Cloud Covered: มีอะไรใหม่ใน Google Cloud เดือนกุมภาพันธ์

AI ขึ้นแท่นความสำคัญ ด้วยความก้าวหน้าครั้งใหญ่

เดือนกุมภาพันธ์เป็นเดือนสำคัญสำหรับความคิดริเริ่มด้าน AI ของ Google Cloud ซึ่งมีการปรากฏตัวอย่างแข็งแกร่งในงาน AI Impact Summit ที่อินเดีย และการเปิดตัวเครื่องมือและอัปเกรด AI ที่ทรงพลังหลายอย่าง การประชุมสุดยอดครั้งนี้เน้นย้ำถึงความมุ่งมั่นของ Google ในการใช้ AI เพื่อแก้ปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริง โดยมีการเป็นพันธมิตรและการลงทุนใหม่ๆ ที่มุ่งเป้าไปที่การพัฒนาวิทยาศาสตร์ การศึกษา และโซลูชัน AI ที่ปรับขนาดได้ ไฮไลท์สำคัญ ได้แก่ การเปิดตัว Nano Banana 2 ซึ่งผสานการสร้างภาพคุณภาพสูงเข้ากับความเร็วที่น่าประทับใจ ทำให้การสร้างภาพขั้นสูงสามารถเข้าถึงได้ง่ายขึ้นสำหรับนักพัฒนาและผู้ใช้ในผลิตภัณฑ์ต่างๆ เช่น แอป Gemini และ Google Search การปรับปรุง SynthID ยังคงช่วยในการระบุเนื้อหาที่สร้างโดย AI อย่างต่อเนื่อง

นอกเหนือจากการสร้างภาพแล้ว Google ยังได้เปิดตัว Lyria 3 ซึ่งเป็นเครื่องมือสร้างเพลงที่ทันสมัยที่สุด ช่วยให้ผู้ใช้สร้างเพลงที่กำหนดเองภายในแอป Gemini ด้วยพรอมต์ที่ละเอียด และแม้กระทั่งภาพปกที่กำหนดเอง การรวม ProducerAI เข้ากับ Google Labs ช่วยขยายความเป็นไปได้ในการสร้างสรรค์ในการผลิตเพลง สำหรับนักพัฒนาและผู้เชี่ยวชาญด้านความคิดสร้างสรรค์ Flow ตอนนี้ได้รวมความสามารถ AI ชั้นนำสำหรับการสร้าง แก้ไข และสร้างภาพเคลื่อนไหวในพื้นที่ทำงานเดียวที่คล่องตัว ช่วยลดความซับซ้อนในการจัดการสินทรัพย์และขั้นตอนการสร้าง

ส่งเสริมการค้นพบทางวิทยาศาสตร์และการวิเคราะห์ประสิทธิภาพ

ความสามารถด้าน AI ของ Google Cloud ขยายไปสู่การแสวงหาทางวิทยาศาสตร์ที่ซับซ้อนด้วยการเปิดตัว Gemini 3 Deep Think เวอร์ชันอัปเกรด เวอร์ชันที่ได้รับการปรับปรุงนี้ได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อจัดการกับความท้าทายด้านข้อมูลที่ซับซ้อนที่เผชิญในวิทยาศาสตร์และวิศวกรรม โดยก้าวข้ามแนวคิดเชิงทฤษฎีเพื่อส่งมอบผลลัพธ์ที่ใช้งานได้จริงสำหรับปัญหาทางเทคนิค พร้อมใช้งานสำหรับสมาชิก Google AI Ultra ในแอป Gemini และผ่าน Gemini API สำหรับการเข้าถึงล่วงหน้า Deep Think สัญญาว่าจะเร่งการวิจัยและพัฒนา ในด้านกีฬา เครื่องมือวิเคราะห์วิดีโอ AI ของ Google Cloud ซึ่งพัฒนาขึ้นร่วมกับ Google DeepMind ได้มอบความได้เปรียบในการแข่งขันให้กับนักกีฬา Team USA และ U.S. Ski & Snowboard เครื่องมือนี้จะวิเคราะห์การเคลื่อนไหวของนักกีฬาจากวิดีโอ 2 มิติ แม้จะมีอุปกรณ์ที่เทอะทะ โดยให้ผลตอบรับแบบเรียลไทม์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับการแข่งขันกีฬาโอลิมปิกฤดูหนาว

