Onlinenewstime.com : วันนี้ Google Cloud ประกาศเปิดตัวนวัตกรรม Data Cloud ใหม่ ๆ เพื่อช่วยให้ลูกค้าสามารถใช้ AI ได้อย่างรวดเร็วและสะดวกสบายยิ่งขึ้น พร้อมการนำ AI ไปใช้งานและสร้างแอป AI สำหรับองค์กรที่มีความแม่นยำ ตรงจุด และอิงจากพื้นฐานข้อมูลขององค์กร
ขับเคลื่อนแอปพลิเคชันอัจฉริยะเจเนอเรชั่นถัดไปด้วย Spanner Graph
Spanner Graph เป็นข้อเสนอใหม่ล่าสุดของ Google Cloud ที่รวมความสามารถ purpose-built graph ของฐานข้อมูล เข้ากับ Spanner ซึ่งเป็นฐานข้อมูลที่เปิดใช้งานตลอดเวลาแบบ always-on ของ Google Cloud ที่สอดคล้องกันทั่วโลก และปรับขนาดได้แบบไม่จำกัด
Spanner Graph เปิดให้ใช้งานแล้วในรูปแบบ Preview ซึ่งช่วยให้ลูกค้าสามารถขยายขนาดได้มากกว่า edge นับล้านล้านรายการ ในขณะที่นำเสนอความพร้อมใช้งานและความสม่ำเสมอระดับชั้นนำของอุตสาหกรรม โดย Spanner Graph เป็นโซลูชันที่ยอดเยี่ยมสำหรับแม้แต่แอป graph ที่มีความสำคัญและละเอียดอ่อนที่สุด
โดยเฉพาะอย่างยิ่งการแบ่งส่วนข้อมูลแบบโปร่งใสของ Spanner สามารถปรับขนาดได้อย่างยืดหยุ่นไปจนถึงชุดข้อมูลขนาดใหญ่มาก และสามารถใช้ MPP หรือ Massively Parallel Processing เพื่อประมวลข้อมูลขนาดใหญ่ โดยไม่มีผลกระทบในส่วนของผู้ใช้
นอกจากนี้ Spanner Graph ยังผสานกันอย่างสมบูรณ์กับ Vertex AI ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มการพัฒนา AI แบบครบวงจร ที่มีการจัดการเต็มรูปแบบของ Google Cloud ช่วยให้ลูกค้าสามารถเข้าถึงชุดเครื่องมือของ Vertex AI แบบ predictive และ generative ได้ ผ่าน Spanner Graph schema and query
ซึ่งจะทำให้เวิร์กโฟลว์ AI ของคุณคล่องตัวขึ้น ตัวอย่างเช่น คุณสามารถสร้างการฝังข้อความสำหรับ graph nodes และ edge โดยใช้ LLM หรือโมเดลภาษาขนาดใหญ่ ซึ่งจะทำให้ graph ของคุณสมบูรณ์ด้วยผลลัพธ์ จากนั้นคุณสามารถใช้ vector search หรือการค้นหาเวกเตอร์เพื่อดึงข้อมูลจาก graph ของคุณใน semantic space
ทั้งนี้ Google Cloud ได้พัฒนา Spanner จากการเป็นฐานข้อมูลที่พร้อมใช้งานมากที่สุด สอดคล้องกันทั่วโลกและปรับขนาดได้ มาเป็นฐานข้อมูลแบบ multi-model ที่มีความสามารถอัจฉริยะ และทำงานร่วมกันได้อย่างราบรื่น เพื่อให้ผู้ใช้สามารถสร้างแอปพลิเคชัน AI ที่เหนือกว่า
Spanner Graph เปิดทุกความเป็นไปได้ให้กับลูกค้า Google Cloud ด้วยความสามารถดังต่อไปนี้:
- คำแนะนำผลิตภัณฑ์: Spanner Graph จำลองความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนระหว่างผู้ใช้ ผลิตภัณฑ์ และความต้องการของผู้ใช้ เพื่อสร้าง graph ความรู้ที่เต็มไปเนื้อหาที่อัดแน่นตามบริบท เมื่อรวม graph traversal เข้ากับ full-text search ผู้สร้างแอปสามารถให้คำแนะนำผลิตภัณฑ์โดยอิงตามคำค้นหาของผู้ใช้ ประวัติการซื้อ และความต้องการ ตลอดจนความคล้ายคลึงอื่น ๆ กับผู้ใช้รายอื่น
- การตรวจจับการฉ้อโกงทางการเงิน: การแสดงตัวตนของ Spanner Graph ในฐานะตัวแทนทางการเงิน อาธิ บัญชี ธุรกรรม และบุคคล ช่วยระบุการเชื่อมต่อที่น่าสงสัยได้ง่ายขึ้น โดย vector search แสดงให้เห็นรูปแบบและความผิดปกติที่คล้ายคลึงกันในพื้นที่ที่ฝังข้อมูล ทั้งนี้ การรวมเทคโนโลยีเหล่านี้เข้าด้วยกันจะทำให้สถาบันการเงินสามารถระบุภัยคุกคามที่อาจเกิดขึ้นได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น เพื่อลดความสูญเสียทางการเงิน
