5 октября – 9 октября

Data Agent Kit теперь общедоступен, что позволяет использовать Google Data Cloud в любом агенте кодирования. Data Agent Kit предоставляет бесплатный набор инструментов Model Context Protocol (MCP) и разработанных Google навыков агентов, которые напрямую подключают более 15 сервисов Google Data Cloud к агентам кодирования в VS Code, Antigravity, Cursor, Claude Code и Codex. Этот выпуск расширяет возможности разработчиков и специалистов по работе с данными по проверке схем, созданию запросов и построению сквозных конвейеров данных на естественном языке непосредственно из их IDE или CLI. Читайте блог с анонсом.

Data Agent Kit теперь общедоступен, что позволяет использовать Google Data Cloud в любом агенте кодирования. Data Agent Kit предоставляет бесплатный набор инструментов Model Context Protocol (MCP) и разработанных Google навыков агентов, которые напрямую подключают более 15 сервисов Google Data Cloud к агентам кодирования в VS Code, Antigravity, Cursor, Claude Code и Codex. Этот выпуск расширяет возможности разработчиков и специалистов по работе с данными по проверке схем, созданию запросов и построению сквозных конвейеров данных на естественном языке непосредственно из их IDE или CLI. Читайте блог с анонсом.

Spanner Omni теперь общедоступен для развертывания мультимодельных рабочих нагрузок в любом месте. Spanner Omni переносит распределенные возможности SQL, графов, векторов и пар «ключ-значение» Spanner в любую среду, включая локальные центры обработки данных, другие публичные облака через Kubernetes или виртуальные машины, а также локальные ноутбуки разработчиков. Организации могут создавать и запускать мультимодельные приложения с согласованными API и механизмами запросов в гибридных и мультиоблачных средах, беспрепятственно масштабируясь до управляемого Spanner в Google Cloud. Читайте блог о запуске и узнайте, как Spanner также отменил ограничения на совокупные мутации для DML-транзакций.

Spanner Omni теперь общедоступен для развертывания мультимодельных рабочих нагрузок в любом месте. Spanner Omni переносит распределенные возможности SQL, графов, векторов и пар «ключ-значение» Spanner в любую среду, включая локальные центры обработки данных, другие публичные облака через Kubernetes или виртуальные машины, а также локальные ноутбуки разработчиков. Организации могут создавать и запускать мультимодельные приложения с согласованными API и механизмами запросов в гибридных и мультиоблачных средах, беспрепятственно масштабируясь до управляемого Spanner в Google Cloud. Читайте блог о запуске и узнайте, как Spanner также отменил ограничения на совокупные мутации для DML-транзакций.

AlloyDB предоставляет PostgreSQL для агентов и встроенный гибридный поиск BM25. Мы анонсировали PostgreSQL для агентов в AlloyDB, представив архитектуру агентской базы данных, разработанную для доступа к данным в реальном времени в масштабе агента с изоляцией рабочих нагрузок. Кроме того, встроенное ранжирование BM25 теперь доступно в предварительной версии для AlloyDB и Cloud SQL, что позволяет разработчикам комбинировать ключевой поиск и векторные эмбеддинги непосредственно в PostgreSQL без необходимости поддерживать внешнюю поисковую систему. Для гибридных развертываний теперь общедоступен AlloyDB Omni RPM Orchestrator, и вы можете углубиться в тему в нашей новой электронной книге «Создание ИИ-приложений и агентов с помощью AlloyDB».

AlloyDB предоставляет PostgreSQL для агентов и встроенный гибридный поиск BM25. Мы анонсировали PostgreSQL для агентов в AlloyDB, представив архитектуру агентской базы данных, разработанную для доступа к данным в реальном времени в масштабе агента с изоляцией рабочих нагрузок. Кроме того, встроенное ранжирование BM25 теперь доступно в предварительной версии для AlloyDB и Cloud SQL, что позволяет разработчикам комбинировать ключевой поиск и векторные эмбеддинги непосредственно в PostgreSQL без необходимости поддерживать внешнюю поисковую систему. Для гибридных развертываний теперь общедоступен AlloyDB Omni RPM Orchestrator, и вы можете углубиться в тему в нашей новой электронной книге «Создание ИИ-приложений и агентов с помощью AlloyDB».

