กูเกิลเปิดตัวชุดบริการปัญญาประดิษฐ์สำหรับธุรกิจระดับองค์กรโดยเฉพาะ โดยเป็น API แยกกันหลายตัว ได้แก่

กูเกิลเปิดตัว AI Platform ชุดเครื่องมือที่ทำให้สามารถสร้างระบบงานปัญญาประดิษฐ์ ตั้งแต่ต้นทางถึงปลายทาง (end-to-end) นับแต่การดึงข้อมูลเข้าสู่ระบบ, การพัฒนาโมเดลปัญญาประดิษฐ์, deploy ระบบเพื่อใช้งานจริง

ตัว AI Platform สร้างบนฐานของ Kubeflow แพลตฟอร์มสำหรับฝึกและใช้งานโมเดลของ TensorFlow บน Kubernetes ทำให้ระบบงานที่สร้างขึ้นบน AI Platform สามารถนำมารันบนเซิร์ฟเวอร์ในองค์กรได้ ด้วยการดึง Kubeflow Pipeline ลงมา

นอกจากการใช้พัฒนาระบบงานเองแล้ว AI Platform ยังรองรับการแชร์ระบบให้กับคนอื่นผ่านทาง AI Hub ที่เป็นเหมือนแอปสโตร์สำหรับระบบปัญญาประดิษฐ์

กูเกิลอัพเดตบริการฝึกปัญญาประดิษฐ์อัตโนมัติ หรือ AutoML ให้มี ความสามารถเพิ่มเติมจากเดิมใช้จัดหมวดหมู่ภาพ, จัดหมวดหมู่ข้อความ, และแปลภาษา ให้มีความสามารถในการจัดหมวดหมู่วิดีโอ (AutoML Video) เพิ่มเข้ามาทำนายข้อมูลจากข้อมูลตาราง (AutoML Tables) ที่สำคัญคือกูเกิลเปิดให้ผู้ใช้ดาวน์โหลดตัวโมเดลออกมาใช้งานภายนอกได้แล้วสำหรับงานจัดหมวดหมู่ภาพ (AutoML Vision Edge)

กูเกิลประกาศจับมือกับบริษัทฐานข้อมูลสายโอเพนซอร์ส 7 ราย นำซอฟต์แวร์โอเพนซอร์สชื่อดังมารันบน Google Cloud Platform (GCP) แบบ fully managed

บริษัททั้ง 7 รายได้แก่

• Confluent (Apache Kafka)
• DataStax (Apache Cassandra)
• Elastic (Elasticsearch)
• InfluxData (InfluxDB)
• MongoDB (MongoDB)
• Neo4j (Neo4j)
• Redis Lab (Redis)

GCP จะนำซอฟต์แวร์เหล่านี้มาให้บริการแบบ fully managed (ดูแลระบบ-ปรับแต่งประสิทธิภาพให้) และคิดเงินรวมไปกับบิลปกติของ GCP, มีบริการซัพพอร์ตเป็นระบบเดียวกับของ GCP และสร้างอินเทอร์เฟซตัวเดียวในการจัดการแอพทุกตัวผ่าน GCP

Google Cloud SQL คือบริการฐานข้อมูลแบบ relational database บน Google Cloud ที่เป็นการรันซอฟต์แวร์ฐานข้อมูลแบบ fully managed (กูเกิลดูแลระบบให้) ที่ผ่านมา Cloud SQL รองรับ MySQL เพียงอย่างเดียว และเพิ่งขยายมายัง PostgreSQL เมื่อปีที่แล้ว

ปีนี้ กูเกิลประกาศรองรับฐานข้อมูล Microsoft SQL Server เป็นตัวที่สาม (สถานะยังเป็น alpha) เพื่อตอบโจทย์งานขององค์กรที่หลากหลายมากขึ้น และจูงใจให้องค์กรที่ต้องรันงานบน SQL Server ย้ายมาอยู่บน Google Cloud ได้ง่ายขึ้นด้วย

บริการเก็บข้อมูลบนคลาวด์ช่วงหลัง เริ่มมีสตอเรจประเภท archive สำหรับสำรองข้อมูลที่นานๆ ใช้ที ออกแบบเพื่อใช้แทนการเก็บลงเทป ตัวอย่างบริการลักษณะนี้คือ Amazon S3 Glacier Deep Archive ฝั่งของ Azure ก็มีบริการคล้ายๆ กันชื่อ Azure Archive Storage

