Хмарно: Що нового в Google Cloud у лютому

ШІ в центрі уваги з основними досягненнями

Лютий був значущим місяцем для ініціатив Google Cloud у сфері ШІ, відзначившись сильною присутністю на AI Impact Summit в Індії та випуском кількох потужних інструментів та оновлень ШІ. Саміт підкреслив відданість Google використанню ШІ для вирішення реальних проблем, представивши нові партнерства та інвестиції, спрямовані на розвиток науки, освіти та масштабованих рішень ШІ. Ключові моменти включають випуск Nano Banana 2, який поєднує високоякісну генерацію зображень з вражаючою швидкістю, роблячи розширене візуальне створення більш доступним для розробників та користувачів у таких продуктах, як додаток Gemini та Google Пошук. Покращення SynthID також продовжують допомагати в ідентифікації контенту, згенерованого ШІ.

Окрім генерації зображень, Google представила Lyria 3, свій найдосконаліший інструмент створення музики, що дозволяє користувачам створювати власну музику в додатку Gemini за допомогою описових підказок і навіть власного обкладинки. Інтеграція ProducerAI в Google Labs ще більше розширює творчі можливості у музичному продакшні. Для розробників та креативних професіоналів Flow тепер включає найкращі можливості ШІ для створення, редагування та анімації зображень і відео в єдиному, оптимізованому робочому просторі, що спрощує робочі процеси керування активами та створення.

Розширення можливостей наукових відкриттів та аналізу продуктивності

Можливості Google Cloud у сфері ШІ поширилися на складні наукові завдання завдяки випуску оновленого Gemini 3 Deep Think. Ця вдосконалена версія спеціально розроблена для вирішення складних проблем з даними, з якими стикаються наука та інженерія, виходячи за межі теоретичних концепцій для досягнення практичних, дієвих результатів у технічних завданнях. Доступний для підписників Google AI Ultra в додатку Gemini та через Gemini API для раннього доступу, Deep Think обіцяє прискорити дослідження та розробки. У сфері спорту інструмент аналізу відео за допомогою ШІ від Google Cloud, розроблений спільно з Google DeepMind, надав спортсменам команди США та U.S. Ski & Snowboard конкурентну перевагу. Цей інструмент аналізує рухи спортсменів з 2D-відео, навіть з громіздким спорядженням, надаючи зворотній зв'язок майже в реальному часі для оптимізації продуктивності перед Зимовими Олімпійськими іграми.

Покращені інструменти для розробників та інфраструктура

У лютому також відбулися значні оновлення для розробників та керування інфраструктурою. Було оголошено про публічну попередню версію інтеграції метаданих Datastream з Knowledge Catalog, що пропонує уніфікований огляд активів Datastream, таких як Streams та Connection Profiles. Ця інтеграція спрощує виявлення та управління, дозволяючи користувачам шукати активи Datastream разом із таблицями BigQuery. Для тих, хто модернізує свою інфраструктуру, було випущено посібник щодо оновлення Apigee OPDK до v4.53 з модернізацією ОС, що деталізує стабільний перехід без простою. Крім того, загальна доступність пулів робочих процесів Cloud Run та відкриття коду Cloud Run External Metrics Autoscaler (CREMA) масштабують серверний ШІ, дозволяючи ефективне масштабування не-HTTP робочих навантажень з урахуванням черг.

Оптимізоване керування API та обробка даних

Google Cloud спрощує управління API завдяки загальній доступності нативної підтримки OpenAPI v3 (OASv3) для API Gateway та Cloud Endpoints. Це усуває необхідність зниження версії сучасних специфікацій API та дозволяє безпосередньо визначати та застосовувати політики, включаючи телеметрію, квоти та безпеку, використовуючи розширення Google у файлах OASv3. Це забезпечує кращу безпеку за дизайном та бездоганну інтеграцію з ширшою екосистемою розробників. У керуванні даними примітки до випуску висвітлюють загальну доступність сервера Cloud Logging API MCP, що дозволяє ШІ-додаткам взаємодіяти із записами журналів. Крім того, загальнодоступна підтримка Database Center для протоколу Model Context Protocol (MCP) дозволяє ШІ-додаткам, таким як Gemini CLI, підключатися до Database Center для перегляду стану парку, інвентаризаційних аудитів та перевірок безпеки.

Покращення обчислень та зберігання

Щодо обчислювальних ресурсів, у лютому відбулася попередня версія віртуальних машин A4X на базі NVIDIA GB200 NVL72, що пропонує високу продуктивність та ефективність для наступного покоління моделей ШІ-міркувань, позиціонуючи Google Cloud як лідера у наданні передового обладнання для ШІ. У сфері зберігання даних Google Kubernetes Engine (GKE) представив динамічні стандартні класи зберігання. Ця функція спрощує керування зберіганням у змішаних кластерах віртуальних машин, автоматично вибираючи відповідне сховище (Persistent Disk або Hyperdisk) на основі сумісності обладнання вузла. Ця абстракція зменшує операційні накладні витрати та забезпечує оптимальну продуктивність та економічну ефективність без складних правил планування.

Покращення користувацького досвіду та безпеки

Розширюючи користувацький досвід в консолі Google Cloud, темний режим тепер загальнодоступний. Ця функція забезпечує сучасне, комфортне та продуктивне середовище, особливо для тривалого використання або в умовах низького освітлення, з опціями автоматичного або ручного активації. Безпека та ідентифікація також побачили досягнення, з попередньою версією квантово-безпечних цифрових підписів у Cloud Key Management Service (Cloud KMS). Це відповідає новим стандартам PQC NIST, допомагаючи розробникам впроваджувати квантово-стійку криптографію для захисту від майбутніх загроз квантових обчислень. Тривала підтримка застарілої інфраструктури Google Security Operations SIEM припиниться 30 квітня 2027 року, заохочуючи міграцію до Google Cloud для підвищення надійності та безпеки.

Постійна еволюція моделей генеративного ШІ

Еволюція моделей генеративного ШІ продовжувалася з випуском нових можливостей у попередньому перегляді. Gemini 3.1 Flash-Lite став доступним для підприємств через Vertex AI та для розробників через Gemini API, пропонуючи покращені можливості генерації зображень. Модель 3.1 Pro, яка описується як помітно розумніша та більш потужна для вирішення складних проблем, також розпочала своє розгортання в попередньому перегляді через Vertex AI та Gemini Enterprise, надаючи бізнесу можливості для агентного майбутнього. Крім того, BigQuery ML тепер підтримує моделі генеративного ШІ з відкритим кодом з Vertex AI Model Garden, включаючи моделі від Hugging Face, розширюючи вибір моделей для завдань на основі SQL, таких як аналіз настроїв та генерація тексту. Ця широка інтеграція передових ШІ-рішень у різні сервіси Google Cloud зміцнює її позицію як лідера у галузі інтелектуальних хмарних рішень.