Attiva i tuoi dati, ovunque si trovino, con il lakehouse senza confini di Google Cloud
Attiva i tuoi dati, ovunque si trovino, con il lakehouse senza confini di Google Cloud
La realtà è che i tuoi dati sono ovunque: su Google, su altri cloud come AWS e Azure e nelle tue applicazioni SaaS. Basato su Apache Iceberg aperto e connesso ai tuoi sistemi operativi sia on-premise che tra i cloud, il Lakehouse senza confini ti consente di attivare i tuoi dati ovunque si trovino, senza spostarli.
Novità ed eventi
Novità ed eventi
- Creazione di agenti sicuri e consapevoli dei dati con Gemini Enterprise e Lakehouse senza confiniPartecipa al webinar il 10 settembre 2026
- Lakehouse senza confini: porta i dati di AWS, Databricks e Snowflake ai tuoi agenti AIScopri di più sulle ultime innovazioni
- 117% di ROI sbloccato e innovazione dell'AI accelerata con un data lakehouse su Google CloudScarica il report
Interoperabilità bidirezionale del catalogo
Interoperabilità bidirezionale del catalogo
Consenti agli analisti e agli agenti conversazionali di eseguire query e agire istantaneamente sui dati multi-cloud ovunque si trovino fisicamente, eliminando l'overhead di creazione e manutenzione delle pipeline ETL tradizionali. Basata sul catalogo Iceberg REST aperto, questa architettura offre una federazione di cataloghi bidirezionale e sicura (ora in anteprima) su AWS Glue, Databricks Unity e Snowflake Horizon, sbloccando insight unificati in tempo reale per BigQuery, Managed Service for Apache Spark e qualsiasi motore compatibile con Iceberg.
Dati senza copia dalle applicazioni SaaS
Dati senza copia dalle applicazioni SaaS
Abbatti i silos di dati SaaS e alimenta la tua strategia di AI senza il rischio, il ritardo o il costo dello spostamento dei dati. Estendendo il tuo lakehouse direttamente allo strato dell'applicazione, ottieni un'integrazione sicura e senza copia con i sistemi aziendali principali come SAP, Salesforce e Workday. Ciò consente a BigQuery di eseguire query sui dati transazionali attivi in tempo reale, eliminando le complesse pipeline ETL, e di eseguire i potenti motori di AI di BigQuery direttamente sui dati di origine in loco. Il risultato è una base unificata e sicura per le operazioni finanziarie, le risorse umane e le operazioni con i clienti che accelera notevolmente il time-to-decision e riduce il costo totale di proprietà.
Ottieni l'apertura di Apache Iceberg con la gestione dello spazio di archiviazione di livello enterprise
Il futuro dei dati aziendali non riguarda solo l'archiviazione, ma anche l'adozione di misure immediate. Il Lakehouse senza confini offre ad analisti e agenti la possibilità di analizzare e lavorare in modo sicuro con i dati ovunque si trovino. Elimina la necessità di progetti di copia dei dati lenti e costosi, in modo che la tua azienda possa prendere decisioni più rapide e automatizzate in tempo reale, mantenendo al contempo i budget cloud sotto controllo.
Integra Google AI direttamente nei tuoi dati AWS e Azure
Elimina la tassa multi-cloud e accelera la tua strategia per i dati. Il Lakehouse senza confini offre un'economia prevedibile a tariffa fissa e una connettività Partner Cross-Cloud Interconnect privata e supportata da SLA che elimina i costi in uscita variabili per i tuoi dati AWS. Combinando la memorizzazione nella cache intelligente tra cloud con l'elaborazione vettorizzata di BigQuery, il runtime Lightning Engine di Spark e le funzioni di AI multimodale native, puoi analizzare in modo sicuro petabyte di dati remoti con prestazioni inferiori al secondo, senza trasferimenti ripetuti e costosi o compromessi sulle prestazioni.
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Consenti agli analisti e agli agenti conversazionali di eseguire query e agire istantaneamente sui dati multi-cloud ovunque si trovino fisicamente, eliminando l'overhead di creazione e manutenzione delle pipeline ETL tradizionali. Basata sul catalogo Iceberg REST aperto, questa architettura offre una federazione di cataloghi bidirezionale e sicura (ora in anteprima) su AWS Glue, Databricks Unity e Snowflake Horizon, sbloccando insight unificati in tempo reale per BigQuery, Managed Service for Apache Spark e qualsiasi motore compatibile con Iceberg.