ล่าสุด Google Cloud Storage ออกบริการเก็บข้อมูลแบบเดียวกันมาสู้ ตอนนี้ยังไม่มีชื่อเรียกอย่างเป็นทางการ แต่กูเกิลเรียกมันเล่นๆ ว่า "ice cold"

จุดต่างของ "ice cold" กับสตอเรจคู่แข่งคือวิธีการเรียกข้อมูลคืน โดยฝั่งของ AWS Glacier จะต้องส่งคำขอเรียกข้อมูล (Retrieval Requests) เพื่อให้ AWS ดึงข้อมูลใน Glacier ออกมาให้เราก่อน ซึ่งต้องรอระยะเวลาหนึ่ง ก่อนที่เราจะเข้าถึงข้อมูลของตัวเองได้

Google เปิดตัว Cloud Code ในงาน Google Cloud Next โดย Cloud Code นี้คือเซ็ทของปลั๊กอินสำหรับ IntelliJ และ VS Code เพื่อช่วยให้ระบบพัฒนาเป็น automate มากขึ้น สามารถคุม software development lifecycle ได้ดีขึ้นผ่านเครื่องมือที่ผู้ใช้ใช้งานอยู่แล้ว

Google ระบุว่า Cloud Code เวอร์ชันแรกนี้ จะโฟกัสที่การพัฒนาแอปสำหรับรันบน Kubernetes (รวม GKE) ซึ่งปลั๊กอินนี้จะต่อขยายให้ IDE ทั้งสองตัวสามารถใช้พัฒนาแอปแบบ cloud-native Kubernetes ได้สะดวกยิ่งขึ้น ซึ่งจะมีเบื้องหลังเป็นเครื่องมืออย่างเช่น Skaffold, Jib หรือ Kubectl รันอยู่เบื้องหลัง

กูเกิลประกาศเป็นพันธมิตรกับผู้ใหบริการฐานข้อมูลโอเพนซอร์สสายหลักหลายราย นับแต่ Confluent, DataStax, Elastic, InfluxData, MongoDB, Neo4j, และ Redis Labs มาให้บริการบน Google Cloud

หลายบริษัทให้บริการผ่านคลาวด์เจ้าต่างๆ รวมถึง Google Cloud อยู่แล้ว แต่การเป็นพันธมิตร จะทำให้ลูกค้าสามารถใช้ Google Cloud Console ของกูเกิลจัดการบริการเหล่านี้ได้ทันที, การออกใบเสร็จก็ออกจากกูเกิลรายเดียว, และการขอซัพพอร์ตก็ใช้ระบบ ticket ของ Google Cloud เช่นกัน

นอกจากร่วมมือในแง่ธุรกิจและเอกสารแล้ว กูเกิลระบุว่าจะทำงานร่วมกับพันธมิตรให้บริการทำงานร่วมกับ GCP ได้ดีขึ้น เช่น log ใน Stackdriver และการยืนยันสิทธิ์ด้วย IAM

กูเกิลเปิดตัวบริการ Cloud Run บริการแบบ serverless สำหรับสร้างบริการที่รันคำสั่งทาง HTTP โดยตัว Cloud Run เองสร้างจาก Knative ทำให้สามารถย้ายโหลดงานจากในองค์กรที่ทำ Kubernetes เองไปยังบริการ Kubernetes อื่น เช่น Google Kubenetes Engine (GKE) หรือย้ายกลับมายัง Cloud Run ได้อิสระ ไม่ติดกับแฟลตฟอร์ม

ตัว Cloud Run คิดค่าบริการที่ละ 0.1 วินาที คิดแยกทั้งซีพียู, แรม, ปริมาณรีเควส, และทราฟิก โดยทั่วไปสำหรับบริการที่ใช้งานไม่บ่อยนักน่าจะได้เปรียบอย่างมาก เพราะหากงานที่ใช้ต่อเนื่อง เฉพาะค่าซีพียูก็ประมาณ 62 ดอลลาร์ต่อเดือนแล้ว