Каталог среды выполнения Lakehouse добавляет региональные конечные точки в 22 регионах и общую доступность поддержки гибких имен столбцов. Региональные конечные точки каталога среды выполнения Lakehouse теперь работают в 22 регионах Google Cloud в Северной и Южной Америке, Европе, Азиатско-Тихоокеанском регионе и на Ближнем Востоке, поддерживая как конечную точку REST-каталога Apache Iceberg, так и конечную точку каталога Apache Hive, чтобы помочь клиентам соблюдать строгие требования к месту хранения и суверенитету данных. Кроме того, гибкие имена столбцов для таблиц Apache Iceberg теперь общедоступны по умолчанию для внешних и управляемых таблиц Iceberg, что позволяет беспрепятственно запрашивать столбцы, содержащие пробелы, дефисы и символы Unicode. Мы также анонсировали предварительную версию межоблачного кэширования и подключений для безграничного Lakehouse.

Каталог среды выполнения Lakehouse добавляет региональные конечные точки в 22 регионах и общую доступность поддержки гибких имен столбцов. Региональные конечные точки каталога среды выполнения Lakehouse теперь работают в 22 регионах Google Cloud в Северной и Южной Америке, Европе, Азиатско-Тихоокеанском регионе и на Ближнем Востоке, поддерживая как конечную точку REST-каталога Apache Iceberg, так и конечную точку каталога Apache Hive, чтобы помочь клиентам соблюдать строгие требования к месту хранения и суверенитету данных. Кроме того, гибкие имена столбцов для таблиц Apache Iceberg теперь общедоступны по умолчанию для внешних и управляемых таблиц Iceberg, что позволяет беспрепятственно запрашивать столбцы, содержащие пробелы, дефисы и символы Unicode. Мы также анонсировали предварительную версию межоблачного кэширования и подключений для безграничного Lakehouse.

Получайте прогнозные и готовые к работе с агентами инсайты с помощью расширенной аналитики BigQuery TVF, TabFM и столбцов идентификации. BigQuery представил функции с табличным значением (TVF) для расширенной аналитики: шесть встроенных функций, которые автоматизируют диагностику метрик, анализ трендов и обнаружение закономерностей непосредственно там, где находятся ваши данные, и интегрируются в качестве навыков для ИИ-агентов. Мы также представили TabFM в BigQuery, чтобы привнести возможности табличных фундаментальных моделей в прогнозную аналитику, наряду со столбцами идентификации BigQuery для автоматической генерации последовательных суррогатных ключей и упрощения конвейеров хранилищ данных.

Получайте прогнозные и готовые к работе с агентами инсайты с помощью расширенной аналитики BigQuery TVF, TabFM и столбцов идентификации. BigQuery представил функции с табличным значением (TVF) для расширенной аналитики: шесть встроенных функций, которые автоматизируют диагностику метрик, анализ трендов и обнаружение закономерностей непосредственно там, где находятся ваши данные, и интегрируются в качестве навыков для ИИ-агентов. Мы также представили TabFM в BigQuery, чтобы привнести возможности табличных фундаментальных моделей в прогнозную аналитику, наряду со столбцами идентификации BigQuery для автоматической генерации последовательных суррогатных ключей и упрощения конвейеров хранилищ данных.

Dataflow добавляет функции приостановки/возобновления и поддержку графических процессоров NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell для крупномасштабных рабочих нагрузок ИИ. Новые возможности Dataflow упрощают запуск высокопроизводительных потоковых и пакетных ИИ-конвейеров в масштабе, включая элементы управления заданиями «Приостановка/Возобновление» и поддержку графических процессоров NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell. А для команд, выполняющих рабочие нагрузки Apache Spark, узнайте, как снизить нехватку вычислительных ресурсов и максимизировать доступность с помощью гибких виртуальных машин.

