مغطى بالسحابة: مستجدات Google Cloud في فبراير

الذكاء الاصطناعي يحتل مركز الصدارة مع تقدم كبير

كان شهر فبراير شهرًا مهمًا لمبادرات الذكاء الاصطناعي في Google Cloud، تميز بحضور قوي في قمة تأثير الذكاء الاصطناعي في الهند وإصدار العديد من أدوات وترقيات الذكاء الاصطناعي القوية. أكدت القمة على التزام Google بتسخير الذكاء الاصطناعي لحل المشكلات الواقعية، بما في ذلك شراكات واستثمارات جديدة تهدف إلى تطوير العلم والتعليم وحلول الذكاء الاصطناعي القابلة للتطوير. تشمل أبرز الأحداث إصدار Nano Banana 2، الذي يدمج توليد الصور عالي الجودة بسرعة مذهلة، مما يجعل الإبداع المرئي المتقدم في متناول المطورين والمستخدمين عبر منتجات مثل تطبيق Gemini و Google Search. تساعد التحسينات المستمرة على SynthID أيضًا في تحديد المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي.

بالإضافة إلى توليد الصور، كشفت Google عن Lyria 3، أداة إنشاء الموسيقى الأكثر تقدمًا، والتي تتيح للمستخدمين إنشاء موسيقى مخصصة داخل تطبيق Gemini باستخدام أوصاف نصية وحتى صور فنية مخصصة. يزيد تكامل ProducerAI في Google Labs من الإمكانيات الإبداعية في إنتاج الموسيقى. بالنسبة للمطورين والمحترفين المبدعين، يشتمل Flow الآن على أفضل قدرات الذكاء الاصطناعي لإنشاء الصور والفيديوهات وتحريرها وتحريكها داخل مساحة عمل واحدة مبسطة، مما يبسط سير عمل إدارة الأصول وإنشائها.

تمكين الاكتشاف العلمي وتحليل الأداء

امتدت براعة Google Cloud في مجال الذكاء الاصطناعي لتشمل المساعي العلمية المعقدة مع إصدار Gemini 3 Deep Think المحدث. تم تصميم هذا الإصدار المحسن خصيصًا لمعالجة تحديات البيانات المعقدة التي تواجه العلوم والهندسة، متجاوزًا المفاهيم النظرية لتقديم نتائج عملية وقابلة للتنفيذ للمشاكل التقنية. يوفر Deep Think، المتاح لمشتركي Google AI Ultra في تطبيق Gemini وعبر Gemini API للوصول المبكر، تسريعًا للأبحاث والتطوير. في مجال الرياضة، قدمت أداة تحليل الفيديو بالذكاء الاصطناعي من Google Cloud، التي تم تطويرها بالتعاون مع Google DeepMind، ميزة تنافسية للرياضيين في Team USA و U.S. Ski & Snowboard. تقوم هذه الأداة بتحليل حركات الرياضيين من مقاطع الفيديو ثنائية الأبعاد، حتى مع وجود معدات ضخمة، وتقدم ملاحظات شبه فورية لتحسين الأداء لدورة الألعاب الأولمبية الشتوية.

أدوات مطورين وبنية تحتية محسّنة

جلب شهر فبراير أيضًا تحديثات مهمة للمطورين وإدارة البنية التحتية. تم الإعلان عن المعاينة العامة لتكامل البيانات الوصفية لـ Datastream مع Knowledge Catalog، مما يوفر عرضًا موحدًا لأصول Datastream مثل Streams و Connection Profiles. يبسط هذا التكامل قابلية الاكتشاف والحوكمة من خلال السماح للمستخدمين بالبحث عن أصول Datastream جنبًا إلى جنب مع جداول BigQuery. بالنسبة لأولئك الذين يحديثون بنيتهم التحتية، تم إصدار دليل حول ترقية Apigee OPDK إلى v4.53 مع تحديث نظام التشغيل، والذي يوضح عملية انتقال مستقرة ودون انقطاع. علاوة على ذلك، فإن التوفر العام لحزم عمل Cloud Run مفتوحة المصدر وعمليات التوسع الخارجي لوحدات معالجة Cloud Run (CREMA) تمكن من توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي بلا خادم على نطاق واسع من خلال تمكين التوسع التلقائي الفعال الذي يراعي قوائم الانتظار للأعباء غير HTTP.