Clound Run เปิดตัวมาเป็นเฟสเบต้าเลย คนทั่วไปสามารถใช้งานได้แล้ว สำหรับผู้ใช้ GKE เดิม ราคารวมกับ GKE อยู่แล้ว

ปีที่แล้ว กูเกิลเปิดตัว Cloud Services Platform (CSP) ชุดซอฟต์แวร์สำหรับบริหารจัดการแอพพลิเคชันบนคลาวด์ โดยเป็นการรวมเอา Kubernetes, Istio เข้ากับซอฟต์แวร์อื่นๆ ของกูเกิล

CSP เป็น "ซอฟต์แวร์" มันจึงใช้บริหารจัดการได้ทั้งคลาวด์ของกูเกิล และคลาวด์ในองค์กรที่เป็น on-premise ได้ด้วย

ปีนี้ในงาน Google Cloud Next กูเกิลประกาศรีแบรนด์ CSP ใหม่ในชื่อว่า Anthos พร้อมประกาศว่า สามารถใช้ Anthos ไปจัดการคลาวด์ค่ายคู่แข่งทั้ง AWS และ Azure ได้เช่นกัน

เรื่องเล่นใหญ่เล่นโตนั้นต้องให้กูเกิลเนเธอร์แลนด์ (ผลงานปี 2017: Google Wind) โดยปีนี้เป็นเทคโนโลยีใหม่ล่าสุดด้าน Machine Learning เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของดอกไม้ที่เป็นผลิตผลหลักในประเทศอย่างดอกทิวลิปในชื่อโครงการ Google Tulip

กูเกิลบอกว่าคนมักนำดอกทิวลิปมาตกแต่งสถานที่ แต่ไม่รู้จักการบำรุงรักษาที่ดี ด้วยการพัฒนาเทคโนโลยีทำให้กูเกิลพบว่าดอกทิวลิปนั้นสามารถสื่อภาษา Tulipish ออกมาได้ กูเกิลจึงนำภาษานี้แปลงข้อมูลว่า IoT นั่นคือกระถางอัจฉริยะ แล้วประมวลผลข้อความผ่าน Google Cloud Platform เพื่อตีความออกมาว่าดอกทิวลิปต้องการสื่อสารอะไรกันแน่

ตั้งแต่โลกเข้าสู่ยุคคลาวด์ เราก็เห็นปัญหาความปลอดภัยของคลาวด์หลากหลายระดับ ตั้งแต่ ลืมปิดสิทธิการเข้าถึง Amazon S3 ไปจนปัญหาอื่นๆ อีกมาก ทำให้ทักษะด้านความปลอดภัยของคลาวด์ก็เป็นที่ต้องการของตลาดมากขึ้นเป็นเงาตามตัว

ล่าสุด Google Cloud ประกาศเปิดคอร์สเฉพาะทาง Security in Google Cloud Platform Specialization ให้เรียนกันฟรีๆ บน Coursera โดยเนื้อหาครอบคลุมด้านความปลอดภัยหลากหลาย ตั้งแต่เรื่อง Identity and Access Management (IAM), Isolation, การตรวจสอบข้อมูลล็อกด้วย StackDriving, การป้องกัน DDoS และการอุดรูรั่วต่างๆ เป็นต้น

กูเกิลประกาศสถิติโลกใหม่ฉลองวันพาย (Pi Day) 14 มีนาคม โดยสามารถคำนวณหาค่า Pi ได้ละเอียดถึง 31 ล้านล้านตำแหน่งทศนิยม โดยสถิติดังกล่าวได้รับการรับรองจากกินเนสส์ เวิลด์ เรคคอร์ดแล้ว และเพื่อให้สมเป็นกูเกิลจำนวนตำแหน่งทศนิยมที่คำนวณได้แบบละเอียดนั้นคือ 31,415,926,535,897 ตำแหน่ง หรือเท่ากับ π * 10¹³ ส่วนสถิติโลกก่อนหน้านี้อยู่ที่ 22 ล้านล้านตำแหน่ง

