Google Cloud のボーダレスな Lakehouse で、データの保存場所を問わずデータを活用
Google Cloud のボーダレスな Lakehouse で、データの保存場所を問わずデータを活用
実際には、データは Google 上、AWS や Azure などの他のクラウド、SaaS アプリケーションなど、あらゆる場所に存在します。オープンな Apache Iceberg を基盤とし、オンプレミスとクラウドの両方で運用システムに接続する Borderless Lakehouse により、データを移動することなく、どこにいてもデータを活用できます。
双方向のカタログ相互運用性
双方向のカタログ相互運用性
アナリストや会話型エージェントが、物理的な場所を問わず、マルチクラウド データに対して即座にクエリを実行して対応できるようにします。これにより、従来の ETL パイプラインを構築および維持するオーバーヘッドがなくなります。オープンな Iceberg REST Catalog を基盤とするこのアーキテクチャは、AWS Glue、Databricks Unity、Snowflake Horizon にわたる、セキュアな双方向のカタログ連携（現在プレビュー版）を実現し、BigQuery、Managed Service for Apache Spark、あらゆる Iceberg 互換エンジンで統合されたリアルタイムのインサイトを引き出します。
SaaS アプリケーションからのゼロコピーデータ
SaaS アプリケーションからのゼロコピーデータ
SaaS データのサイロを解消し、データの移動に伴うリスク、遅延、費用を抑えながら AI 戦略を推進できます。レイクハウスをアプリケーション レイヤに直接拡張することで、SAP、Salesforce、Workday などの主要なエンタープライズ システムとのセキュアなゼロコピー統合を実現します。これにより、BigQuery でライブのトランザクション データをリアルタイムでクエリできるようになり、複雑な ETL パイプラインが不要になります。また、BigQuery の強力な AI エンジンをソースデータ上で直接実行できます。その結果、財務、人事、顧客業務にわたる統合された安全な基盤が構築され、意思決定までの時間が大幅に短縮され、総所有コストが削減されます。
エンタープライズ グレードのストレージ管理で Apache Iceberg のオープン性を実現
エンタープライズ データの未来は、単なるストレージではなく、即時のアクションにあります。Borderless Lakehouse により、アナリストやエージェントは、データの保存場所を問わず、安全にデータを分析して作業できます。時間と費用のかかるデータコピー プロジェクトの必要性を排除し、クラウド予算を管理しながら、リアルタイムでより迅速かつ自動化された意思決定を自信を持って行えるようにします。
Google AI を AWS と Azure のデータに直接活用
マルチクラウドの負担を解消し、データ戦略を加速させましょう。ボーダーレスな Lakehouse は、予測可能な定額制の料金体系と、AWS データの変動する下り（外向き）料金を排除する、SLA で保証されたプライベートな Partner Cross-Cloud Interconnect 接続を提供します。インテリジェントなクロスクラウド キャッシュと BigQuery のベクトル化処理、Spark の Lightning Engine ランタイム、ネイティブのマルチモーダル AI 関数を組み合わせることで、ペタバイト規模のリモートデータを 1 秒未満のパフォーマンスで安全に分析できます。コストのかかる転送を繰り返したり、パフォーマンスを犠牲にしたりする必要はありません。
双方向のカタログ相互運用性
アナリストや会話型エージェントが、物理的な場所を問わず、マルチクラウド データに対して即座にクエリを実行して対応できるようにします。これにより、従来の ETL パイプラインを構築および維持するオーバーヘッドがなくなります。オープンな Iceberg REST Catalog を基盤とするこのアーキテクチャは、AWS Glue、Databricks Unity、Snowflake Horizon にわたる、セキュアな双方向のカタログ連携（現在プレビュー版）を実現し、BigQuery、Managed Service for Apache Spark、あらゆる Iceberg 互換エンジンで統合されたリアルタイムのインサイトを引き出します。
SaaS アプリケーションからのゼロコピーデータ
