Si è da poco concluso Google Cloud Next, il più importante evento annuale su Google Cloud Platform. Ogni anno Next è l’occasione per illustrare la vision, le direttrici principali e le spinte propulsive che animeranno lo sviluppo della piattaforma Cloud nei mesi a seguire, e per annunciare rilasci di nuove tecnologie e miglioramenti ai prodotti esistenti.

Durante i tre giorni dell’evento, si sono alternati sul palco i principali attori della nascita e dello sviluppo di Cloud Platform: Sundar Pichai, Diane Greene, Urs Hölzle, Fei-Fei Li e Vint Cerf, solo per citarne alcuni. Con i loro interventi, hanno delineato i “pilastri” che definiscono le peculiarità della piattaforma ed hanno suggerito la strada per il futuro del Cloud di Big G.

Al di là dei tre keynote giornalieri, l’evento è stato letteralmente riempito di talk di natura più tecnica, su ogni dettaglio della piattaforma. Da questo punto di vista, se ogni anno Next è atteso come fonte di numerose sorprese, quest’anno gli ingegneri di Google si sono davvero superati, con più di 100 (!!) novità di ogni genere: se siete curiosi, questo post sul Google Blog le riassume tutte.

In questo breve articolo, vogliamo estrarre da questo ricco elenco una selezione di novità che ci sembrano particolarmente rappresentative di tre “direzioni” indicate durante i keynote: enterprise, openness e Machine Learning.

Nota: ogni punto è riportato con la sua numerazione originale, per rendere più semplice la sua individuazione all’interno del post sul Google Blog.

Google Cloud Platform: una piattaforma per il mondo enterprise

Rispetto agli altri vendor Cloud, Google ha un innegabile vantaggio tecnologico che deriva dalla sua storia e dalla sua mission. “Organizzare le informazioni a livello mondiale” è un task che ha richiesto (e continua a richiedere) un livello di sviluppo hardware e software che non trova paragoni in nessuna altra azienda del mondo IT. Non è un caso che Google sia pioniera nell’adozione di tecnologie che solo recentemente si stanno affermando ad un pubblico più ampio (qualche esempio per gli amanti delle buzzwords: “containers”, “serverless computing”, “columnar databases”).

Nel riversare questa eccezionale dote tecnologica all’interno della sua Cloud Platform, Google ha tuttavia inizialmente scordato (per stessa ammissione del chairman Eric Schmidt) di venire incontro alle aziende “nel loro territorio”, ovvero con un’offerta di infrastruttura, networking e database che consentisse alle imprese di muovere i primi passi all’interno del Cloud senza dover buttare alle ortiche il proprio bagaglio tecnologico, soltanto per adottare i nuovi, scintillanti strumenti della Cloud Platform. Google App Engine è forse l’esempio più rappresentativo di questo iniziale “misunderstanding”: un eccezionale strumento di serverless computing, troppo avanti rispetto ai tempi (si parla di quasi dieci anni fa!).

Google ha ben presto realizzato l’errore e iniziato a colmare questo vuoto, ed oggi Cloud Platform è una piattaforma Cloud completa da ogni punto di vista. Tuttavia, osservando la lista delle features introdotte a Google Next’17 – dalle innovazioni relative alla sicurezza, alcune delle quali uniche nel panorama Cloud, a quelle tecnologiche e di pricing – ci si può rendere conto di come la spinta verso il mondo enterprise sia tutt’altro che terminata.

Security

  • 3. Identity-Aware Proxy (IAP) for Google Cloud Platform (Beta) consente di fornire accesso a servizi e applicazioni sulla base di un sicuro meccanismo di autenticazione basato su utenti e gruppi. Una (semplice) alternativa alla VPN per consentire un accesso globale e sicuro al proprio mondo Cloud.
  • 4. Data Loss Prevention (DLP) for Google Cloud Platform (Beta): una API che permette di scansionare testi ed immagini alla ricerca di 40 (and counting) tipologie diverse di contenuti sensibili. Veloce e semplice da integrare in ogni contesto, dalla posta elettronica, all’instant messaging, alla pubblicazione sul Web.
  • 5. Key Management Service (KMS) for Google Cloud Platform (GA): un servizio che consente di gestire (creare, ruotare, eliminare) chiavi di encryption utilizzabili nei propri progetti Cloud.
  • 6. Security Key Enforcement (SKE) for Google Cloud Platform (GA): è da oggi possibile utilizzare chiavi fisiche (USB) come meccanismo di 2-factor authentication per riconoscere gli utenti dei propri servizi.

Pricing

  • 29. Committed Use Discounts: acquista bundle di CPU e RAM con un committment di uno o tre anni, continua a pagare mensilmente (nessun costo upfront), scegli la combinazione di macchine che preferisci all’interno della regione di preferenza. Miglior prezzo e massima flessibilità.
  • 30. Free trial extended to 12 months + Always Free: più tempo per sperimentare i servizi Cloud Platform, e un Free Tier che consente di utilizzare un gran numero di prodotti gratuitamente, senza limiti temporali.
  • 31. Engineering Support: una nuova modalità di erogazione dei servizi di supporto tecnico, focalizzata su specifici ruoli e ritagliata sulla tipologia di applicazione.

