลผล SQL อย่างต่อเนื่องผ่านสตรีมข้อมูล ช่วยอำนวยความสะดวกในไปป์ไลน์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ด้วยผู้ให้บริการ AI หรือความสามารถในการทำ Reverse ETL

การปรับปรุงด้วย Gemini ใน BigQuery:

125. การผสานรวมกับโมเดล Gemini ใน Vertex AI: การผสานรวมเหล่านี้รองรับการวิเคราะห์ต่อเนื่องแบบหลายโหมด การฝังเวกเตอร์ และการปรับแต่งโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) โดยตรงภายใน BigQuery

126. BigQuery Studio: ฟีเจอร์ใหม่นี้มอบพื้นที่ทำงานข้อมูลร่วมกันซึ่งผู้ใช้สามารถใช้ SQL, Python, Spark หรือภาษาธรรมชาติ โดยรวมความสามารถสำหรับการสตรีมและการกำกับดูแลแบบเรียลไทม์ และเปิดให้บริการทั่วไปแล้วในขณะนี้

127. พื้นที่ทำงานข้อมูล BigQuery (BigQuery Data Canvas): มอบประสบการณ์ที่คล้ายกับสมุดบันทึกพร้อมการแสดงภาพข้อมูลในตัวและการสนับสนุนภาษาธรรมชาติ เสริมประสิทธิภาพด้วยขีดความสามารถของ Gemini

128. การเชื่อมต่อข้อมูลกับ Vertex AI อย่างราบรื่น: ปัจจุบัน BigQuery สามารถเชื่อมต่อโดยตรงกับโมเดลใน Vertex AI โดยใช้ข้อมูลขององค์กรโดยไม่จำเป็นต้องย้ายหรือคัดลอกข้อมูล

129. BigQuery พร้อม Gemini 1.0 Pro Vision: ฟังก์ชันใหม่นี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถวิเคราะห์รูปภาพและวิดีโอควบคู่ไปกับข้อความแจ้งเตือนโดยใช้คำสั่ง SQL ที่คุ้นเคย ผสมผสานการประมวลผลข้อมูลภาพเข้ากับการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเดิม

130. ลำดับวงศ์ตระกูลข้อมูลระดับคอลัมน์ (Column-Level Lineage): เร็วๆ นี้จะเปิดให้ทดลองใช้งาน ฟีเจอร์นี้ให้ข้อมูลเชิงลึกโดยละเอียดเกี่ยวกับต้นกำเนิดและการแปลงข้อมูลภายใน BigQuery และขยายขีดความสามารถด้านลำดับวงศ์ตระกูลข้อมูลสำหรับไปป์ไลน์ Vertex AI

การอัปเดตเพิ่มเติมในพอร์ตโฟลิโอการวิเคราะห์ข้อมูล:

131. Apache Kafka สำหรับ BigQuery: ปัจจุบันพร้อมใช้งานเป็นบริการที่มีการจัดการในช่วงทดลองใช้งาน การผสานรวมนี้ช่วยให้สามารถเวิร์กโหลดข้อมูลการสตรีมแบบเรียลไทม์โดยใช้ประโยชน์จาก API โอเพนซอร์ส

132. เอ็นจิ้นแบบ Serverless สำหรับ Apache Spark: ผสานรวมไว้ภายใน BigQuery Studio ปัจจุบันเอ็นจิ้นแบบ Serverless นี้อยู่ในช่วงทดลองใช้งาน ช่วยปรับปรุงการประมวลผลเวิร์กโหลดข้อมูลขนาดใหญ่

133. การปรับปรุง Dataplex: มีฟีเจอร์การกำกับดูแลข้อมูลสู่ AI ที่ขยายเพิ่มเติม ขณะนี้อยู่ในช่วงทดลองใช้งาน เพื่อจัดการและรักษาความปลอดภัยข้อมูลข้ามสภาพแวดล้อมได้ดียิ่งขึ้น

นักพัฒนาและผู้ปฏิบัติงาน

การปรับปรุงใน Gemini Code Assist:

134. ความตระหนักรู้เกี่ยวกับโค้ดเบสทั้งหมด: ขณะนี้อยู่ในช่วงทดลองใช้งาน ฟีเจอร์นี้ใช้ประโยชน์จาก Gemini 1.5 Pro เพื่อช่วยในการเปลี่ยนแปลงที่ซับซ้อน เพิ่มฟีเจอร์ใหม่ๆ และลดความซับซ้อนในการอัปเดตทั่วทั้งโค้ดเบสของคุณ