SaaS データのサイロを解消し、データの移動に伴うリスク、遅延、費用を抑えながら AI 戦略を推進できます。レイクハウスをアプリケーション レイヤに直接拡張することで、SAP、Salesforce、Workday などの主要なエンタープライズ システムとのセキュアなゼロコピー統合を実現します。これにより、BigQuery でライブのトランザクション データをリアルタイムでクエリできるようになり、複雑な ETL パイプラインが不要になります。また、BigQuery の強力な AI エンジンをソースデータ上で直接実行できます。その結果、財務、人事、顧客業務にわたる統合された安全な基盤が構築され、意思決定までの時間が大幅に短縮され、総所有コストが削減されます。
エンタープライズ グレードのストレージ管理で Apache Iceberg のオープン性を実現
エンタープライズ データの未来は、単なるストレージではなく、即時のアクションにあります。Borderless Lakehouse により、アナリストやエージェントは、データの保存場所を問わず、安全にデータを分析して作業できます。時間と費用のかかるデータコピー プロジェクトの必要性を排除し、クラウド予算を管理しながら、リアルタイムでより迅速かつ自動化された意思決定を自信を持って行えるようにします。
双方向のカタログ相互運用性
双方向のカタログ相互運用性
アナリストや会話型エージェントが、物理的な場所を問わず、マルチクラウド データに対して即座にクエリを実行して対応できるようにします。これにより、従来の ETL パイプラインを構築および維持するオーバーヘッドがなくなります。オープンな Iceberg REST Catalog を基盤とするこのアーキテクチャは、AWS Glue、Databricks Unity、Snowflake Horizon にわたる、セキュアな双方向のカタログ連携（現在プレビュー版）を実現し、BigQuery、Managed Service for Apache Spark、あらゆる Iceberg 互換エンジンで統合されたリアルタイムのインサイトを引き出します。
SaaS アプリケーションからのゼロコピーデータ
SaaS アプリケーションからのゼロコピーデータ
SaaS データのサイロを解消し、データの移動に伴うリスク、遅延、費用を抑えながら AI 戦略を推進できます。レイクハウスをアプリケーション レイヤに直接拡張することで、SAP、Salesforce、Workday などの主要なエンタープライズ システムとのセキュアなゼロコピー統合を実現します。これにより、BigQuery でライブのトランザクション データをリアルタイムでクエリできるようになり、複雑な ETL パイプラインが不要になります。また、BigQuery の強力な AI エンジンをソースデータ上で直接実行できます。その結果、財務、人事、顧客業務にわたる統合された安全な基盤が構築され、意思決定までの時間が大幅に短縮され、総所有コストが削減されます。
Google AI を AWS と Azure のデータに直接活用
マルチクラウドの負担を解消し、データ戦略を加速させましょう。ボーダーレスな Lakehouse は、予測可能な定額制の料金体系と、AWS データの変動する下り（外向き）料金を排除する、SLA で保証されたプライベートな Partner Cross-Cloud Interconnect 接続を提供します。インテリジェントなクロスクラウド キャッシュと BigQuery のベクトル化処理、Spark の Lightning Engine ランタイム、ネイティブのマルチモーダル AI 関数を組み合わせることで、ペタバイト規模のリモートデータを 1 秒未満のパフォーマンスで安全に分析できます。コストのかかる転送を繰り返したり、パフォーマンスを犠牲にしたりする必要はありません。
双方向のカタログ相互運用性
アナリストや会話型エージェントが、物理的な場所を問わず、マルチクラウド データに対して即座にクエリを実行して対応できるようにします。これにより、従来の ETL パイプラインを構築および維持するオーバーヘッドがなくなります。オープンな Iceberg REST Catalog を基盤とするこのアーキテクチャは、AWS Glue、Databricks Unity、Snowflake Horizon にわたる、セキュアな双方向のカタログ連携（現在プレビュー版）を実現し、BigQuery、Managed Service for Apache Spark、あらゆる Iceberg 互換エンジンで統合されたリアルタイムのインサイトを引き出します。
