Google Cloud a récemment lancé plusieurs mises à jour significatives pour son service BigLake, un composant essentiel de sa stratégie de lakehouse. Ces améliorations visent à optimiser les performances, à réduire les coûts et à faciliter l’accès aux données pour les développeurs. Dans cet article, nous allons explorer ces nouvelles fonctionnalités, leur impact sur les entreprises et comment elles peuvent aider à répondre à la demande croissante pour des applications d’intelligence artificielle plus précises.
Un Nouveau Catalogue API REST
La première mise à jour est un tout nouveau catalogue API REST pour le metastore de BigLake. Ce service de métadonnées managé permet de centraliser les informations sur les données stockées dans le data lake d’une entreprise. Cela signifie que les développeurs peuvent désormais interagir de manière programmable avec les services de métadonnées, facilitant ainsi l’intégration avec des flux de travail personnalisés ainsi que des services d’analyse tiers. Selon Sanjeev Mohan, analyste chez SanjMo, cela pourrait significativement réduire les coûts, en permettant l’utilisation d’autres moteurs d’analyse tels que DuckDB pour des applications d’analyse de données, sans nécessité d’utiliser des solutions propriétaires.
Améliorations des Performances SQL
La deuxième série de mises à jour se concentre sur le renforcement des performances analytiques de SQL via BigQuery. Le moteur d’exécution avancé de BigQuery, qui est actuellement en phase bêta, est conçu pour accélérer automatiquement les charges de travail analytiques, rendant les requêtes plus rapides sans aucune intervention de l’utilisateur. De plus, une nouvelle API de requête à faible latence et une indexation améliorée des métadonnées des colonnes ont été mises en place pour traiter les requêtes sur de grandes tables de manière plus efficace. Alors que Google Cloud continue d’améliorer ses offres, des concurrents comme Microsoft et AWS ont également anticipé de telles innovations.
Intégration de Gemini dans Dataplex
Une autre nouvelle intéressante est l’intégration des capacités de Gemini dans le catalogue de données universel de Dataplex. Cette fonctionnalité, basée sur l’intelligence artificielle, permettra aux entreprises de préparer leurs données de manière plus automatique, en organisant et découvrant les métadonnées nécessaires sans intervention manuelle. Cela serait particulièrement bénéfique pour les applications d’IA, qui nécessitent un accès rapide à des données précises pour améliorer leur précision.
Conclusion
Ces récentes mises à jour de Google Cloud pour BigLake soulignent l’engagement de l’entreprise à rendre ses solutions de données plus accessibles et efficaces. Les améliorations proposées devraient non seulement faciliter le travail des développeurs, mais également optimiser le coût et la performance des applications analytiques. Alors que l’IA devient de plus en plus omniprésente dans le paysage technologique, ces évolutions positionnent Google Cloud comme un acteur clé dans le domaine des données.
Pour plus de détails, veuillez consulter l’article sur Le Monde Informatique.