นอกจากเป็นจำนวนตำแหน่งทศนิยมที่มากที่สุด กูเกิลบอกว่านี่เป็นครั้งแรกที่การคำนวณหาค่า Pi นี้เกิดขึ้นบนคลาวด์และสามารถทำลายสถิติโลกได้ ซึ่งก็คือบน Google Cloud Platform นั่นเอง (แต่ Yahoo! เป็นรายแรกที่ลองคำนวณค่า Pi บนคลาวด์ แต่ไม่ได้บันทึกสถิติ)

ปัจจุบัน องค์กรหลายแห่งเริ่มหันมาใช้งานคลาวด์มากขึ้น โดยเฉพาะการเก็บข้อมูลที่เมื่อนำข้อมูลมาเก็บรวมไว้ที่เดียวก็จะทำให้ลดความซับซ้อนในการจัดการ แต่ปัญหาที่ผู้ใช้มักจะพบอยู่เป็นประจำคือข้อมูลในปัจจุบันมีปริมาณมาก และทำนายการเติบโตยาก

Google จึงได้เปิดตัวแพลนค่าใช้จ่ายใหม่ของ Google Cloud Storage ในชื่อว่า Storage Growth Plan ซึ่งเป็นระบบการคิดค่าใช้จ่ายของสตอเรจแบบใหม่ที่จะช่วยให้ผู้ใช้องค์กรคำนวณค่าใช้จ่ายได้ง่ายขึ้น ไม่ต้องพบกับปัญหาค่าใช้จ่ายสูงเกินกว่าที่คาดไว้จากปริมาณข้อมูลมหาศาลที่เข้ามาโดยคาดไม่ถึง

วิธีคำนวณค่าใช้จ่ายของ Storage Growth Plan มีดังนี้

กูเกิลเปิดตัว Cloud IoT Device SDK ชุดพัฒนาสำหรับเชื่อมต่ออุปกรณ์ IoT เข้าไปยังบริการ Cloud IoT

ตัว SDK เขียนด้วยภาษา Embedded C มีขนาดเล็กมาก โดยเล็กสุด 25KB และเพิ่มเป็น 80KB หากต้องคอมไพล์ไลบรารี TLS เข้าไปด้วย รองรับไลบรารี TLS ทั้ง wolfSSL และ mbedTLS การใช้งานไลบรารีสามรถใช้ได้ทั้งแพลตฟอร์มที่ไม่มีระบบปฎิบัติการเลย, มีระบบปฎิบัติการขนาดเล็ก (Mbed OS, Zephyr, FreeRTOS) และระบบปฎิบัติการ POSIX เต็มรูปแบบเช่นลินุกซ์

บริษัทที่เข้าเป็นพันธมิตรแล้ว เช่น Arm นำ Mbed OS มารองรับ SDK, Cypress, Nordic Semicondutor, Espressif System, Microchip, NXP โดย Espressif นั้นระบุว่าจะร่วมมือกับกูเกิลเพื่อให้ SDK ทำงานได้บน ESP32 และ ESP8266 ต่อไป

กูเกิลเกิดตัวบริการ Cloud Services Platform (CSP) เข้าสู่สถานะเบต้า ทำให้องค์กรที่ต้องการติดตั้ง Kubernetes แต่ไม่ต้องการดูแลเองทั้งการคอนฟิกและการอัพเกรด สามารถใช้บริการของกูเกิลมาดูแลให้ได้

ชิ้นส่วนสำคัญของ CSP คือ Google Kubernetes Engine (GKE) On-Prem ร่วมกับโมดูลอื่นเช่น CSP Config Management ที่ทำให้กำหนดนโยบายจากศูนย์กลางทีเดียว การติดตั้งแอปเพิ่มสามารถใช้บริการ GCP Marketplace เพื่อดึงแอปมารันบนเซิร์ฟเวอร์ในองค์กรได้เลย ขณะที่การจัดการซอฟต์แวร์โครงสร้างพื้นฐานนั้นจัดการโดยกูเกิล

กลุ่มเป้าหมายของ CSP เป็นลูกค้าที่ไม่ต้องการให้ข้อมูลออกจากศูนย์ข้อมูลของตนเอง เช่น ธุรกิจการเงินธนาคาร ลูกค้าที่เริ่มใช้ไปแล้วเช่น KeyBank

