Cloud Covered: Was ist neu bei Google Cloud im Februar

KI rückt mit bedeutenden Fortschritten in den Mittelpunkt

Der Februar war ein bedeutender Monat für die KI-Initiativen von Google Cloud, der durch eine starke Präsenz auf dem AI Impact Summit in Indien und die Veröffentlichung mehrerer leistungsfähiger KI-Tools und -Upgrades gekennzeichnet war. Der Gipfel unterstrich das Engagement von Google, KI zur Lösung realer Probleme einzusetzen, mit neuen Partnerschaften und Investitionen zur Weiterentwicklung von Wissenschaft, Bildung und skalierbaren KI-Lösungen. Zu den wichtigsten Highlights gehört die Veröffentlichung von Nano Banana 2, das hochwertige Bildgenerierung mit beeindruckender Geschwindigkeit kombiniert und fortgeschrittene visuelle Kreation für Entwickler und Benutzer in Produkten wie der Gemini-App und der Google Suche zugänglicher macht. Verbesserungen an SynthID helfen weiterhin bei der Identifizierung von KI-generierten Inhalten.

Über die Bildgenerierung hinaus stellte Google Lyria 3 vor, sein fortschrittlichstes Werkzeug zur Musikkomposition, das es Benutzern ermöglicht, benutzerdefinierte Musik in der Gemini-App mit beschreibenden Eingabeaufforderungen und sogar benutzerdefinierten Titelbildern zu generieren. Die Integration von ProducerAI in Google Labs erweitert die kreativen Möglichkeiten in der Musikproduktion weiter. Für Entwickler und Kreativprofis integriert Flow nun erstklassige KI-Funktionen zur Generierung, Bearbeitung und Animation von Bildern und Videos in einem einzigen, optimierten Arbeitsbereich, wodurch Asset-Management und Erstellungsworkflows vereinfacht werden.

Wissenschaftliche Entdeckungen und Leistungsanalysen ermöglichen

Die KI-Kompetenz von Google Cloud erstreckte sich auf komplexe wissenschaftliche Unternehmungen mit der Veröffentlichung eines aktualisierten Gemini 3 Deep Think. Diese verbesserte Version wurde speziell entwickelt, um die komplexen Datenherausforderungen in Wissenschaft und Technik zu bewältigen und über theoretische Konzepte hinauszugehen, um praktische, umsetzbare Ergebnisse für technische Probleme zu liefern. Deep Think ist für Google AI Ultra-Abonnenten in der Gemini-App und über die Gemini API im Early Access erhältlich und verspricht, Forschung und Entwicklung zu beschleunigen. Im Sportbereich bot das KI-Videoanalyse-Tool von Google Cloud, das mit Google DeepMind entwickelt wurde, den Athleten von Team USA und U.S. Ski & Snowboard einen Wettbewerbsvorteil. Dieses Tool analysiert die Bewegungen der Athleten aus 2D-Videos, auch mit sperriger Ausrüstung, und liefert nahezu Echtzeit-Feedback zur Leistungsoptimierung für die Olympischen Winterspiele.

Verbesserte Entwicklertools und Infrastruktur

Der Februar brachte auch bedeutende Aktualisierungen für Entwickler und die Infrastrukturverwaltung. Die Public Preview der Metadatenintegration von Datastream mit dem Knowledge Catalog wurde angekündigt und bietet eine einheitliche Ansicht von Datastream-Assets wie Streams und Connection Profiles. Diese Integration vereinfacht die Auffindbarkeit und Governance, indem sie es Benutzern ermöglicht, Datastream-Assets neben BigQuery-Tabellen zu durchsuchen. Für diejenigen, die ihre Infrastruktur modernisieren, wurde eine Anleitung zur Aktualisierung von Apigee OPDK auf v4.53 mit OS-Modernisierung veröffentlicht, die einen stabilen Null-Downtime-Übergang beschreibt. Darüber hinaus ermöglichen die allgemeine Verfügbarkeit von Cloud Run Worker Pools und die Open-Source-Bereitstellung des Cloud Run External Metrics Autoscaler (CREMA) serverloses KI-Scaling im großen Maßstab durch effizientes, Warteschlangen-bewusstes Autoscaling für Nicht-HTTP-Workloads.