- เครือข่ายโซเชียล: Spanner Graph สร้างแบบจำลองบุคคล กลุ่ม ความสนใจ และการโต้ตอบอย่างเป็นธรรมชาติในเครือข่ายโซเชียลที่ใหญ่ที่สุด เพื่อช่วยให้ผู้ใช้สามารถค้นหาในรูปแบบต่าง ๆ เช่น เพื่อนที่มีร่วมกัน ความสนใจร่วมกัน หรือการเป็นสมาชิกกลุ่มที่ทับซ้อนกัน เพื่อคำแนะนำส่วนบุคคลที่มีประสิทธิภาพ อีกทั้ง Spanner Graph ยังช่วยในการค้นหาข้อความแบบตรงตัวที่จะผสมผสานข้อมูลต่าง ๆอย่างเป็นธรรมชาติ ทำให้ผู้ใช้สามารถค้นหาบุคคล กลุ่ม โพสต์ หรือหัวข้อเฉพาะได้ด้วยภาษาที่ง่ายดาย
- การเล่นเกม: โลกของเกมสามารถถูกนำเสนออย่างเป็นธรรมชาติในรูปแบบการเป็นตัวแทน เช่น ผู้เล่น ตัวละคร ไอเท็ม และสถานที่ ตลอดจนความสัมพันธ์ระหว่างสิ่งเหล่านั้น โดย Spanner Graph จะช่วยในการเชื่อมต่อข้อมูลซึ่งจำเป็นสำหรับกลไกของเกมอย่างมีประสิทธิภาพ เช่น การค้นหาเส้นทาง การจัดการสินค้าในคลัง และการโต้ตอบทางสังคม นอกจากนี้ ความสามารถในการปรับเปลี่ยนขนาดและความสอดคล้องของข้อมูลทั่วโลกของ Spanner Graph ยังรับประกันประสบการณ์ที่ราบรื่นและเท่าเทียมกันสำหรับผู้เล่นทุกคน แม้ในช่วงที่มีการใช้งานสูงสุด
- ความปลอดภัยของเครือข่าย: การทำความเข้าใจในการพึ่งพาซึ่งกันและกันระหว่างอุปกรณ์ ผู้ใช้ และเหตุการณ์ในช่วงเวลาต่าง ๆ ถือเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการระบุแพทเทิร์นและความผิดปกติ ด้วยการเชื่อมโยงของ Spanner Graph และการทำงานร่วมกันของ graph ระหว่างระบบ ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยสามารถใช้ความสามารถด้าน graph ในการติดตามต้นกำเนิดของการโจมตี ประเมินผลกระทบของการละเมิดความปลอดภัย และเชื่อมโยงผลการค้นหาเหล่านี้กับแนวโน้มชั่วคราวสำหรับการตรวจจับและการบรรเทาภัยคุกคามเชิงรุก
- GraphRAG: Spanner Graph ยกระดับ Retrieval Augmented Generation (RAG) ขึ้นไปอีกขั้นด้วยการ grounding โมเดลพื้นฐานด้วย knowledge graph นอกจากนี้ การผสมผสานระหว่างข้อมูล graph และตารางใน Spanner Graph จะช่วยเสริมแอปพลิเคชัน AI ของคุณด้วยข้อมูลเชิงบริบทที่นอกเหนือไปจากการแสดงผลรูปแบบใดรูปแบบหนึ่งเพียงอย่างเดียว ด้วยความสามารถในการปรับเปลี่ยนขนาดที่ไม่มีใครเทียบได้ Spanner Graph สามารถรองรับได้แม้กระทั่ง knowledge graph ที่ใหญ่ที่สุด โดยระบบ built-in vector search และการผสานรวม Vertex AI จะช่วยปรับปรุงเวิร์กโฟลว์ GenAI ให้กับคุณ
Keyword search หรือการค้นหาคีย์เวิร์ดและ semantic search ยังเป็นองค์ประกอบสำคัญสำหรับการสร้างแอป AI ซึ่งล่าสุด Google Cloud ได้เปิดตัว full-text search หรือ และ vector search หรือ การค้นหาเวกเตอร์ ใน Spanner จากความเชี่ยวชาญด้านการค้นหาของ Google ที่พัฒนามาอย่างยาวนานหลายทศวรรษ เพื่อนำเสนอ full-text search ที่ปรับขนาดได้ตามความต้องการและมีประสิทธิภาพสูง
Vector search แบบใหม่ของ Spanner ขึ้นอยู่กับอัลกอริธึม ScaNN ซึ่งเป็นนวัตกรรมใหม่ของ Google ที่มีใน AlloyDB ก่อนที่จะมาอยู่ใน Spanner โดยเครื่องมือนี้จะช่วยจัดทำดัชนีและการฝัง vector search เพื่อใช้งาน semantic search ที่ ขับเคลื่อนด้วย AI