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Ottieni l'apertura di Apache Iceberg con la gestione dello spazio di archiviazione di livello enterprise
Il futuro dei dati aziendali non riguarda solo l'archiviazione, ma anche l'adozione di misure immediate. Il Lakehouse senza confini offre ad analisti e agenti la possibilità di analizzare e lavorare in modo sicuro con i dati ovunque si trovino. Elimina la necessità di progetti di copia dei dati lenti e costosi, in modo che la tua azienda possa prendere decisioni più rapide e automatizzate in tempo reale, mantenendo al contempo i budget cloud sotto controllo.
Interoperabilità bidirezionale del catalogo
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Dati senza copia dalle applicazioni SaaS
Dati senza copia dalle applicazioni SaaS
Abbatti i silos di dati SaaS e alimenta la tua strategia di AI senza il rischio, il ritardo o il costo dello spostamento dei dati. Estendendo il tuo lakehouse direttamente allo strato dell'applicazione, ottieni un'integrazione sicura e senza copia con i sistemi aziendali principali come SAP, Salesforce e Workday. Ciò consente a BigQuery di eseguire query sui dati transazionali attivi in tempo reale, eliminando le complesse pipeline ETL, e di eseguire i potenti motori di AI di BigQuery direttamente sui dati di origine in loco. Il risultato è una base unificata e sicura per le operazioni finanziarie, le risorse umane e le operazioni con i clienti che accelera notevolmente il time-to-decision e riduce il costo totale di proprietà.
Integra Google AI direttamente nei tuoi dati AWS e Azure
Elimina la tassa multi-cloud e accelera la tua strategia per i dati. Il Lakehouse senza confini offre un'economia prevedibile a tariffa fissa e una connettività Partner Cross-Cloud Interconnect privata e supportata da SLA che elimina i costi in uscita variabili per i tuoi dati AWS. Combinando la memorizzazione nella cache intelligente tra cloud con l'elaborazione vettorizzata di BigQuery, il runtime Lightning Engine di Spark e le funzioni di AI multimodale native, puoi analizzare in modo sicuro petabyte di dati remoti con prestazioni inferiori al secondo, senza trasferimenti ripetuti e costosi o compromessi sulle prestazioni.
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Consenti agli analisti e agli agenti conversazionali di eseguire query e agire istantaneamente sui dati multi-cloud ovunque si trovino fisicamente, eliminando l'overhead di creazione e manutenzione delle pipeline ETL tradizionali. Basata sul catalogo Iceberg REST aperto, questa architettura offre una federazione di cataloghi bidirezionale e sicura (ora in anteprima) su AWS Glue, Databricks Unity e Snowflake Horizon, sbloccando insight unificati in tempo reale per BigQuery, Managed Service for Apache Spark e qualsiasi motore compatibile con Iceberg.
Dati senza copia dalle applicazioni SaaS
Abbatti i silos di dati SaaS e alimenta la tua strategia di AI senza il rischio, il ritardo o il costo dello spostamento dei dati. Estendendo il tuo lakehouse direttamente allo strato dell'applicazione, ottieni un'integrazione sicura e senza copia con i sistemi aziendali principali come SAP, Salesforce e Workday. Ciò consente a BigQuery di eseguire query sui dati transazionali attivi in tempo reale, eliminando le complesse pipeline ETL, e di eseguire i potenti motori di AI di BigQuery direttamente sui dati di origine in loco. Il risultato è una base unificata e sicura per le operazioni finanziarie, le risorse umane e le operazioni con i clienti che accelera notevolmente il time-to-decision e riduce il costo totale di proprietà.
Motori differenziati come BigQuery e Managed Spark
Google Cloud Lakehouse offre Apache Iceberg gestito con vera interoperabilità di lettura/scrittura tra BigQuery e Spark. Ottieni il rapporto prezzo-prestazioni e la scalabilità di BigQuery e Google Managed Service for Apache Spark con un'archiviazione flessibile per accelerare le tue analisi multimodali e i carichi di lavoro agentici di data science.