Dataflow добавляет функции приостановки/возобновления и поддержку графических процессоров NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell для крупномасштабных рабочих нагрузок ИИ. Новые возможности Dataflow упрощают запуск высокопроизводительных потоковых и пакетных конвейеров ИИ в масштабе, включая элементы управления приостановкой/возобновлением заданий и поддержку графических процессоров NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell. А для команд, работающих с Apache Spark, узнайте, как снизить риск нехватки вычислительных ресурсов и максимизировать доступность с помощью гибких виртуальных машин.

Получите до 3 раз более высокую скорость обработки запросов (QPS) и микросекундную задержку с Memorystore for Valkey 9.1. Memorystore for Valkey 9.1 уже доступен, обеспечивая до 3 раз более высокую скорость обработки запросов в секунду (QPS) и микросекундные задержки кэширования для ускорения высокопроизводительных приложений и управления состоянием агентов ИИ в реальном времени. Читайте блог.

Получите до 3 раз более высокую скорость обработки запросов (QPS) и микросекундную задержку с Memorystore for Valkey 9.1. Memorystore for Valkey 9.1 уже доступен, обеспечивая до 3 раз более высокую скорость обработки запросов в секунду (QPS) и микросекундные задержки кэширования для ускорения высокопроизводительных приложений и управления состоянием агентов ИИ в реальном времени. Читайте блог.

Успехи клиентов Google Data Cloud — Yahoo, PayPal, Surescripts, Airwallex и Lucius AI. Организации из разных отраслей масштабируют свои платформы данных и ИИ на базе Google Data Cloud. Yahoo использует гибкие виртуальные машины в Managed Service for Apache Spark, чтобы сократить количество сбоев при подготовке ресурсов на 85%, а PayPal перенесла критически важные аналитические рабочие нагрузки в Managed Service for Apache Spark для масштабирования и снижения операционных расходов. Что касается баз данных, Surescripts перенесла 30,5 миллиарда ежегодных транзакций в сфере здравоохранения в AlloyDB с показателем доступности 99,998%, Airwallex управляет более чем 5000 баз данных с доступностью 99,99% в Cloud SQL силами команды из четырех администраторов БД, а Lucius AI использует глобальную платформу на 210 000 тендеров на базе AlloyDB и MCP с 47-кратным ускорением векторного поиска ScaNN.

Успехи клиентов Google Data Cloud — Yahoo, PayPal, Surescripts, Airwallex и Lucius AI. Организации из разных отраслей масштабируют свои платформы данных и ИИ на базе Google Data Cloud. Yahoo использует гибкие виртуальные машины в Managed Service for Apache Spark, чтобы сократить количество сбоев при подготовке ресурсов на 85%, а PayPal перенесла критически важные аналитические рабочие нагрузки в Managed Service for Apache Spark для масштабирования и снижения операционных расходов. Что касается баз данных, Surescripts перенесла 30,5 миллиарда ежегодных транзакций в сфере здравоохранения в AlloyDB с показателем доступности 99,998%, Airwallex управляет более чем 5000 баз данных с доступностью 99,99% в Cloud SQL силами команды из четырех администраторов БД, а Lucius AI использует глобальную платформу на 210 000 тендеров на базе AlloyDB и MCP с 47-кратным ускорением векторного поиска ScaNN.

7 сентября — 10 сентября

Pub/Sub SMT теперь могут выполнять ИИ-вывод для моделей вашей платформы Gemini Enterprise Agent Platform! SMT для ИИ-вывода в Pub/Sub позволяют применять вывод к входящему потоку событий с использованием моделей, размещенных в Gemini Enterprise Agent Platform. Прогноз модели добавляется к вашему событию, что делает его доступным для последующей обработки в вашем хранилище данных (например, BigQuery) или операционной базе данных (например, BigTable). Эта функция, которая теперь стала общедоступной, может значительно упростить или улучшить системы обнаружения аномалий, которые вы используете.