135. ฟีเจอร์การแปลงโค้ด: พร้อมใช้งานแล้ววันนี้ใน Cloud Workstations และ Cloud Shell Editor ช่วยให้นักพัฒนาสามารถใช้ภาษาธรรมชาติเพื่อสั่งให้ Gemini Code Assist วิเคราะห์ ปรับโครงสร้าง และปรับแต่งโค้ดได้

136. บริบทท้องถิ่นที่ขยายเพิ่ม: ปัจจุบัน Gemini Code Assist จะดึงไฟล์ที่เกี่ยวข้องจากพื้นที่ทำงาน IDE ของคุณโดยอัตโนมัติ ช่วยเพิ่มความตระหนักรู้และการผสานรวมโค้ด

137. การปรับแต่งโค้ด: ในช่วงทดลองใช้งานแบบส่วนตัว ฟีเจอร์นี้ช่วยให้สามารถรวมเข้ากับโค้ดเบสและพื้นที่เก็บข้อมูลส่วนตัว นำเสนอการสร้างโค้ดและการเติมเต็มที่ตรงตามความต้องการส่วนบุคคลอย่างมาก โดยรองรับการเชื่อมต่อไปยังพื้นที่เก็บข้อมูล GitLab, GitHub และ Bitbucket

138. การรวมเข้ากับ Apigee และ Application Integration: ขณะนี้อยู่ในช่วงทดลองใช้งาน Gemini Code Assist สามารถเข้าถึงและเชื่อมต่อแอปพลิเคชันของคุณภายในแพลตฟอร์มเหล่านี้ได้

139. พันธมิตร Snyk: ขยายไปยัง Gemini Code Assist การผสานรวมนี้ช่วยให้นักพัฒนาสามารถระบุช่องโหว่และเรียนรู้เกี่ยวกับปัญหาด้านความปลอดภัยทั่วไปได้โดยตรงภายใน IDE

140. App Hub ใหม่: มอบมุมมองที่ครอบคลุมของแอปพลิเคชันที่ปรับใช้และทรัพยากรที่ต้องใช้ร่วมกัน ผสานรวมกับ Gemini Cloud Assist และพร้อมใช้งานทั่วไปแล้วในขณะนี้

ฟีเจอร์สำหรับ Cloud Run และ GKE:

141. Cloud Run Application Canvas: นักพัฒนาสามารถสร้าง แก้ไข และปรับใช้แอปพลิเคชันด้วยการผสานรวมกับ Vertex AI, Firestore, Memorystore, Cloud SQL และอื่นๆ รวมถึงการทำโหลดบาลานซ์และ Gemini Cloud Assist

142. การโหลดคอนเทนเนอร์และโมเดลไว้ล่วงหน้าใน GKE: รองรับการเริ่มต้นเวิร์กโหลดที่รวดเร็วขึ้นโดยการโหลดคอนเทนเนอร์และโมเดลไว้ล่วงหน้า

143. การแชร์ GPU ด้วย NVIDIA MPS ใน GKE: ช่วยให้สามารถประมวลผลพร้อมกันใน GPU เดียว ช่วยเพิ่มการใช้งานทรัพยากร

144. GKE GCS FUSE Read Caching: ปัจจุบันพร้อมใช้งานทั่วไปแล้ว โดยใช้ไดเรกทอรีในเครื่องเป็นแคชเพื่อเพิ่มความเร็วในการอ่านสำหรับการดำเนินการ I/O ขนาดเล็กและแบบสุ่ม

145. การปรับปรุงโหมด GKE Autopilot: ปัจจุบันรองรับ NVIDIA H100 GPU, TPU, การจอง และส่วนลดการใช้งานตามสัญญาของ Compute Engine

146. Gemini Cloud Assist สำหรับ GKE: พร้อมใช้งานสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุน การแก้ไขปัญหา และการตรวจสอบแบบสังเคราะห์

การอัปเดตในเครื่องมือการเรียกเก็บเงินระบบคลาวด์ (Cloud Billing):

147. ต้นทุน Cloud Storage ใน Cloud Billing: ปัจจุบันรวมถึงการสนับสนุนระดับบักเก็ตและแท็กการจัดเก็บข้อมูลในการส่งออกข้อมูลโดยละเอียดไปยัง BigQuery

