GoogleがBigQueryクラウドデータウェアハウスに機械学習機能を追加

トム・クレイジット著2018年7月25日午前9時2018年7月25日午前8時56分

Google の機械学習研究の歴史は同社のクラウド製品開発戦略にますます反映されており、同社は水曜日に Google Cloud Next 2018 で BigQuery データ ウェアハウス向けの機械学習機能のプレビューを発表しました。

BigQueryの顧客は、BigQueryMLを通じてデータウェアハウス内で機械学習モデルをトレーニングできるようになります。Google幹部は、サンフランシスコのモスコーニセンターで開催されるGoogleの大規模クラウドイベント2日目のステージ上で、BigQueryMLのデモンストレーションを行う予定です。このアイデアは、BigQueryとトレーニングに使用したシステム間でデータをやり取りすることなく、ビッグデータセットで機械学習を活用できる方法をユーザーに提供するというものです。

データウェアハウスは、分析クエリに最適化され、データベースへの書き込みよりも読み取りを優先する特殊なデータベースです。主要なクラウドベンダーはすべてこのタイプのサービスを提供しており、元Microsoft幹部のボブ・マグリア氏が率いるSnowflake Computingは、独自のクラウドデータウェアハウスを構築するために多額の資金を調達しました。

データ面では、Google は BigQuery ユーザーが近いうちに、同じようなデータ セットのクラスタを作成してパフォーマンスを向上させ、Google マップ チームの支援を受けてデータ ウェアハウスに地理空間データを追加できるようになることも発表する予定です。