Gartner 连续第五年将 Google 评为 2024 年 Gartner® 云数据库管理系统魔力象限™的领导者。在所有接受评估的供应商中，Google 的视野最远;我们相信，这证明了 Google 的创新能力，这些创新帮助各行各业数以万计的 Data Cloud 客户通过统一的数据和 AI 方法更快地构建应用并解锁更深入的洞察。
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AI 推动了对更好数据管理的需求
Gartner 的一项调查发现，由于 AI 技术，61% 的组织正在发展其 D&A（数据和分析）运营模式。1 随着 AI 为当今最大的创新提供支持，客户需要一种更简单的方法来统一和集成他们的数据。对于具有多层数据基础的企业来说尤其如此，包括各种数据模型，如图形和文档、半结构化和非结构化数据，以及各种文件格式和标准。
与此同时，组织需要 AI 辅助的工具和代理，以及为其客户和员工构建这些功能的能力。简而言之，他们希望成为创新者，而不仅仅是集成商。最后，随着 Gen AI 开辟了巨大的机会，跨数据资产和 AI 模型的治理变得更加重要，但如果不以企业数据的事实为基础，也会有风险。
利用 Google 的 AI 驱动的数据云推动创新
Google 提供统一、智能且开放的数据云，旨在解决当今客户面临的最紧迫的数据挑战。Google 的数据云建立在以 AI 为核心的全球级基础架构之上，使团队能够获得更深入的见解并更快地构建应用。凭借无与伦比的可靠性、性能、安全性和全球规模，它使组织能够高效运营并解决最棘手的数据问题。
利用 Google 的深厚专业知识和数十年的创新经验，我们构建了一个预先集成的 Data Cloud，可以无缝统一数据服务，使它们能够更好地协同工作，同时为平台提供独特的智能。我们致力于成为最开放的平台，提供无与伦比的选择和灵活性，以满足不同的客户需求。正因如此，我们认为 Gartner 的认可是基于 Google 的愿景完整性和执行能力。
我们正在提供三个关键支柱：端到端统一数据平台、通过 AI 辅助和代理体验加速创新，以及面向 AI 时代的开放数据生态系统。让我们了解更多。
端到端统一数据平台
统一的数据平台通过统一数据管理、治理和分析来简化数据管理并增强业务成果。我们构建了从数据到 AI 的深度集成，涵盖 AI 基础设施、基础模型、多个存储选项和多个引擎。这种统一的多模式数据基础使多个引擎能够无缝地协同工作，以进行分析、流式处理、机器学习和 AI。
最近的一些进展包括：
BigQuery Unified Platform：我们正在增强 BigQuery 的多模式数据处理功能，支持结构化和非结构化数据，以及多种格式，包括完全托管的 Iceberg 表、Delta 和 Hudi。我们引入了对 Apache Spark 和 SQL 的原生 BigQuery 支持，从而提供了灵活的引擎选择。BigQuery 元存储现在支持 Apache Spark 和 Flink 等 OSS 引擎。借助 BigQuery Universal Catalog，我们简化了整个 BigQuery 平台的治理工作，从而大规模提供自动化的数据发现、整理和管理。
多模型数据支持：随着新的 Spanner Graph、全文搜索和矢量搜索功能的推出，我们已将 Spanner 发展为具有智能功能的多模型数据库，使客户能够交付一类支持 AI 的新型应用程序，所有这些都构建在全球一致、几乎无限扩展的数据库之上，该数据库提供高达 99.999% 的可用性。
统一的运营和分析系统：我们正在统一运营和分析工作负载，以推动实时智能。借助 BigQuery 和 Spanner Data Boost，客户现在可以直接查询实时运营数据，而不会影响其操作系统的性能。通过 BigQuery 和 Bigtable 集成实现反向 ETL，客户可以将这些洞察推送回操作系统，从而形成闭环并立即采取行动。
流式和实时智能：BigQuery 通过强大的流式和实时支持提供实时数据洞见。我们引入了持续查询，以便在数据流入 BigQuery 时对其进行分析，从而获得数据洞见并实现真正的事件驱动型应用。此外，借助适用于 Apache Kafka 的 BigQuery Managed Service，组织可以轻松提取和处理实时数据流。
通过 AI 辅助和代理体验加速创新