SaaS アプリケーションからのゼロコピーデータ
SaaS データのサイロを解消し、データの移動に伴うリスク、遅延、費用を抑えながら AI 戦略を推進できます。レイクハウスをアプリケーション レイヤに直接拡張することで、SAP、Salesforce、Workday などの主要なエンタープライズ システムとのセキュアなゼロコピー統合を実現します。これにより、BigQuery でライブのトランザクション データをリアルタイムでクエリできるようになり、複雑な ETL パイプラインが不要になります。また、BigQuery の強力な AI エンジンをソースデータ上で直接実行できます。その結果、財務、人事、顧客業務にわたる統合された安全な基盤が構築され、意思決定までの時間が大幅に短縮され、総所有コストが削減されます。
BigQuery や Managed Spark などの差別化されたエンジン
Google Cloud Lakehouse には、BigQuery と Spark の間で真の読み取り / 書き込みの相互運用性を備えたマネージド Apache Iceberg が用意されています。BigQuery と Google Managed Service for Apache Spark のコスト パフォーマンスとスケールを柔軟なストレージで実現し、マルチモーダル分析やデータ サイエンス エージェント ワークロードを加速します。
Iceberg での高度な BigQuery ワークロード
費用のかかる処理遅延なしにライブデータをリアルタイムで同期する、セキュアな統合プラットフォームを使用して、瞬時にビジネス上の意思決定を行えるようにします。BigQuery ObjectRef を使用して、構造化されたビジネス指標と非構造化アセットをシームレスに統合することで、競争上の優位性を即座に獲得するために必要な高度な分析と次世代 AI を活用できるようになります。
Managed Service for Apache Spark でデータ サイエンスを加速
最大 4.9 倍のパフォーマンスで Apache Spark をレイクハウス上で直接実行し、データ サイエンスの取り組みを強化します。Lightning Engine を搭載したこのマネージド サービスは、複雑なインフラストラクチャ管理を不要にするため、データ サイエンティストはモデルのトレーニングや大規模なデータセットの分析を記録的な速さで行うことができます。超高速処理とレイクハウス データへの直接的かつセキュアなアクセスを組み合わせることで、インサイトを得るまでの時間を大幅に短縮しつつ、ML 開発費用を削減できます。
Managed Service for Apache Spark でデータ サイエンスを加速
Managed Service for Apache Spark でデータ サイエンスを加速
最大 4.9 倍のパフォーマンスで Apache Spark をレイクハウス上で直接実行し、データ サイエンスの取り組みを強化します。Lightning Engine を搭載したこのマネージド サービスは、複雑なインフラストラクチャ管理を不要にするため、データ サイエンティストはモデルのトレーニングや大規模なデータセットの分析を記録的な速さで行うことができます。超高速処理とレイクハウス データへの直接的かつセキュアなアクセスを組み合わせることで、インサイトを得るまでの時間を大幅に短縮しつつ、ML 開発費用を削減できます。
BigQuery や Managed Spark などの差別化されたエンジン
Google Cloud Lakehouse には、BigQuery と Spark の間で真の読み取り / 書き込みの相互運用性を備えたマネージド Apache Iceberg が用意されています。BigQuery と Google Managed Service for Apache Spark のコスト パフォーマンスとスケールを柔軟なストレージで実現し、マルチモーダル分析やデータ サイエンス エージェント ワークロードを加速します。
Managed Service for Apache Spark でデータ サイエンスを加速
Managed Service for Apache Spark でデータ サイエンスを加速
