ГИБРИД & MULTI-ОБЛАЧНАЯ
Anthos Управление конфигурацией: GA
Управление конфигурацией и применять политики через ваши кластеры — являются ли они на территории или в облаке. Установите декларативную конфигурацию на основе ролей контроля доступа, квоты ресурсов и пространства имен — все из одного места. Документация | Блог

COMPUTE
Kubernetes двигателя — Intranode Видимость: бета
Эта особенность делает весь ваш сетевой трафик видимой в сеть опорных точек. Вы можете увидеть журналы потока для всего трафика между стручками, включая трафик между стручками на одном узле. И вы можете создать правила брандмауэра, которые применяются ко всему трафику между стручками. Документация
Compute Engine — резервирование зональных ресурсов: бета
Резерв VM экземпляры в определенной зоне, чтобы убедиться, что они доступны для будущего роста спроса, например, плановых или внеплановых шипы, большие миграции, резервного копирования и аварийного восстановления, или запланированного роста. Вы можете создать или отменить заказ в любое время, без каких-либо обязательств. Документация

API ПЛАТФОРМЫ & ECOSYSTEMS
Apigee Portal Разработчик — управление аудиторией и разработчик команды: бета
Эта версия позволяет пользователям портала разделить ответственность за приложение с другими пользователями портала, а также сегмент лиц, для того, чтобы контролировать доступ к контенту. Документация | Блог

AI & МАШИНА ОБУЧЕНИЯ
AI Платформа: Notebooks бета
Это управляемый сервис ноутбука предприятия позволяет получить проекты и работает в течение нескольких минут. В один клик вы можете создать экземпляры в JupyterLab, которые приходят предварительно установлены с последними научными данными и обучения машины рамок. Услуга доступна через платформу AI в Google Cloud Platform Console. Документация
Разработка мобильных APP

IDENTITY & SECURITY
GKE Песочница: бета
Получить дополнительную безопасность для контейнеров Kubernetes двигателя — без дополнительной сложности. Это управляемый сервис, основанный на gVisor проекта с открытым исходным кодом, является решением контейнеров изоляции, что обеспечивает второй уровень защиты между вашей контейнерной нагрузкой на Kubernetes Engine. Страница продукта | Блог

Anthos
Anthos: GA
Эта программная открытая платформа позволяет просто и безопасно запускать ваше приложение — без изменений — локально или в облаке. Гибридная функциональность Anthos доступна на облачной платформе Google с Kubernetes Engine и в вашем центре обработки данных с GKE On-Prem. Скоро: управляйте своими рабочими нагрузками в сторонних облаках по вашему выбору. Документация | Блог
GCP Marketplace — приложения Kubernetes Интеграция Anthos: GA
Благодаря этому запуску большинство приложений Kubernetes, принадлежащих сторонним производителям, и часть приложений сторонних производителей на GCP Marketplace теперь совместимы с кластерами с поддержкой Istio, могут быть развернуты в кластерах GKE On-Prem и GCP и могут экспортироваться. Метрики Прометея. GCP Marketplace

БАЗА ДАННЫХ
Облачный SQL для Microsoft SQL Server: альфа
С помощью этой службы вы можете перенести существующие рабочие нагрузки Microsoft SQL Server в GCP и запустить их в полностью управляемой службе базы данных. Вы можете легко настроить, поддерживать, управлять и администрировать ваши реляционные базы данных PostgreSQL, MySQL и SQL Server в облаке. Страница продукта | Блог
Облачный SQL для PostgreSQL — версия 11: бета
Облачный SQL для PostgreSQL стал одной из самых быстрорастущих баз данных в GCP в прошлом году. Эта последняя версия включает полезные новые функции, такие как улучшения разбиения, хранимые процедуры и больше параллелизма. Документация | Блог

AI & MACHINE ОБУЧЕНИЕ
Облачный ТПУ v3: GA
Облачные TPU от Google — это более быстрый и экономически эффективный способ решения больших задач машинного обучения и новейших моделей распознавания изображений, языковой обработки и многого другого. Теперь доступно последнее поколение Cloud TPU v3. Блог
Таблицы AutoML: бета
Таблицы AutoML позволяют всей вашей команде автоматически создавать и развертывать современные модели машинного обучения на структурированных данных с огромным увеличением скорости и масштаба. Документация | Блог
AutoML Vision Edge: бета
Создание и развертывание быстрых, высокоточных моделей для классификации изображений на периферийных устройствах и запуска действий в реальном времени на основе локальных данных. AutoML Vision Edge поддерживает множество периферийных устройств, где ресурсы ограничены, а низкая задержка имеет решающее значение. Документация | Блог
Обнаружение объектов AutoML Vision: бета
В дополнение к классификации изображений AutoML Vision также может обнаруживать несколько объектов и предоставлять информацию о том, где каждый объект находится в изображении. Документация | Блог
AutoML Natural Language — выборочная сущность и анализ настроений: бета
В этом выпуске добавлена ​​поддержка извлечения пользовательских объектов для автоматической идентификации и маркировки доменных ключевых слов и фраз в документах, а также поддержка пользовательского анализа настроений, настроенного на ваши собственные доменные оценки настроений, чтобы помочь понять общее отношение, выраженное в блоке текста. Документация по извлечению сущностей | Документация Анализ настроений | Блог
Рекомендации AI: ограниченная бета
Рекомендации AI позволяет ритейлерам предоставлять высоко персонализированные рекомендации по продукту в масштабе. Он использует новейшие архитектуры машинного обучения Google для динамической адаптации к поведению клиентов в реальном времени и изменениям таких переменных, как ассортимент, цены и предложения. Рекомендации AI — это полностью управляемый сервис, который может легко интегрировать ваши данные и предоставлять рекомендации любому клиенту.
Страница продукта | Документация | Блог
Поиск продукта Cloud Vision: GA
Cloud Vision Product Search позволяет розничным продавцам встраивать функциональность визуального поиска в свои мобильные приложения, позволяя покупателям делать фотографии или снимки экрана с товарами и получать список аналогичных товаров, предлагаемых продавцом.
Документация | Блог
Cloud Natural Language API: GA
Этот запуск помогает вам идентифицировать обычные объекты чеков и счетов-фактур, такие как даты, адреса и номера телефонов, чтобы сэкономить время на ручных аннотациях и анализе. Он также включает в себя поддержку на японском языке для анализа сущностей и настроений и поддержку на русском языке для анализа сущностей. Документация | Блог
Cloud Translation API v3: бета
Эта последняя версия Cloud Translation API добавляет функцию глоссария, которая позволяет вам определять словарь для конкретной компании, который вы хотите переопределить общие результаты перевода. Он также позволяет выполнять пакетные переводы для поддержки больших объемов контента в одном запросе и дает возможность выбрать лучшую модель, соответствующую вашим потребностям в переводе, включая пользовательские модели. Документация | Блог
Служба маркировки данных платформы AI: бета
Служба маркировки данных позволяет вам пометить данные человеком, подготовив их к высококачественному набору данных для модели машинного обучения. Он поддерживает наиболее популярные варианты использования изображений, видео и текстовых аннотаций, включая классификацию, обнаружение объектов и извлечение объектов. Документация

ИНФРАСТРУКТУРА
Новые регионы GCP — Сеул, Южная Корея и Солт-Лейк-Сити
В начале 2020 года появятся два новых дополнения к глобальной инфраструктуре Google Cloud: Сеул, Южная Корея и Солт-Лейк-Сити. Оба региона будут рассчитаны на высокую доступность с тремя зонами с самого начала и будут включать все ключевые продукты GCP. Блог | Документация

