Google Cloud Platform

2022. Google Cloud приостановил регистрацию новых клиентов из России



Облачный платформа Google Cloud приостановила регистрацию новых клиентов из России. "Мы больше не регистрируем новых пользователей Google Cloud в России. Мы будем внимательно наблюдать за развитием событий", — сообщили изданию в пресс-службе. Что касается действующих пользователей - то, видимо, их пока не отключат. Представитель компании отметил, что в Беларуси сервис будет работать в обычном режиме. Ранее Google ограничил доступ к платным приложениям и подпискам в магазине Google Play для пользователей из России. Корпорация также приостановила продажу онлайн-рекламы в России. Ранее прием новых клиентов из России и Беларуси приостановила облачная платформа Amazon Web Services. Продажу товаров и предоставление услуг в России приостановила и Microsoft, у которой есть собственный облачный сервис — Azure. Таким образом, российским потребителям стали недоступны три крупнейшие в мире платформы для развертывания облачной инфраструктуры.


2021. Google запускает новое поколение своих ИИ-чипов



Google представил следующее поколение своих чипов Tensor Processing Units (TPU) AI. Это четвертое уже поколение, которое, по словам Google, в два раза быстрее, чем предыдущая версия. Как отметил генеральный директор Google Сундар Пичаи, эти чипы затем объединяются в блоки с 4096 v4 TPU. Один модуль обеспечивает более одного экзафлопа вычислительной мощности. Google использует ИИ-чипы для работы многих собственных сервисов машинного обучения, но он также сделает это последнее поколение доступным для разработчиков как часть своей платформы Google Cloud. В то время как другие, в том числе Microsoft, решив использовать более гибкие ПЛИС для своих сервисов машинного обучения, Google заранее сделала ставку на эти нестандартные микросхемы. На их разработку уходит немного больше времени, и они быстро устаревают по мере изменения технологий, но могут обеспечить значительно лучшую производительность.


2020. На Google Cloud появился ИИ-сервис для извлечения данных из документов и форм


Google запустил на своей облачной платформе новый когнитивный API-сервис Document AI, который позволяет автоматически извлекать информацию, содержащуюся в цифровых и печатных документах, с помощью машинного обучения. Предполагается использование двух процессоров общего назначения, первый - для обычных документов, второй - для анкет/форм. Есть также специализированные процессоры для финансовой документации, например, можно обрабатывать заявки на выдачу ссуд или счета-фактуры. Главными конкурентами Google в этом сегменте являются компания Amazon, которая предлагает подобный сервис Textract на AWS, а также Microsoft со своим инструментом Form Recogniser.


2020. В Google Cloud появились специализированные ИИ-сервисы для медицины



Google представил два новых когнитивных API-сервиса на своей облачной платформе: Healthcare Natural Language API и AutoML Entity Extraction for Healthcare. Первый предназначен для извлечения данных из неструктурированных медицинских текстов/документов. Второй - для простого создания моделей машинного обучения для извлечения именованных сущностей из медицинских документов и записей диалогов с пациентами. Оба сервис предоставляют API для интеграции в медицинские информационные системы.


2020. 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.


2019. Google представил облачный сервис AI Platform для создания ML-моделей



Google представила бета-версию сервиса AI Platform. Пользователю предлагается выбрать один из готовых алгоритмов обработки данных, либо обучить и развернуть собственную модель. Платформа объединяет множество существующих и новых продуктов, которые в совокупности предоставляют собой полный цикл разработки моделей. AI Platform включает алгоритмы для обработки и разметки данных. Большая часть сервисов - платные, но есть и бесплатные. Например, вы можете свободно использовать Kuberflow, AI Hub, notebooks и с ограничениями использовать облачное хранилище.


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.


2014. Не нравятся облачные цены? Подождите немножко



Как показывает практика нужно всего-лишь около 5 дней, для того, чтобы стоимость облачных компьютерных мощностей значительно упала. 26 марта Гугл объявил о снижении цен Google Compute Engine на 32%, а Google App Engine на 30%. А стоимость услуг хранения была снижена ажна 68% (до $0,026 в месяц за 1 ГБ). Через 24 часа отреагировала компаний Amazon - скинула цены на виртуальные компьютеры EC2 на 30-40%, а стоимость хранения данных в S3 на 60% (до $0.024 за гигабайт). У Microsoft было много забот в последние дни, поэтому они отреагировали только на пятый день. Но по-честному, тоже скинули цены на Windows Azure так, чтоб они были либо идентичны, либо немного ниже, чем у Amazon. Эти три провайдера (Amazon, Microsoft и Google) так часто снижают цены, что остальные компании (IBM, Oracle, Rackspace, HP) просто не могут вмешаться в эту гонку вооружений, и об успехах открытой облачной платформы OpenStack ничего не слышно.