最大 4.9 倍のパフォーマンスで Apache Spark をレイクハウス上で直接実行し、データ サイエンスの取り組みを強化します。Lightning Engine を搭載したこのマネージド サービスは、複雑なインフラストラクチャ管理を不要にするため、データ サイエンティストはモデルのトレーニングや大規模なデータセットの分析を記録的な速さで行うことができます。超高速処理とレイクハウス データへの直接的かつセキュアなアクセスを組み合わせることで、インサイトを得るまでの時間を大幅に短縮しつつ、ML 開発費用を削減できます。
Iceberg での高度な BigQuery ワークロード
費用のかかる処理遅延なしにライブデータをリアルタイムで同期する、セキュアな統合プラットフォームを使用して、瞬時にビジネス上の意思決定を行えるようにします。BigQuery ObjectRef を使用して、構造化されたビジネス指標と非構造化アセットをシームレスに統合することで、競争上の優位性を即座に獲得するために必要な高度な分析と次世代 AI を活用できるようになります。
Managed Service for Apache Spark でデータ サイエンスを加速
最大 4.9 倍のパフォーマンスで Apache Spark をレイクハウス上で直接実行し、データ サイエンスの取り組みを強化します。Lightning Engine を搭載したこのマネージド サービスは、複雑なインフラストラクチャ管理を不要にするため、データ サイエンティストはモデルのトレーニングや大規模なデータセットの分析を記録的な速さで行うことができます。超高速処理とレイクハウス データへの直接的かつセキュアなアクセスを組み合わせることで、インサイトを得るまでの時間を大幅に短縮しつつ、ML 開発費用を削減できます。
継続的な学習を通じてデータを拡充し、意味を生成する
継続的な学習を通じてデータを拡充し、意味を生成する
未加工のデータや非構造化データを、自動的に更新されるビジネスマップに変換することで、AI への対応を加速し、手動によるキュレーションを排除します。Gemini を活用してデータ拡充を自動化し、スキーマ、ファイル、ログをマイニングしてアセットに自動的にタグ付けすることで、企業運営に関する信頼できる自然言語の用語集を構築できます。これらの組み込みのセマンティック ガードレールと事前検証済みロジックにより、費用のかかるクエリエラーや AI ハルシネーションが排除され、アナリストと自律型エージェントの両方が信頼できるデータに基づいて意思決定を行えるようになります。
安全なデータ取得による検索の強化とエージェントの活用
安全なデータ取得による検索の強化とエージェントの活用
AI アシスタントに必要なビジネス コンテキストを 1 秒未満で安全かつ確実に提供します。高度な検索機能により、AI が適切な情報に瞬時に接続して正確な意思決定を可能にする一方、厳格なセキュリティ権限により、アクセスが許可されたデータのみが表示されます。これにより、事前構築済みのデータクラウド エージェントや柔軟な Data Agent Kit を使用して、信頼できる AI ツールを簡単に構築、デプロイできます。
エージェントのコンテキストを常に把握できるオープン レイクハウス ガバナンス
Knowledge Catalog は、レイクハウス向けの AI 駆動型コンテキスト エンジンです。Google Cloud とサードパーティのすべてのデータを自動的にカタログ化し、手動によるキュレーションを排除して、信頼性の高いエージェント型 AI に不可欠な、根拠のある企業の実体とデータ関係を実現します。
データ エステート全体でコンテキストを集約
Knowledge Catalog は、Google Cloud、パートナー プラットフォーム、サードパーティ カタログ（Atlan、Collibra、Datahub など）のメタデータを自動的に統合して、管理された信頼できる唯一の情報源にすることで、データの断片化を解消します。データ フットプリント全体の検出とインデックス作成を自動化することで、コンプライアンス リスクを大幅に軽減し、手動によるデータマッピングのオーバーヘッドを排除します。また、各チームや AI システムの両方が必要なデータを即座に見つけられるようにし、それらのデータの信頼性も確保します。
継続的な学習を通じてデータを拡充し、意味を生成する
未加工のデータや非構造化データを、自動的に更新されるビジネスマップに変換することで、AI への対応を加速し、手動によるキュレーションを排除します。Gemini を活用してデータ拡充を自動化し、スキーマ、ファイル、ログをマイニングしてアセットに自動的にタグ付けすることで、企業運営に関する信頼できる自然言語の用語集を構築できます。これらの組み込みのセマンティック ガードレールと事前検証済みロジックにより、費用のかかるクエリエラーや AI ハルシネーションが排除され、アナリストと自律型エージェントの両方が信頼できるデータに基づいて意思決定を行えるようになります。
