بحيرة البيانات من الجيل التالي أعلنت عنها جوجل كلاود مصممة لدعم وكلاء الذكاء الاصطناعي بإمكانية الوصول الفوري إلى بيانات المؤسسة عبر حدود السحابة. تجمع المنصة بين تخزين Apache Iceberg المُدار بالكامل والقابلية للتشغيل البيني عبر السحابات والسياق المدعوم بالذكاء الاصطناعي.
تحل المعمارية الجديدة محل معالجة الدفعات التقليدية بحلقات التغذية الراجعة المستمرة وتدفقات البيانات المباشرة. يمكّن هذا التحول وكلاء الذكاء الاصطناعي من الوصول إلى السياق الموثوق اللازم لتحويل البيانات الخام إلى رؤى قابلة للتنفيذ، مما يفتح قفل بيانات المؤسسة المنظمة وغير المنظمة عبر بيئات سحابية متعددة.
القدرات التقنية الأساسية
توفر lakehouse البيانات من جوجل أربع ميزات أساسية. يوفر تخزين Iceberg المُدار بالكامل المرونة مفتوحة المصدر مع قدرات الأداء والقياس والحوكمة ومعالجة البيانات متعددة الأنماط على مستوى المؤسسة. تقدم المنصة قابلية تشغيل بيني جديدة عبر السحابات، مما يجلب أساس جوجل عالي الأداء وقدرات الذكاء الاصطناعي إلى البيانات المخزنة على AWS و Azure.
يسرّع تجربة Apache Spark عالية الأداء أحمال عمل علوم البيانات بأداء استثنائية ومرونة بيئة المطورين. بالإضافة إلى ذلك، يمكّن السياق المدعوم بالذكاء الاصطناعي والمتاح دائماً وكلاء الذكاء الاصطناعي من التفكير في الوقت الفعلي عبر مصادر البيانات التشغيلية والتحليلية.
التكامل عبر السحابات والقابلية للتشغيل البيني
تعالج المنصة تحديات الوصول إلى البيانات عبر السحابات الإنتاجية من خلال قدرات جديدة عالية الأداء وقابلة للتوسع. توفر ربط بحيرة البيانات عبر السحابات وتخزين مؤقت عبر السحابات لـ BigQuery و Managed Service for Apache Spark وصولاً عالي الأداء إلى بيانات AWS Iceberg على نطاق واسع، مما يوفر خصائص السعر والأداء المماثلة للحلول الأصلية للسحابة.
يمكّن اتحاد فهرس بحيرة البيانات لـ AWS Glue و Databricks و SAP و Snowflake من اكتشاف وتحليل البيانات البسيط عبر أي محرك أو سحابة. يتضمن النظام البيئي للشركاء المتوسع الوصول ثنائي الاتجاه لـ Databricks و Oracle Autonomous Database ودعم خط أنابيب Snowflake لـ dbt، مع تكامل Confluent Tableflow القادم لاحقاً في عام 2026.
اعتماد المؤسسات ومقاييس الأداء
ذكرت جوجل أن نهج بحيرة البيانات الموجه للوكلاء يمكن أن يوفر عائداً مقدراً بنسبة 117 في المائة على الاستثمار مع استرجاع رأس المال في أقل من ستة أشهر. تستفيد Spotify بالفعل من منتجات Apache Iceberg من جوجل كلاود لبناء بحيرة بيانات حديثة تزيل الصوامع بين بحيرات البيانات والمستودعات.
“تستفيد Spotify من منتجات Apache Iceberg من جوجل كلاود كجزء من جهودنا لبناء بحيرة بيانات حديثة حقاً تزيل الصوامع بين بحيرات البيانات والمستودعات. توفر لنا هذه المعمارية واجهة تخزين قابلة للتشغيل البيني والمجردة، مما يسمح لفرقنا بمعالجة نفس البيانات عبر BigQuery و Dataflow ومحركات مفتوحة المصدر أخرى دون تكرار.”
إد بين، مدير المنتج، Spotify
ترى Accenture، وهي شريك رئيسي في المبادرة، أن هذا تحول أساسي في عمليات المؤسسة. ذكرت الشركة أنه من خلال استخدام بحيرة البيانات من جوجل كلاود وابتكار النسخ الصفري، يمكن للمؤسسات تفعيل الذكاء الاصطناعي للوكلاء بدقة عبر صناعات مثل البيع بالتجزئة والعلوم الحياتية.
السياق المدعوم بالذكاء الاصطناعي وتفعيل الوكلاء
يبني Knowledge Catalog من جوجل كلاود أساساً موحداً بتجميع السياق التجاري من مشهد البيانات بالكامل، بما في ذلك جداول Iceberg. يوفر النظام إثراءً مستمراً من خلال التعلم من كيفية استخدام المؤسسات للبيانات فعلياً، باستخدام Smart Storage لتعيين العلاقات المعقدة تلقائياً داخل الملفات غير المنظمة.
يوفر BigQuery تحليلات محادثة مدمجة ووكيل هندسة البيانات ووكيل علوم البيانات الذي يعمل مع البيانات متعددة الأنماط عبر السحابات. توفر Looker Conversational Analytics رؤى باللغة الطبيعية لمستخدمي الأعمال. يمكن للمؤسسات بناء وكلاء مخصصين باستخدام أدوات جوجل الأصلية مثل Agent Developer Kit و Model Context Protocol.
يتم دعم تكامل البيانات التشغيلية في الوقت الفعلي من خلال Spanner و AlloyDB و Cloud SQL، التي تمكّن من نسخ التغييرات في الوقت الفعلي إلى BigQuery و Iceberg. يمكن أيضاً تقديم البيانات التحليلية في Iceberg بزمن انتقال منخفض باستخدام AlloyDB و Spanner.
الحوكمة الموحدة ودعم البيانات متعددة الأنماط
تقدم المنصة BigQuery ObjectRefs لدمج البيانات غير المنظمة في Cloud Storage مع البيانات المنظمة في Iceberg، مما يبسط التحليل متعدد الأنماط ويدير الرؤى المحادثة من خلال BigQuery AI. تعزز حوكمة بحيرة البيانات المفتوحة عبر Knowledge Catalog ثقة المؤسسة من خلال نسب البيانات من النهاية إلى النهاية والبحث وتحديد الجودة والتحكم في الوصول على مستوى الجدول لعقارات Iceberg.
يوفر Managed Service for Apache Spark تجربة موحدة عالية الأداء تسرّع هندسة البيانات لتطوير الذكاء الاصطناعي للوكلاء. يوفر Lightning Engine for Apache Spark أداءً بسعر يصل إلى ضعف بدائل Spark عالية السرعة الرائدة من خلال التنفيذ المتجه والتخزين المؤقت الذكي وتحسين الإدخال والإخراج دون الحاجة إلى تغييرات في الكود.
المصدر: Google Cloud Blog