Workload BigQuery avanzati su Iceberg
Consenti ai tuoi team di prendere decisioni aziendali in una frazione di secondo utilizzando una piattaforma sicura e unificata che sincronizza i dati in tempo reale senza costosi ritardi di elaborazione. Riunendo senza problemi metriche aziendali strutturate e asset non strutturati utilizzando BigQuery ObjectRef, sblocchi l'analisi avanzata e l'AI di nuova generazione necessarie per ottenere un vantaggio competitivo immediato.
Accelera la data science con Managed Service for Apache Spark
Dai una marcia in più alle tue iniziative di data science eseguendo Apache Spark direttamente sul tuo lakehouse con prestazioni fino a 4,9 volte più veloci. Basato su Lightning Engine, questo servizio gestito elimina la complessa gestione dell'infrastruttura, consentendo ai data scientist di addestrare modelli e analizzare set di dati di grandi dimensioni in tempi record. Combinando l'elaborazione rapidissima con l'accesso diretto e sicuro ai dati del lakehouse, acceleri notevolmente il time-to-insight del tuo team e riduci i costi di sviluppo del machine learning.
Accelera la data science con Managed Service for Apache Spark
Accelera la data science con Managed Service for Apache Spark
Dai una marcia in più alle tue iniziative di data science eseguendo Apache Spark direttamente sul tuo lakehouse con prestazioni fino a 4,9 volte più veloci. Basato su Lightning Engine, questo servizio gestito elimina la complessa gestione dell'infrastruttura, consentendo ai data scientist di addestrare modelli e analizzare set di dati di grandi dimensioni in tempi record. Combinando l'elaborazione rapidissima con l'accesso diretto e sicuro ai dati del lakehouse, acceleri notevolmente il time-to-insight del tuo team e riduci i costi di sviluppo del machine learning.
Motori differenziati come BigQuery e Managed Spark
Google Cloud Lakehouse offre Apache Iceberg gestito con vera interoperabilità di lettura/scrittura tra BigQuery e Spark. Ottieni il rapporto prezzo-prestazioni e la scalabilità di BigQuery e Google Managed Service for Apache Spark con un'archiviazione flessibile per accelerare le tue analisi multimodali e i carichi di lavoro agentici di data science.
Accelera la data science con Managed Service for Apache Spark
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Dai una marcia in più alle tue iniziative di data science eseguendo Apache Spark direttamente sul tuo lakehouse con prestazioni fino a 4,9 volte più veloci. Basato su Lightning Engine, questo servizio gestito elimina la complessa gestione dell'infrastruttura, consentendo ai data scientist di addestrare modelli e analizzare set di dati di grandi dimensioni in tempi record. Combinando l'elaborazione rapidissima con l'accesso diretto e sicuro ai dati del lakehouse, acceleri notevolmente il time-to-insight del tuo team e riduci i costi di sviluppo del machine learning.
Workload BigQuery avanzati su Iceberg
Consenti ai tuoi team di prendere decisioni aziendali in una frazione di secondo utilizzando una piattaforma sicura e unificata che sincronizza i dati in tempo reale senza costosi ritardi di elaborazione. Riunendo senza problemi metriche aziendali strutturate e asset non strutturati utilizzando BigQuery ObjectRef, sblocchi l'analisi avanzata e l'AI di nuova generazione necessarie per ottenere un vantaggio competitivo immediato.
Accelera la data science con Managed Service for Apache Spark
Dai una marcia in più alle tue iniziative di data science eseguendo Apache Spark direttamente sul tuo lakehouse con prestazioni fino a 4,9 volte più veloci. Basato su Lightning Engine, questo servizio gestito elimina la complessa gestione dell'infrastruttura, consentendo ai data scientist di addestrare modelli e analizzare set di dati di grandi dimensioni in tempi record. Combinando l'elaborazione rapidissima con l'accesso diretto e sicuro ai dati del lakehouse, acceleri notevolmente il time-to-insight del tuo team e riduci i costi di sviluppo del machine learning.
Arricchisci i dati e genera significato attraverso l'apprendimento continuo
Arricchisci i dati e genera significato attraverso l'apprendimento continuo
Accelera la preparazione all'AI ed elimina la curatela manuale trasformando i dati non strutturati non elaborati in una mappa autoaggiornante della tua attività. Sfruttando Gemini per automatizzare l'arricchimento dei dati, ovvero estraendo schemi, file e log per taggare automaticamente gli asset, puoi creare un glossario affidabile in linguaggio naturale delle operazioni aziendali. Questi guardrail semantici integrati e la logica pre-validata eliminano gli errori di query costosi e le allucinazioni dell'AI, consentendo sia agli analisti che agli agenti autonomi di prendere decisioni basate su dati affidabili.