148. มุมมองข้อมูล BigQuery ใหม่สำหรับ FOCUS: ช่วยให้สามารถเปรียบเทียบต้นทุนและการใช้งานระหว่างคลาวด์ต่างๆ ได้

149. การแปลงรายงานการจัดการต้นทุน: ช่วยให้สามารถแปลงเป็นคิวรีการเรียกเก็บเงิน BigQuery ได้โดยตรงจากคอนโซล Cloud Billing

150. การตรวจจับสิ่งผิดปกติของ Cloud FinOps: ขณะนี้อยู่ในช่วงทดลองใช้งานแบบส่วนตัว ฟีเจอร์นี้จะระบุรูปแบบการใช้จ่ายที่ผิดปกติเพื่อป้องกันไม่ให้งบประมาณบานปลาย

151. FinOps Hub: ปัจจุบันพร้อมใช้งานทั่วไปแล้ว โดยเน้นย้ำถึงโอกาสการประหยัดสูงสุดและรวมถึงตัวอย่างของแดชบอร์ดศูนย์ FinOps สำหรับการวิเคราะห์ต้นทุนโดยละเอียดตามโครงการ ภูมิภาค หรือประเภทเครื่อง

152. โซลูชันการวิเคราะห์ CUD: ครอบคลุมตระกูลทรัพยากร Google Compute Engine ต่างๆ ช่วยในการวางแผนทางการเงินและการปรับปรุงประสิทธิภาพ

153. CUD ตามการใช้จ่าย: พร้อมใช้งานใหม่สำหรับ Memorystore, AlloyDB, BigTable และ Dataflow โดยเสนอตัวเลือกส่วนลดที่ยืดหยุ่นตามการใช้งาน

ความปลอดภัย

การอัปเดตในการดำเนินงานด้านความปลอดภัย:

154. ฟีเจอร์การสืบสวนที่ช่วยเหลือ (Assisted Investigation): มีกำหนดจะเปิดให้บริการทั่วไปในปลายเดือนนี้ ฟีเจอร์นี้ใน Chronicle Enterprise และ Chronicle Enterprise Plus จะแนะนำนักวิเคราะห์ตลอดเวิร์กโฟลว์การสืบสวนของพวกเขา

155. ข้อมูลภัยคุกคาม Mandiant: ปัจจุบันนักวิเคราะห์สามารถเข้าถึงข้อมูลภัยคุกคามล่าสุดจาก Mandiant ได้โดยตรงภายในเวิร์กโฟลว์ รวมถึงตัวบ่งชี้การบุกรุกที่พบในสภาพแวดล้อมของพวกเขา

156. Gemini ในข้อมูลภัยคุกคาม: ขณะนี้อยู่ในช่วงทดลองใช้งานสาธารณะ ฟีเจอร์นี้ช่วยให้นักวิเคราะห์สามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลภัยคุกคามระดับแนวหน้าของ Mandiant โดยใช้การค้นหาแบบสนทนา

157. การผสานรวมรายงาน VirusTotal OSINT: ปัจจุบัน VirusTotal จะนำเข้ารายงาน OSINT และสรุปข้อมูลภายในแพลตฟอร์มโดยอัตโนมัติ ซึ่งเป็นฟีเจอร์ที่พร้อมใช้งานทั่วไปแล้ว

158. Gemini ใน Security Command Center: เพิ่มความสามารถในการค้นหาภัยคุกคามและเหตุการณ์ด้านความปลอดภัยโดยใช้ภาษาธรรมชาติ ขณะนี้อยู่ในช่วงทดลองใช้งาน นอกจากนี้ยังสรุปการกำหนดค่าที่ไม่ถูกต้องและการแจ้งเตือนช่องโหว่ที่มีความสำคัญและมีลำดับความสำคัญสูง และให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับเส้นทางการโจมตี

159. Gemini Cloud Assist ในความปลอดภัย: ช่วยเหลืองานด้านความปลอดภัยโดยการให้คำแนะนำ IAM ข้อมูลเชิงลึกหลักสำหรับการจัดการคีย์เข้ารหัส และ Confidential Computing Insights เพื่อเพิ่มการป้องกันให้กับเวิร์กโหลดที่ละเอียดอ่อน

การปรับปรุงด้านความปลอดภัยของ Chrome และ Google:

