Cloud Next w Londynie to pierwsza z serii sześciu europejskich konferencji Google zaplanowanych na 2017 r. Impreza jest adresowana do klientów, partnerów i deweloperów. Jest okazją do poznania nowych produktów chmurowych i strategicznych planów firmy.
Londyńska edycja, która odbyła się 3-4 maja, zaskoczyła dużą liczbą uczestników – wzięło w niej udział 4700 osób. Znacznie więcej, niż spodziewali się organizatorzy. Przez trzy dni uczestnicy mogli korzystać z sesji eksperckich, poznawać technologie chmurowe, spotykać się z partnerami Google czy poprawiać kompetencje w Codelabs. Z kolei dla Google konferencja była okazją, aby zaprezentować osiągnięcia z 2016 roku, a także pokazać nowe produkty i usługi chmurowe. Firma walczy bowiem intensywnie o rynek chmury publicznej z takimi gigantami, jak Microsoft, Amazon, Cisco i IBM.
Google Cloud Spanner czyli baza w chmurze
Sesje plenarne były oczywiście poświęcone tematyce cloud computing, w tym w dużej części usługom chmurowym Google. Oferta Google Cloud Plaform (GCP) obejmuje stosunkowo nowe produkty. W Europie Google Cloud zadebiutował 6 lat temu. Jednak, jak podkreślali przedstawiciele Google, mają one bardzo duże znaczenie. Dlatego na ich rozwój będzie położony silny nacisk.
Jednym z elementów GCP jest Cloud Spanner. Do niedawna to narzędzie bazodanowe były wykorzystywane wewnętrznie przez Google. Obecnie jest ono dostępne dla wszystkich klientów. Google używa Spannera do obsługi najważniejszych usług, np. Google Play Store. Wersja Cloud Spanner udostępniona w ramach GPC działa w bardzo podobny sposób. Podstawę stanowi tradycyjna baza danych SQL, ale Spanner wyróżnia się tym, że można go niemal bez ograniczeń skalować w szerz. Z punktu widzenia użytkownika wystarczy w panelu konfiguracyjnym wskazać, z ilu węzłów obliczeniowych ma się składać klaster. Takie mechanizmy, jak dystrybucja danych, synchronizacja czy tworzenie backupów są realizowane automatycznie, użytkownik nie musi się tym zajmować.
Podstawę Google Cloud Spanner stanowi tradycyjna baza danych SQL, ale Spanner wyróżnia się tym, że można go niemal bez ograniczeń skalować w szerz. Z punktu widzenia użytkownika wystarczy w panelu konfiguracyjnym wskazać, z ilu węzłów obliczeniowych ma się składać klaster. Takie mechanizmy, jak dystrybucja danych, synchronizacja czy tworzenie backupów są realizowane automatycznie, użytkownik nie musi się tym zajmować.
Model cenowy opiera się na wykorzystanej przestrzeni dyskowej (Spanner potrafi obsługiwać bardzo duże ilości danych), liczbie węzłów, czasie ich wykorzystania oraz ilości ruchu przychodzącego i wychodzącego. Cena za 1 godzinę korzystania z 1 węzła to ok. 0,9 USD. Nie ma stałych opłat, płaci się tylko za wykorzystane zasoby.
Spanner jest rozwijany od lat, dzięki czemu oferuje optymalny balans między spójnością danych i dostępnością. Bazy danych są zarządzane automatycznie we wszystkich centrach danych Google i można je skalować w zależności od potrzeb, np. dla pojedynczego biura po usługi o zasięgu światowym. Ponieważ jest to tradycyjna baza danych SQL, daje się łatwo modyfikować i dostosowywać. Jest kompatybilna z takimi technologiami, jak Java, Python czy Node.js. Mogą więc z nią pracować nawet początkujący deweloperzy.
Przykładowo, małe biuro zatrudniające 50 pracowników może korzystać z bazy danych składającej się z dwóch węzłów i 10 GB przestrzeni dyskowej. W takiej konfiguracji miesięczne koszty wyniosą ok. 650 USD. W porównaniu do kosztów samodzielnego wdrożenia dwóch baz danych i ich pełnego utrzymania, może się to okazać atrakcyjna cena. Tym bardziej, że Cloud Spannera można łatwo skalować wraz ze wzrostem potrzeb.
Inwestycje w rozwój języka naturalnego
Google rozwija interfejs Cloud Natural Language API. Jest to w pełni zarządzana usługa, która potrafi zrozumieć tekst dzięki technikom uczenia maszynowego. Jest już wykorzystywana przez takie firmy, jak Evernote czy Ocado. Przykładowo, ta usługa może analizować komentarze klientów czy wyciągać kluczowe informacje z nieustrukturyzowanych danych tekstowych, jak wiadomości e-mail czy artykuły na stronach WWW. Może także służyć do tworzenia podsumowań na podstawie notatek ze spotkań.