АНАЛИТИКА ДАННЫХ
Облачный поток данных — Streaming Engine: GA
Эта функция позволяет перемещать части конвейерного выполнения с рабочих виртуальных машин в серверную часть облачного потока данных. Это уменьшает потребление ресурсов ЦП и постоянного диска, обеспечивает более быстрое автоматическое масштабирование и улучшает поддержку. Streaming Engine теперь также доступен в двух дополнительных регионах GCP: европа-запад4 (Нидерланды) и азия-северо-восток1 (Токио). Документация
Cloud Composer — обновления среды: бета
Теперь одним щелчком мыши вы можете легко обновить версию Airflow или Cloud Composer, которая работает в вашей среде. Документация
Cloud Composer — частная IP-среда: бета
Теперь, когда вы включаете частный IP, Cloud Composer назначает только частные IP-адреса управляемым виртуальным машинам Kubernetes Engine и Cloud SQL в вашей среде, эффективно предотвращая входящий доступ к этим управляемым виртуальным машинам из общедоступного Интернета. Документация
Cloud Pub / Sub — аутентифицированный push: бета
Теперь Cloud Pub / Sub может безопасно инициировать принудительные конечные точки, используя учетные записи служб и Cloud Identity and Access Management. Push-конечные точки могут проверять подлинность отправителя сообщения и целевого удостоверения, а службы GCP получателя могут использовать Cloud IAM для авторизации push-запросов. Документация
Облачный поток данных — новые регионы: GA
Получите географическую надежность для инфраструктуры обработки данных — теперь с возможностью запуска заданий Cloud Dataflow в азиатско-северо-восточном регионе2 в Осаке, Япония. Cloud Toflow Streaming Engine и Cloud Dataflow Shuffle также доступны в Токио и Нидерландах с добавлением регионов Азия-Северо-Восток1 и Европа-Запад4. Документация
BigQuery — кластеризация: GA
Разделите таблицы BigQuery по столбцам даты и метки времени, и с помощью этой новой возможности повторно кластеризуйте произвольные части таблицы. Первоначально кластеризация будет поддерживаться только на многораздельных таблицах, но будущие выпуски будут поддерживать кластеризацию и на нераздельных таблицах. Документация

СЕТЕВАЯ
VPC Flow Logs — создание настраиваемых логов: бета
Теперь вы можете сбалансировать потребности в отображении трафика и затратах на хранение, предварительно указав интервал, с которым образцы пакетов собираются для данного подключения к виртуальной машине, и объединяются в одну запись журнала. Этот интервал может составлять от пяти секунд до 15 минут. Документация | Блог
Регистрация NAT в облаке: бета
Регистрация NAT в облаке позволяет регистрировать подключения и ошибки NAT. Если ведение журнала включено, все собранные журналы отправляются в Stackdriver по умолчанию. Журналы также содержат пропущенные исходящие пакеты в случае исчерпания порта. Документация

БЕЗОПАСНОСТЬ
Политическая разведка: альфа
Представляем три новых инструмента ML, которые помогут администраторам управлять политиками IAM и снизить риски. Удалите нежелательный доступ к ресурсам GCP с помощью IAM Recommender. Понимать отклоненные запросы и изменять политики доступа с помощью средства устранения неполадок доступа. Используйте Validator для настройки управления и защиты. Блог
Экранированный ВМ: GA
Экранированная виртуальная машина обеспечивает проверяемую целостность ваших экземпляров виртуальной машины Compute Engine, помогая защитить их от вредоносных программ или руткитов уровня загрузки или ядра. Используя функции защищенной виртуальной машины, такие как модуль виртуальной доверенной платформы, безопасная загрузка, измеренная загрузка и мониторинг целостности, вы можете обнаруживать низкоуровневые компромиссы платформ ваших виртуальных машин и снижать риск отфильтрованных данных. Документация | Блог
Предотвращение потери данных в облаке: бета
Новый интерфейс Cloud DLP обеспечивает быструю, масштабируемую классификацию для конфиденциальных данных, таких как номера кредитных карт или номеров социального страхования. Запускайте сканирование всего несколькими щелчками мыши — код не требуется, аппаратное обеспечение или виртуальные машины не требуются.
Страница продукта | Блог
Access Context Manager — новые атрибуты: GA
Уровни доступа определяют различные атрибуты, которые используются для фильтрации запросов к определенным ресурсам. Мы добавили дополнительные атрибуты, которые вы можете использовать, включая геолокацию, одобренные администратором устройства, корпоративные устройства и доступ с проверкой Chrome. Документация
Cloud Security Scanner: бета
Этот сканер веб-безопасности обнаруживает уязвимости, такие как межсайтовый скриптинг, неправильно настроенные заголовки безопасности, пароли в виде открытого текста и устаревшие библиотеки в ваших приложениях GCP. Он обычно доступен для App Engine и теперь доступен в бета-версии для Kubernetes Engine и Compute Engine. Документация | Блог
Идентификационная платформа: GA
Ранее известная как облачная идентификация для клиентов и партнеров, Identity Platform упрощает идентификацию клиентов и управление доступом и помогает вам уверенно масштабировать. Это также упрощает добавление IAM в ваши приложения и защиту учетных записей пользователей. Документация | Блог

COMPUTE
Compute Engine — принесите собственную лицензию: бета
Теперь вы можете принести свою собственную лицензию в Compute Engine, используя единоличные узлы и функцию перезапуска на месте. Узлы единственного арендатора предоставляют выделенное оборудование и позволяют увидеть основные характеристики вашего компьютера, чтобы обеспечить соответствие требованиям лицензии и требования к отчетности. Документация | Блог
Графические процессоры NVIDIA T4 на GCP: GA
Графические процессоры NVIDIA T4, которые в настоящее время доступны в восьми регионах мира, ускоряют различные облачные нагрузки, включая высокопроизводительные вычисления, обучение машинному обучению и выводу, анализ данных и графику. Страница продукта | Блог
Cloud Run: бета
Получите простой опыт развертывания и запуска служб без сохранения состояния в вашем кластере, включая автоматическое масштабирование на основе HTTP-запросов, масштабирование до нуля, автоматическое сетевое взаимодействие и интеграцию со Stackdriver. Запускайте свои безсерверные рабочие нагрузки в любом месте с помощью Google Cloud или Kubernetes Engine. Документация | Блог

МЕСТО ХРАНЕНИЯ
Облачное хранилище файлов: GA
Создайте полностью управляемые файловые серверы NFS на GCP для использования с приложениями, работающими на виртуальных машинах Compute Engine или кластерах Kubernetes Engine. Облачное хранилище файлов теперь предлагает SLA, а экземпляры премиум-класса теперь обеспечивают повышенную производительность чтения — до 1,2 ГБ / с и 60 000 операций ввода-вывода в секунду. Документация | Блог
Только политика хранилища облачных хранилищ: бета
Только Bucket Policy обеспечивает единообразное и непротиворечивое разрешение для всех объектов в пределах корзины путем настройки конфигурации IAM на уровне сегмента. Это упрощает разрешение, так как отдельные списки контроля доступа на уровне объектов отключены, и только разрешения IAM уровня сегмента разрешают доступ к блоку и его объектам. Документация | Блог

УПРАВЛЕНИЕ API
API Cloud Healthcare: бета
Теперь в GCP есть управляемое решение для хранения, обработки и де-идентификации медицинских данных, связывающее существующие системы ухода и приложения, размещенные в Google Cloud. API помогает организациям здравоохранения управлять отраслевыми данными, такими как EHR и визуализация, и лучше понимать данные с помощью аналитики и ML в реальном времени в масштабе. Документация | Блог
Гибрид апигея: бета
Этот новый вариант развертывания позволяет разместить среду выполнения в своем центре обработки данных или в общедоступном облаке по вашему выбору. Получите единственное, полнофункциональное решение для управления API во всех ваших средах с глобальным масштабом, гибкостью и согласованностью. Документация | Блог