Technology

  • 9. BigQuery Data Transfer Service (Private Beta): trasferisci, in maniera automatica e affidabile, i tuoi dati dalle piattaforme di Advertising al potente strumento di Analytic Data Warehouse.
  • 10. Cloud Dataprep (Private Beta): prima di procedere all’analisi dei dati, occorre quasi sempre “massaggiarli” un po’ per rimuovere anomalie e imprecisioni: Dataprep è un potente strumento per individuare velocemente le criticità e rendere replicabile il processo di data wrangling.  
  • 16. Cloud SQL for Postgre SQL (Beta): grazie a questa estensione, Il servizio fully-managed Cloud SQL supporta il diffuso formato Database Postgre SQL, famoso soprattutto per le sue estensioni geografiche (PostGIS), già integrate di default.
  • 19. Cloud Spanner: un rivoluzionario strumento di storage, che combina le features di un database relazionale (strong consistency, transazioni ACID) con la scalabilità e le performance di un database NoSQL.

Partnerships

  • 73. CloudEndure: grazie all’acquisizione di CloudEndure, migrare macchine virtuali di qualunque tipo da ambienti on-premise o cloud è facile come premere sul pulsante “Importa”! La tecnologia di CloudEndure offre un valido ausilio nel processo di migrazione della propria infrastruttura su Google Cloud Platform.
  • 94. SAP: una partnership strategica che comprende la certificazione di GCP per SAP HANA e una serie di promettenti future collaborazioni in ambito di Machine Learning.

Openness

Il commitment di Google per il mondo Open Source e Open Data è cosa nota a tutti da molto tempo. Un dato su tutti: in totale, i Googlers hanno apportato, dall’inizio del 2017, circa 150.000 contributi (commit) a progetti Open Source ospitati su Github. A ulteriore conferma, pochi giorni fa è stato rilasciato un sito ufficiale interamente dedicato all’argomento, https://opensource.google.com/, che racchiude in un unico “contenitore” tutti gli sforzi di Big G nel mondo del codice libero.

  • 11. New BigQuery Commercial Datasets: nuovi dataset commerciali, dal retail al settore immobiliare, resi pubblicamente disponibili e integrati nel più potente motore di Data Analysis del mondo. Niente male, no?
  • 12. Python for Apache Beam in GA: Apache Beam è un insieme di SDK per la costruzione di pipeline di processing distribuite. È Open Source ed ha già rivoluzionato il mondo della data processing. Da oggi, oltre a Java, Python diventa un first-class citizen nell’ecosistema di linguaggi per l’elaborazione dei dati su Cloud Platform.
  • 15. Cloud Dataproc updates: Dataproc è un servizio managed per l’implementazione di un cluster Hadoop/Spark – gli standard Open Source de facto per il Big Data – su Cloud Platform. Le costanti migliorie al servizio (in termini funzionali e di infrastruttura) testimoniano ancora una volta il forte interesse di Google per il mondo Hadoop.
  • 32. cloud.google.com/community site: apertura significa anche creare spazi di condivisione e collaborazione: Google ha creato una community dedicata a Google Cloud Platform dove è garantita la libera circolazione delle idee

Machine Learning

La magnifica presentazione di Fei-Fei Li (godetevela qui) ha sancito in maniera inequivocabile l’orientamento di Google verso un’integrazione sempre più pervasiva del Machine Learning all’interno della sua piattaforma. Del resto, molti prodotti consumer di Google (Google Photos, Google Now, GMail) sfruttano già con successo algoritmi di Intelligenza Artificiale per gli scopi più vari, e l’offerta GCP si è arricchita negli ultimi mesi di numerose API e piattaforme dedicate proprio a questo nuovo ed entusiasmante panorama.

  • 1. Kaggle: Kaggle è una delle community più grandi per il mondo della Data Science e del Machine Learning. L’acquisizione di Google è un’altra testimonianza di quanto sia strategico questo settore per l’azienda di Mountain View.
  • 22.  Cloud Machine Learning Engine (GA): sfrutta la potenza dei datacenter Google per addestrare i tuoi modelli Tensorflow. Da oggi in General Availability!
  • 23. Cloud Video Intelligence API (Private Beta): un nuovo set di API (che si aggiungono alle Vision, Speech, Natural Language e Translate) per l’analisi dei video: individua oggetti – e azioni, e concetti! – all’interno di sequenze video sfruttando l’avanzata tecnologia Google.
  • 25. Machine learning Advanced Solution Lab (ASL): spesso le imprese hanno difficoltà ad implementare il Machine Learning nei propri processi aziendali a causa del ripido “gradino di apprendimento” delle tecnologie abilitanti. Grazie a questa offerta di servizi professionali potrete essere guidati nello sviluppo di un prototipo funzionante direttamente da un team di ingegneri Google (se siete interessati contattateci!).

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