ซึ่งจาก full-text search และ vector search ของ Spanner Graph เราได้พัฒนา Spanner จากการเป็นฐานข้อมูลที่เปิดใช้งานมากที่สุดและสอดคล้องกันทั่วโลกที่ปรับขนาดได้ ไปสู่ฐานข้อมูลแบบ multi-model ที่มีความสามารถอันชาญฉลาด และสามารถทำงานร่วมกันได้อย่างราบรื่นกับความสามารถต่าง ๆ เพื่อยกระดับแอพพลิเคชัน AI ให้เหนือไปอีกขั้น
การกำหนดค่าแบบ dual-region ใน Spanner ที่เปิดตัวเมื่อสองสัปดาห์ที่แล้ว ช่วยให้ลูกค้าสามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลกว่า 99.999% ที่มีอยู่ในอุตสาหกรรมระดับชั้นนำของ Spanner ไปพร้อมกับการปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านแหล่งที่อยู่ของข้อมูลในออสเตรเลีย เยอรมนี อินเดีย และญี่ปุ่น ได้
โดย การแบ่งส่วนทางภูมิศาสตร์ ของ Spanner ช่วยให้ผู้ใช้สามารถรักษาความสามารถในการจัดการฐานข้อมูลเดียวทั่วโลกที่คุณมีอยู่ ในขณะเดียวกันก็ปรับต้นทุนให้เหมาะสมและปรับปรุงความล่าช้าสำหรับผู้ใช้งานที่กระจายอยู่ทั่วโลก
นอกจากนี้ Google Cloud ยังเปิดตัว Spanner editions เพื่อให้ผู้ใช้สามารถเลือกความสามารถของ Spanner ให้ตรงกับความต้องการและงบประมาณของตนมากที่สุด ซึ่งมีจำหน่ายในรุ่น Standard, Enterprise และ Enterprise Plus โดยรูปแบบการกำหนดราคาใหม่นี้จะใช้รูปแบบการเรียกเก็บเงินต่อเซิร์ฟเวอร์ และแยกต้นทุนการจำลองแบบเครือข่ายและการประมวลผลออกจากกัน เพื่อช่วยเพิ่มความโปร่งใสของการดำเนินการ
เปิดตัว Gemini data agents เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน
เพื่อช่วยให้ลูกค้าเร่งการเปิดรับและใช้งาน AI แบบหลายรูปแบบ หลายกลไก และแบบมัลติคลาวด์ Google Cloud ยังผสมผสานความสามารถ Gen AI เข้ากับข้อเสนอ Data Cloud และขยายความสามารถ Gen AI ไปสู่ความพร้อมใช้งานทั่วไป
Gemini in BigQuery ตอนนี้พร้อมใช้งานทั่วไปแล้ว
Gemini ใน BigQuery มอบประสบการณ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI เช่น การเตรียมข้อมูล การสำรวจและการวิเคราะห์ การกำกับดูแล และการรักษาความปลอดภัยตลอดเส้นทางของข้อมูล ตลอดจนคำแนะนำอัจฉริยะเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานของผู้ใช้และการปรับต้นทุนให้เหมาะสม
ขณะนี้เรากำลังพัฒนาขีดความสามารถตามที่ประกาศไว้ใน Preview at Next’24 ที่ผ่านมา โดยตอนนี้ฟีเจอร์ Gemini ใน BigQuery พร้อมเปิดใช้งานทั่วไปแล้ว ซึ่งจะรวมถึงความช่วยเหลือด้านโค้ดสำหรับ SQL และ Python, data canvas ตลอดจนคำแนะนำในการแบ่งพาร์ติชันและการจัดกลุ่ม
Gemini in Looker พร้อมใช้งานในรูปแบบ Preview
ด้วยความสามารถของ Gemini in Looker เช่น formula assist and slide generation หรือการสร้างสูตรและจัดทำสไลด์ ผู้ปฏิบัติงานด้านข้อมูลสามารถสนทนากับข้อมูลของตนได้ ซึ่งขณะนี้พร้อมใช้งานในรูปแบบพรีวิวแล้ว เพื่อให้คุณสามารถสร้างเขตข้อมูลจากการคำนวณได้ทันทีโดยไม่ต้องจำสูตรที่ซับซ้อน สร้างสไลด์อัตโนมัติสำหรับงานนำเสนอที่มีประสิทธิภาพ และช่วยสรุปข้อมูลที่เจาะลึกและเป็นประโยชน์ให้กับคุณอีกด้วย