ИНСТРУМЕНТЫ РАЗРАБОТЧИКА
Облачные задачи: GA
Этот полностью управляемый сервис позволяет вам управлять выполнением, распределением и доставкой распределенных задач. Облачные задачи обеспечивают надежную разгрузку задач, слабую связь между службами и повышенную надежность системы с настройкой скорости и пределами повторных попыток. Используйте облачные задачи для асинхронного выполнения работы, чтобы уменьшить задержку запросов, развязать и масштабировать микросервисы, управлять потреблением ресурсов и обрабатывать инциденты, не отбрасывая запросы. Страница продукта
Облачный планировщик: GA
Cloud Scheduler — это полностью управляемый планировщик заданий корпоративного уровня. Это позволяет планировать практически любую работу, включая пакетную обработку, работу с большими данными, операции с облачной инфраструктурой и многое другое. Вы можете автоматизировать все, включая повторные попытки в случае сбоя, чтобы уменьшить ручной труд и вмешательство. Cloud Scheduler даже действует как единое стекло, позволяя вам управлять всеми задачами автоматизации из одного места. Документация

ПОДДЕРЖКА GOOGLE CLOUD PLATFORM
Поддержка GCP для Firebase: GA
Этот запуск включает в себя обновленное руководство Службы технической поддержки GCP (TSS). Все службы Firebase теперь имеют право на TSS, за исключением приглашений Firebase, индексации приложений Firebase, динамических ссылок Firebase, Google Analytics для Firebase и базы данных реального времени Firebase. Документация

Anthos
Приложения Kubernetes в Google Cloud Platform Marketplace: GA
Приложения Kubernetes — это готовые к работе контейнерные решения с готовыми шаблонами развертывания. Этот последний запуск выпускает 48 бета-тестовых коммерческих приложений Kubernetes в GCP Marketplace от бета-версии до GA. Сайт | Документация

БАЗА ДАННЫХ
Cloud Bigtable — мультирегиональная репликация: GA
Теперь вы можете настроить асинхронную репликацию между четырьмя кластерами в одном экземпляре, расположенном в любом подмножестве зон по всему миру. Это устраняет ограничение в одном и том же регионе для выбора местоположения кластера, предоставляя вам возможность сделать ваши данные доступными по всему региону или по всему миру. Документация | Блог

AI & MACHINE ОБУЧЕНИЕ
Документ Понимание AI: бета
Эта масштабируемая безсерверная платформа позволяет автоматически классифицировать, извлекать и обогащать данные в отсканированных или цифровых документах. Он превращает ваши документы в структурированные данные, помогая автоматизировать рабочие процессы обработки документов и разблокировать скрытые знания в вашей организации. Страница продукта | Блог
Контакт-центр AI: бета
Мы объединили лучшее из Google AI с популярным программным обеспечением контакт-центра, чтобы улучшить ваш опыт и повысить эффективность работы. Мы сотрудничаем с ведущими поставщиками услуг телефонии и системными интеграторами, поэтому вы можете легко включить Contact Center AI с вашими существующими решениями. Страница продукта | Блог
AI Hub: бета
AI Hub дополняет новую платформу AI, предлагая вам управляемые API машинного обучения, модули TensorFlow, ноутбуки, сквозные конвейеры ML и многое другое. Делитесь активами ML внутри своей организации, чтобы масштабировать влияние ресурсов ML и способствовать их повторному использованию и совместной работе.
Документация | Блог | Решение
Панель инструментов AI Platform: бета
Этот выпуск предлагает унифицированную целевую страницу для всех продуктов AI Platform, предоставляя управляемый сервис для ноутбуков и инструменты для маркировки данных. Он также помогает запускать Kubeflow Pipelines в GCP и перемещать локальный код приложения в GCP с минимальными изменениями. Страница продукта | Блог
AutoML Video Intelligence: бета
Создайте пользовательские модели, которые автоматически классифицируют видеоконтент с определенными вами метками. Теперь вы можете загружать свои собственные видеозаписи и пользовательские теги, чтобы обучать модели, которые соответствуют вашим потребностям бизнеса, например, для тегов и извлечения видео с пользовательскими атрибутами. Документация | Блог

АНАЛИТИКА ДАННЫХ
Облачный поток данных — гибкое планирование ресурсов: бета
FlexRS снижает затраты на пакетную обработку, используя передовые методы планирования, службу Cloud Dataflow Shuffle и комбинацию вытесняемых и обычных экземпляров виртуальных машин. Документация | Блог
Облачный поток данных Shuffle — новые регионы: GA
Эта функция, доступная только для пакетных конвейеров, позволяет экономить ресурсы, перемещая операцию перемешивания из экземпляров рабочих виртуальных машин в серверную часть облачного потока данных. В настоящее время он обычно доступен в регионах Азия-Северо-Восток1 (Токио) и Европа-Запад4 (Нидерланды). Документация
BigQuery Географические информационные системы: GA
BigQuery GIS позволяет анализировать и визуализировать геопространственные данные в BigQuery, используя типы данных географии и стандартные функции географии SQL. Документация | Блог
BigQuery BI Engine: бета
С помощью этой полностью управляемой службы анализа в памяти вы можете в интерактивном режиме анализировать сложные наборы данных с помощью времени отклика до доли секунды и высокой степени параллелизма через Google Data Studio. В ближайшие месяцы BigQuery BI Engine будет интегрирован с подключенными электронными таблицами в Sheets и с инструментами бизнес-аналитики партнеров. Документация | Блог
Cloud Data Fusion: бета
Этот полностью управляемый сервис интеграции данных для предприятий позволяет легко создавать надежные, масштабируемые решения для интеграции данных для очистки, подготовки, смешивания, передачи и преобразования данных из разнородных источников — без необходимости бороться с инфраструктурой. Документация | Блог
BigQuery фиксированная цена: GA
Теперь мы предлагаем модель ценообразования с фиксированной ставкой для клиентов, которые предпочитают платить фиксированные ежемесячные расходы за запросы, а не переменную цену по запросу. Зарегистрируйтесь и приобретите специальные возможности обработки запросов, измеренные в слотах BigQuery. Минимальный размер теперь составляет 500 слотов по 10000 долларов в месяц. Документация

СЕТЕВАЯ
Cloud Interconnect 100G: бета
Cloud Interconnect обеспечивает высокодоступные соединения с низкой задержкой, которые позволяют надежно передавать данные между локальной сетью и сетями VPC. С этим запуском вы можете теперь запрашивать 100G соединений, в дополнение к 10G. Документация | Блог
Директор по трафику: бета
Эта полностью управляемая плоскость управления трафиком для открытой сервисной сетки позволяет легко развертывать глобальную балансировку нагрузки между кластерами и экземплярами виртуальных машин в нескольких регионах, выполнять проверку работоспособности от прокси служб и настраивать сложные политики управления трафиком. Документация | Блог
Балансировка нагрузки в облаке — новые функции внутренней балансировки нагрузки TCP / UDP L4: бета
Новые функции включают в себя обнаружение служб на основе DNS (бета), все порты L4 ILB (GA) и группы аварийного переключения L4 ILB (бета). Блог | Документация

МИГРАЦИЯ
Служба передачи данных BigQuery: бета и альфа
Упростите миграцию в Google Cloud и значительно сократите время миграции с помощью BigQuery Data Transfer Service, который автоматизирует миграцию данных и схем в BigQuery из Teradata, а также загрузку данных из Amazon S3, которые сейчас находятся в стадии бета-тестирования. Автоматизированная миграция данных из Amazon Redshift теперь в альфа-версии. Страница продукта