随着企业激活数据以解锁新的可能性，生成式 AI 的兴起推动了数据和机器学习运营的激增。例如，BigQuery 的机器学习操作在 6 个月内增加了 80%，客户每月运行数千万次预测和训练查询，到 2024 年，使用 LLMs 进行模型推理的数量增长了近 7 倍。对于运营数据，AlloyDB 增强了 PostgreSQL 向量搜索，并且可以通过其 ScaNN 索引扩展到超过 10 亿个向量，也可以在 BigQuery 中使用，而 Spanner 支持扩展到超过 10B 向量的向量搜索。
一些最新的创新包括：
在业务数据上激活 AI：我们正在将 AI 更深入地集成到我们的 Data Cloud 中。与 Vertex AI 的紧密集成提供了对 160+ Google 和开源基础模型的访问，因此企业可以使用其企业数据直接在 BigQuery、AlloyDB、Spanner 和 Cloud SQL 中执行LLM 推理、基础和微调模型。Document AI、Vision AI 和语音转文本 API 支持可扩展的非结构化数据分析，并通过 BigQuery 中的对象表对多模式数据进行治理。
Google Data Cloud 中的矢量搜索：我们正在增强矢量搜索工作负载，帮助您使用自己可信的企业数据为任何客户或行业用例快速构建智能 AI 应用程序。我们内置了跨所有数据库（包括 BigQuery、AlloyDB、Cloud SQL、Spanner 等）的向量支持，让您能够快速轻松地存储和搜索向量嵌入，而无需移动数据或管理其他系统。 我们还与 LangChain 和 LlamaIndex 等第三方编排框架深度集成，以构建日益复杂的企业应用，并继续利用 Google 的创新 ScaNN 算法进行创新，将 12 年的 Google 研究成果带给我们的 Data Cloud 客户。
Google 数据云中的 Gemini：BigQuery 正在通过 Gemini 数据代理推进自动化，从而在数据工程、治理和分析领域实现可信且受监管的工作流。最近，我们推出了一个对话分析代理，客户可以在其中用自然语言询问有关其 BigQuery 数据的问题;此功能现在也作为对话分析 API 提供，供客户构建自己的体验。此外，数据库中的Gemini和BigQuery中的Gemini允许用户访问AI驱动的助手，为他们提供舰队管理功能、工作负载优化、数据洞察和探索。此外，管理员还可以在 Database Migration Service 中获得有关管理、保护、治理和优化数据库以及代码和架构转换的主动建议， 以增强传统数据库现代化项目。
面向 AI 时代的开放数据生态系统
我们致力于成为最开放的云提供商，使数据团队能够构建现代化的数据驱动型应用程序，无论其工作负载位于何处。通过支持开源和开放标准（包括 Iceberg、Delta、Hudi、MySQL、Valkey 和 PostgreSQL），Google Cloud 使团队能够使用与流行的开源引擎和模型兼容的完全代管式服务来构建湖仓一体架构。
我们与技术提供商密切合作，通过强大的合作伙伴生态系统为客户提供选择，包括 Oracle Database@Google Cloud、Aiven for AlloyDB Omni 和Anthropic API 到 BigQuery 集成等解决方案。我们还将继续通过 BigQuery Omni 和 AlloyDB Omni 等解决方案支持客户的多云之旅。
更快地将尖端技术带给客户
作为过去五年连续被评为该报告的领导者，我们见证了与客户的显著增长。例如：
APEX Fintech Solutions 利用 AlloyDB 将处理时间缩短了 50%，在短短一分钟内即可计算出 100000 个账户的利润，从而显著提高了效率和可扩展性。
拜耳迁移到 AlloyDB for PostgreSQL 以简化数据操作、集中解决方案并改善整个公司的协作，与之前的 PostgreSQL 解决方案相比，这有助于将响应时间平均缩短 50% 以上，并将吞吐量提高 5 倍。
后续步骤
我们很高兴能与您合作，共同踏上这一代 AI 时代的云之旅。要了解有关我们部署的更多信息，请下载免费的 2024 年 Gartner 云数据库管理系统魔力象限报告。
1. Gartner，Gartner 新闻稿，“Gartner 调查发现 61% 的组织因 AI 技术而发展其 D&A 运营模式”，2024 年 4 月 29 日，
Gartner，云数据库管理系统魔力象限，Henry Cook、Ramke Ramakrishnan、Xingyu Gu、Aaron Rosenbaum、Masud Miraz，2024 年 12 月 18 日。
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