API de Cloud Inference(Alfa)
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Descripción general
El análisis de series temporales es fundamental para las operaciones cotidianas de muchas empresas. Los casos de uso más populares incluyen el análisis de las conversiones y el tráfico presencial para los minoristas, la detección de anomalías en los datos, la identificación de correlaciones en tiempo real en datos de sensores o la generación de recomendaciones de alta calidad. Con la versión alfa de la API de Cloud Inference, puedes obtener estadísticas en tiempo real de tus conjuntos de datos de series temporales del tipo especificado.
Fácil de usar
Obtén todo lo necesario para comprender los resultados de consultas de tu API, como los grupos de eventos que se examinaron, la cantidad de grupos de eventos y la probabilidad en segundo plano de cada evento que se muestre.
Análisis en tiempo real
Procesa correlaciones para eventos en tiempo real gracias a la transmisión de datos en tiempo real.
Seguro
Confía en la infraestructura de extremo a extremo y en el enfoque de seguridad de defensa profunda de Google Cloud, en el cual se ha innovado durante 15 años mediante aplicaciones para consumidores como Gmail y Búsqueda.
Integrado
En esencia, la API de Cloud Inference se integra por completo en otros servicios de Google Cloud Storage, lo que proporciona un método de acceso coherente a todos los productos de almacenamiento.
Funciones
Detección de tendencias y anomalías
Detecta tendencias y anomalías con marcadores de la hora del evento.
Gran escala
Controla conjuntos de datos de hasta decenas de miles de millones de eventos. Además, ejecuta miles de consultas por segundo.
Latencia baja para consultas
Confía en la latencia baja y utiliza la API como un backend de recomendación para aplicaciones interactivas dirigidas a los usuarios.
Sin servidores y completamente administrada
La API de Cloud Inference está completamente administrada, lo que permite que te enfoques en las estadísticas y no en la infraestructura.
La API de Cloud Inference promete reemplazar varios flujos de datos personalizados con un solo sistema, que ofrece latencia muy baja y actualizaciones en tiempo real. Además, los mismos datos se pueden usar para varios propósitos, lo que facilita explorar funciones nuevas con muy poco código personalizado.
Peter Ciccolo, ingeniero de Software, Snapchat
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