БЕЗОПАСНОСТЬ
Облачный Identity-Aware Proxy — контекстно-зависимый доступ: GA
Получите помощь в защите экземпляров виртуальных машин — и теперь как облачных, так и локальных веб-приложений — с контекстно-зависимым доступом, который позволяет принудительно применять доступ к приложениям и инфраструктуре на основе личности пользователя и контекста их запроса. Принять модель управления доступом на уровне приложения вместо того, чтобы полагаться на VPN на уровне сети. Документация | Блог
Разрешение на доступ: бета
Утвердите или отклоните запросы на доступ от сотрудников Google, работающих для поддержки вашего сервиса. Access Approval отправит вам электронное письмо или сообщение Cloud Pub / Sub с запросом на доступ, который затем можно будет одобрить с помощью консоли GCP или API Access Access. Документация | Блог
Командный центр облачной безопасности: GA
Получите доступ к этой платформе управления безопасностью и рисками для GCP, чтобы лучше понять вашу безопасность и поверхность атаки данных Обладая такими возможностями, как Security Health Analytics и Cloud Security Scanner, Cloud SCC помогает группам безопасности предотвращать, обнаруживать и реагировать на угрозы с единой стеклянной панели. Документация | Блог
Cloud SCC — обнаружение угрозы события: бета
Это новое средство безопасности сканирует журналы Stackdriver для обнаружения подозрительных действий, таких как вредоносные программы, крипто-майнинг и исходящие DDoS-атаки. Он помечает результаты для исправления и выявляет угрозы в Cloud SCC. Блог
Android-телефон — встроенные ключи безопасности: бета
Одна из самых надежных средств защиты от фишинга — технология FIDO Security Key — теперь доступна в телефонах Android без дополнительной оплаты. Вам больше не нужно покупать фактический ключ, это означает, что эта технология безопасности теперь доступна любому, у кого есть телефон с Android. Блог

COMPUTE
Compute Engine — регистрация выходов последовательного порта в Stackdriver: GA
Теперь вы можете настроить экземпляры виртуальной машины Compute Engine для автоматической отправки выходных данных последовательного порта в ведение журнала Stackdriver. Для экземпляров виртуальной машины, которые больше не работают, вы все равно сможете найти и просмотреть выходные данные последовательного порта, сохраненные в журнале Stackdriver. Документация
Kubernetes Engine — управляемые сертификаты: бета
Управляемые сертификаты SSL упрощают процесс включения HTTPS-соединения. Они обновляются автоматически и отменяются при удалении прокси. Обладая управляемыми сертификатами, Cloud Load Balancing по умолчанию шифрует пользовательские соединения, исключая ручную работу. Документация
Облачные функции — максимум экземпляров: бета
В этом выпуске вы можете ограничить степень масштабирования вашей функции в ответ на входящие запросы. Вы можете установить максимальное количество экземпляров для отдельной функции во время развертывания, и каждая функция может иметь свой собственный предел максимального количества экземпляров. Документация
Compute Engine — виртуальные машины с оптимизированными вычислениями (C2): alpha
В этом выпуске представлено новое семейство экземпляров виртуальных машин, которые оптимизированы для согласованных высокопроизводительных рабочих нагрузок и обеспечивают повышение производительности более чем на 40% по сравнению с текущими виртуальными машинами GCP. Используя масштабируемые процессоры Intel Xeon второго поколения, виртуальные машины C2 могут работать на постоянной тактовой частоте 3,8 ГГц. Блог
Compute Engine — виртуальные машины с оптимизированной памятью (M2): альфа
Виртуальные машины M2 предлагают самую высокую конфигурацию памяти для виртуальной машины Compute Engine. Они идеально подходят для нагрузок с интенсивным использованием памяти, таких как большие базы данных в памяти и аналитические данные в памяти. Наши новейшие дополнения предлагают до 12 ТБ памяти и 416 виртуальных ЦП. Блог
Cloud Run: бета
Cloud Run переносит серверы в контейнеры, абстрагируя все управление инфраструктурой, так что вы можете сосредоточиться на создании приложений. Теперь вы можете запускать HTTP-контейнеры без сохранения состояния в полностью управляемой среде или в вашем кластере Kubernetes Engine. Страница продукта | Блог
Compute Engine — явная локализация для снимков: GA
Теперь клиенты могут контролировать локальность данных при создании снимков зональных или региональных постоянных дисков. Для хранения снимков клиенты могут выбрать мультирегиональное хранилище облачного хранилища (доступно в США, Европе и Азии) или определенный регион облачного хранилища. Документация

УПРАВЛЕНИЕ API
Установщик Apigee Edge для Pivotal Cloud Foundry: GA
Этот последний выпуск BOSH упрощает установку, управление и обслуживание Apigee Edge для частного облака 4.19.01. Одной из ключевых новых функций является новый интерфейс Apigee Edge и поддержка спецификации OpenAPI v3. Документация

ИНСТРУМЕНТЫ УПРАВЛЕНИЯ
Stackdriver Profiler: GA
Этот статистический профилировщик с минимальными накладными расходами позволяет непрерывно собирать информацию об использовании ЦП и распределении памяти из ваших производственных приложений. Вы можете определить характеристики производительности кода, например, какие части потребляют больше всего ресурсов. Документация

ИНСТРУМЕНТЫ РАЗРАБОТЧИКА
Облачный код
Этот новый набор плагинов для IntelliJ и Visual Studio Code помогает ускорить
Страница услуги. Блог

Будьте первым, чтобы услышать о последних инновациях в Google маркетинг Живая 2019


Присоединяйтесь к нам для Keynote Объявления Innovations и узнать о новейших цифровых маркетинговых продуктах от Google. Впервые, мы также будем жить потокового 8+ часов дополнительного контента из события. Заниматься непосредственно с менеджерами продуктов через живой Q & A, изучать новые лучшие практики, а также получить взгляд изнутри на то, как развиваются наши продукты.

Регистрация для прямой трансляции, то настроиться на вторник, 14 мая в 9 утра PT / 12 вечера ET.
adsonair.withgoogle.com/events/marketinglive

Сегодня мы рады сообщить, что Google Cloud Platform (GCP) — первый крупный поставщик облачных вычислений, предлагающий доступность для графического процессора NVIDIA Tesla T4. Теперь доступный в альфа, T4 GPU оптимизирован для вывода машинного обучения (ML), распределенной подготовки моделей и компьютерной графики.

Быстрый, экономически эффективный вывод ML
По сравнению с другими методами искусственного интеллекта вывод ML требует особо высокопроизводительных вычислений с низкой задержкой. Благодаря поддержке Turing Tensor Core для прецизионных режимов FP32, FP16, INT8, NVIDIA Tesla T4 обеспечивает до 130 TFLOPS производительности вывода вывода ML с задержкой до 1,1 мс *. Кроме того, 16-гигабайтная высокоскоростная память GPU T4 помогает поддерживать как крупные модели ML, так и выполнять вывод на нескольких моделях ML одновременно для большей эффективности вывода. Наконец, T4 является единственным графическим процессором, который в настоящее время предлагает поддержку точности INT4 и INT1 для еще большей производительности.

Предлагая недорогой вариант для обучения моделях ML
Многие из вас также сказали нам, что вы хотите, чтобы GPU поддерживал вычисления с медной точностью (как FP32, так и FP16) для обучения ML с отличной ценой / производительностью. 65 TFLOPS T4 для гибридных FP32 / FP16 ML и 16 ГБ памяти GPU решают эту потребность для многих распределенных тренировок, обучения подкреплению и других нагрузок ML. Цены на T4 будут доступны во время бета-объявления.