Google Cloud ภายใต้ยุคซีอีโอคนใหม่ Thomas Kurian เริ่มเดินหน้าซื้อกิจการมาเสริมทัพแล้ว

บริษัทแรกที่ซื้อมาในยุคของ Kurian คือ Alooma ผู้เชี่ยวชาญด้านการย้ายข้อมูล (data migration) ซึ่งเป็นปัจจัยสำคัญให้ลูกค้าองค์กรย้ายฐานข้อมูลจากเซิร์ฟเวอร์เดิมมาสู่คลาวด์ ซอฟต์แวร์ของ Alooma ช่วยอำนวยความสะดวกให้องค์กรที่มีฐานข้อมูลจำนวนมากๆ กระจัดกระจายอยู่ตามฝ่ายต่างๆ สามารถย้ายขึ้นคลาวด์ได้ง่ายขึ้น

กูเกิลอธิบายว่าซื้อ Alooma เข้ามาเพื่อต่อพ่วงกับบริการฐานข้อมูลบนคลาวด์ของตัวเอง เช่น Cloud Spanner และ Cloud Bigtable รวมถึงประกาศว่าจะเดินหน้าซื้อกิจการต่อไปอีก

Google ประกาศเพิ่มฟีเจอร์ใหม่ให้ Google Compute Engine คือระบบ scheduled snapshot หรือระบบสั่งการ snapshot ตัว persistent disk ของ GCE แบบตั้งเวลาล่วงหน้าให้ทำงานได้อัตโนมัติ เพื่อลดความผิดพลาดและประหยัดเวลาในการแบคอัพระบบ

ระบบ snapshot แบบตั้งเวลาของ GCE สามารถตั้งได้ตั้งแต่ระดับชั่วโมง, วัน และสัปดาห์ เช่น สร้าง snapshot ทุก 6 ชั่วโมง, สร้าง snapshot ทุกวันจันทร์, พุธ และศุกร์ รวมถึงสามารถตั้ง retention policy เพื่อให้ระบบลบ snapshot อัตโนมัติตามที่ตั้งไว้ได้ด้วย ซึ่งระบบ snapshot นี้สามารถใช้งานกับ single disk หรือ multiple disk ใน region เดียวกันได้

Google Cloud ประกาศเปิดตัวฟีเจอร์ BigQuery sandbox ระบบสำหรับทดสอบ BigQuery โดยไม่มีค่าใช้จ่าย และไม่ต้องใส่บัตรเครดิตด้วย เพื่อให้ผู้ใช้เรียนรู้ BigQuery ได้ง่ายขึ้นโดยไม่มีข้อจำกัดเรื่องค่าใช้จ่ายเข้ามา

แม้จะเปิดให้ใช้งานฟรี แต่ BigQuery sandbox ก็มีฟีเจอร์ทั่วไปเหมือนผู้ใช้จ่ายเงิน ไม่ว่าจะเป็นพลังในการประมวลผล, รันคำสั่ง query ด้วยภาษา SQL บน dataset ทั้งขนาดใหญ่และเล็ก, มี Data Studio ระบบ visualization ข้อมูลให้ใช้งาน และรองรับความสามารถใหม่ ๆ อย่างเช่น Machine Learning หรือ Geospatial Information Systems ด้วย

Google ประกาศว่าตอนนี้ Cloud Firestore บริการฐานข้อมูล serverless เก็บเอกสารแบบ NoSQL ได้เข้าสู่สถานะ GA หรือพร้อมให้บริการโดยทั่วไปแล้ว พร้อมประกาศขยายการให้บริการเพิ่มเติม, ลดราคาสำหรับ regional instance รวมถึงอินทิเกรตกับ Stackdriver สำหรับการมอนิเตอร์ได้ด้วย

Cloud Firestore เป็นระบบฐานข้อมูลแบบ cloud-native ที่ Google จัดการระบบให้ โดยออกแบบมาใช้สำหรับงานเก็บ, ซิงค์ และ query ข้อมูลสำหรับเว็บ, มือถือ และแอพ IoT โดยการออกแบบ Cloud Firestore โฟกัสไปที่การช่วยทำให้การพัฒนาแอพง่ายขึ้น ตัวฐานข้อมูลรองรับการซิงค์, ทำงานแบบออฟไลน์ และ ACID transactions

