API Cloud Inference Alfa

Execute rapidamente correlações em larga escala em conjuntos de dados de série temporal tipado.

Consulte a documentação do produto.

Descrição do que é abordado no vídeo.

Visão geral

A análise de séries temporais é fundamental para as operações do dia a dia de muitas empresas. Os casos de uso mais comuns incluem a análise do tráfego de clientes e da conversão para varejistas, detecção de anomalias de dados, identificação de correlações em tempo real nos dados de sensores ou geração de recomendações de alta qualidade. Com a API Cloud Inference Alfa, é possível reunir insights em tempo real dos seus conjuntos de dados de série temporal tipados.

Fácil de usar

Tenha acesso a tudo o que você precisa para entender os resultados de consulta da API, como grupos de eventos examinados, número de grupos de eventos e a probabilidade de contexto de cada evento retornado.

Análise em tempo real

Faça o streaming de dados em tempo real, tornando possível a computação de correlações para eventos em tempo real.

Segura

Quando se trata de proteção, conte com a infraestrutura e defesa completa do Google Cloud, que tem aprimorado a segurança ao longo de 15 anos por meio dos apps para o consumidor, como Gmail e Pesquisa.

Integrada

A API Cloud Inference é totalmente integrada com outros serviços do Google Cloud Storage, garantindo que você usufrua de um método consistente de acesso em todos os produtos de armazenamento.

Recursos

Detecção de anomalias e tendências

Detecte tendências e anomalias com os marcadores de tempo de eventos.

Larga escala

Trabalhe com conjuntos de dados de até dezenas de bilhões de eventos. Execute milhares de consultas por segundo.

Baixa latência para consultas

Conte com baixa latência e use a API como um back-end de recomendação para aplicativos interativos voltados aos usuários.

Sem servidor e totalmente gerenciada

A API Cloud Inference é totalmente gerenciada para que você consiga se concentrar nos insights, não na infraestrutura.

A API Cloud Inference garante a substituição de diversos fluxos de dados personalizados por um único sistema que oferece latência muito baixa e atualizações em tempo real. Além do mais, os mesmos dados podem ser usados para diversos fins, facilitando a descoberta de novos recursos com código personalizado mínimo.

Peter Ciccolo, engenheiro de software, Snapchat

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