Нагрузочные графические рабочие нагрузки
Благодаря новым графическим функциям с аппаратным ускорением Tesla T4 также является отличным выбором для требовательных графических рабочих нагрузок, таких как трассировка лучей в реальном времени, автономный рендеринг или любое приложение, использующее технологию RTX от NVIDIA. Архитектура Тьюринга T4 позволяет спланировать трассировку лучей в реальном времени, AI, имитацию и растеризацию, чтобы обеспечить новый многоуровневый подход к рендерингу компьютерной графики. В то же время специализированные процессоры трассировки лучей, называемые RT Cores, могут отображать, как лучи света движутся в трехмерных средах.

Мы хотим упростить вам использование Tesla T4. Вы можете быстро начать работу с Compute Engine (GCE) с помощью наших изображений Deep Learning VM, которые предварительно настроены на все, что вам нужно для выполнения высокопроизводительных рабочих нагрузок. Кроме того, поддержка T4 скоро появится в Google Kubernetes Engine (GKE) и других службах GCP.
cloud.google.com/deep-learning-vm/

В режиме реального времени визуализация и интерактивные нагрузки на вывод требуют низкой латентности для конечных пользователей. Продвинутые в отрасли сетевые возможности GCP вместе с нашим предложением T4 позволяют вам внедрять инновации по-новому, ускоряя ваши приложения, одновременно сокращая затраты. Масштаб GCP позволяет вам перейти от разработки к развертыванию на производство на тысячи графических процессоров с помощью простого вызова API. Вы также можете оптимизировать цену и производительность, подключив до 4 T4 графических процессоров в любую пользовательскую форму виртуальной машины.
cloud.google.com/custom-machine-types/

Зарегистрироваться
Вы можете зарегистрироваться для раннего доступа к NVIDIA T4 на GCP здесь. Доступность во время альфы ограничена, поэтому зарегистрируйтесь сейчас. Для получения дополнительной информации посетите страницу нашего GPU.
docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfc_5IyMpoIsgQ3vNggPvKkTjlI1wbb4WDSbYWFkvZdh2orOw/viewform

На этой неделе SAP выпустила свою ежегодную конференцию TechEd, и мы подумали, что мы поделимся обновлением о новых возможностях и интеграции, которые мы создали в сотрудничестве с SAP, чтобы предоставить клиентам больше возможностей и возможностей инфраструктуры для их рабочих нагрузок.

Оптимизируйте свои рабочие нагрузки с помощью настраиваемых типов машин
Пользовательские типы машин теперь позволяют вам правильно настроить рабочую нагрузку SAP, настроив оптимальное количество CPU и памяти. Мы работали с SAP для определения продуктивной поддержки использования пользовательских машин для приложений SAP. Сочетание правильной калибровки с пользовательскими машинами и скидки на постоянное использование могут обеспечить потенциальную экономию средств, превышающую 50% расходов на инфраструктуру.

Вот как это работает. Размер рабочей нагрузки SAP обычно выполняется с использованием SAPS (стандарт производительности приложения SAP). Предположим, вы определили, что для того, чтобы точно достичь SAPS, необходимого для вашей рабочей нагрузки SAP, вам понадобится 20vCPU. Без сертификации для настраиваемых машин для приложений SAP вам может потребоваться предоставить предопределенный тип машины либо 16vCPU (по условию), либо 32vCPU (за предоставление). Однако с помощью специализированных машин вы можете предоставить машину с 20vCPU и заплатить точно за то, что вам нужно (20vCPU против 32vCPU). И если ваши характеристики нагрузки меняются в будущем, вы можете легко увеличить размер своего компьютера, просто перезапустив машину с большим количеством vCPU.

Вот текущее состояние сертификатов для рабочих нагрузок SAP для пользовательских типов машин:


Объявление поддержки динамического уровня
Динамическое многоуровневое построение SAP HANA обеспечивает расширенное хранилище на жестких дисках большого объема для ваших теплых данных SAP HANA. Это позволяет хранить только самые полезные или активные данные в памяти, тем самым снижая затраты. Динамическое выравнивание также обеспечивает расширяемость, поскольку вы можете использовать те же инструменты, которые вы используете для запроса SAP HANA с данными, хранящимися в хранилище динамического уровня.

Сегодня мы объявляем о продуктивной поддержке динамического уровня на GCP для ваших рабочих нагрузок SAP HANA. Чтобы убедиться, что у вас есть лучший опыт работы с GCP, мы провели серию функциональных тестов, включая запросы, резервное копирование, мониторинг и операции, а также следовали правилам определения размеров и определили оптимальные требования к хранению, созданию сетей, процессору и памяти.

Более подробную информацию о требованиях к ресурсам можно найти в нашей документации по планированию.

Новая сертификация для резервного копирования SAP HANA в облачное хранилище Google
Backint для SAP HANA — это исполняемая программа, которая может быть реализована третьей стороной, такой как Google Cloud, и установлена ​​в вашей среде SAP HANA, чтобы вы могли выполнить резервное копирование на сторонний сервер. Мы разработали исполняемый файл Backint, который может создать резервную копию вашей базы данных SAP HANA в хранилище Google Cloud Storage, и мы работали с SAP, чтобы убедиться, что этот интерфейс отвечает всем требованиям их сертификации для резервного копирования и восстановления в SAP HANA.

Эти возможности платформы доступны теперь клиентам:

• Планируемая минимизация времени простоя посредством живой миграции.
• Более 1 бит / сек общей пропускной способности для подключения к сети для подключения приложений, требующих высокопроизводительной сети.
• Шифрование данных в состоянии покоя и в пути.
• Шифрование контролируется клиентами, использующими ключи шифрования клиентов поставщика.
• 4TB VM сертифицированы для SAP HANA.

Управляемые партнером управляемые службы для SAP HANA, которые включают экземпляры SAP HANA, которые могут быть такими же, как любое сертифицированное оборудование SAP HANA, доступное на рынке сегодня.

И мы очень рады новой интеграции с SAP в ближайшее время, в том числе:

• Виртуальные машины, поддерживаемые будущей постоянной памятью Intel Optane DC Persistent Memory для рабочих нагрузок SAP HANA.
• 12 и 18 ТБ в 2019 году.

cloud.google.com/sap/

При работе с таблицами в средах хранилища данных довольно часто встречается ситуация, при которой вам нужно генерировать суррогатные ключи. Суррогатный ключ — это сгенерированный системой идентификатор, который однозначно идентифицирует запись в таблице.

Почему нам нужно использовать суррогатные ключи? Совершенно просто: вопреки естественным ключам они сохраняются с течением времени (т. Е. Они не привязаны ни к каким бизнес-значениям), и они допускают неограниченные значения. Подумайте о таблице, которая собирает данные IoT с нескольких устройств в разных регионах: поскольку вы хотите хранить неограниченные данные, и у вас могут быть возможные совпадения с идентификаторами устройств, суррогатные ключи помогут многозначительно идентифицировать запись. Другим вариантом использования может быть таблица «items», в которой вы хотите хранить информацию, связанную не только со статьями, но и с историей изменений, сделанных на данных: даже в этом случае суррогатные ключи могут быть изящным решением, позволяющим легко присваивать уникальные идентификаторы всем записям



Как сгенерировать суррогатные ключи
Обычный способ генерации суррогатных ключей — назначить инкрементный номер каждой строке таблицы: вы можете достичь этой цели, используя стандартную функцию

ROW_NUMBER() OVER({window_name | (window_specification)})

SELECT 
	ROW_NUMBER() OVER() AS SurrogateKey,
	*
FROM `bigquery-samples.wikipedia_benchmark.Wiki1M`

К сожалению, этот подход ограничен. Для реализации ROW_NUMBER () BigQuery необходимо сортировать значения в корневом узле дерева выполнения, который ограничен объемом памяти в одном узле выполнения.

Общее решение заключается в разделении данных с использованием предиката PARTITION в сочетании с полями раздела, чтобы получить уникальный идентификатор для каждой строки.