หน่วยธุรกิจ Google Cloud ของกูเกิลมีการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญคือ เปลี่ยนตัวซีอีโอจาก Diane Green มาเป็น Thomas Kurian อดีตผู้บริหารของ Oracle

Google Cloud เปิดตัวรันไทม์สำหรับภาษา Go สำหรับการใช้งานบน Cloud Functions บริการคลาวด์แบบ serverless ของ Google เพิ่มเติมจากรันไทม์ Node.js และ Python ในปัจจุบัน

Google ระบุว่า Cloud Functions รองรับภาษา Go เวอร์ชันล่าสุด 1.11 รวมถึงแพคเกจอื่น ๆ ของ Go ผ่าน Go modules ด้วย โดยผู้ใช้เพียงสร้างไฟล์ go.mod ไว้ ซึ่งเมื่อดีพลอยลง Cloud Functions ระบบก็จะติดตั้งแพคเกจที่ระบุไว้ในไฟล์ให้

ตอนนี้ Cloud Functions ได้เริ่มเปิดให้ผู้ใช้ทดสอบรันไทม์ Go 1.11 เวอร์ชันเบต้าแล้ว รายละเอียดเพิ่มเติมอ่านได้จาก Google Cloud Docs

Google Cloud เปิดตัว Feast เครื่องมือเก็บฟีเจอร์แบบโอเพ่นซอร์สเพื่อการจัดการ, เก็บ และค้นพบฟีเจอร์สำหรับการใช้ในโปรเจค machine learning โดย Google ระบุว่าเป็นผลงานการพัฒนาร่วมกันระหว่างทีมจาก Go-Jek แอพเรียกรถจากอินโดนีเซียและ Google Cloud

การพัฒนา Feast เพื่อเป็นเครื่องมือเก็บฟีเจอร์นี้ เนื่องจากเป็นงานที่ท้าทายสำหรับทีมวิศวกรด้าน machine learning ที่จะต้องพัฒนาแพลตฟอร์มเพื่อการเก็บฟีเจอร์เป็นแพลตฟอร์มเดียวที่จะต้องยืดหยุ่นเพียงพอ คือทีมสามารถนำฟีเจอร์ลงไปเก็บ และนำไปใช้กับโปรเจค machine learning อื่น ๆ ได้ด้วย

Google Cloud Platform ประกาศให้บริการชิปกราฟิกรุ่นล่าสุด NVIDIA Tesla T4 โดยมีจุดแข็งที่แรมเยอะกว่าในราคาที่ถูกว่า โดยราคาในสหรัฐฯ 0.95 ดอลลาร์ต่อชั่วโมงที่มาพร้อมกับแรม GDDR6 16GB

ชิปกราฟิกที่มาพร้อมกับแรม 16GB ก่อนหน้านี้มี Tesla V100 ที่ราคา 2.48 ดอลลาร์ต่อชั่วโมง และ Tesla P100 ที่ราคา 1.46 ดอลลาร์ต่อชั่วโมง

ในแง่พลังประมวลผล Tesla T4 มีพลังประมวลผลต่ำกว่า Tesla V100 เกือบครึ่งๆ แต่รองรับตัวเลขความละเอียดต่ำทั้ง FP16, INT8, และ INT4 ทำให้หากออปติไมซ์โมเดลดีๆ ก็อาจจะได้ประสิทธิภาพไม่แย่ไปนัก

Google ได้ทดสอบ Python 3.7 พร้อมกับ PHP 7.2 เป็น standard environment บน App Engine มาตั้งแต่เดือนกรกฎาคม ซึ่งตอนนี้ Google ก็ได้ประกาศว่า Python 3.7 บน Google App Engine เข้าสู่สถานะ GA พร้อมให้บริการลูกค้าโดยทั่วไปแล้ว

Google ระบุว่า Python 3.7 นี้จะเป็นรันไทม์ในยุคที่สองของ App Engine เหมือนกับ Node.js 8 และ PHP 7.2 โดยรันไทม์เหล่านี้จะทำงานบน gVisor เทคนิคการแยกคอนเทนเนอร์ให้ขาดจากกันเหมือน VM ที่ทำให้ใช้เวลาในการดีพลอยน้อยลง