Google Cloud mise plus que jamais sur l’intelligence artificielle pour muscler ses bases de données. Lors de sa conférence Cloud Next à Tokyo, le géant du numérique a annoncé une série de mises à jour de ses produits phares, Spanner et Bigtable, pour les adapter aux charges de travail IA.
Spanner s’enrichit de capacités graphe et vectorielles
Spanner, la base de données SQL de Google qui alimente des services comme Search, Gmail ou YouTube, bénéficie désormais d’une recherche graphe et vectorielle. De quoi faciliter l’intégration des données d’entreprise dans les applications GenAI et enrichir les modèles de fondation.
Pour cela, Spanner s’appuie sur le standard émergent GraphQL. Les entreprises pourront ainsi utiliser ce graphe pour augmenter leurs applications GenAI grâce à la génération augmentée par récupération (RAG), devenue la norme de facto.
La recherche full-text et vectorielle fait aussi son apparition dans Spanner, avec un algorithme maison baptisé ScaNN. « Avec Spanner Graph, la recherche full-text et vectorielle, nous avons fait évoluer Spanner d’une base ultra-disponible, cohérente et scalable à une base de données multi-modèles aux capacités intelligentes », se félicite Google.
Bigtable passe au SQL
Autre annonce majeure : Bigtable, la base NoSQL de Google pour les données non structurées, supporte désormais le SQL. Plus précisément le dialecte maison GoogleSQL, ce qui facilitera grandement son utilisation par les développeurs.
Auparavant, il fallait passer par l’API Bigtable pour interroger les bases, un frein pour beaucoup. Bigtable gère aujourd’hui une centaine de fonctions SQL, de quoi couvrir la plupart des besoins.
Oracle débarque sur Google Cloud
Bonne nouvelle pour les aficionados des bases Oracle : il sera bientôt possible d’héberger ses services Exadata et Autonomous Database directement dans les data centers de Google Cloud. Mieux, les applications pourront faire le lien entre Google Cloud et Oracle Cloud.
Google y voit un moyen d’attirer plus de charges dans son cloud. Oracle, de son côté, s’assure que ses clients continueront de payer leurs licences, même s’ils n’utilisent pas son cloud.
Du streaming avec Spark et Kafka
Parmi les autres nouveautés de Google Cloud, on note la prise en charge des frameworks open source Apache Spark et Kafka pour le streaming et le traitement des données. Analytics Hub permettra aussi de streamer des données en temps réel entre les organisations.
L’IA au cœur de la stratégie data de Google Cloud
Avec ces annonces, Google Cloud place clairement l’intelligence artificielle au centre de sa stratégie data. L’objectif est d’aider les entreprises à exploiter tout le potentiel de leurs données, qu’elles soient structurées ou non, pour alimenter leurs initiatives IA et analytiques.
Elles doivent vraiment sortir de tous leurs silos de données existants et parvenir à une plateforme de données multimodale consolidée, couvrant les données structurées et non structurées.
– Gerrit Kazmaier, VP et GM pour les bases de données, l’analytique et Looker chez Google
Un défi de taille pour beaucoup d’organisations, qui ont accumulé des silos au fil des années. Mais un passage obligé pour tirer pleinement parti de l’IA générative, qui excelle dans l’analyse des données non structurées.
Avec sa panoplie d’outils, de la collecte au traitement en passant par l’analyse, Google Cloud entend bien être le partenaire privilégié des entreprises dans cette nouvelle ère de l’IA. Reste à voir si cela suffira pour rattraper son retard sur AWS et Azure.