160. Chrome Enterprise Premium: ปัจจุบันพร้อมใช้งานทั่วไปแล้ว บริการนี้รวมเบราว์เซอร์ยอดนิยมเข้ากับฟีเจอร์ความปลอดภัยขั้นสูง รวมถึงการป้องกันภัยคุกคามและข้อมูลของ Google การควบคุมการเข้าถึงแบบ Zero Trust การควบคุมนโยบายขององค์กร และข้อมูลเชิงลึกและการรายงานด้านความปลอดภัย

161. การใช้ข้อมูลภัยคุกคาม (Applied Threat Intelligence): ปัจจุบันพร้อมใช้งานทั่วไปแล้วใน Google Security Operations ฟีเจอร์นี้ใช้การมองเห็นภัยคุกคามทั่วโลกกับสภาพแวดล้อมเฉพาะตัวของลูกค้าแต่ละราย

162. Security Command Center Enterprise: ปัจจุบันพร้อมใช้งานทั่วไปแล้ว รวมถึง Mandiant Hunt ซึ่งขณะนี้อยู่ในช่วงทดลองใช้งาน

163. IAM Privileged Access Manager (PAM): ขณะนี้อยู่ในช่วงทดลองใช้งาน PAM นำเสนอการยกระดับการเข้าถึงแบบทันเวลาพอดี (just-in-time) แบบจำกัดเวลา และตามการอนุมัติ

164. IAM Principal Access Boundary (PAB): ขณะนี้อยู่ในช่วงทดลองใช้งาน การควบคุมใหม่นี้จะบังคับใช้ข้อจำกัดกับผู้มีสิทธิ์หลัก (principals) ของ IAM ซึ่งช่วยเพิ่มมาตรการรักษาความปลอดภัย

165. Cloud Next-Gen Firewall (NGFW) Enterprise: ปัจจุบันพร้อมใช้งานทั่วไปแล้ว รวมถึงฟีเจอร์การป้องกันภัยคุกคามจาก Palo Alto Networks

166. Cloud Armor Enterprise: ปัจจุบันพร้อมใช้งานทั่วไปแล้ว นำเสนอรูปแบบการชำระเงินตามการใช้งานจริงพร้อมการป้องกัน DDoS บนเครือข่ายขั้นสูง ความสามารถของเว็บแอปพลิเคชันไฟร์วอลล์ และอื่นๆ

167. การป้องกันข้อมูลที่ละเอียดอ่อนสำหรับ Cloud SQL: ปัจจุบันพร้อมใช้งานทั่วไปแล้ว ฟีเจอร์นี้รวมอยู่ในเอ็นจิ้นความเสี่ยงของ Security Command Center Enterprise

168. Autokey สำหรับการจัดการคีย์: ขณะนี้อยู่ในช่วงทดลองใช้งาน ช่วยลดความซับซ้อนในการสร้างและการจัดการคีย์เข้ารหัสของลูกค้า (CMEK)

169. การปรับใช้ Bare Metal HSM: พร้อมใช้งานแล้วในหลายภูมิภาค เหมาะสำหรับสิ่งอำนวยความสะดวกที่เป็นไปตามมาตรฐาน PCI

170. การควบคุมระดับภูมิภาคสำหรับ Assured Workloads: ขณะนี้อยู่ในช่วงทดลองใช้งาน พร้อมใช้งานใน 32 ภูมิภาคคลาวด์ใน 14 ประเทศ

171. Audit Manager: ขณะนี้อยู่ในช่วงทดลองใช้งาน ตรวจสอบการควบคุมโดยอัตโนมัติพร้อมหลักฐานการปฏิบัติตามข้อกำหนดสำหรับเวิร์กโหลดและข้อมูลของ Google Cloud

172. ความปลอดภัย API ขั้นสูงด้วย Apigee: ปัจจุบันนำเสนอการตรวจจับ API เงา (shadow API) ซึ่งขณะนี้อยู่ในช่วงทดลองใช้งาน

นวัตกรรมในการประมวลผลที่เป็นความลับ (Confidential Computing):

173. VM ลับบน Intel TDX: ขณะนี้อยู่ในช่วงทดลองใช้งานในซีรีส์เครื่อง C3 รองรับ Intel AMX สำหรับเวิร์กโหลด AI และ ML นำเสนอการเร่งความเร็วตาม CPU เป็นค่าเริ่มต้น

174. VM ลับบน N2D Machine Series พร้อม AMD SEV-SNP: ขณะนี้อยู่ในช่วงทดลองใช้งาน ช่วยเพิ่มความปลอดภัยสำหรับการประมวลผลทั่วไป

