Data Platform: il motore della strategia data driven

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Nell’articolo della scorsa settimana, ho iniziato ad approfondire ciò che Google ha messo in campo per vincere la Cloud Race, la corsa tra i top vendor del cloud sull’innovazione tecnologica che differenzia i diversi player del mercato e che rispecchia gli ingenti investimenti in servizi e infrastrutture cloud.

Il primo pit-stop ha visto come protagonista il Machine Learning, ora mi addentrerò nel cuore del bolide Google Cloud: la Data Platform ovvero quei servizi volti alla raccolta, archiviazione, trasformazione ed analisi del datoGoogle è uno dei protagonisti principali di questa competizione e la Data Platform costituisce un’area di spicco dell’offerta di servizi cloud.

Il Machine Learning, punta di diamante della scuderia Google, è un elemento di accelerazione per il business come lo è lo studio dell’aerodinamica nella F1. La Data Platform, invece, è come il motore perchè tramuta le grandi quantità di dati ad oggi disponibili in informazioni fondamentali per attuare le migliori strategie di business. I dati sono considerati il nuovo petrolio, l’oro nero in grado di mettere in moto il business e la Data Platform è il vero e proprio motore della strategia data driven.

Coerente con la filosofia che da sempre contraddistingue Google, quella di rendere accessibili a tutti le informazioni il più velocemente, i componenti della Data Platform abilitano le aziende a essere data driven fornendo strumenti fortemente scalabili e serverless che permettono di focalizzarsi esclusivamente sugli aspetti di business anziché sulla gestione di quelli operativi.

Anche la Data Platform sarà uno dei temi principali che affronteremo nel nostro GP: l’evento Google OnBoard che si terrà il prossimo 7/03 a Bologna e 28/03 a Padova. Attraverso presentazioni e immersive demo, verranno presentate le potenzialità della piattaforma cloud di Google e sarà come vedere da vicino tutte le componenti della monoposto targata Google.

Le novità in ambito Data Platform: IoT Core e Cloud Spanner

Per consentire l’elaborazione dei dati necessari ad alimentare gli algoritmi di ML, Google ha rilasciato importanti novità su questa particolare classe di servizi affermando la propria leadership anche in questo ambito.

La più importante è rappresentata da IOT Core un servizio completamente gestito che permette, in modo facile e sicuro, di connettere, importare e gestire dati da milioni di dispositivi a livello globale. Da quest’anno è in general availability e consente di collegare sorgenti dati attraverso il protocollo MQTT, lo standard de facto nelle applicazioni in mobilità grazie al ridotto footprint computazionale e di banda. Questa funzionalità lo rende idoneo anche in casi di connettività limitata e architetture hardware più contenute.

L’altra grande novità è Cloud Spanner, il nuovo servizio di database relazionale gestito. Cloud Spanner è in grado di scalare orizzontalmente fino a migliaia di server mantenendo coerenza e atomicità delle transazioni. È la tecnologia che alimenta il motore di gestione degli annunci pubblicitari di Google, un business che genera 80B di fatturato con transazioni istantanee in tutti i paesi del mondo. Grazie a Cloud Spanner vengono eliminati i problemi di latenza, consistenza e performance.

 

I servizi della scuderia Google per la gestione degli analytics

Altri strumenti, come Dataflow per la gestione dei flussi di trasformazione del dato e BigQuery, hanno ricevuto importanti aggiornamenti sia come funzionalità che come performance. Questi servizi sono diventati un’alternativa altamente performante e, per molti aspetti, più semplice da utilizzare  per la realizzazione di progetti di ML, anche rispetto ad Hadoop e Spark.

Tuttavia chi si appoggia a framework come Hadoop/Spark, si può affidare al servizio gestito Dataproc che consente di integrare questi cluster con la piattaforma Google e dimensionarli in tempo reale.

L’ultima novità per chi si occupa di progetti di analisi dati è Dataprep, un SaaS creato in collaborazione con Trifacta, che consente di svolgere in maniera semplice ed interattiva i task di data cleansing. È una soluzione in grado di ripristinare dati errati o segnalare quelli mancanti in una tabella strutturata, semplificando così uno dei processi tipicamente più tediosi in questo tipo di progetti.

Nel prossimo articolo parleremo del telaio che compone la monoposto Google Cloud ovvero l’Infrastructure. Se vuoi assistere al nostro GP non perdere l’occasione di partecipare all’evento Google OnBoard il 7/03 a Bologna e il 28/03 a Padova.

Alessandro Chiarini – Direttore Cloud Computing & Innovation, Injenia Srl linkedin

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