2013. Google App Engine теперь можно использовать для хостинга корпоративного сайта



Google App Engine добавил поддержку PHP - языка, на котором создаются 90% веб-сайтов. Так что теперь можно и ваш корпоративный сайт разместить (или создать) на этой облачной платформе. Чем это лучше, чем тот обычный хостинг, который вы сейчас используете? Во-первых, в GAE есть бесплатные лимиты: 1Гб под файлы и данные, 1Гб трафика в день. Т.е. для большинства сайтов малых компаний - этот хостинг будет бесплатным. Для крупных компаний, на сайтах которых большая посещаемость - стоимость будет примерно такой же, как и у обычного хостинга. Но зато они могут быть уверены в том, что их сайт будет надежно работать, ведь GAE - это платформа, на которой работают собственные веб-сервисы Гугла и она может выдерживать как большие нагрузки, так и стихийные бедствия. Кроме хостинга сайтов, появление PHP на Google App Engine может поспособствовать появлению большего числа SaaS сервисов. Ведь теперь у армии PHP-разработчиков есть возможность бесплатно стартовать и привлекать клиентов надежностью платформы.


2013. Google Compute Engine доступен всем желающим


Гугл запустил свою облачную IaaS платформу Google Compute Engine еще год назад, и тогда мы сказали, что это очень сильный конкурент Amazon Web Services. Но проблема была в том, что эта платформа целый год была доступна лишь для избранных пользователей (которые платили по $400/мес за Gold-саппорт). Вчера Google Compute Engine стал доступен всем желающим (компаниям и разработчикам), так что теперь и начнется настоящее сражение. К публичному запуску Google добавил несколько новых фич. В частности, появилась возможность создавать защищенные соединения между облачными и локальными приложениями, поддержка PHP в Google App Engine. В отличии от AWS, Гугл придумал ввести поминутную тарификацию за использование виртуальных серверов (вместо почасовой). Стоимость начинается от $0.02/час за слабенький виртуальный сервер. На видео показано, как в Google Compute Engine можно за 30 секунд создать Linux-сервер с нужными параметрами.


2011. Google закрыл Google App Engine для бизнеса



В мае на конференции Google I/O было объявлено об изменении ценовой политики PaaS платформы Google App Engine, что вызвало панику среди разработчиков. Не вдаваясь в подробности, скажем, что разработчики сначала неправильно посчитали новые расценки, и только после разъяснений Гугла стало понятно, что цены подпрыгнут, но не так сильно. Тем не менее, в тени этой паники осталось незамеченным еще одно маленькое объявление - корпоративная версия Google App Engine, запущенная год назад - закрывается. Это не означает, что Google перестает позиционировать свою платформу для бизнеса. Большинство фич с корпоративной версии (99.95% SLA, поддержка SSL, SQL, технологий разработки VMWare) просто перейдут в общую версию. Однако, это означает, что Гугл наделал ошибок со своей PaaS платформой и на данный момент проигрывает в конкуренции с Microsoft, Salesforce, Amazon, VMWare. ***


2010. Гугл адаптирует Google App Engine для бизнеса с помощью VMWare



Как ответ на недавний запуск платформы VMForce, Google сегодня анонсировал версию своей платформы для корпоративных пользователей - Google App Engine for Business. До сих пор GAE был фактически не приспособлен для хостинга корпоративных приложений. Во-первых, Google не обеспечивает достойный саппорт и гарантий надежности, во-вторых нет должного уровня безопасности и в-третьих, GAE поддерживает только одну СУБД - Big Table, которая не используется в существующих бизнес приложениях и привязывает клиента к одной платформе. В корпоративной версии GAE, коммерческий запуск которой намечен на 4 квартал 2010, эти недостатки будут устранены. Корпоративным клиентам будет предложен премиум-саппорт, 99.9% SLA, консоль для администрирования и управления политиками безопасности. Кроме того, будет добавлена поддержка SSL и баз данных SQL. Вместо сложно-прогнозируемой схемы оплаты за копьютерные ресурсы, предприятия будут платить фиксированный тариф - $8/мес за пользователя приложения. ***