Oyunlar geliştirilirken kullanılan araçların oyun motorları sayesinde bir arada olması, geliştiricilere büyük ölçüde kolaylık sağlar. Bu araçlar bir arada olduğunda ışık için ayrı, ses için ayrı bir program açmaya gerek kalmaz ve işler daha hızlı ve birbiriyle uyum içinde ilerler.
Vertex AI hizmetine entegre edilecek olan Vertex AI Workbench:
İlk olarak makine öğrenimi için gerekli araçları toplu bir şekilde sunan Vertex AI hizmetinden bahseden Google bu hizmetin içinde sunacağı Vertex AI Workbench’i duyurdu. Söz konusu yenilik, makine öğrenimi ve yapay zekâ konularında bir IDE (Tümleşik geliştirme ortamı) görevi görecek.
Bulut tabanlı veri işlemi sunan platformlarda çoğunlukla es geçilen bu özellik, kodlamaları gerçekleştiren kişilerin programdan programa atlamasının önüne geçecek ve çalışma ortamlarını birleştirerek daha derli toplu bir çalışma ortamı sunacak.BigQuery OMNI:
Vertex AI Workbench’in ardından gelen BigQuery Omni, temelde farklı bulut ortamlarında bulunan verilerinizi tek bir yerden, yani BigQuery üzerinden görüntüleyebilmenizi ve ekleyip silmenizi, yerlerini değiştirmenizi mümkün kılıyor. Burada farklı bulut ortamları olarak Amazon Web Servisleri (AWS) ya da Microsoft Azure'den bahsedildiğini de belirtelim.
Bu bağlamda sorgu işlemleri bu platformlarda gerçekleşse de sonuçları Google Cloud’un ana sayfasında görebiliyorsunuz.
Popüler veri işlem hizmeti Apache Spark, Google Cloud’da:
Apache Spark olarak bilinen ve kısaca Spark şeklinde hitap edebileceğimiz servis, büyük ölçekli veri işlemlerinin gerçekleştirilmesini sağlayan popüler bir veri motoru. Makine öğrenimi, yapay zekâ ve veri mühendisliği gibi alanlarda oldukça yaygın olan söz konusu servis, sunucusuz bir şekilde Google Cloud’a entegre ediliyor.
Daha önce bulut hizmetlerinin sunucusuz Spark hizmetini bünyelerinde sunduğu görülmüştü. Fakat yapay zekanın ve kodların özel olarak bir isteği gerçekleştirmesi için çoğu zaman o yöne doğru ayarlanmış olmaları gerektiğinden bu ekstra bir zahmet anlamına geliyordu.
Sunucusuz Spark hizmetinin Cloud’a entegre edilmesiyle birlikte kişiler, ellerindeki işi gerçekleştirilmesi üzere Cloud’a yükleyecek ve gerisini Cloud'un kendisi halledecek. Herhangi bir ayarlama ya da yönlendirme yapmak gerekmeyecek. Söz konusu hizmet; BigQuery, Dataproc, Dataplex ve Vertex AI’a entegre edilecek.
Spanner ve Google Earth
Entegrasyon üzerinden devam edecek olursak Google, popüler açık kaynaklı veritabanı PostgreSQL arayüzünü kendi küresel ölçekli veritabanı servisi Spanner’da kullanma imkânı sunuyor. Bu entegrasyon bağlamında Postgres’in SQL diyalekti, Spanner üzerinde çalışılabilir hale geliyor.
Google Earth Engine adındaki yeni hizmette ise 50 petabayttan daha büyük boyutta Google Earth verisi; BigQuery, Cloud’un makine öğrenimi teknolojileri ve Google Maps kullanıcıları için erişilebilir hale getiriliyor. Şu anda Google Earth Engine, ön izleme sürümü olarak erişilebilir.
Google’ın Tableau ortaklığı (Looker ortaklığı meyvelerini veriyor)
Veri analiz şirketi Looker, geçtiğimiz yıllarda Google Cloud bünyesine girmişti. Bu bağlamda LookML adında bir modelleme dili sunan platform, Google E-Tablolar ile daha birleşik bir deneyim sunmaya hazırlanıyor. Bu bağlamda Google E-Tablolar’daki verilerin BigQuery ile eşleşmesini sağlayan Connected Sheets teknolojisi, LookML ile de birleşik bir deneyim sunacak.
Bunun yanında etkinlikte Tableau ile ortaklığını da duyuran Google bu ortaklıkla birlikte Tableau kullanıcılarının BigQuery’e direkt erişimini mümkün kılacak ve Tableau’nun sunduğu hizmete Google E-Tablolar üzerinden erişim sağlanabilecek.
Görebileceğiniz üzere tanıtılan tüm hizmetler ve yapılan iş ortaklıkları, Google Cloud platformunu daha kullanışlı ve geniş çaplı kılmak adına yapılmış. Söz konusu geliştirmelerin ve yeniliklerin oldukça iyi geri dönüşler alacağını düşünüyor olsak da pratikte nasıl bir etki bırakacaklarını zamanla göreceğiz.