Pub/Sub SMT теперь могут выполнять ИИ-вывод для моделей вашей платформы Gemini Enterprise Agent Platform! SMT для ИИ-вывода в Pub/Sub позволяют применять вывод к входящему потоку событий с использованием моделей, размещенных в Gemini Enterprise Agent Platform. Прогноз модели добавляется к вашему событию, что делает его доступным для последующей обработки в вашем хранилище данных (например, BigQuery) или операционной базе данных (например, BigTable). Эта функция, которая теперь стала общедоступной, может значительно упростить или улучшить системы обнаружения аномалий, которые вы используете.

Коннектор PostgreSQL Source теперь общедоступен в Managed Service for Apache Kafka! Коннектор PostgreSQL для Managed Service for Apache Kafka позволяет клиентам фиксировать изменения из своей базы данных PostgreSQL и передавать их в инфраструктуру Kafka с низкой задержкой. Этот исходный коннектор совместим с Cloud SQL for Postgres, AlloyDB и самостоятельно управляемыми базами данных PostgreSQL. Попробуйте его вместе с нашим полным портфелем управляемых коннекторов, включая MirrorMaker 2.0, BigQuery, Cloud Storage и Pub/Sub! Пишите на kafka-hotline@google.com, если у вас есть вопросы или отзывы!
Функция приостановки при сбое для пакетных заданий Dataflow стала общедоступной. Приостановка Dataflow при сбое позволяет сохранить состояние пакетного задания Dataflow до того, как оно завершится с ошибкой. Приостановив задание Dataflow, вы можете устранить проблемы, внешние по отношению к конвейеру, и возобновить обработку без потери уже выполненной работы. Это помогает лучше управлять затратами на ресурсы и повысить надежность заданий при возникновении временных сбоев или ограничений емкости.

Функция приостановки при сбое для пакетных заданий Dataflow стала общедоступной. Приостановка Dataflow при сбое позволяет сохранить состояние пакетного задания Dataflow до того, как оно завершится с ошибкой. Приостановив задание Dataflow, вы можете устранить проблемы, внешние по отношению к конвейеру, и возобновить обработку без потери уже выполненной работы. Это помогает лучше управлять затратами на ресурсы и повысить надежность заданий при возникновении временных сбоев или ограничений емкости.

API insertAll теперь называется BigQuery Storage Write API (REST). Устаревший потоковый API insertAll был переименован в BigQuery Storage Write API (REST). Отказавшись от метки «legacy» (устаревший), разработчики могут уверенно создавать долгосрочные потоковые рабочие процессы на основе HTTP. Эта stateless-конечная точка JSON-over-HTTPS предлагает легкую альтернативу тяжелым библиотекам gRPC — она идеально подходит для бессерверных веб-приложений, телеметрии IoT и логирования ИИ. Переход для существующих пользователей происходит бесшовно, не требует изменений в коде и обеспечивает 100% обратную совместимость. Однако версия Storage Write API (gRPC) остается рекомендуемым стандартом для высокопроизводительных непрерывных конвейеров.

API insertAll теперь называется BigQuery Storage Write API (REST). Устаревший потоковый API insertAll был переименован в BigQuery Storage Write API (REST). Отказавшись от метки «legacy» (устаревший), разработчики могут уверенно создавать долгосрочные потоковые рабочие процессы на основе HTTP. Эта stateless-конечная точка JSON-over-HTTPS предлагает легкую альтернативу тяжелым библиотекам gRPC — она идеально подходит для бессерверных веб-приложений, телеметрии IoT и логирования ИИ. Переход для существующих пользователей происходит бесшовно, не требует изменений в коде и обеспечивает 100% обратную совместимость. Однако версия Storage Write API (gRPC) остается рекомендуемым стандартом для высокопроизводительных непрерывных конвейеров.