Potenzia la ricerca e libera gli agenti con un recupero sicuro
Potenzia la ricerca e libera gli agenti con un recupero sicuro
Fornisci ai tuoi assistenti AI l'esatto contesto aziendale di cui hanno bisogno in meno di un secondo, in modo sicuro e protetto. La nostra ricerca avanzata collega istantaneamente l'AI alle informazioni giuste per un processo decisionale accurato, mentre le rigide autorizzazioni di sicurezza garantiscono che vengano visualizzati solo i dati a cui è autorizzato l'accesso. Ciò ti consente di creare ed eseguire il deployment di strumenti di AI affidabili utilizzando i nostri Data Cloud Agents predefiniti o il flessibile Data Agent Kit.
Governance della lakehouse aperta con contesto sempre attivo per i tuoi agenti
Knowledge Catalog è il motore di contesto basato sull'AI per la tua lakehouse. Cataloga automaticamente tutti i dati Google Cloud e di terze parti, eliminando la necessità di una curatela manuale per fornire la verità aziendale e le relazioni tra i dati essenziali per un'AI agentica affidabile.
Aggrega il contesto nel tuo patrimonio di dati
Knowledge Catalog elimina la frammentazione dei dati unificando automaticamente i metadati di Google Cloud, delle piattaforme dei partner e dei cataloghi di terze parti (come Atlan, Collibra e Datahub) in un'unica fonte attendibile regolamentata. Automatizzando l'individuazione e l'indicizzazione dell'intera impronta dei dati, riduci drasticamente il rischio di conformità, elimini l'overhead della mappatura manuale dei dati e aiuti sia i tuoi team che i sistemi di AI a trovare e considerare affidabili i dati di cui hanno bisogno all'istante.
Arricchisci i dati e genera significato attraverso l'apprendimento continuo
Accelera la preparazione all'AI ed elimina la curatela manuale trasformando i dati non strutturati non elaborati in una mappa autoaggiornante della tua attività. Sfruttando Gemini per automatizzare l'arricchimento dei dati, ovvero estraendo schemi, file e log per taggare automaticamente gli asset, puoi creare un glossario affidabile in linguaggio naturale delle operazioni aziendali. Questi guardrail semantici integrati e la logica pre-validata eliminano gli errori di query costosi e le allucinazioni dell'AI, consentendo sia agli analisti che agli agenti autonomi di prendere decisioni basate su dati affidabili.
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Arricchisci i dati e genera significato attraverso l'apprendimento continuo
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Accelera la preparazione all'AI ed elimina la curatela manuale trasformando i dati non strutturati non elaborati in una mappa autoaggiornante della tua attività. Sfruttando Gemini per automatizzare l'arricchimento dei dati, ovvero estraendo schemi, file e log per taggare automaticamente gli asset, puoi creare un glossario affidabile in linguaggio naturale delle operazioni aziendali. Questi guardrail semantici integrati e la logica pre-validata eliminano gli errori di query costosi e le allucinazioni dell'AI, consentendo sia agli analisti che agli agenti autonomi di prendere decisioni basate su dati affidabili.
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Aggrega il contesto nel tuo patrimonio di dati
Knowledge Catalog elimina la frammentazione dei dati unificando automaticamente i metadati di Google Cloud, delle piattaforme dei partner e dei cataloghi di terze parti (come Atlan, Collibra e Datahub) in un'unica fonte attendibile regolamentata. Automatizzando l'individuazione e l'indicizzazione dell'intera impronta dei dati, riduci drasticamente il rischio di conformità, elimini l'overhead della mappatura manuale dei dati e aiuti sia i tuoi team che i sistemi di AI a trovare e considerare affidabili i dati di cui hanno bisogno all'istante.
