Google Entwickelt Fortschritte bei AI-fokussierten Datenbanken auf der Cloud Next Konferenz
Google verzeichnet wichtige Fortschritte bei der Weiterentwicklung seiner Datenbanken für AI-Anwendungen auf der Cloud Next Konferenz inTokio. Der Technologieriese hat Aktualisierungen für seine Spanner SQL-Datenbank eingeführt, die sie mit Graph- und Vektor-Suchunterstützung sowie erweiterten Volltextsuchfunktionen ausstattet. Diese Verbesserungen spielen eine entscheidende Rolle bei der Integration von Unternehmensdaten in AI-Anwendungen und der Bereicherung grundlegender Modelle.
Des Weiteren führt Google Gemini-gestützte Funktionen in BigQuery und Looker ein, um Unterstützung für Dateningenieurwesen, Analyse, Governance und Sicherheit zu bieten. Dieser Schritt adressiert direkt die Herausforderung, mit der die meisten Unternehmen konfrontiert sind, ihre Daten effektiv für AI-Initiativen zu verwalten.
Spanner, das das Rückgrat von Googles eigenen Produkten wie der Suche und Gmail bildet, wurde um Graph-Funktionalität erweitert, die dem GraphQL-Standard entspricht. Diese Entwicklung ermöglicht es Unternehmen, ihre AI-Anwendungen mit der von Googles Such- und Gmail-Produkten genutzten retrieval augmented Generation (RAG) zu ergänzen.
Zusätzlich zu den oben genannten Aktualisierungen verfügt Spanner nun über Volltext- und Vektor-Suchfunktionen, die von Googles ScaNN-Algorithmus unterstützt werden, was es de facto zu einer Multi-Modell-Datenbank mit intelligenten Funktionen macht.
Bemerkenswert ist, dass Google auch ein neues Preismodell unter dem Namen "Spanner Editions" eingeführt hat, das Kunden ein stufenbasiertes Modell für zusätzliche Flexibilität bietet. Dies steht im Gegensatz zu den vorherigen Optionen, bei denen Kunden zwischen Einzelregionen- und Mehrregionen-Konfigurationen mit gebündelten Funktionen wählen mussten.
Jenseits von Spanner hat Google Bigtable, seine NoSQL-Datenbank, mit SQL-Unterstützung aktualisiert, was die Zugänglichkeit für Entwickler erheblich verbessert.
Für Nutzer von Oracle-Produkten bietet Google nun die Bereitstellung von Oracle Exadata und Autonomous Datenbankdiensten in seinen Cloud-Datenzentren an, um eine reibungslose Integration zwischen Google Cloud- und Oracle Cloud-Anwendungen zu ermöglichen.
Schließlich hat Google Cloud die Unterstützung für Open-Source-Apache Spark und Kafka für Datenstromverarbeitung aktualisiert und ermöglicht es, Echtzeitstrom aus Analytics Hub zu erfassen.
Wichtige Erkenntnisse
- Google verstärkt Spanner-Datenbank mit Graph- und Vektor-Suchfunktionen, speziell für AI-Workloads.
- Die Integration von Gemini-Funktionen in BigQuery und Looker soll die Unterstützung für das Dateningenieurwesen und die Sicherheit stärken.
- Einführung von "Spanner Editions", einem neuen tierbasierten Preismodell.
- Bigtable bietet nun SQL-Unterstützung, was die Nutzung für Entwickler vereinfacht.
- Google Cloud erweitert die Unterstützung für das Hosten von Oracle Exadata und Autonomous-Datenbanken, was die Möglichkeiten für Workloads verbessert.
Analyse
Google's strategische Verbesserungen seiner Spanner- und Bigtable-Datenbanken, gekoppelt mit der Gemini-Integration, zeugen von einem Bemühen, die AI-Fähigkeiten und das Datenmanagement von Unternehmen zu verstärken. Diese Verbesserungen haben das Potenzial, die Tech-Riesen und Start-ups, die sich auf robuste Datenbanklösungen verlassen, erheblich zu beeinflussen und die Marktdynamik zugunsten integrierter AI-Anwendungen zu verändern. Mittelfristig versprechen diese Entwicklungen verbesserte Datenverarbeitung und AI-Integration, wohingegen die langfristigen Folgen die Neudefinition von Industriestandards für Datenbankeffizienz und AI-Nützlichkeit bedeuten könnten. Das Einführen dieser Innovationen kann auch zu Schwankungen bei finanziellen Instrumenten führen, die an Tech-Aktien und Cloud-Computing gekoppelt sind, was die Investitionsstrategien und die Marktstabilität beeinflussen kann.
Wussten Sie schon?
GraphQL: Übersicht: GraphQL dient als Abfragesprache für APIs und als Laufzeitumgebung für die Erfüllung dieser Abfragen mit vorhandenen Daten. Im Gegensatz zu traditionellen REST-APIs ermöglicht GraphQL es Kunden, genau die benötigten Daten anzufordern, wodurch die Anzahl der Anforderungen reduziert und die Effizienz verbessert wird. Seine Anwendung ist insbesondere für komplexe Datenbeziehungen, die häufig in AI und maschinellem Lernen vorkommen, vorteilhaft.
Retrieval Augmented Generation (RAG): Übersicht: Retrieval Augmented Generation (RAG) wird in der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) eingesetzt, um die Stärken von abrufbasierten Modellen und generativen Modellen zu kombinieren. Diese Technik besteht darin, relevante Dokumente aus einem großen Korpus abzurufen und diese Informationen zu verwenden, um ein Sprachmodell zu konditionieren, was zu genaueren und kontextuell relevanten Antworten führt, die für AI-Anwendungen, die ein tiefes Verständnis und die Erzeugung von Text erfordern, vorteilhaft sind.
ScaNN-Algorithmus: Übersicht: ScaNN (Scalable Nearest Neighbors) ist ein von Google entwickeltes Algorithmus, der für die effiziente Vektor-Ähnlichkeitssuche im großen Maßstab eingesetzt wird. Dabei kommen fortschrittliche Techniken wie Quantisierung und baumgestützte Indexierung zum Einsatz, wodurch der Suchevorgang beschleunigt wird, während die Genauigkeit erhalten bleibt, was ihn ideal für Empfehlungssysteme und Bildabruf in AI- Szenarien macht.