Confidential Computing

Las máquinas virtuales confidenciales cifran los datos en uso durante su procesamiento para proteger la confidencialidad de los datos en la nube. Las máquinas virtuales confidenciales aprovechan las tecnologías de seguridad que ofrecen las CPU modernas de AMD e Intel, entre otras. Gracias a la tecnología de computación confidencial, los clientes tienen la tranquilidad de saber que sus datos permanecerán cifrados y privados aunque se procesen en la nube. Para las cargas de trabajo de IA y aprendizaje automático en Intel, también aprovechamos Intel AMX, un acelerador de CPU que está activado de forma predeterminada en la serie de máquinas C3 de uso general para máquinas virtuales confidenciales. Las máquinas virtuales confidenciales de la serie C3 proporcionan protección a nivel de hardware a tus datos y modelos de IA, así como un aumento significativo del rendimiento en las cargas de trabajo de inferencia y aprendizaje profundo.

Las máquinas virtuales confidenciales de la serie de máquinas A3 optimizadas para aceleradores con GPUs NVIDIA H100 permiten a las empresas aprovechar todo el potencial de la inteligencia artificial y del aprendizaje automático a la vez que protegen los datos sensibles. Las máquinas virtuales confidenciales con GPUs H100 mantienen los datos protegidos durante todo el flujo de procesamiento, desde el momento en que acceden a la GPU hasta el momento en que se generan los resultados. De este modo, se reduce el riesgo de que se produzcan accesos no autorizados, incluso si pertenecen a usuarios con privilegios o agentes maliciosos dentro del sistema. Las máquinas virtuales confidenciales de la serie A3, que ofrecen un entorno de ejecución fiable para las cargas de trabajo de IA, permiten a las empresas colaborar de forma más libre y segura con partners y proveedores externos. 

Gracias a los nodo confidenciales de GKE, puedes alcanzar el encriptado en uso de los datos procesados en tu clúster de GKE sin que el rendimiento se vea afectado negativamente. Los nodos confidenciales de GKE se basan en la misma tecnología que las máquinas virtuales confidenciales. Esta función te permite mantener los datos cifrados en la memoria con claves específicas y de nodos específicos que genera y gestiona el procesador. Las claves se generan en el hardware durante la creación del nodo y residen únicamente en el procesador, lo que hace que no estén disponibles en Google ni en otros nodos que se ejecutan en el host.

Con Confidential Space, las organizaciones pueden obtener valor mutuo al agregar y analizar datos sensibles, al tiempo que respetan la confidencialidad de sus datos. Las organizaciones pueden realizar tareas como el análisis conjunto de datos y el aprendizaje automático (ML) mediante modelos de confianza. Este objetivo garantiza que los datos de su propiedad estén protegidos frente a todas las partes, lo que incluye proteger aún más contra el acceso del proveedor de servicios en la nube. La integración del espacio confidencial con Privacy Sandbox ofrece un entorno de ejecución fiable y se puede usar para ejecutar analíticas de campañas publicitarias que protejan la privacidad y remarketing después de la creación de cookies. 

Dataflow es un servicio totalmente gestionado que admite una gran variedad de casos prácticos de analíticas de streaming y de aprendizaje automático a gran escala. Gracias a la compatibilidad con máquinas virtuales confidenciales en Dataflow, puedes procesar tus flujos de procesamiento de datos mediante máquinas virtuales confidenciales de Compute Engine, que proporcionan encriptado de memoria en línea.

Dataproc procesa el Big Data a través de Spark, Hadoop y otras herramientas y frameworks de código abierto totalmente gestionados. Con Confidential Dataproc puedes crear un clúster de Dataproc que use máquinas virtuales confidenciales de Compute Engine para proporcionar el cifrado de memoria insertado. Esto aumenta las garantías de seguridad, especialmente cuando se tratan datos muy sensibles.