31 августа — 4 сентября

Stateful-обработка доступна в непрерывных запросах BigQuery в предварительной версии. Stateful-операции значительно расширяют возможности непрерывных запросов BigQuery. Эта функция позволяет пользователям использовать такие операции, как JOIN, агрегации и оконные функции, непосредственно в своих потоковых запросах. Теперь вы можете вычислять метрики во времени (например, 30-минутное среднее значение), чтобы предоставлять вашим последующим приложениям и агентам ИИ гораздо более богатые сигналы в реальном времени. Опробуйте нашу функцию здесь и поделитесь своим мнением по адресу bq-continuous-queries-feedback@google.com!
Инструмент генерации синтетических данных доступен для Managed Service for Kafka. Вы запустили свой первый кластер Kafka. Что дальше? Следующий шаг — создание данных для кластера, но это требует изменения клиентского приложения или запуска виртуальной машины. Инструмент генерации синтетических данных, ставший общедоступным, позволяет начать отправку фиктивных данных в ваш кластер всего за 3 клика и настроить потоковую передачу данных менее чем за две минуты. Это идеальная утилита для тех моментов, когда вам нужно просто протестировать кластер и новые функции. Попробуйте наше быстрое руководство уже сегодня!

Инструмент генерации синтетических данных доступен для Managed Service for Kafka. Вы запустили свой первый кластер Kafka. Что дальше? Следующий шаг — создание данных для кластера, но это требует изменения клиентского приложения или запуска виртуальной машины. Инструмент генерации синтетических данных, ставший общедоступным, позволяет начать отправку фиктивных данных в ваш кластер всего за 3 клика и настроить потоковую передачу данных менее чем за две минуты. Это идеальная утилита для тех моментов, когда вам нужно просто протестировать кластер и новые функции. Попробуйте наше быстрое руководство уже сегодня!

Обновления конвейеров Dataflow стали быстрее и гибче. Обновления конвейеров Dataflow теперь поддерживают остановку и замену конвейеров, что является важным дополнением к существующей функции обновления на месте. Новая опция параллельного конвейера ускоряет миграцию между старым и новым конвейером, что приводит к сокращению сбоев в работе вашего бизнеса. Вы также можете установить тайм-аут для операций очистки (drains), что предотвращает неоправданные расходы на конвейеры в случае зависания обработки. Эта функция теперь общедоступна. Попробуйте ее здесь!

Обновления конвейеров Dataflow стали быстрее и гибче. Обновления конвейеров Dataflow теперь поддерживают остановку и замену конвейеров, что является важным дополнением к существующей функции обновления на месте. Новая опция параллельного конвейера ускоряет миграцию между старым и новым конвейером, что приводит к сокращению сбоев в работе вашего бизнеса. Вы также можете установить тайм-аут для операций очистки (drains), что предотвращает неоправданные расходы на конвейеры в случае зависания обработки. Эта функция теперь общедоступна. Попробуйте ее здесь!

6 июля – 10 июля

Новые управляемые таблицы Lakehouse теперь в предварительной версии. Таблицы Lakehouse для Apache Iceberg теперь доступны в предварительной версии в консоли. Используя управляемые Google таблицы Apache Iceberg в Lakehouse, вы можете исключить накладные расходы на поддержку дублирующихся конвейеров данных и сложную логику синхронизации между BigQuery и движками с открытым исходным кодом. Этот унифицированный формат таблиц обеспечивает встроенную интероперабельность чтения и записи для нескольких движков, позволяя выполнять одновременные операции DML/DDL через различные аналитические инструменты на едином общем уровне хранения. Встроенное автоматизированное управление таблицами берет на себя трудоемкие фоновые задачи по оптимизации, такие как уплотнение и настройка разделов, освобождая вашу команду для того, чтобы сосредоточиться на разработке, а не на обслуживании хранилища.

