Durante il secondo giorno di Google Cloud Next sono state annunciate molte novità. Di seguito un riassunto da parte di Jennifer Lin, Rajen Sheth, Injong Rhee e Carol Carpenter sui temi della giornata sicurezza, data analytics e machine learning, Internet of Things (IoT) e un programma per le organizzazioni non profit.

La sicurezza in cloud e proteggere le aziende

Spostarsi sul cloud richiede una pianificazione attenta e molto lavoro, ma soprattutto richiede qualcosa di fondamentale: la fiducia. Il fornitore del cloud deve assicurare che i dati conservati saranno al sicuro, e garantire il controllo e la trasparenza delle attività verso l’azienda a cui offre il servizio. Come seguito agli oltre 20 annunci legati alla sicurezza in cloud recenti:

  • Capacità di accesso context-aware, un approccio innovativo alla gestione degli accessi che implementa molti elementi di BeyondCorp per le app e i servizi di Google Cloud, per aumentare sia la sicurezza che la flessibilità.
  • Titan Security Key, una chiave di sicurezza FIDO che include firmware sviluppato da Google per verificarne l’integrità.
  • Shielded VMs, che sfrutta le capacità di un’avanzata piattaforma di sicurezza per assicurarsi che le macchine virtuali non vengano alterate.

A seguito dell’impegno sul tema della sicurezza, Forrester ha riconosciuto Google Cloud come un leader nel report The Forrester Wave: Public Cloud Platform Native Security, Q2 2018.

Jennifer Lin, Product Management Director

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Data analytics e machine learning a disposizione di aziende

Per essere davvero efficace, l’AI deve essere semplice e utile. Le aziende hanno bisogno di strumenti che siano familiari e devono essere in grado di applicarli facilmente per le loro esigenze specifiche.

  • BigQuery ML, un servizio che mette a disposizione di milioni di utenti la potenza dei predictive analytics, senza richiedere una formazione da data scientist. Non sono gli utenti che devono avvicinarsi all’AI, ma è l’AI che viene portata là dove vengono conservati i dati, semplificando il flusso di lavoro necessario per creare funzioni evolute di machine learning.
  • Supporto per l’addestramento dei modelli e analisi predittive attraverso scikit-learn e XGBoost in Cloud ML Engine, per aiutare le aziende a usare il ML in cloud, on premise oppure in un ambiente ibrido.

Rajen Sheth, Director of Product Management

Cloud IoT

L’Internet of Things (IoT) rappresenta una grande opportunità per avere un impatto positivo sul mondo intorno a noi – da migliorare la qualità dell’aria e le condizioni del traffico, al risparmio energetico e delle risorse d’acqua. Ma con l’aumento delle opportunità, aumentano i volumi di dati: si stima che la quantità di dati generati dai dispositivi connessi supererà i 40 trilioni di gigabyte nel 2025. È qui che strumenti avanzati di analisi dati e sistemi di AI possono venire in aiuto.

  • Edge TPU, un nuovo chip ASIC pensato per portare i modelli ML di TensorFlow Lite sull’”edge”, dove i dispositivi si connettono alla rete
  • Cloud IoT Edge, un software che estende le potenti capacità AI di Google Cloud ai gateway e ai dispositivi.

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Analytics su larga scala per le non profit

Dal 2007 Google mette a disposizione delle organizzazioni non profit le capacità del suo cloud. Il primo programma è stato Google Earth Outreach, a cui sono seguiti G Suite for Nonprofits, GCP Public Datasets e Kaggle Data Science for Good Events.

Con Data Solutions for Change, i partecipanti possono ricevere una serie di benefici: un credito per l’utilizzo di Google Cloud, formazione attraverso Qwiklabs, e assistenza basata sui ruoli per chi sviluppa le soluzioni in cloud.

Carol Carpenter, VP of Cloud Product Marketing


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