175. การย้ายข้อมูลแบบสดบน VM ลับ: ปัจจุบันพร้อมใช้งานทั่วไปในทุกภูมิภาคในซีรีส์เครื่อง N2D

176. VM ลับพร้อม NVIDIA Tensor Core H100 GPUs: มีกำหนดเปิดให้ทดลองใช้งานแบบส่วนตัวในปลายปีนี้ในซีรีส์เครื่อง A3

การย้ายข้อมูล

โปรแกรมการย้ายข้อมูลอย่างรวดเร็ว (Rapid Migration Program - RaMP):

177. RaMP สำหรับพื้นที่จัดเก็บข้อมูล: ส่วนนี้ของโปรแกรมการย้ายข้อมูลอย่างรวดเร็วในปัจจุบันรวมถึงค่าใช้จ่ายในการย้ายข้อมูลออกจากพื้นที่จัดเก็บฟรีจาก Amazon S3 ไปยัง Google Cloud Storage นอกจากนี้ คลังไคลเอนต์ของ Cloud Storage สำหรับ Python, Node.js และ Java ได้รับการอัปเดตเพื่อรองรับการอัปโหลดและดาวน์โหลดแบบขนาน ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ

การปรับปรุงศูนย์การย้ายข้อมูล (Migration Center):

178. ตัวช่วยนำทางกรณีการใช้งานการย้ายข้อมูล (Migration Use Case Navigator): เครื่องมือนี้ช่วยวางแผนการย้ายทรัพยากร (เซิร์ฟเวอร์, ฐานข้อมูล, คลังข้อมูล และอื่นๆ) จากสถานที่ตั้งหรือสภาพแวดล้อมคลาวด์อื่นๆ ไปยัง Google Cloud รวมถึงเครื่องมือประเมินค่าใช้จ่ายระบบคลาวด์ใหม่สำหรับการประเมินต้นทุนรวมในการเป็นเจ้าของอย่างรวดเร็วสำหรับสภาพแวดล้อม VMware และ Exadata

179. การค้นพบและการประเมินฐานข้อมูล: ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับการย้าย Microsoft SQL Server, PostgreSQL และ MySQL ไปยัง Cloud SQL ช่วยอำนวยความสะดวกในการวางแผนและดำเนินการย้ายฐานข้อมูลได้ง่ายขึ้น

การอัปเดตเครื่องมือ Google Cloud VMware Engine:

180. ความสามารถในการโอนย้ายใบอนุญาต VMware Cloud Foundation: ประกาศความตั้งใจที่จะสนับสนุนความสามารถในการโอนย้ายใบอนุญาต เพื่อเพิ่มความยืดหยุ่นให้กับผู้ใช้

181. ประเภทอินสแตนซ์ที่ใหญ่ขึ้น: การเปิดให้บริการทั่วไปของประเภทอินสแตนซ์ที่ใหญ่ขึ้น (ve2-standard-128) ตอบสนองเวิร์กโหลดที่มีความต้องการสูงขึ้น

182. การปรับปรุงระบบเครือข่าย: รวมถึงระบบเครือข่าย VMware Engine เจเนอเรชันถัดไป การทำ VPC Peering แบบกำหนดค่าเป็นศูนย์โดยอัตโนมัติ และ Cloud DNS สำหรับเวิร์กโหลด VMware

183. ระบบอัตโนมัติของ Terraform: รองรับการปรับใช้โครงสร้างพื้นฐานในรูปแบบโค้ด (Infrastructure as Code) ช่วยลดความซับซ้อนในการจัดการโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์

การย้ายไปยังเครื่องเสมือน (Migrate to Virtual Machines):

184. โซลูชันการย้ายดิสก์: บริการใหม่สำหรับการย้ายโวลุ่มดิสก์ไปยัง Google Cloud

185. การนำเข้าอิมเมจ: ขณะนี้อยู่ในช่วงทดลองใช้งานในฐานะบริการที่มีการจัดการ ช่วยลดความซับซ้อนในการนำเข้าอิมเมจ VM จากสถานที่ตั้งมายัง Google Cloud

186. การแปลง BIOS เป็น UEFI: พร้อมใช้งานในช่วงทดลองใช้งาน ฟีเจอร์นี้จะแปลงบูตโหลดเดอร์ BIOS รุ่นเก่าเป็นรูปแบบ UEFI ที่ทันสมัยโดยอัตโนมัติ

