Google Cloud Platform

Google Cloud Platform
Облачная платформа Google. Интеграция с гугловскими сервисами. Включает сервисы для облачных вычислений, хранения данных, безопасности, интеллектуальной обработки данных, интернета вещей и т.д.

Альтернативы Google Cloud Platform

Новости и обзоры Google Cloud Platform


13.02.20. В Google Colaboratory появилась платная Pro-версия


Google представил платную версию своего сервиса для обучения нейросетей Colab Pro, которая стоит $9.99/месяц. Однако, хотя она платная, она (как и бесплатная) не предоставляет точно гарантированных ресурсов, и не предназначена для production обучения и выполнения моделей нейросетей. Однако, платные пользователи все-таки получат более приоритетный доступ к быстрым графическим процессорам T4 и P100 (в то время как пользователи обычной версии будут работать с видеокартами на K80). У них также будет приоритетный доступ к тензорным процессорам TPU. Кроме того, в Colab Pro подключение может сохраняться до 24 часов, а ограничения времени бездействия относительно мягкие. В бесплатной версии Colab время работы блокнотов может составлять не более 12 часов и они довольно быстро отключаются, находясь в режиме ожидания.


2019. Google предложил бизнесу TensorFlow Enterprise


TensorFlow - самый популярный фреймворк для машинного обучения, разработанный в Google. Он распространяется как open-source система с 2015 года, но теперь в Гугле решили подзаработать на нем и запустили услугу TensorFlow Enterprise, которая включает в себя расширенную поддержку и сопутствующие облачные сервисы на Google Cloud. Поддержка обеспечивает возможность продолжать использовать более старые версии Tensorflow, на которых компании уже создали свои ИИ модели. В облаке инженеры Гугла помогут клиентам быстро запустить виртуальные машины для глубокого обучения нейросетей или контейнеры Kubernetes.


2018. Google добавил бесплатные TPU на Colaboratory


Google предоставил бесплатный доступ к своим тензорным процессорам (tensor processing unit, TPU) на облачной платформе для машинного обучения Colaboratory. Тензорный процессор — это специализированная интегральная схема (ASIC), разработанная Google для задач машинного обучения с использованием библиотеки TensorFlow. Colaboratory — это облачная платформа от Google для продвижения технологий машинного обучения. На ней можно получить бесплатно виртуальную машину с установленными популярными библиотеками TensorFlow, Keras, sklearn, pandas и т.п. Самое удобное, что на Colaboratory можно запускать ноутбуки, похожие на Jupyter. Ноутбуки сохраняются на Google Drive, можно их распространять и даже организовать совместную работу. Вот так выглядит ноутбук на Colaboratory


2017. Google запустил бесплатный playground для обучения нейросетей - Colaboratory


Google запустил сервис Colaboratory (или Colab), предназначенный для учебных и экспериментальных проектов обучения нейросетей на Python. Это бесплатный облачный сервис на основе Jupyter Notebook, который предоставляет всё необходимое для машинного обучения прямо в браузере, даёт бесплатный доступ к виртуальным машинам с GPU. В Colaboratory предустановлены Tensorflow, Keras и практически все необходимые для работы Python-библиотеки. Файлы Colaboratory представляют собой обычные .ipynb «ноутбуки» и хранятся в Гугл-диске. Конечно, у сервиса есть некоторые ограничения, поэтому вы не сможете использовать его для production (для этого есть Google Cloud Platform). Однако, вы можете загрузить свои данные на Colab, обучить нейросеть и сохранить ее для дальнейшего использования в своих приложениях или сервисах.


2017. Google представил бизнес-решение для Интернета вещей


Вслед за Microsoft, Гугл запустил собственное облачное решение для использования интернета вещей в бизнесе. С помощью сервиса Google Cloud IoT Core разработчики хотят помочь компаниям справиться с проблемой сбора и анализа информации от подключенных к сети устройств. Например, транспортная или логистическая компания могли бы использовать Google Cloud IoT Core для сбора данных со своих транспортных средств и комбинировать их с такой информацией, как погода или пробки на дорогах, чтобы в наиболее подходящее время отправлять машину. Отметим, что потенциально Google может стать более сильным игроком, чем Microsoft, IBM или Cisco на рынке корпоративного интернета вещей, т.к. его мобильная ОС Android может стать очень распространенной не только в телефонах, но и в автомобилях и в оборудовании.