Optimiertes API-Management und Datenverarbeitung

Google Cloud vereinfacht die API-Governance mit der allgemeinen Verfügbarkeit von nativem OpenAPI v3 (OASv3)-Support für API Gateway und Cloud Endpoints. Dies macht ein Herabstufen moderner API-Spezifikationen überflüssig und ermöglicht die direkte Definition und Durchsetzung von Richtlinien, einschließlich Telemetrie, Kontingenten und Sicherheit, unter Verwendung Google-spezifischer Erweiterungen innerhalb von OASv3-Dateien. Dies gewährleistet eine bessere inhärente Sicherheit und nahtlose Integration in das breitere Entwickler-Ökosystem. Im Datenmanagement heben die Versionshinweise die allgemeine Verfügbarkeit des Cloud Logging API MCP-Servers hervor, der es KI-Anwendungen ermöglicht, mit Log-Einträgen zu interagieren. Darüber hinaus ist die Unterstützung von Database Center für das Model Context Protocol (MCP) jetzt allgemein verfügbar und ermöglicht es KI-Anwendungen wie Gemini CLI, sich für Flotten-Integrierungsüberprüfungen, Inventuraudits und Sicherheitsprüfungen mit Database Center zu verbinden.

Verbesserungen bei Compute und Storage

Im Bereich der Compute-Ressourcen wurde im Februar die Vorschau von A4X-VMs mit NVIDIA GB200 NVL72 vorgestellt, die hohe Leistung und Effizienz für KI-Reasoning-Modelle der nächsten Generation bieten und Google Cloud als führend bei der Bereitstellung fortschrittlicher KI-Hardware positionieren. Im Speicherbereich hat Google Kubernetes Engine (GKE) Dynamic Default Storage Classes eingeführt. Dieses Feature vereinfacht die Speicherverwaltung in gemischt-generationalen VM-Clustern, indem es automatisch den geeigneten Speicher (Persistent Disk oder Hyperdisk) basierend auf der Kompatibilität der Knotenhardware auswählt. Diese Abstraktion reduziert den Betriebsaufwand und gewährleistet optimale Leistung und Kosteneffizienz ohne komplexe Planungsregeln.

Verbesserungen der Benutzererfahrung und Sicherheit

Zur Verbesserung der Benutzererfahrung in der Google Cloud Console ist der Dark Mode jetzt allgemein verfügbar. Diese Funktion bietet eine moderne, komfortable und produktive Umgebung, insbesondere bei längerer Nutzung oder bei schlechten Lichtverhältnissen, mit Optionen zur automatischen oder manuellen Aktivierung. Auch Sicherheit und Identität verzeichneten Fortschritte mit der Vorschau von quantensicheren digitalen Signaturen in Cloud Key Management Service (Cloud KMS). Dies steht im Einklang mit den neuen PQC-Standards des NIST und hilft Entwicklern bei der Implementierung quantenresistenter Kryptografie zum Schutz vor zukünftigen Quantencomputing-Bedrohungen. Die fortlaufende Unterstützung der Legacy-Infrastruktur von Google Security Operations SIEM endet am 30. April 2027, was die Migration zu Google Cloud für verbesserte Zuverlässigkeit und Sicherheit fördert.

Die fortlaufende Weiterentwicklung von generativen KI-Modellen

Die Weiterentwicklung von generativen KI-Modellen wurde mit im Vorschau-Stadium ausgerollten Fortschritten fortgesetzt. Gemini 3.1 Flash-Lite wurde über Vertex AI für Unternehmen und über die Gemini API für Entwickler verfügbar und bietet verbesserte Bildgenerierungsfähigkeiten. Das 3.1 Pro-Modell, das als merklich intelligenter und leistungsfähiger für komplexe Problemlösungen beschrieben wird, begann ebenfalls mit der Auslieferung in der Vorschau über Vertex AI und Gemini Enterprise und befähigt Unternehmen für die agentenbasierte Zukunft. Darüber hinaus unterstützt BigQuery ML Open-Source-generative KI-Modelle aus dem Vertex AI Model Garden, einschließlich solcher von Hugging Face, und erweitert damit die Modellauswahl für SQL-basierte Aufgaben wie Sentimentanalyse und Textgenerierung. Diese breite Integration von Spitzen-KI in verschiedene Google Cloud-Dienste festigt seine Position als führend bei intelligenten Cloud-Lösungen.