187. การแปลง Amazon Linux: พร้อมใช้งานในช่วงทดลองใช้งานเช่นกัน บริการนี้จะแปลง Amazon Linux เป็น Rocky Linux บน Google Compute Engine

188. การสนับสนุน CMEK: เพิ่มความปลอดภัยโดยอนุญาตให้ลูกค้าจัดการคีย์เข้ารหัสของตนเองในระหว่างกระบวนการย้ายข้อมูล

การเปลี่ยนแพลตฟอร์ม VM เป็นคอนเทนเนอร์:

189. อินเทอร์เฟซบรรทัดคำสั่งสำหรับย้ายข้อมูลไปยังคอนเทนเนอร์ (M2C CLI): สร้างอาร์ทิแฟกต์การปรับใช้สำหรับ GKE หรือ Cloud Run ช่วยอำนวยความสะดวกในการทำคอนเทนเนอร์ของแอปพลิเคชันที่ใช้ VM

190. ส่วนขยายรหัสคลาวด์ M2C: ขณะนี้อยู่ในช่วงทดลองใช้งาน ส่วนขยาย Visual Studio นี้ช่วยในการย้ายแอปพลิเคชันจาก VM ไปยังคอนเทนเนอร์โดยตรงภายในสภาพแวดล้อมการพัฒนา

การปรับปรุงบริการย้ายฐานข้อมูล (Database Migration Service):

191. การแปลงโค้ดที่ขับเคลื่อนด้วย AI: นำเสนอการแปลงโค้ดขั้นสุดท้ายจาก Oracle เป็น PostgreSQL โดยใช้เทคโนโลยี AI

192. การย้าย SQL Server ไปยัง Cloud SQL: ขณะนี้อยู่ในช่วงทดลองใช้งาน บริการนี้จะย้ายฐานข้อมูล SQL Server ไปยัง Cloud SQL สำหรับ SQL Server

193. Datastream สำหรับ SQL Server CDC: รองรับ SQL Server เป็นแหล่งที่มาสำหรับการจับข้อมูลการเปลี่ยนแปลง (Change Data Capture) และย้ายข้อมูลไปยังปลายทาง BigQuery

ขีดความสามารถในการย้ายข้อมูลเมนเฟรม:

194. เครื่องมือประเมินเมนเฟรม (MAT): ปัจจุบันขับเคลื่อนด้วย Generative AI เครื่องมือ MAT จะวิเคราะห์โค้ดเบสของแอปพลิเคชันเมนเฟรม ทำการประเมินความเหมาะสม และสร้างการสรุปและกรณีการทดสอบในระดับแอปพลิเคชัน

195. เมนเฟรมคอนเนคเตอร์ (Mainframe Connector): ช่วยอำนวยความสะดวกในการถ่ายโอนข้อมูลเมนเฟรมไปยัง BigQuery เพื่อการวิเคราะห์ภายนอกสภาพแวดล้อมเมนเฟรม

196. G4: ปรับโครงสร้างโค้ดและข้อมูลของแอปพลิเคชันเมนเฟรม (COBOL, RPG, JCL และอื่นๆ) เป็นภาษาโปรแกรมสมัยใหม่อย่าง JAVA

197. Dual Run: ช่วยให้สามารถดำเนินงานของระบบใหม่ควบคู่ไปกับเมนเฟรมที่มีอยู่ เพื่อให้มั่นใจว่าโซลูชันใหม่มีความครบถ้วน คุณภาพ และประสิทธิภาพตรงกับระบบปัจจุบัน

พันธมิตรและระบบนิเวศ

ระบบนิเวศและนวัตกรรมของพันธมิตร:

198. จัดแสดงโซลูชัน AI: พันธมิตรรายต่างๆ ได้จัดแสดงโซลูชันที่ใช้ประโยชน์จาก AI ของ Google มากกว่า 100 โซลูชันบนพื้นที่จัดแสดงนิทรรศการ Next ‘24

199. รางวัลพันธมิตรแห่งปี (Partner of the Year Awards): มีการประกาศรายชื่อผู้ชนะรางวัล Google Cloud Partner of the Year ประจำปี 2024 เพื่อเฉลิมฉลองการมีส่วนร่วมที่โดดเด่นในภาคส่วนต่างๆ

200. ศูนย์ข้อมูล SAP Generative AI Hub: ปัจจุบันโมเดล Gemini จะพร้อมใช้งาน โดยผสานรวม AI ของ Google Cloud เข้ากับบริการของ SAP

