Google ha anunciado un avance en la herramienta AlloyDB, que ahora cuenta con una edición descargable AlloyDB Omni, una herramienta diseñada para funcionar de manera local repartida entre distintas nubes y con compatibilidad con PostgreSQL, que permite a las empresas librarse de bases de datos antiguas.

La compañía ha celebrado estos días la tercera edición del Data Cloud & AI Summit, organizado por Google Cloud, en el que ha anunciado novedades de productos y servicios que permitirán a los clientes optimizar la relación precio-rendimiento, facilitar la adopción de ecosistemas abiertos o definir estándares de datos seguros.

Con estas propuestas, Google tiene el objetivo de trasladar todo el potencial de la Inteligencia Artificial (IA) y el aprendizaje automático (‘machine learning’) a los datos que tienen las organizaciones.

Entre algunas de sus innovaciones más importantes se encuentra AlloDB Omni, una edición descargable de AlloyDB, diseñada para funcionar de orma local, en el borde de la red, repartida entre distintas nubes o, incluso, en portátiles para desarrolladores.

Esta solución tiene buena parte de las ventajas de AlloyDB, ya que es compatible con PostgreSQL y soporte para Google Cloud, pero a un coste inferior al de las bases de daos heredadas, de modo que con ella las organizaciones pueden librarse de bases de datos antiguas.

Para que las empresas encuentren facilidades a la hora de beneficiarse de su nube de datos abierta, Google ha creado una herramienta de evaluación de la migración de bases de datos (DMA) a Google Cloud.

Por otra parte, la empresa tecnológica ha reconocido que “las organizaciones necesitan sistemas más inteligentes” conforme evolucionan las condiciones del mercado y, para adecuarse a estas necesidades, ha presentado nuevas ediciones de BigQuery.

Estas ofrecen más opciones y flexibilidad a la hora de seleccionar la funcionalidad más acertadapara los requisitos de distintas cargas de trabajo. Así, ahora es posible elegir entre las ediciones Standard, Enterprise y Enterprise Plus para obtener la combinación de precio y prestaciones más adecuada para cada carga de trabajo.

Además, las ediciones de BigQuery ofrecen dos posibilidades de forma simultánea: un compromiso durante uno o varios años a un precio reducido -para cargas de trabajo predecibles- y un sistema de autoescalado -para cargas impredecibles-.

SOLUCIONES PARA MÉTRICAS Y CONJUNTOS DE DATOS

En el marco del Data Cloud & AI Summit, Google ha anunciado Looker Modeler, una herramienta para definir métricas sobre la organización, con una capa de modelización semántica y compatible con herramientas de BI, como PowerBI, Tableau, Thoughtspot, Connected Sheets y Locker Studio.

Por otro lado, los espacios de limpieza de datos de BigQuery están diseñados para ayudar a las organizaciones a compartir conjuntos de datos entre empresas. Este servicio se podrá utilizar en su versión preliminar a partir del tercer trimestre de este año.

Google Cloud ha indicado que se ha asociado con otras empresas para “aportar a los clientes más posibilidades para transformar sus datos en vida útil”. Así, ahora se da la integración de DataRobot y Neo4j con BigQuery, así como ToughtSpot con múltiples servicios de Google Cloud. Entre ellos, Google Sheets.

Finalmente, ha recordado que las aplicaciones de más de 900 socios de ‘software’ funcionan en la nube de datos de Google y que empresas como Collibra han introducido funciones en BigQuery, DataPlex, Cloud Storage y AlloyDB para ayudar a sus clientes a entender sus actividades con mayor profundidad y fiabilidad.