Новые управляемые таблицы Lakehouse теперь в предварительной версии. Таблицы Lakehouse для Apache Iceberg теперь доступны в предварительной версии в консоли. Используя управляемые Google таблицы Apache Iceberg в Lakehouse, вы можете исключить накладные расходы на поддержку дублирующихся конвейеров данных и сложную логику синхронизации между BigQuery и движками с открытым исходным кодом. Этот унифицированный формат таблиц обеспечивает встроенную интероперабельность чтения и записи для нескольких движков, позволяя выполнять одновременные операции DML/DDL через различные аналитические инструменты на едином общем уровне хранения. Встроенное автоматизированное управление таблицами берет на себя трудоемкие фоновые задачи по оптимизации, такие как уплотнение и настройка разделов, освобождая вашу команду для того, чтобы сосредоточиться на разработке, а не на обслуживании хранилища.

1 июня – 5 июня

За пределами запросов: расширение возможностей ИИ-агентов с помощью Bigtable, Firestore и Memorystore. Узнайте о последних достижениях в портфолио баз данных NoSQL от Google Cloud, включая Bigtable, Firestore и Memorystore. Эта серия предназначена для широкой аудитории: независимо от того, изучаете ли вы эти базы данных впервые или являетесь существующим пользователем, желающим использовать новые возможности, анонсированные на Next '26. Зарегистрируйтесь здесь, чтобы занять свое место!

За пределами запросов: расширение возможностей ИИ-агентов с помощью Bigtable, Firestore и Memorystore. Узнайте о последних достижениях в портфолио баз данных NoSQL от Google Cloud, включая Bigtable, Firestore и Memorystore. Эта серия предназначена для широкой аудитории: независимо от того, изучаете ли вы эти базы данных впервые или являетесь существующим пользователем, желающим использовать новые возможности, анонсированные на Next '26. Зарегистрируйтесь здесь, чтобы занять свое место!

Семинары Cloud Engineer's AI Toolkit: решайте задачи, основанные на данных, с помощью BigQuery, AlloyDB, Gemini и других инструментов. Это высокотехническое мероприятие, организованное Google Cloud Labs, создано специально для инженеров платформ, SRE и команд облачной инфраструктуры, готовых преодолеть разрыв между прототипами ИИ и развертыванием промышленного уровня. Следите за появлением новых локаций в ближайшее время. Торонто — 25 июня (Data Cloud) | Зарегистрироваться здесь Чикаго — 30 июня (Data Cloud) | Зарегистрироваться здесь

Семинары Cloud Engineer's AI Toolkit: решайте задачи, основанные на данных, с помощью BigQuery, AlloyDB, Gemini и других инструментов. Это высокотехническое мероприятие, организованное Google Cloud Labs, создано специально для инженеров платформ, SRE и команд облачной инфраструктуры, готовых преодолеть разрыв между прототипами ИИ и развертыванием промышленного уровня. Следите за появлением новых локаций в ближайшее время. Торонто — 25 июня (Data Cloud) | Зарегистрироваться здесь Чикаго — 30 июня (Data Cloud) | Зарегистрироваться здесь

Начните 10-дневную бесплатную пробную версию Bigtable с 1-узловым SSD-кластером и емкостью хранилища до 500 ГБ. Поскольку для начала работы не требуется кредитная карта, вы можете легко загружать рабочие нагрузки и управлять ими, требующими низкой задержки, высокой пропускной способности и предсказуемого доступа. Кроме того, новые клиенты Google Cloud получают 300 долларов США в виде бесплатных кредитов при регистрации.

11 мая – 15 мая

Managed Service for Apache Airflow запустил волну новых функций, включая общедоступность Airflow 3.1, устранение неполадок с помощью ИИ-агентов, новый управляемый сервер Airflow MCP для интеграции пользовательских агентов и декларативные конвейеры оркестрации на основе YAML — узнайте все подробности в полной версии блога.

20 апреля – 24 апреля

Разработанный Google драйвер ODBC для BigQuery теперь доступен в предварительной версии. Мы рады объявить о запуске нового драйвера ODBC для BigQuery, разработанного Google. Этот новый драйвер с открытым исходным кодом обеспечивает прямое высокопроизводительное подключение приложений к BigQuery и полностью разработан внутри компании Google. Скачайте новый драйвер и подключите свое приложение к BigQuery.