2017. Google добавил поддержку GPU в своей облачной платформе


Для обучения нейросетей на базе популярных фреймворков TensorFlow, Torch, MXNet или Caffee нужно использовать мощные графические карты, стоимостью несколько тысяч долларов (типа Nvidia Tesla K80). Поэтому очень мило, когда облачные провайдеры предоставляют возможность арендовать машину с такой видеокартой за небольшую часовую плату. Такую возможность предоставляют уже Amazon и Microsoft. Теперь к ним присоединился еще и Google, добавив поддержку GPU в облаке Google Cloud Machine Learning. Стоимость аренды GPU с оперативной памятью 24 Гб - $0.70/час.


2017. Технология Google AutoML позволяет создавать нейросети автоматически


В Гугле говорят, что многие бизнесы могли бы воспользоваться достижениями технологии машинного обучения, например, для автоматической сортировки товаров в интернет-магазине или визуального контроля качества произведенной продукции. Но, говорят, у бизнесов не достаточно хороших программистов, которые могли бы запрограммировать нейросеть. Поэтому Гугл создал технологию AutoML которая создает нейросети автоматически. Работает это так: вы загружаете базу размеченных изображений и AutoML подбирает несколько нейросетей-кандидатов и прогоняет эту базу через каждую сеть, обучая их и выделяя самую подходящую модель. Если верить Google, даже сейчас уровень AutoML уже таков, что она может быть эффективнее экспертов-людей в вопросе поиска лучших подходов для решения конкретных проблем.


2016. Google DeepMind научился говорить


Большинство популярных синтезаторов речи, например, в Siri, Cortana или Google Translate - строят речь из фрагментов записей настоящего человеческого голоса. Этот метод даёт неплохие результаты, но требует наличия в базе данных записей абсолютно всех звуков речи для каждого используемого голоса. Команда Google DeepMind представила технологию WaveNet, которая требует немного исходного материала, наговорённого человеком, и с помощью глубинного обучения нейросети позволяет генерировать любые слова для данного тембра голоса. Лингвистические правила и рекомендации позволяют WaveNet формировать осмысленную речь (т.е. ИИ понимает смысл того, что он говорит). Однако, разработчики говорят, что в ближайшей перспективе внедрение этого метода в Google Assistant вряд ли возможно из-за огромного объёма требуемых вычислений (WaveNet для синтезирования человеческой речи обрабатывает каждую секунду 16000 образцов аудио).


2015. Google запустил дешевый облачный бэкап-сервис для бизнеса


Помните сервис Amazon Glacier - дешевый сервис для хранения бэкапов, который функционирует с использованием человекоподобных роботов? Так вот, Google запустил примерно такой-же. Он называется Nearline Storage (nearline - означает нечто среднее между online и offline). Правда, в отличии от амазоновского сервиса, Nearline позволяет получить доступ к нужному файлу не через несколько часов, а через несколько секунд после запроса. Видимо, Гугл использует какую-то менее футуристическую технологию, чем человекоподобные роботы. Стоимость хранения 1 ГБ информации в Nearline - 1 цент в месяц - такая же как и у Amazon Glacier. Для сравнения, стоимость облачного хранилища в Google Cloud Storage - 2,6 цента в месяц за 1 ГБ. Однако, помимо оплаты за хранение данных, пользователю Nearline придется заплатить за чтение этих данных - еще по 1 центу за каждый гигабайт.


2014. Google добавил поддержку Microsoft Exchange и SharePoint в своем облаке


Облачная платформа Google Cloud Platform теперь поддерживает схему Microsoft License Mobility. Это означает, что компании могут переносить майкрософтовские серверные системы SQL Server, SharePoint и Exchange с локальной инфраструктуры в облако Google, не оплачивая компании Microsoft стоимость дополнительных лицензий. Конечно, приоритетным направлением для переноса майкрософтовских приложений в облако является Microsoft Azure, но крупные компании, как правило, не любят складывать все яйца в одно облако, поэтому Гугловское предложение может быть очень интересным. Google вынужден пойти на такой шаг и продвигать конкурирующие приложения, чтобы повысить привлекательность своей платформы. По данным аналитиков Synergy Research Group за второй квартал 2014 года, доля Google на мировом рынке облачных платформ составляет менее 5%, что не дотягивает до показателей Amazon, Microsoft и IBM.