201. การผสานรวม GitLab: GitLab ได้ปรับปรุงการทำงานร่วมกันกับ Google Cloud โดยประกาศเวอร์ชันเบต้าสาธารณะสำหรับการยืนยันตัวตน ความปลอดภัย และการผสานรวม CI/CD

202. ความร่วมมือกับ Palo Alto Networks: เลือก Google Cloud เป็นผู้ให้บริการ AI เพื่อปรับปรุงการวิเคราะห์ภัยคุกคามและการสรุปเหตุการณ์บนแพลตฟอร์ม Cortex XSIAM

203. การรวม AI ของ Exabeam: ใช้ประโยชน์จาก AI ของ Google Cloud เพื่อปรับปรุงผลลัพธ์ด้านความปลอดภัยให้กับลูกค้า

204. การขยายตัวของ Optiv: บริษัทผู้ให้บริการความปลอดภัยที่มีการจัดการระดับโลกรายนี้กำลังขยายการสนับสนุนผลิตภัณฑ์ Google Cloud

205. นวัตกรรมโดย Alteryx, Dynatrace และ Harness: บริษัทเหล่านี้กำลังแนะนำฟีเจอร์ใหม่ที่สร้างขึ้นด้วย AI ของ Google Cloud เพื่อทำให้เวิร์กโฟลว์เป็นไปโดยอัตโนมัติ และปรับปรุงการกำกับดูแลและการจัดการข้อมูล

โครงการและความเชี่ยวชาญพิเศษของ Google Cloud:

206. ความเชี่ยวชาญพิเศษด้านบริการ Generative AI: โปรแกรมใหม่สำหรับพันธมิตรที่แสดงความเชี่ยวชาญด้านเทคนิคขั้นสูงเกี่ยวกับเทคโนโลยี Generative AI ของ Google Cloud

207. โปรแกรมการฝึกอบรม: มีการเปิดตัวหลักสูตร Generative AI Delivery Excellence และค่ายฝึกอบรมด้านเทคนิคแบบใหม่ ควบคู่ไปกับ Challenge Labs ขั้นสูง เพื่อเพิ่มทักษะด้าน AI และเทคโนโลยีคลาวด์

208. พันธมิตรใหม่: ความคิดริเริ่มของ BigQuery ได้ขยายตัวอย่างมากจากการเพิ่มพันธมิตรใหม่ 21 ราย พันธมิตรเหล่านี้รวมถึง:

• Actable, AgileData, Amplitude: บริษัทเหล่านี้เป็นที่รู้จักในด้านการวิเคราะห์ข้อมูลและเครื่องมือสร้างภาพข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ

• Boostkpi, CaliberMind, Calibrate Analytics, CloudQuery: เสนอโซลูชันที่หลากหลายตั้งแต่การจัดการประสิทธิภาพไปจนถึงการปรับปรุงบริการสืบค้นข้อมูล

• DBeaver, Decube, DinMo, Estuary: ให้บริการจัดการฐานข้อมูลและการรวมระบบ

• Followrabbit, Gretel, Portable, Precog: เชี่ยวชาญในการรวมข้อมูลและความเป็นส่วนตัว

• Retool, SheetGo, Tecton, Unravel Data: มุ่งเน้นไปที่การพัฒนาแอปพลิเคชัน การเชื่อมต่อข้อมูล การดำเนินงานแมชชีนเลิร์นนิง และการตรวจสอบประสิทธิภาพของข้อมูล

• Vallidio, Vaultree: เป็นที่รู้จักในด้านแนวทางที่เป็นนวัตกรรมเพื่อความปลอดภัยของข้อมูลและการเข้ารหัส

209. พันธมิตรใหม่: AlloyDB ยินดีต้อนรับพันธมิตรรายใหม่เช่นกัน ซึ่งช่วยเสริมความแข็งแกร่งให้กับบริการฐานข้อมูล:

• Boostkpi, DBeaver, Estuary: พันธมิตรเหล่านี้จะนำเสนอเครื่องมือการดำเนินงานข้อมูลและการจัดการฐานข้อมูลที่ได้รับการปรับปรุงมาสู่ระบบนิเวศ AlloyDB

• Redis, Thoughtspot: เป็นที่รู้จักในด้านความสามารถด้านเทคโนโลยีฐานข้อมูลในหน่วยความจำและระบบอัจฉริยะทางธุรกิจ (BI)