Arricchisci i dati e genera significato attraverso l'apprendimento continuo
Accelera la preparazione all'AI ed elimina la curatela manuale trasformando i dati non strutturati non elaborati in una mappa autoaggiornante della tua attività. Sfruttando Gemini per automatizzare l'arricchimento dei dati, ovvero estraendo schemi, file e log per taggare automaticamente gli asset, puoi creare un glossario affidabile in linguaggio naturale delle operazioni aziendali. Questi guardrail semantici integrati e la logica pre-validata eliminano gli errori di query costosi e le allucinazioni dell'AI, consentendo sia agli analisti che agli agenti autonomi di prendere decisioni basate su dati affidabili.
Potenzia la ricerca e libera gli agenti con un recupero sicuro
Fornisci ai tuoi assistenti AI l'esatto contesto aziendale di cui hanno bisogno in meno di un secondo, in modo sicuro e protetto. La nostra ricerca avanzata collega istantaneamente l'AI alle informazioni giuste per un processo decisionale accurato, mentre le rigide autorizzazioni di sicurezza garantiscono che vengano visualizzati solo i dati a cui è autorizzato l'accesso. Ciò ti consente di creare ed eseguire il deployment di strumenti di AI affidabili utilizzando i nostri Data Cloud Agents predefiniti o il flessibile Data Agent Kit.
Combina dati analitici e operativi per applicazioni agentiche in tempo reale
Il lakehouse senza confini di Google Cloud colma il divario tra i sistemi transazionali in tempo reale e l'intelligence analitica. Collegando i tuoi database attivi direttamente al tuo motore di analisi, puoi passare dalla semplice analisi dei report storici all'attivazione di azioni operative istantanee e automatizzate
Ti presentiamo Spanner Omni
Spanner Omni porta il DNA "indistruttibile" di Google Spanner, che può raggiungere un'alta affidabilità con coerenza elevata a livello di zona e di regione e scalabilità praticamente illimitata, sul tuo hardware locale, sui tuoi cloud privati e su ogni edge intermedio.
Federazione dei lakehouse con AlloyDB
Lakehouse Federation per AlloyDB consente di ottenere insight aziendali in tempo reale permettendo ai sistemi transazionali di eseguire query direttamente sui data warehouse senza costosi spostamenti di dati. In questo modo si eliminano i silos di dati e le infrastrutture costose, consentendo al tuo team di prendere decisioni più rapide e basate sui dati utilizzando sia i dati operativi che quelli storici.
Federazione dei lakehouse con AlloyDB
Federazione dei lakehouse con AlloyDB
Lakehouse Federation per AlloyDB consente di ottenere insight aziendali in tempo reale permettendo ai sistemi transazionali di eseguire query direttamente sui data warehouse senza costosi spostamenti di dati. In questo modo si eliminano i silos di dati e le infrastrutture costose, consentendo al tuo team di prendere decisioni più rapide e basate sui dati utilizzando sia i dati operativi che quelli storici.
Combina dati analitici e operativi per applicazioni agentiche in tempo reale
Il lakehouse senza confini di Google Cloud colma il divario tra i sistemi transazionali in tempo reale e l'intelligence analitica. Collegando i tuoi database attivi direttamente al tuo motore di analisi, puoi passare dalla semplice analisi dei report storici all'attivazione di azioni operative istantanee e automatizzate
Federazione dei lakehouse con AlloyDB
Federazione dei lakehouse con AlloyDB
Lakehouse Federation per AlloyDB consente di ottenere insight aziendali in tempo reale permettendo ai sistemi transazionali di eseguire query direttamente sui data warehouse senza costosi spostamenti di dati. In questo modo si eliminano i silos di dati e le infrastrutture costose, consentendo al tuo team di prendere decisioni più rapide e basate sui dati utilizzando sia i dati operativi che quelli storici.
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Federazione dei lakehouse con AlloyDB
Lakehouse Federation per AlloyDB consente di ottenere insight aziendali in tempo reale permettendo ai sistemi transazionali di eseguire query direttamente sui data warehouse senza costosi spostamenti di dati. In questo modo si eliminano i silos di dati e le infrastrutture costose, consentendo al tuo team di prendere decisioni più rapide e basate sui dati utilizzando sia i dati operativi che quelli storici.
Testimonianze dei clienti
Che cos'è il lakehouse senza confini di Google Cloud e come funziona?