Альтернативный подход
Другое решение, которое вы можете принять, особенно в потоковых сценариях, зависит от хэш-функций. Поскольку этот шаблон вычисляет суррогатные значения ключа во время выполнения, его можно применять к наборам данных любого измерения. Идея состоит в том, чтобы вычислить SHA256 дайджест выбранных полей записи и использовать результат в качестве суррогатного ключа.

Возможны два возможных подхода:

INSERT INTO, когда новые записи должны быть вставлены в таблицу (воспроизведение с внутренним запросом для выбора целевых данных, которые необходимо вставить в таблицу целей)

INSERT INTO `MyPrj.MyDataset.Wiki100B_With_SK`
(SurrogateKey,year,month,day,wikimedia_project,language,title,views)
SELECT (SHA256(title)) AS SurrogateKey,*
FROM `bigquery-samples.wikipedia_benchmark.Wiki100B`

UPDATE, когда существующие записи необходимо обновить (играть с фильтрами, чтобы выбрать правильные данные для обновления)

UPDATE `MyPrj.MyDataset.Wiki100B_With_SK`
SET SurrogateKey = (SHA256(title))
WHERE year = 2010

Когда вы планируете свои действия, обратите внимание, что вы ограничены 1000 операций INSERT на таблицу в день и 200 операций UPDATE на таблицу в день.

В случае дублирования записей в исходной таблице случайное значение может быть объединено до вычисления дайджеста: это уменьшит вероятность столкновения с конфликтами. Если вы хотите быть в курсе будущих дополнений, подумайте о закладке страницы заметок выпуска.



Другим способом достижения такого же результата является использование новой функции GENERATE_UUID (), которая генерирует уникальный идентификатор для каждой строки результата запроса во время выполнения. Сгенерированный ключ будет строчной строкой, состоящей из 32 шестнадцатеричных цифр в пяти группах, разделенных дефисом в форме 8-4-4-4-12.

SELECT 
GENERATE_UUID() AS SurrogateKey,
*
 FROM `bigquery-samples.wikipedia_benchmark.Wiki100B`

Вывод
Суррогатные ключи распространены в средах хранилища данных, поскольку они:

• Контекстно-независимый
• Больше совместимости с будущим
• Потенциально бесконечно масштабируемый

BigQuery предоставляет конечным пользователям возможность легко справляться с суррогатными ключами, позволяя их генерировать и обновлять по шкале.
cloud.google.com/blog/products/data-analytics/bigquery-and-surrogate-keys-practical-approach

Когда вы работаете в ИТ-команде предприятия, события прерывания службы могут произойти в любое время. В вашей сети может произойти перебои в работе, ваш последний запрос может вызвать критическую ошибку, или вам когда-нибудь придется бороться с стихийным бедствием. Когда все идет вразрез, важно иметь надежный, целенаправленный и хорошо протестированный план аварийного восстановления (DR).

С хорошо разработанным планом DR, вы можете убедиться, что если катастрофа ударит, влияние на нижнюю строку вашего бизнеса будет минимальным. Независимо от того, как выглядят ваши требования к DR и независимо от того, где ваша производственная среда (на месте, в облачной платформе Google (GCP) или другом облаке), GCP имеет гибкий и экономичный выбор продуктов и функций, которые вы можете использовать для создания или расширения решения DR, которое подходит именно вам.

Мы собрали подробное руководство, чтобы помочь вам настроить план DR. Мы слышали ваши отзывы о предыдущих версиях этих статей DR, и теперь у вас есть обновленная серия из четырех частей, которая поможет вам разработать и реализовать ваши планы DR.

В руководстве по планированию рассказывается о проблемах, которые необходимо учитывать при разработке вашего плана DR. Он рассматривает темы, связанные с внедрением элементов управления безопасностью, на тестирование вашего плана.

Блоки DR сосредотачиваются на особенностях продуктов GCP, которые поддаются реализации сценариев DR, включая вычисления, хранение, сетевое взаимодействие и продукты мониторинга. Вы найдете информацию об общих архитектурных шаблонах на основе этих блоков DR. Вы также можете узнать об использовании инструментария для межплатформенных сценариев DR.

Сценарии DR для данных с GCP фокусируются на сценариях DR для данных и баз данных. В нем обсуждаются сценарии для различных производственных сред и приводятся примеры того, как реализовать эти сценарии. Он также охватывает предложения резервного копирования и восстановления для баз данных, управляемых GCP.

Сценарии DR для приложений с GCP строятся на предыдущих разделах с примерами архитектур DR для вас, чтобы рассмотреть возможность применения для вашей инфраструктуры.

Если вы предпочитаете смотреть видеоролики, мы вас охватили. Этот сеанс из Next '18 дает обзор проектирования и внедрения DR-систем в GCP. Вы также можете ознакомиться с некоторыми нашими партнерскими решениями, предназначенными для планирования DR.

Visualize 2030: Google Cloud hosts data storytelling contest with the United Nations Foundation, the World Bank, and the Global Partnership for Sustainable Development Data

Примечание редактора: настройте завтра, вторник, 25 сентября 2018 года, в 12 часов вечера PST / 3 вечера EST, чтобы Cloud OnAir услышать от Шейна Гласса, премьер-министра для публичных наборов данных в Google Cloud, и Эндрю Уитби, научного сотрудника по данным Всемирного банка, приложений публичных наборов данных и визуализации данных в государственном секторе, а также о том, как учащиеся более высокого уровня могут участвовать в конкурсе Visualize 2030.

 Узнайте больше о том, как Visualize 2030 поощряет рассказы, связанные с данными, о целях развития.
«Визуализация 2030» — это конкурс рассказов о событиях для студентов университетов, организованный в партнерстве со Всемирным банком, Фондом Организации Объединенных Наций и данными Глобального партнерства в интересах устойчивого развития. Мы приглашаем студентов на уровне колледжа и выпускников использовать Google Data Studio для анализа наборов данных из Всемирного банка и Организации Объединенных Наций и рассказать историю данных о Целях устойчивого развития ООН. Если вы активно участвуете в учебе, узнайте больше и применитесь здесь.

НПО, МПО и некоммерческие организации все чаще обращаются к аналитике данных и компьютерному обучению для достижения своих миссий в масштабе, изучают партнерские отношения и возможности для сотрудничества с частным сектором. В основе этого растущего «данных для хорошего» движения относятся междисциплинарные и международные партнерские отношения, приносящие частные и общественные организации, чтобы применять современные технологии к самым серьезным проблемам в мире.

Одной из таких возможностей для сотрудничества являются публичные наборы данных. Google Cloud запустила свою программу Public Datasets в 2016 году с целью облегчения доступа к данным и развития знаний, путем миграции более 100 наборов данных, которые анализируются во всем мире. Для каждого набора данных Google Cloud покрывает расходы на миграцию и хранение бесплатно, позволяя любому пользователю с действительной учетной записью GCP запрашивать до 1 ТБ в месяц — снова бесплатно. По сравнению с нашими наборами данных BigQuery, начиная с GSOD NOAA и заканчивая историей качества воздуха EPA, общий объем запросов данных превышает 100 петабайт. Стоит также отметить, что вертикали, такие как климат, здоровье и экономика, в частности, могут помочь некоммерческим организациям ускорить реализацию своих проектов по аналитике данных и продвинуть социальные причины.

