El pasado jueves, Google anunció mejoras significativas en su arquitectura de datos en la nube, específicamente en sus herramientas de bases de datos Bigtable y Spanner. Estos cambios no solo mejoran la interoperabilidad, sino que también abren nuevas puertas para implementaciones de inteligencia artificial (IA). Vamos a desglosar estos anuncios y entender qué significan para las empresas y desarrolladores.
Bigtable da un gran salto con el soporte para SQL
Bigtable, conocido por su capacidad de manejar grandes volúmenes de datos con baja latencia, ahora soporta consultas en SQL. Esto es un cambio radical, ya que hasta ahora, Bigtable se accedía principalmente a través de llamadas a la API. ¿Por qué es esto tan importante? Pues bien, según una encuesta de Stack Overflow de 2023, el 48.66% de los programadores utilizan SQL. En contraste, Bigtable no aparecía en las listas de uso, lo que muestra la falta de conocimiento generalizado sobre su manejo.
Con la introducción de SQL, casi la mitad de los desarrolladores del mundo pueden empezar a trabajar con Bigtable sin tener que aprender nuevas técnicas o lenguajes. Esto no solo facilita la adopción, sino que también permite que proyectos existentes se integren más fácilmente con Bigtable. Aunque este soporte no incluye todas las funciones de SQL, Google ha implementado más de 100 funciones y promete añadir más en el futuro.
Otro aspecto interesante es la introducción de contadores distribuidos en Bigtable. Ahora, funciones matemáticas como sumas y promedios pueden realizarse en tiempo real y con un alto nivel de concurrencia a través de múltiples nodos en un clúster de Bigtable. Esto es crucial para proyectos de gran escala que necesitan insights rápidos y en tiempo real, como el cálculo del compromiso diario o la detección de valores máximos y mínimos en lecturas de sensores.
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Spanner se fortalece con capacidades AI
Por otro lado, Google ha introducido mejoras importantes en Spanner, su base de datos global y distribuida. La más destacada es la incorporación de Spanner Graph, que añade capacidades de base de datos gráfica a Spanner. Una base de datos gráfica no tiene nada que ver con gráficos visuales, sino con la representación de datos en forma de nodos y conexiones, similar a cómo se representa un grafo social en Facebook.
Imagina tener la capacidad de representar y gestionar vastas cantidades de información relacional de manera coherente y sin restricciones geográficas. Esto es especialmente potente para aplicaciones de IA que requieren análisis complejos de relaciones, como la detección de patrones, análisis de centralidad y detección de comunidades.
Spanner Graph también soporta GQL (Graph Query Language), un lenguaje estándar para realizar consultas poderosas en grafos. Esto, junto con el soporte para SQL, permite a los desarrolladores utilizar ambos lenguajes en la misma consulta, facilitando aplicaciones que necesitan manejar datos en filas y columnas y discernir relaciones complejas simultáneamente.
Además, Spanner introduce modalidades de búsqueda full-text y vectorial. La búsqueda full-text permite buscar patrones específicos dentro de textos, mientras que la búsqueda vectorial convierte palabras o documentos en representaciones numéricas que capturan el significado del texto original. Esto es particularmente útil para análisis de IA, ya que permite encontrar similitudes entre datos sin necesidad de coincidencias exactas.
Abrir datos para insights más profundos
Según el informe de Tendencias de Datos y AI 2024 de Google, el 52% de los usuarios no técnicos ya utilizan IA generativa para obtener insights de datos. Sin embargo, un 66% de los encuestados reporta que al menos la mitad de sus datos están «oscuros», es decir, no son accesibles para análisis. Este es un problema considerable, ya que incluso las IA más avanzadas no pueden ofrecer insights si no tienen acceso a los datos relevantes.
Los anuncios de Google apuntan precisamente a solucionar este problema. Al facilitar nuevas formas de consulta, permitir a los programadores usar habilidades existentes como SQL, y representar datos de nuevas maneras, estas mejoras abren lo que antes era un «dato oscuro» a análisis e insights valiosos.
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Google sigue liderando la evolución en la gestión de datos y la implementación de IA. Con estas nuevas funciones, tanto Bigtable como Spanner están mejor equipados para manejar las demandas del futuro, abriendo nuevas posibilidades para empresas y desarrolladores por igual.
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