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关于gds-2022:共码未来-提供运营数据库工作负载的优越平台

云技术可为组织提供敏捷性和差异化性能

并帮忙节省成本

预计往年会有 75% 的数据库迁徙至云平台 

Google Cloud 助力客户实现现代化

从旧的专有数据库迁徙至标准化的开源数据库

一起来理解相干技术更新吧 

AlloyDB for PostgreSQL:提供卓越性能、扩缩能力和可用性

AlloyDB(预览版)是一种 PostgreSQL 兼容的数据库云服务。它是一个与开源规范兼容的新型数据库引擎,可用于解决顶级关系型数据库工作负载。AlloyDB 联合了 Google 的技术精髓和最受欢迎的开源数据库引擎之一 PostgreSQL,可提供卓越的性能、扩缩能力和可用性。

AlloyDB 具备以下劣势:

  ● 牢靠且具备高可用性:AlloyDB 提供 99.99% 的失常运行工夫服务等级协定 (SLA),蕴含保护。它能在大多数数据库故障产生后的 60 秒内自动检测并复原。
● 扩缩能力强:对于事务性工作负载,比规范 PostgreSQL 快至 4 倍。
● 实时数据分析:对于剖析查问,AlloyDB 的速度最多能够比规范 PostgreSQL 快 100 倍。
● 借助高级机器学习技术让治理更便当:应用反对机器学习的主动 Autopilot 零碎简化治理,为您解决数据库修补、备份、扩缩和复制。
● 全面兼容 PostgreSQL:AlloyDB 与 PostgreSQL 全面兼容,反对超过 175 个 flag 标记和超过 50 个扩大程序。
● 智能化:将 Google AI/ 机器学习技术的精髓会集到数据库中,并事后集成 Vertex AI,可便于在数据库内执行推断,实现高吞吐量、低提早的增强型事务处理。● 可预测且通明的价格:价格通明且可预测,没有低廉的限制性许可费用和含糊的 I/O 费用。

扫码理解更多详情:https://gcp.infoq.cn/article….  

BQML:帮忙简化预测剖析 

BigQuery 是伸缩能力极强且经济实惠的无服务器多云数据仓库。BigQuery Machine Learning (BQML) 是 Google Cloud BigQuery 独有的性能,使机器学习工作流实现大幅简化,以及让机器学习变得更简略。

BQML 反对以下模型和个性,并能够在多种场景中应用

应用 Vertex AI 的工作流 Vertex AI 模型注册表可能帮忙可帮忙治理和治理机器学习模型。

 

应用 Google Cloud 学习资源和认证晋升云技能

随同云技术的遍及开发者对云技能的需要日益低落。为帮忙企业和集体晋升云技术相干常识和技能,减速云转型的过程,Google Cloud 针对市场需求量身定制了大量学习内容,并依据技术的倒退和演变定期更新,帮忙开发者紧跟前沿技术发展趋势。

同时,Google Cloud 学习服务提供一系列学习门路和认证帮忙开发者学习相干常识和技能。新的 Google Cloud Skills Boost 提供 700 多项试验、课程和认证备考资源。实现规定试验的开发者能够取得相应的 Google Cloud 技能徽章!

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摸索“共码将来”的有限精彩!

9 月 30 日之前扫描下方二维码(请在稳固的网络环境里关上),并实现”A Tour of Google Cloud Hands-on Labs“试验即可激活 30 天 Google Cloud Skills Boost 收费应用权限。

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