Эти точки данных очень похожи на словарный запас: чтобы понять их, вы должны объединить их вместе в убедительное предложение. В противном случае, как и сами слова, метрики существуют только сами по себе, в строго ограниченных определениях и этимологиях. Такие предложения могут быть объединены в таблицы, группы и объединения, развиваясь в гладкие абзацы, которые сразу начинают рассказывать историю. Эта история может быть проиллюстрирована, то есть визуализирована. Визуализация данных — еще один полезный ресурс для миссионерских организаций, которые хотят внедрить аналитику данных, способствуя синтезированной и убедительной передаче информации. С помощью Google Data Studio любой пользователь может создавать интерактивные информационные панели или отчеты из BigQuery и более 500 других источников данных через экосистему сообщества сообщества Data Studio бесплатно. В то время как одна некоммерческая организация, например, Фонд Прецизионной Медицины, может использовать Data Studio для визуализации чувствительной медицинской информации, не покидая безопасную облачную среду, другая организация, такая как Harambee Youth Employment Accelerator, может использовать ее, чтобы лучше синтезировать свои данные и соответствовать безработной молодежи с заданиями в Южной Африке. Любая организация может рассказать историю, которая будет служить их цели, поддерживать их сообщество или даже изменить мир.


datastudio.google.com/reporting/1jxiA_D8CXWu_rH0jQ2dXOGcfUJD9JrhV/page/2WOV

Эта визуализация предоставляет демонстрацию, которая может служить отправной точкой для пользователей, желающих визуализировать данные WDI. Глобальная тепловая карта показывает среднюю долю всего населения, имеющего доступ к электричеству по странам. На гистограмме внизу показаны 15 стран с самой низкой общей долей населения с доступом к электричеству за тот же период времени.

Именно с этим оптимизмом мы запустили еще одну инициативу в июле 2018 года: визуализировать 2030 | Истории данных для SDG (Цели устойчивого развития). В партнерстве с Фондом Организации Объединенных Наций, Всемирным банком и Глобальным партнерством по данным в области устойчивого развития мы поощряем учащихся на более высоком уровне анализировать наборы данных и рассказывать историю о повестке дня 2030 года, состоящую из 17 Устойчивого развития Цели (SDG). Эти СГД были определены Организацией Объединенных Наций и варьируются от сохранения биоразнообразия до прекращения бедности. В частности, мы просим учащихся проанализировать недавно перенесенные общедоступные наборы данных из Статистического отдела Организации Объединенных Наций и Всемирного банка и использовать Data Studio, чтобы рассказать историю данных о том, как по крайней мере две SDG влияют друг на друга и как мы можем их достичь 2030. Мы надеемся, что, работая вместе, мы можем вдохновить ученых нового поколения на то, чтобы принять меры и присоединиться к данным для хорошего движения. Если вы участвуете в университетском университете, который хочет узнать больше о Visualize 2030, посетите сайт cloud.google.com/visualize-2030

В этом духе междисциплинарного сотрудничества мы будем участвовать в Неделе глобальных целей, которая состоится на этой неделе вокруг Генеральной Ассамблеи ООН в Нью-Йорке. Ребекка Мур, директор Google Earth Engine, будет представлять Google Earth и Google Cloud на сессии под названием «Большие данные для лучшей жизни: мобильная связь, статистика и анализ» 25 сентября вместе с представителями таких организаций, как ЮНИСЕФ и Мировая продовольственная программа (МПП), а также в Зоне СМИ SDG 27 сентября, чтобы поговорить об устойчивости и SDG.

https://cloud.google.com/blog/

Сегодняшние игры все больше связаны, объединяя игроков в общей среде, где они могут проверить свое мастерство и изобретательность в отношении геймеров по всему миру.

Но создание сватовства — искусство согласования множества игроков вместе, чтобы максимизировать их удовольствие от игры — с технической точки зрения нелегко и может потребовать много ресурсов, чтобы получить право. Каждая игра уникальна, из-за чего трудно создать готовое решение для совместной работы, чтобы быть достаточно гибким, чтобы поддерживать их. Следовательно, разработчики игр часто проводят значительное время и ресурсы, разрабатывая индивидуальное масштабируемое решение для каждой новой версии, когда они могут тратить время на то, что они делают лучше всего, создавая отличные игры.

Что делать, если разработчики игр могли бы сосредоточиться только на логике Matchmaking — входы и логика для выбора игроков — вместо того, чтобы строить целую сваху с нуля для каждой игры? Google Cloud and Unity совместно объявляют о доступности проекта по созданию знакомств с открытым исходным кодом под названием Open Match, чтобы сделать именно это. Open Match предназначен для того, чтобы создатели игр могли повторно использовать общую структуру сватов. Он включает в себя три основных компонента: интерфейсный API для игровых клиентов, бэкэнд-интерфейс для игровых серверов и оркестр, который управляет индивидуальной логикой знакомств. Он основан на OpenCensus (opencensus.io) для сбора метрик, а Prometheus (prometheus.io) настроен по умолчанию.

С Open Match разработчики получают следующие преимущества:

• Расширяемость. Примеры пользовательской логики соответствия доступны для простого сопоставления игроков на основе латентности, времени ожидания и произвольного рейтинга навыков.
• Гибкость. Поскольку Open Match работает на Kubernetes, вы можете развернуть его в любом общедоступном облаке, локальном центре обработки данных или даже на локальной рабочей станции.
• Масштабируемость. Open Match разработан с использованием проверенных шаблонов веб-микросервисов, а с Kubernetes в качестве базовой платформы, добавляя дополнительную емкость для ваших API, когда у вас больше клиентов, так же просто, как и одна команда. Автомасштабирование Кубернеса также может быть использовано для автоматизации.

Хотя Open Match является соучредителем Google Cloud и Unity, это не зависит от игрового движка. Он может быть интегрирован в любую игру, независимо от того, как построена игра или какая инфраструктура работает. Unity будет основывать будущую технологию Matchmaking на Open Match, поэтому клиенты Unity смогут более легко использовать свои функции, например, путем интеграции с серверами Unity. Репо Open Open GitHub теперь открыто для вкладов, и вы можете следовать примеру, приведенному в руководстве по настройке разработки, чтобы начать экспериментировать сегодня.

github.com/GoogleCloudPlatform/open-match/blob/master/docs/development.md

Независимо от того, являются ли они облачными или модернизируют свою инфраструктуру на месте, многие предприятия могут воспользоваться хорошо поддерживаемым путем, позволяющим им перемещаться в облако на своих условиях. Чтобы решить эту проблему, мы объявили о своем партнерстве с Cisco в октябре прошлого года на новой открытой гибридной облачной платформе, которая объединяет локальные и облачные среды. Сегодня мы рады объявить о том, что платформа гибридных облачных вычислений Cisco для Google Cloud теперь доступна в целом, предоставляя нашим клиентам больше возможностей при рассмотрении гибридных решений.

Cisco является идеальным партнером для нас в этой области благодаря многолетнему сосредоточению бизнеса и опыту в области сетей, безопасности, аналитики и гиперконверсированной инфраструктуры. Cisco Hybrid Cloud Platform для Google Cloud предлагает еще один способ беспрепятственно работать на месте и в облаке, обеспечивая скорость и масштаб, где клиенты больше всего этого нуждаются. Приложения в облаке могут использовать возможности на местах, в том числе существующие ИТ-системы, а приложения на местах могут использовать новые облачные возможности — без необходимости полного перехода в общедоступное облако.

Это полностью интегрированное решение позволяет разработчикам использовать возможности корпоративного уровня от Google Cloud, такие как управляемые Kubernetes, каталог сервисов GCP, сеть Cisco и безопасность, а также проверку подлинности Istio и мониторинг сервисов. Центр технической поддержки Cisco (TAC) предоставит клиентам единый источник поддержки. Он расширяет сетевые политики и конфигурации Cisco, а также контролирует поведение приложений в гибридных облачных средах.