Obecnie usługa Cloud Natural Language API została wyposażona w kilka nowych funkcji:
Lista obsługiwanych języków została rozszerzona, m.in. o niemiecki i francuski. Niestety na liście wciąż brakuje polskiego.
Dodano rozumienie znaczenia poszczególnych elementów tekstu, a nie jak dotychczas całych dokumentów czy zdań. Google wprowadził nową metodę, który identyfikuje bloki tekstu i rozpoznaje ich znaczenie. Funkcja jest dostępna na razie tylko dla języka angielskiego. Poprawiono jakość analizy znaczenia oraz bloków tekstu.
Nowe funkcje były już wcześniej dostępne dla wąskiego grona użytkowników, którzy korzystali z nich, aby lepiej rozumieć komentarze klientów na temat marek i produktów. Dzięki nowym możliwościom, w przykładowym zdaniu „telefon jest drogi, ale może długo pracować na baterii” rozpoznane zostaną dwa fragment i ich znaczenie. Pierwszy dotyczący telefonu ma negatywny wydźwięk. Natomiast ten o baterii jest pozytywny. Oczywiście usługa potrafi na razie w ten sposób analizować tylko angielską wersję tego zdania.
Maszyny wirtualne wyposażone w GPU
Kolejną prezentowaną nowinką są maszyny wirtualne, do których – poprzez Google Compute Engine – można podłączać graficzne jednostki obliczeniowe (GPU). Służą one do przyspieszania obliczeń w pewnych zastosowaniach, jak przetwarzanie danych czy uczenie maszynowe. Compute Engine wykorzystuje procesory graficzne Nvidia Tesla K80, w specjalnym trybie umożliwiającym maszynie wirtualnej bezpośrednią kontrolę nad procesorem graficznym i przypisaną do niego pamięcią.
Oprócz prezentacji produktu można było również wysłuchać relacji klientów korzystających z Google Cloud Platform. Wartym przytoczenia przykładem jest serwis Shazam, oferujący usługę rozpoznawania autorów utworów muzycznych. Do tego celu wykorzystuje procesory graficzne (GPU) Nvidii, w tym także te oferowane w ramach GPC. W niektórych zastosowaniach GPU, są dużo wydajniejsze i bardziej ekonomiczne niż CPU. Tak jest właśnie w przypadku rozpoznawania muzyki. Z kart graficznych do obliczeń Shazam korzystał od lat, ale zmagał się z koniecznością utrzymywania nadmiarowej infrastruktury serwerowej, aby móc obsłużyć duże skoki obciążenia (to konieczne ze względu na długi czas wdrożenia nowych serwerów). Obecnie ok. 33% mocy obliczeniowej wykorzystywanej przez Shazam pochodzi z GPU działających w chmurze obliczeniowej Google. W ten sposób firma utrzymuje we własnym środowisku wyłącznie zasoby potrzebne do obsłużenia średniego obciążenia, a do chmury sięga po dodatkowe zasoby, gdy zachodzi taka potrzeba.
Prezentowaną w Londynie nowością Google są maszyny wirtualne, do których – poprzez Google Compute Engine – można podłączać graficzne jednostki obliczeniowe (GPU). Służą one do przyspieszania obliczeń w pewnych zastosowaniach, jak przetwarzanie danych czy uczenie maszynowe. Compute Engine wykorzystuje procesory graficzne Nvidia Tesla K80, w specjalnym trybie umożliwiającym maszynie wirtualnej bezpośrednią kontrolę nad procesorem graficznym i przypisaną do niego pamięcią.
Z kolei bank HSBC znalazł kilka zastosowań dla usług zarządzanych i uczenia maszynowego w chmurze. Jednym z nich jest współpraca z agencjami rządowymi w celu wykrywania działań przestępców i oszustw finansowych. Monitorowanie miliardów transakcji to dobre zastosowanie dla dużej mocy obliczeniowej oferowanej przez chmurę.
Google gotowy na GDPR
Przedstawiciele Google wskazywali, że usługi chmurowe – jak G Suite czy GCP – będą zgodne z europejskimi regulacjami dotyczącymi ochrony danych osobowych, kiedy te wejdą w życie w maju 2018 r. Zaktualizowane zostaną, m.in. umowy, aby wypełnić wymogi narzucane przez nową regulację. Modyfikacjom ulegną też zasady przetwarzania danych.
Google poddał się również zewnętrznym procesom certyfikacji, otrzymując takie certyfikaty, jak ISO 27001, ISO 27017 oraz ISO 27018, potwierdzające wdrożenie odpowiednich mechanizmów ochrony danych w chmurach publicznych. Szereg usług chmurowych Google zostało też poddanych audytom SOC1, SOC2 i SOC3.
W kontekście przesyłania danych osobowych między krajami, usługi G Suite i GCP przeszły certyfikację Privacy Shield. Ma to zapewnić zgodność z GDPR. Europejskie instytucje odpowiedzialne za ochronę danych osobowych potwierdziły także zgodność klauzul umownych G Suite i GCP dotyczących transferu danych między Unią Europejską a krajami nie należącymi do Unii.