إدارة واجهات برمجة التطبيقات (APIs) ومعالجة البيانات المبسطة

تبسط Google Cloud إدارة واجهات برمجة التطبيقات (APIs) من خلال التوفر العام لدعم OpenAPI v3 (OASv3) الأصلي لـ API Gateway و Cloud Endpoints. هذا يلغي الحاجة إلى تخفيض مواصفات واجهات برمجة التطبيقات الحديثة ويسمح بالتعريف المباشر لسياسات الإنفاذ، بما في ذلك القياس عن بعد والحصص والأمان، باستخدام ملحقات Google المحددة داخل ملفات OASv3. هذا يضمن أمانًا أفضل حسب التصميم وتكاملًا سلسًا مع النظام البيئي الأوسع للمطورين. في إدارة البيانات، تسلط ملاحظات الإصدار الضوء على التوفر العام لخادم Cloud Logging API MCP، مما يتيح لتطبيقات الذكاء الاصطناعي التفاعل مع إدخالات السجل. بالإضافة إلى ذلك، فإن دعم Database Center لبروتوكول سياق النموذج (MCP) متاح الآن بشكل عام، مما يسمح لتطبيقات الذكاء الاصطناعي مثل Gemini CLI بالاتصال بـ Database Center لمراجعات صحة الأسطول، وعمليات تدقيق المخزون، وفحوصات الأمان.

تحسينات في الحوسبة والتخزين

بالنسبة لموارد الحوسبة، شهد شهر فبراير معاينة وحدات VM من A4X التي تعمل بمعالجات NVIDIA GB200 NVL72، والتي توفر أداءً وكفاءة عالية لنماذج الاستدلال المتقدمة للذكاء الاصطناعي، مما يضع Google Cloud كرائد في توفير أجهزة الذكاء الاصطناعي المتقدمة. على جبهة التخزين، قدمت Google Kubernetes Engine (GKE) فئات تخزين افتراضية ديناميكية. هذه الميزة تبسط إدارة التخزين عبر مجموعات VM ذات الأجيال المختلطة عن طريق تحديد التخزين المناسب تلقائيًا (Persistent Disk أو Hyperdisk) بناءً على توافق أجهزة العقدة. يقلل هذا التجريد من الحمل التشغيلي ويضمن الأداء الأمثل والفعالية من حيث التكلفة دون قواعد جدولة معقدة.

تحسينات تجربة المستخدم والأمان

لتحسين تجربة المستخدم داخل وحدة تحكم Google Cloud، أصبح الوضع المظلم متاحًا بشكل عام. توفر هذه الميزة بيئة حديثة ومريحة ومنتجة، خاصة للاستخدام الممتد أو في ظروف الإضاءة المنخفضة، مع خيارات للتفعيل التلقائي أو اليدوي. شهد الأمان والهوية أيضًا تقدمًا، مع معاينة التوقيعات الرقمية المقاومة للكم (quantum-safe) في خدمة إدارة المفاتيح السحابية (Cloud KMS). يتماشى هذا مع معايير PQC الجديدة الصادرة عن NIST، مما يساعد المطورين على تطبيق التشفير المقاوم للكم لحمايتهم من تهديدات الحوسبة الكمومية المستقبلية. سينتهي الدعم المستمر للبنية التحتية القديمة لنظام SIEM الخاص بعمليات أمان Google في 30 أبريل 2027، مما يشجع على الهجرة إلى Google Cloud لتحسين الموثوقية والأمان.

التطور المستمر لنماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي

استمر تطور نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي مع طرح تحسينات في مرحلة المعاينة. أصبح Gemini 3.1 Flash-Lite متاحًا للمؤسسات عبر Vertex AI وللمطورين عبر Gemini API، مما يوفر إمكانيات محسّنة لتوليد الصور. بدأ نموذج 3.1 Pro، الذي يوصف بأنه أذكى وأكثر قدرة بشكل ملحوظ في حل المشكلات المعقدة، في طرحه في مرحلة المعاينة عبر Vertex AI و Gemini Enterprise، مما يمكّن الشركات من مستقبل وكيل. علاوة على ذلك، يدعم BigQuery ML الآن نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي مفتوحة المصدر من Vertex AI Model Garden، بما في ذلك تلك الموجودة في Hugging Face، مما يوسع خيارات النماذج لمهام SQL مثل تحليل المشاعر وتوليد النصوص. هذا التكامل الواسع للذكاء الاصطناعي المتطور عبر خدمات Google Cloud المختلفة يعزز مكانته كرائد في حلول السحابة الذكية.