Более подробно о том, что могут сделать компании:

• Ускорьте модернизацию приложений, используя стратегию контейнеров на основе Kubernetes, которая совместима с облачными технологиями, включая GKE. Cisco предоставит готовое решение для кубернетов и контейнеров под ключ, а также инструменты управления для обеспечения соблюдения политик безопасности и потребления.
• Простота управления услугами. Технология Istio с открытым исходным кодом, с использованием контейнеров и микросервисов предлагает разработчикам единый способ подключения, защиты, управления и мониторинга микросервисов через облака с помощью контроля доступа к сервису уровня сервиса mTLS. В результате они могут легко внедрять новые портативные сервисы и централизованно настраивать и управлять этими услугами.
• Быстро и надежно подключайте рабочие нагрузки к облакам. Управление API через Apigee позволяет использовать устаревшие рабочие нагрузки на предварительном уровне для подключения к облаку через API. С Apigee предприятия могут предоставлять устаревшие услуги, предоставляя им безопасные API для разработчиков, которые затем могут легко включить эти службы в свое современное приложение.
• Воспользуйтесь интегрированной системой безопасности и поддержки. Клиенты могут расширить свои существующие политики безопасности Cisco и мониторинг в облаке и быть уверенными в совместной координации технической поддержки от Cisco и Google Cloud.

Telindus, интегратор, телекоммуникатор и поставщик облачных услуг, приняли участие в нашей Программе раннего доступа и использовали Cisco Hybrid Cloud Platform для Google Cloud для развертывания решений на основе контейнеров в средах, поскольку безопасность является ключевой. Гибридная облачная платформа позволила интегрированному управлению развертыванием и загрузкой контейнеров через государственные и частные облака по-настоящему гибридно, что является ключевым требованием для высоко регулируемых и чувствительных к безопасности отраслей.

Говорит д-р Томас Шерер, главный архитектор Telindus SA: «Виртуальная гибридная облачная платформа Cisco для Google Cloud обеспечивает готовое решение для облачного локального опыта и может быть легко масштабирована до общего облака, используя такие сервисы, как Google Kubernetes Engine и BigQuery ». Вы можете узнать больше от Cisco о развертывании Telindus в своем блоге.
blogs.cisco.com/cloud/promise-of-hybrid-cloud-delivered

Мы надеемся, что гибридная облачная платформа Cisco для Google Cloud позволит большему числу предприятий перейти в облако темпами, которые работают на них, при этом максимизируя инвестиции на предварительном этапе и избегая блокировки. Мы также сотрудничаем с Cisco по решению Cisco и Google Cloud, предлагая призы организациям, которые пересматривают взаимодействие своих локальных и облачных приложений.
developer.cisco.com/googlechallenge/

Чтобы узнать больше о Cisco Hybrid Cloud Platform для Google Cloud, посетите наш веб-сайт.
cloud.google.com/cisco/

NVIDIA Tesla P4 GPUs for Compute Engine: beta
Compute Engine now offers NVIDIA Tesla P4 GPUs for 3D visualization, deep learning, video transcoding, and high-performance computing. NVIDIA Tesla P4 GPUs offer up to 5.5 teraflops of single-precision performance and 22 tera operations per second of INT8 performance.
cloud.google.com/blog/products/gcp/introducing-nvidia-tesla-p4-gpus-accelerating-virtual-workstations-and-ml-inference-compute-engine

Cloud Firestore: beta
Cloud Firestore, our serverless, NoSQL document database, is in the process of adding new hosting locations and is now available in the Google Cloud Platform Console. Current Cloud Firestore beta users will see their projects in consoles for both Firebase and GCP.
cloud.google.com/blog/products/gcp/expanding-the-cloud-firestore-beta-to-more-users

Compute Engine единственного арендатора узлы: GA
Подошва-арендатор узлы физических серверов Compute Engine, которые предлагают вам те же типы машин и варианты, как обычные экземпляры вычислительными — в том числе нестандартных форм машин и прозрачного технического обслуживания — но на серверах, посвященный одному пользователю.
cloud.google.com/compute/docs/nodes/

Стандартная среда App Engine — Python 3.7: бета
Python 3.7 выполнения на App Engine стандартной среды дает вам последние версии популярных библиотек, неограниченной среды выполнения, снижение латентности затрат, и код, который более компактен, и проще в обслуживании.
cloud.google.com/blog/products/gcp/introducing-app-engine-second-generation-runtimes-and-python-3-7

Binary Авторизация: бета
Binary авторизации является контроль безопасности развертывания времени, что позволяет определять политику, обеспечивая только доверенные контейнеры развернуты в вашей среде на Kubernetes Engine. Binary авторизации поддерживает имидж подписания, а также белый список изображений.
cloud.google.com/blog/products/identity-security/deploy-only-what-you-trust-introducing-binary-authorization-for-google-kubernetes-engine

Предотвращение потери данных Cloud API хранится пользовательский словарь детектор: GA
Большой словарь детекторы позволяют заказчикам создавать пользовательский детектор, который может искать десятки миллионов слов или фраз. Общие области применения включают обнаружение и классификацию, или редакцию конфиденциальных данных.
cloud.google.com/dlp/docs/creating-stored-infotypes

Облако Firestore удалось экспорта и импорта услуги: бета
Используйте облако Firestore управляемого экспорта и импорта услуг, чтобы оправиться от случайного удаления данных, а также экспортировать данные для автономной обработки. Импорт и экспорт всех документов сразу, или только определенные коллекции.
cloud.google.com/firestore/docs/manage-data/export-import

Облако Datastore — только для чтения индекса API: GA
REST и КПГРЫ API, теперь доступно в облаке Datastore API, чтобы читать список сводных индексов для данного проекта, а также информации, связанных в процессе сборки в пределах этих показателей.
cloud.google.com/datastore/docs/reference/admin/rest/

Apigee Пограничного клиент самообслуживание управления удостоверениями для порталов разработчиков: бета
API потребительских разработчики теперь могут самостоятельно управлять своими счетами для интегрированных порталов разработчиков Apigee, и поставщики API могут просматривать и управлять этими пользователями, настроить автоматическое или ручное одобрение, а также добавлять пользовательские счета регистрационных полей.
docs-new.apigee.com/whats-new#identity-service

Apigee Край интегрированный разработчик портала — SmartDocs API: бета
SmartDocs ссылки API документация теперь является частью интегрированного портала разработчиков. Благодаря три панельного подходом, левая панель позволяет перемещаться между областями API, центр предоставляет подробную документацию для данной операции, а правая панель позволяет выполнять запросы API непосредственно из документации.
apigee.com/about/blog/api-technology/announcing-enhancements-apigee-integrated-developer-portal

Облако аудита Logging — Журналы событий системы: GA
Облако аудит Logging поддерживает три журнал аудита для каждого проекта и организаций: Администратор Активность, доступ к данным, и теперь системные события. Этот новый тип журнала аудит отслеживает события Compute технического обслуживания системы двигателя, такие как живая миграция.
cloud.google.com/logging/docs/audit/

Облако консоль вне коробки опыта потока и Cloud Shell для мобильных устройств: GA
Теперь вы можете получить доступ к функции Cloud Shell из мобильного приложения Google Cloud Console. Облако Shell является интерактивной средой оболочки для Google Cloud Platform, которая делает его легким для вас, чтобы управлять своими проектами и ресурсами без необходимости установки Cloud SDK.
cloud.google.com/shell/docs/features

Облако Идентичность-Aware Proxy Per-ресурсная политика: бета
Теперь вы можете установить политику Облако ИПД на основе каждого ресурса. Это позволяет иметь несколько приложений с различными политиками доступа в рамках проекта, в том числе Compute Engine, Kubernetes Engine и App Engine приложений.
cloud.google.com/iap/docs/managing-access

GCP основе ролей поддержки: Г.А.
Модель ценообразования на сиденье ролевой поддержки позволяет платить фиксированную плату за пользователь в месяц вместо переменного процента на основе использования платформы. Она также позволяет взаимодействовать с поддержкой непосредственно из вашего Cloud Console вместо центра поддержки Cloud.
cloud.google.com/support/