เครื่องมือพัฒนาและโครงสร้างพื้นฐานที่ได้รับการปรับปรุง

เดือนกุมภาพันธ์ยังนำมาซึ่งการอัปเดตที่สำคัญสำหรับนักพัฒนาและการจัดการโครงสร้างพื้นฐาน มีการประกาศ Public Preview ของการรวมเมทาดาทาของ Datastream เข้ากับ Knowledge Catalog โดยนำเสนอข้อมูลเชิงลึกแบบรวมของสินทรัพย์ Datastream เช่น Streams และ Connection Profiles การรวมนี้ช่วยเพิ่มความสามารถในการค้นหาและการกำกับดูแลโดยอนุญาตให้ผู้ใช้ค้นหาสินทรัพย์ Datastream ควบคู่ไปกับตาราง BigQuery สำหรับผู้ที่ปรับปรุงโครงสร้างพื้นฐานให้ทันสมัย มีการเปิดตัวคู่มือเกี่ยวกับการอัปเกรด Apigee OPDK เป็น v4.53 พร้อมการปรับปรุงระบบปฏิบัติการ ซึ่งอธิบายถึงการเปลี่ยนผ่านที่เสถียรโดยไม่มีการหยุดชะงัก นอกจากนี้ General Availability ของ worker pool ของ Cloud Run และการเปิดโอเพนซอร์สของ Cloud Run External Metrics Autoscaler (CREMA) ช่วยเพิ่มขีดความสามารถของ serverless AI ในวงกว้างด้วยการเปิดใช้งานการปรับขนาดอัตโนมัติที่มีประสิทธิภาพและคำนึงถึงคิวสำหรับเวิร์กโหลดที่ไม่ใช่ HTTP

การจัดการ API และการจัดการข้อมูลที่คล่องตัว

Google Cloud กำลังทำให้การกำกับดูแล API ง่ายขึ้นด้วย General Availability ของการรองรับ OpenAPI v3 (OASv3) ดั้งเดิมสำหรับ API Gateway และ Cloud Endpoints สิ่งนี้ช่วยขจัดความจำเป็นในการลดระดับข้อกำหนด API ที่ทันสมัย และอนุญาตให้กำหนดและบังคับใช้นโยบายโดยตรง รวมถึง telemetry, quotas และความปลอดภัย โดยใช้ส่วนขยายเฉพาะของ Google ภายในไฟล์ OASv3 สิ่งนี้รับประกันความปลอดภัยที่ดีขึ้นตั้งแต่การออกแบบและการผสานรวมอย่างราบรื่นกับระบบนิเวศนักพัฒนาที่กว้างขึ้น ในการจัดการข้อมูล บันทึกประจำรุ่นเน้นถึง General Availability ของ Cloud Logging API MCP server ซึ่งช่วยให้แอปพลิเคชัน AI สามารถโต้ตอบกับรายการบันทึกได้ นอกจากนี้ การรองรับ Database Center สำหรับ Model Context Protocol (MCP) พร้อมใช้งานแล้ว ซึ่งช่วยให้แอปพลิเคชัน AI เช่น Gemini CLI สามารถเชื่อมต่อกับ Database Center เพื่อการตรวจสอบสุขภาพของกลุ่ม การตรวจสอบสินค้าคงคลัง และการตรวจสอบความปลอดภัย