13 апреля – 17 апреля

Мы объявили о возвращении Data Studio, чтобы она сыграла важную роль в эпоху ИИ, расширившись от визуализации данных и отчетов до размещения разговорных агентов BigQuery и приложений для работы с данными, созданных в блокнотах Colab.
Мы объявили, что BigQuery Graph теперь доступен в предварительной версии, предлагая простое в использовании и высокомасштабируемое решение для графовой аналитики, которое позволяет специалистам по данным моделировать, анализировать и визуализировать масштабные взаимосвязи совершенно по-новому.

6 апреля – 10 апреля

Мы представили Conversational Analytics для сред Looker Embedded, позволяя пользователям добавлять возможности работы с естественным языком в свои собственные приложения на основе данных с помощью Gemini.
Мы расширили возможности Looker для более быстрого нерегламентированного анализа, представив инструменты самообслуживания Explores, которые позволяют вам использовать собственные данные в семантическом слое Looker и получать мгновенный доступ к аналитическим выводам в управляемой среде данных.

23 марта – 27 марта

Мы показали, как можно масштабировать операции чтения с помощью пулов реплик чтения с автомасштабированием в Cloud SQL. Эта функция позволяет подготавливать несколько реплик чтения, доступных через единую конечную точку чтения, и динамически регулировать возможности чтения в зависимости от потребностей приложения в реальном времени.
Наши клиенты используют всю мощь Conversational Analytics и Looker для достижения значительных бизнес- и технических прорывов в эпоху ИИ. Такие компании, как Telenor, Pet Circle, Fluent Commerce, Lighthouse Intelligence, Wego и ROLLER, превращают данные в аналитические выводы и действия, опираясь на семантический слой Looker.

16 марта – 20 марта

Мы представили улучшенного помощника Gemini в BigQuery Studio, превратив агента из помощника по написанию кода в полноценного аналитического партнера с учетом контекста.

23 февраля – 27 февраля

Мы представили поддержку управляемого и удаленного MCP для баз данных Google Cloud, включая AlloyDB, Spanner, Cloud SQL, Bigtable и Firestore, для обеспечения работы агентов нового поколения. Этот анонс расширяет возможности ИИ-моделей по планированию, созданию и решению сложных задач, подключаясь к инструментам баз данных, которые наши клиенты ежедневно используют в качестве основы своей рабочей среды.

Мы представили поддержку управляемого и удаленного MCP для баз данных Google Cloud, включая AlloyDB, Spanner, Cloud SQL, Bigtable и Firestore, для обеспечения работы агентов нового поколения. Этот анонс расширяет возможности ИИ-моделей по планированию, созданию и решению сложных задач, подключаясь к инструментам баз данных, которые наши клиенты ежедневно используют в качестве основы своей рабочей среды.

Мы рассказали, как можно создать разговорного агента в BigQuery с помощью API Conversational Analytics, чтобы помочь вам создавать контекстно-зависимых агентов, способных понимать естественный язык, запрашивать данные BigQuery и предоставлять ответы в виде текста, таблиц и визуальных диаграмм.

16 февраля – 20 февраля

Наши клиенты используют всю мощь Looker для достижения значительных бизнес- и технических прорывов. Такие компании, как Arrive, Audika, Carousell, Framebridge, GumGum, Intel, Overdose Digital, Ocean Network Express, Subskribe и Promevo, используют новейшие возможности Looker на базе ИИ, включая Conversational Analytics, для преобразования данных в аналитические выводы и действия, а также для предоставления всей организации единого источника достоверной информации на основе семантического слоя Looker.

2 февраля – 6 февраля

Присоединяйтесь к нашему вебинару 4 марта «Победите в своей стратегии ИИ с Cloud SQL Enterprise Plus», чтобы узнать, как расширить возможности ваших рабочих нагрузок генеративного ИИ с помощью трехкратного повышения производительности и доступности 99,99%. Зарегистрируйтесь сегодня, чтобы узнать, как создать масштабируемую основу корпоративного уровня для ваших самых требовательных ИИ-приложений.