Google Cloud Platform에서 데이터 스택 채우기를 시작합니다.

지난 봄 NEXT 회의에서 Google Cloud Platform (GCP)이 일련의 경영진 추천서를 발표 한 반면 참가자 중 한 사람의 의견은 GCP의 호소력에 대한 가치있는 조명을 제공했습니다. 코카콜라의 CTO는 GCP의 고급 “NoOps”를 지적하여 전 세계적으로 3 백만 장이상의 사진에서 행복 깃발을 꿰맬 수있게했다. 그 종료는 2014 년 월드컵에서 콜라의 디지털 마케팅 캠페인의 주역이었습니다. 그러나 바이러스 성 콘텐츠를 신속하게 동원 할 수있는 능력이 CIO 나 CTO가 SAP 또는 오라클 등보다 일상적인 업무를 수행하는 것과 관련이있는 것은 아닙니다.

그것은 구글이 현재 엔터프라이즈 데이터 플랫폼의 삼중주를 출시하면서 변화하기를 원하는 서술이다. 구글은 아마존이 10 년을 앞서가는 길을 걸으며, 핵심 사업을 운영하기 위해 사용하고있는 기술을 폭로하고, 수익을 창출하고, 제공하는 방법을 찾아 냈다.

이번 발표에는 Cloud SQL, Google의 관리되는 MySQL 서비스, Google App Engine as-a-a-service (PaaS)를 지원하는 JSON NoSQL 데이터베이스 인 Cloud Datastore, 원래는 데이터 플랫폼의 공개 클라우드 릴리스 인 Cloud BigTable 영감을받은 HBase.

클라우드 SQL은 아마존 오로라와 유사합니다. 클라우드 SQL은 모두 클라우드에 맞게 조정 된 완벽하게 관리되는 MySQL 구현입니다. 즉, 세 개의 영역 또는 인스턴스에 걸쳐 내결함성을 복제하고 Aurora의 경우 각 영역에 두 개의 데이터 복사본을 복제하는 것을 의미합니다. 두 제품 모두 고성능 SSD 플래시 드라이브에서 데이터를 암호화하고 실행합니다. 주요 차이점은 Aurora가 더 성숙하다는 것입니다 (Cloud SQL은 이제 두 가지 베타 버전에서 나옵니다). 그리고 각 플레이어의 스택에 고유 한 다른 구성 요소 또는 서비스와의 통합을 최적화했습니다. 오로라는 MySQL API와 호환된다는 점에서 MySQL과 호환되는 반면, 클라우드 SQL은 바닐라 버전에서 백업을 통해 혼란을 야기 할 수있는 슈퍼 특권 사용자 역할과 같은 몇 가지 기능을 뺀 것이라고 주장한다.

Cloud Datastore는 Amazon DynamoDB 및 Microsoft DocumentDB에 상응합니다. DynamoDB는 Cloud Datastore가 상용 버전보다 선행하기는했지만 Google은 2008 년 Google App Engine의 일부로 처음 데이터베이스를 부상 시켰습니다. 새로운 점은 GCP 릴리스가 App Engine에서 데이터베이스를 분리한다는 것인데, 여전히 서버 측 스크립트 사용을 지원하지만 이것. 그렇지 않으면 이러한 엔진마다 튜너 블 일관성 제공과 같은 유사한 사양이 있습니다. 그러나 ACID 트랜잭션 지원이 다르며 Cloud Datastore는 읽기 또는 실패가 가능한 단일 트랜잭션에서 여러 작업을 그룹화합니다. DynamoDB는 ACID 지원을 위해 응용 프로그램을 사용하지만 DocumentDB의 ACID 보장은 단일 파티션 내부의 데이터로 제한됩니다.

물론 MongoDB를 언급하지 않고 JSON 클라우드 데이터베이스에 대한 논의는 완료되지 않았습니다. 이미 MongoDB를 서비스로 제공하는 제 3의 업체가 있지만 Mongo 자체는 이제 Atlas 클라우드 서비스로 손을 더러워지고 있습니다. 분명한 차이점은 MongoDB가 설치된 대형 데이터베이스의 경우 클라우드로 갈 때 배울 새로운 데이터베이스가 없으며 MongoDB 데이터베이스 플랫폼은 상당히 성숙했지만 클라우드 서비스는 아주 새롭고 진보 된 것입니다.

Cloud Datastore는 최대 몇 테라 바이트의 데이터를 대상으로하고 있지만 그보다 더 높은 수준으로 올라갈 때는 다른 두 가지에서 영감을 얻은 Google 와이드 컬럼 데이터베이스 인 HBase, Cassandra 또는 Cloud BigTable로 이동할 때입니다. 이 기능은 Cloud BigTable의 원자적이고 단일 행 작업을 수행하는 기능과 별개의 기능입니다. Bigop은 HBase와 동일한 API를 공유하며 나머지 Hadoop 스택을 포함하는 Google의 Cloud DataProc 서비스를 통해 HBase에 액세스 할 수 있습니다. 따라서 Cloud BigTable의 핵심 차별화 요소는 서비스의 관리 측면입니다.

클라우드 스토리지의 최신 버전, Amazon의 S3 및 Microsoft의 Azure BLOB 스토리지에 대한 Google의 객체 스토리지 해답, Standard 및 Wed Edition (Enterprise Edition은 나중에 제공 될 예정) 관리 SQL Server 2016 서비스의 시작이 발표되었습니다.

Amazon S3는 클라우드에있는 데이터의 대량 저장을위한 사실상의 표준이되었으며, Google은 객체 저장소가 동일한 API를 사용하여 마이그레이션을 촉진하도록 설계했습니다. 이 릴리스의 새로운 기능은 인제 스트에서 데이터를 암호화하는 기능을 지원하지만 클라이언트 (데이터를 해독하기 위해 누군가가 Google 클라우드 해킹을 방지하는 보안 조치)와 키를 제한하거나 3 – 아카이빙에서 데이터를 검색하는 데 5 초의 대기 시간이 필요하므로 데이터를 분석에 액세스 할 수 있습니다.

이 제품은 이전에 공개 베타를 통해 제공되었던 Google 데이터 플랫폼의 첫 번째 프로덕션 릴리스이므로 진행중인 제품의 렌즈를 통해 모든 것을 감시해야합니다. Google은 기술 구축 블록을 제자리에두고 있지만, 여전히 제공 및 지원 채널을 구축하는 과정에 있습니다. 오늘날 Google은 첨단 기술, 특히 블랙 박스에서 운영을 자체 관리하는 NoOps 접근 방식으로 유명합니다. 또한 업계의 주류와 달리 고급 학습을 통해 풀의 맨 끝에서 시작하는 고급 AI / 기계 학습 기능으로 알려져 있습니다. 그러나 기업을 운영하는 핵심 업무에 있어서는 Google의 NoOps 접근법이 복잡한 글로벌 디지털 마케팅 캠페인을 결합하는 것처럼 평범한 평범한 워크로드와 마찬가지로 성숙하다는 Google의 입증 책임이 있습니다.

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