การปรับปรุงใน Compute และ Storage

สำหรับทรัพยากร compute เดือนกุมภาพันธ์เห็นการแสดงตัวอย่าง A4X VM ที่ขับเคลื่อนโดย NVIDIA GB200 NVL72 ซึ่งให้ประสิทธิภาพสูงและประสิทธิภาพสำหรับโมเดลการอนุมาน AI รุ่นต่อไป โดยวางตำแหน่ง Google Cloud ให้เป็นผู้นำในการจัดหาฮาร์ดแวร์ AI ขั้นสูง ในด้านพื้นที่จัดเก็บข้อมูล Google Kubernetes Engine (GKE) ได้เปิดตัว Dynamic Default Storage Classes คุณสมบัตินี้ช่วยลดความซับซ้อนในการจัดการพื้นที่จัดเก็บข้อมูลทั่วทั้งคลัสเตอร์ VM รุ่นผสม โดยการเลือกพื้นที่จัดเก็บข้อมูลที่เหมาะสม (Persistent Disk หรือ Hyperdisk) โดยอัตโนมัติตามความเข้ากันได้ของฮาร์ดแวร์โหนด การแยกส่วนนี้ช่วยลดภาระในการดำเนินงานและรับประกันประสิทธิภาพและประสิทธิภาพด้านต้นทุนที่ดีที่สุดโดยไม่มีกฎการจัดตารางที่ซับซ้อน

การปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้และการรักษาความปลอดภัย

การปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้ภายในคอนโซล Google Cloud โหมดมืดพร้อมใช้งานแล้ว คุณสมบัตินี้มอบสภาพแวดล้อมที่ทันสมัย สะดวกสบาย และมีประสิทธิภาพ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการใช้งานเป็นเวลานานหรือในสภาวะแสงน้อย พร้อมตัวเลือกสำหรับการเปิดใช้งานอัตโนมัติหรือด้วยตนเอง ความปลอดภัยและข้อมูลประจำตัวก็มีความก้าวหน้าเช่นกัน ด้วยการแสดงตัวอย่างลายเซ็นดิจิทัลที่ทนทานต่อควอนตัมใน Cloud Key Management Service (Cloud KMS) สิ่งนี้สอดคล้องกับมาตรฐาน PQC ใหม่ของ NIST ช่วยให้นักพัฒนาสามารถนำการเข้ารหัสที่ทนทานต่อควอนตัมมาใช้เพื่อป้องกันภัยคุกคามจากคอมพิวเตอร์ควอนตัมในอนาคต การสนับสนุนอย่างต่อเนื่องสำหรับโครงสร้างพื้นฐาน Google Security Operations SIEM เดิมจะสิ้นสุดในวันที่ 30 เมษายน 2027 ซึ่งส่งเสริมการย้ายไปยัง Google Cloud เพื่อความน่าเชื่อถือและความปลอดภัยที่เพิ่มขึ้น

วิวัฒนาการอย่างต่อเนื่องของโมเดล Generative AI

วิวัฒนาการของโมเดล Generative AI ยังคงดำเนินต่อไปพร้อมกับการพัฒนาที่เปิดตัวในการแสดงตัวอย่าง Gemini 3.1 Flash-Lite พร้อมใช้งานสำหรับองค์กรผ่าน Vertex AI และสำหรับนักพัฒนาผ่าน Gemini API ซึ่งมอบความสามารถในการสร้างภาพขั้นสูง โมเดล 3.1 Pro ซึ่งอธิบายว่าฉลาดและมีความสามารถมากขึ้นอย่างเห็นได้ชัดสำหรับการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน ก็เริ่มเปิดตัวในการแสดงตัวอย่างผ่าน Vertex AI และ Gemini Enterprise ซึ่งช่วยเสริมสร้างศักยภาพให้กับธุรกิจสำหรับอนาคตของเอเจนต์ นอกจากนี้ BigQuery ML ยังรองรับโมเดล Generative AI โอเพนซอร์สจาก Vertex AI Model Garden รวมถึงโมเดลจาก Hugging Face ซึ่งขยายตัวเลือกโมเดลสำหรับงานที่ใช้ SQL เช่น การวิเคราะห์ความรู้สึกและการสร้างข้อความ การรวม AI ล่าสุดนี้เข้ากับบริการ Google Cloud ที่หลากหลายตอกย้ำตำแหน่งผู้นำในโซลูชันคลาวด์อัจฉริยะ