Il Lakehouse senza confini di Google Cloud è un'architettura di dati aperta e decentralizzata basata su Apache Iceberg che consente ai motori di analisi e agli agenti AI di eseguire query, analizzare e agire su dati cross-cloud, on-premise e SaaS in loco senza spostamento di dati o pipeline ETL. Funziona disaccoppiando il calcolo analitico dallo spazio di archiviazione sottostante, utilizzando lo standard open Iceberg REST catalog per sincronizzare gli schemi delle tabelle tra i cloud distribuiti. I motori di esecuzione come BigQuery e Managed Service for Apache Spark eseguono query vettorizzate e funzioni di AI in loco su dati remoti. In questo modo, i patrimoni di dati aziendali distribuiti vengono trasformati in un unico sistema di azione unificato, senza costringere i team a migrare i file fisici.
Come funziona la federazione dei cataloghi con AWS Glue, Databricks Unity e Snowflake Horizon?
La federazione dei cataloghi multi-cloud nel Lakehouse senza confini sfrutta lo standard aperto del catalogo REST Apache Iceberg per fornire rilevamento ed esecuzione sicuri e bidirezionali dei metadati su AWS Glue, Databricks Unity Catalog e Snowflake Horizon Catalog. Invece di copiare i set di dati sottostanti, i motori di query leggono gli schemi delle tabelle e i file manifest da remoto tramite endpoint sicuri. Ciò consente a BigQuery, Managed Service for Apache Spark e ai motori open source di eseguire query sulle tabelle multi-cloud sul posto, mantenendo al contempo una governance unificata tra archivi di oggetti diversi.
Come funziona l'integrazione SaaS zero-copy per applicazioni come SAP, Salesforce e Workday?
L'integrazione SaaS zero-copy estende il lakehouse senza confini direttamente al livello delle applicazioni aziendali, consentendo a BigQuery di eseguire query in tempo reale su sistemi transazionali attivi come SAP, Salesforce e Workday senza creare pipeline ETL. Eseguendo query sui dati dove risiedono nativamente, le organizzazioni eliminano la latenza della pipeline e gli errori di sincronizzazione dei dati. Questa connettività diretta consente inoltre alle funzioni di AI di BigQuery di essere eseguite direttamente sui dati ERP, CRM e HR in tempo reale, semplificando l'analisi aziendale tra domini.
In che modo i database transazionali come Spanner e AlloyDB sono integrati nel lakehouse senza confini?
I database transazionali sono integrati nel lakehouse senza confini tramite Spanner Omni, che opera in ambienti multi-cloud al di fuori di Google Cloud, e Lakehouse Federation per AlloyDB. Questo ponte bidirezionale consente ai sistemi operativi di eseguire query direttamente sui dati analitici del lakehouse senza attendere le sincronizzazioni batch. Di conseguenza, gli sviluppatori e i data engineer possono unire i record transazionali in tempo reale con petabyte di dati analitici storici in tempo reale, alimentando applicazioni operative a bassa latenza e dashboard in tempo reale.
In che modo il lakehouse senza confini potenzia gli agenti AI e previene le allucinazioni?
Il Lakehouse senza confini connette gli agenti di ragionamento autonomi a Knowledge Catalog, un motore di contesto sempre attivo che fornisce metadati aziendali, tracciabilità e definizioni semantiche precise senza spostare i dati di origine. Inserendo un contesto aziendale preciso e pre-filtrato nei prompt LLM, l'architettura può aiutare a prevenire le allucinazioni del modello ed elimina i cicli di ragionamento non necessari degli agenti. Questo grounding semantico migliora l'accuratezza delle risposte per gli agenti autonomi come Gemini Enterprise, riducendo al contempo il consumo di token.
Quali sono i vantaggi economici e prestazionali dell'architettura Lakehouse senza confini?
Il lakehouse senza confini riduce il costo totale di proprietà (TCO) e garantisce la prevedibilità utilizzando Cross-Cloud Interconnect con prezzi fissi che eliminano i costi variabili del traffico in uscita per i dati AWS. Per massimizzare le prestazioni delle query su cloud distribuiti, il sistema associa la memorizzazione nella cache locale cross-cloud intelligente al motore di esecuzione vettorizzato di BigQuery, offrendo tempi di risposta inferiori al secondo. Sostituendo lo spazio di archiviazione duplicato e il fragile calcolo ETL, le organizzazioni riducono significativamente la spesa per l'infrastruttura cloud e l'overhead operativo.