• SeeBurger: เชี่ยวชาญในการรวมธุรกิจและบริการถ่ายโอนข้อมูลที่ปลอดภัย

210. พันธมิตรใหม่: บริการ Cloud SQL เติบโตขึ้นด้วยการเพิ่มพันธมิตรห้าประเทศ:

• BoostKPI, DBeaver, Estuary, Redis, Thoughtspot: บริษัทเหล่านี้จะนำความเชี่ยวชาญมากมายมาใช้ ตั้งแต่การจัดการฐานข้อมูลไปจนถึงโครงสร้างข้อมูลในหน่วยความจำและโซลูชันระบบอัจฉริยะทางธุรกิจ (BI)

211. การผสานรวม Crowdstrike: Crowdstrike กำลังปรับปรุงการทำงานร่วมกันกับ Google Cloud โดยการรวมแพลตฟอร์ม Falcon

การปรับปรุงโครงการ Google สำหรับสตาร์ทอัพ (Google for Startups):

212. โครงการ Google for Startups Cloud มีความร่วมมือใหม่กับโครงการสตาร์ทอัพ NVIDIA Inception ประโยชน์รวมถึงการมอบสิทธิ์การใช้งานเครดิต Google Cloud ให้แก่สมาชิก Inception, การสนับสนุนการเข้าสู่ตลาด, ความเชี่ยวชาญด้านเทคนิค และการเริ่มต้นใช้งาน Google Cloud Marketplace ที่รวดเร็วขึ้น

213. ในฐานะส่วนหนึ่งของความร่วมมือกับ NVIDIA Inception สมาชิกของโครงการ Google for Startups Cloud สามารถเข้าร่วม NVIDIA Inception และเข้าถึงความเชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยี เครดิตหลักสูตรสถาบันการเรียนรู้เชิงลึกของ NVIDIA ฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ของ NVIDIA และอื่นๆ นอกจากนี้ สมาชิกที่มีสิทธิ์ของโครงการ Google for Startups Cloud ยังสามารถเข้าร่วม NVIDIA Inception Capital Connect ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มที่เปิดโอกาสให้สตาร์ทอัพได้นำเสนอผลงานแก่บริษัทร่วมทุนที่สนใจในธุรกิจนี้

214. Google for Startups Accelerator: AI-First: เปิดตัวสำหรับสตาร์ทอัพ AI ของสหรัฐฯ และแคนาดา โครงการนี้ประกอบด้วยกลุ่มบริษัทที่น่าทึ่งซึ่งกำลังสร้างสรรค์นวัตกรรมด้าน AI

215. ศูนย์การเรียนรู้สตาร์ทอัพและ Innovators Plus: ความคิดริเริ่มเหล่านี้จะนำเสนอเนื้อหาการศึกษาและทรัพยากรที่คัดสรรมาเพื่อสนับสนุนการเติบโตและการพัฒนาของสตาร์ทอัพบน Google Cloud

บริการให้คำปรึกษา Google Cloud:

216. การฝึกอบรมออนดีมานด์และตราสัญลักษณ์ทักษะ: บริการให้คำปรึกษา Google Cloud นำเสนอการฝึกอบรมโดยไม่มีค่าใช้จ่ายผ่าน Google Cloud Skills Boost รวมถึงตราสัญลักษณ์ใหม่ที่มุ่งเน้นไปที่ Generative AI

217. โซลูชันแยกเฉพาะสำหรับอุตสาหกรรมการแพทย์ (Isolator Solution for Healthcare): ปกป้องข้อมูลด้านการแพทย์ที่ละเอียดอ่อนในสภาพแวดล้อมที่ทำงานร่วมกัน โดยใช้ประโยชน์จากชุดเทคโนโลยีของ Google Cloud

218. Delivery Navigator: ปัจจุบันพร้อมใช้งานทั่วไปสำหรับพันธมิตรบริการที่มีคุณสมบัติเหมาะสมของ Google Cloud ทุกราย เครื่องมือนี้ช่วยให้สามารถส่งมอบโครงการ Google Cloud ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ช่างเป็นสัปดาห์ที่น่าตื่นเต้นอย่างยิ่ง และเรายินดีกับทุกสิ่งที่มีการประกาศ ติดต่อเราหากคุณต้องการเจาะลึกเกี่ยวกับการประกาศของ Google และวิธีนำไปปรับใช้กับธุรกิจของคุณ