Google Updates Cloud Platform, поставляет бету потока данных

cloud

Google выпустил бету собственного инструмента Cloud Dataflow для упрощения создания приложений анализа громадных данных и улучшил Гугл Cloud Platform.В сообщении в блоге, Уильяме Вэмбенепе, менеджер по продукту для громадных данных в Гугл заявил, что нет ничего, что стоит между Вами и удовлетворенностью наблюдения Вашей логики обработки, примененной в потоковой передаче либо пакетном режиме, через всецело – управляемое обслуживание обработки.Кершоу заявил, что пользователи должны просмотреть Облачный Поток данных как инструмент Python, где Вы имеете возможность идентифицировать эти от всех видов источников, Вы имеете возможность указать, какие конкретно эти, Вы имеете возможность подготовить это эти и анонимизировать его либо удалить эти, о которых Вы не заботитесь об и после чего возрастаете аналитика масштаба против той информации.

«Облачный Поток данных упрощает вам приобретать применимое на практике познание от Ваших данных при понижении операционных затрат без трудностей развертывания, поддержания либо масштабирования инфраструктуры», сообщил Демичилли. «Вы имеете возможность применять Облачный Поток данных для вариантов применения как ETL [Выдержка, Преобразовать, Загрузка], пакетная аналитика обработки данных и потоковой передачи, и это будет машинально оптимизировать, развертывать и руководить кодом и требуемыми ресурсами».Облачный Поток данных снабжает объединенные примитивы программирования и для пакетного и для анализа данных на базе потоков.

SDK разрешает Облачной модели программирования Потока разрешённых широко использоваться, так, дабы разработчики имели возможность взять преимущества от производительности записи несложных и расширяемых конвейеров обработки данных, каковые смогут обрисовать и задачи и поток пакетной обработки данных.Введите Гугл с новыми ответами упростить вещи.

Гугл Cloud Dataflow, сейчас в бета-версии, есть инструментом, что разрешает Вам создать приложения громадных данных посредством несложных языков программирования и несложного SDKs, сообщил Кершоу. В сообщении в блоге от прошлогоднего события Гугл I/O сообщил Грег Демичилли, второй директор по управлению продуктами для Гугл Cloud Platform, «Облачный Поток данных есть всецело управляемым обслуживанием для конвейеров данных, каковые поглощают, преобразовывают и разбирают эти и в пакетных и в потоковых режимах.

Облачный Поток данных есть преемником MapReduce и основывается на отечественных внутренних разработках как Канал и MillWheel».Количество данных, с которым имеют дело организации, взрывается, не глядя на то, что точка – устройства продаж, мобильные устройства, Интернет вещей (IoT), файлы издания и больше, и быть в состоянии остаться в силе в том мире, Вы вправду должны быть в состоянии применять это эти скоро и преобразовать его в аналитику.

Существует большое количество инструментов, каковые разрешают Вам делать это, но неприятность с теми инструментами, они являются легко через чур сложными, сообщил Кершоу. «Их весьма тяжело применять. Строковое представление совместно отображается, сокращения смогут быть весьма тяжёлыми», сообщил он. «И для среднего нового проекта либо среднего разработчика Java либо среднего аналитика данных в большой компании, эти инструменты остались вне досягаемости».

«Мы гордимся тем, что мы среди главных новаторов в громадных данных», сообщил Том Кершоу, директор по управлению продуктами для Гугл Cloud Platform, eWEEK. «Мы создали вещи как MapReduce, набор и Канал разработок для контакта с количествами данных, что мы видим в интернет-мире, что легко ни в коем случае не видели прежде».За прошлые 10 лет Google создал и надеялся на много инноваций громадных данных в применении сейчас.Google сказал, что обновил собственную облачную платформу для громадных данных обработки в облаке существенно проще для повседневного программиста либо аналитика данных.

«Легко запишите программу, представьте его, и Облачный Поток данных сделает остальных», сообщил он. «Никакие кластеры для управления – Облачный Поток разрешённых будет запускать нужные ресурсы, автомасштабировать их (в границах, каковые Вы выбираете), и завершите их, когда работа сделана».Объявление включает последовательность улучшений и новых услуг существующих, включая бета-версию Гугл Cloud Dataflow и главных улучшений к Google BigQuery.«Думайте об этом как Java, и Python базировал инструментарий для записи сложных аналитических приложений базы данных вправду легко», сообщил Кершоу. «Вторая вещь, Поток данных сделает это, мы думаем, вправду планирует измениться, игра – он, разрешает Вам применять тот же язык программирования ну и то же приложение и для потоковой передачи и для пакетной информации.

Большая часть громадных данных было пакетной аналитикой исторических данных, таких как рассмотрение данных торговой точки в течение месяца февраля в течение прошлых пяти лет. То, что это пропускает, есть данными настоящего времени, это есть текущим сейчас.

Поток данных разрешает Вам делать партию и потоковую передачу на том же времени исполнения и том же анализе. Вы имеете возможность объединить историческую и данные в настоящем времени в той же простой программе».


Блог Бизнесмена