安全なデータ取得による検索の強化とエージェントの活用
AI アシスタントに必要なビジネス コンテキストを 1 秒未満で安全かつ確実に提供します。高度な検索機能により、AI が適切な情報に瞬時に接続して正確な意思決定を可能にする一方、厳格なセキュリティ権限により、アクセスが許可されたデータのみが表示されます。これにより、事前構築済みのデータクラウド エージェントや柔軟な Data Agent Kit を使用して、信頼できる AI ツールを簡単に構築、デプロイできます。
エージェントのコンテキストを常に把握できるオープン レイクハウス ガバナンス
Knowledge Catalog は、レイクハウス向けの AI 駆動型コンテキスト エンジンです。Google Cloud とサードパーティのすべてのデータを自動的にカタログ化し、手動によるキュレーションを排除して、信頼性の高いエージェント型 AI に不可欠な、根拠のある企業の実体とデータ関係を実現します。
継続的な学習を通じてデータを拡充し、意味を生成する
継続的な学習を通じてデータを拡充し、意味を生成する
未加工のデータや非構造化データを、自動的に更新されるビジネスマップに変換することで、AI への対応を加速し、手動によるキュレーションを排除します。Gemini を活用してデータ拡充を自動化し、スキーマ、ファイル、ログをマイニングしてアセットに自動的にタグ付けすることで、企業運営に関する信頼できる自然言語の用語集を構築できます。これらの組み込みのセマンティック ガードレールと事前検証済みロジックにより、費用のかかるクエリエラーや AI ハルシネーションが排除され、アナリストと自律型エージェントの両方が信頼できるデータに基づいて意思決定を行えるようになります。
安全なデータ取得による検索の強化とエージェントの活用
安全なデータ取得による検索の強化とエージェントの活用
AI アシスタントに必要なビジネス コンテキストを 1 秒未満で安全かつ確実に提供します。高度な検索機能により、AI が適切な情報に瞬時に接続して正確な意思決定を可能にする一方、厳格なセキュリティ権限により、アクセスが許可されたデータのみが表示されます。これにより、事前構築済みのデータクラウド エージェントや柔軟な Data Agent Kit を使用して、信頼できる AI ツールを簡単に構築、デプロイできます。
データ エステート全体でコンテキストを集約
Knowledge Catalog は、Google Cloud、パートナー プラットフォーム、サードパーティ カタログ（Atlan、Collibra、Datahub など）のメタデータを自動的に統合して、管理された信頼できる唯一の情報源にすることで、データの断片化を解消します。データ フットプリント全体の検出とインデックス作成を自動化することで、コンプライアンス リスクを大幅に軽減し、手動によるデータマッピングのオーバーヘッドを排除します。また、各チームや AI システムの両方が必要なデータを即座に見つけられるようにし、それらのデータの信頼性も確保します。
継続的な学習を通じてデータを拡充し、意味を生成する
未加工のデータや非構造化データを、自動的に更新されるビジネスマップに変換することで、AI への対応を加速し、手動によるキュレーションを排除します。Gemini を活用してデータ拡充を自動化し、スキーマ、ファイル、ログをマイニングしてアセットに自動的にタグ付けすることで、企業運営に関する信頼できる自然言語の用語集を構築できます。これらの組み込みのセマンティック ガードレールと事前検証済みロジックにより、費用のかかるクエリエラーや AI ハルシネーションが排除され、アナリストと自律型エージェントの両方が信頼できるデータに基づいて意思決定を行えるようになります。
安全なデータ取得による検索の強化とエージェントの活用
AI アシスタントに必要なビジネス コンテキストを 1 秒未満で安全かつ確実に提供します。高度な検索機能により、AI が適切な情報に瞬時に接続して正確な意思決定を可能にする一方、厳格なセキュリティ権限により、アクセスが許可されたデータのみが表示されます。これにより、事前構築済みのデータクラウド エージェントや柔軟な Data Agent Kit を使用して、信頼できる AI ツールを簡単に構築、デプロイできます。
分析データと運用データを組み合わせて、リアルタイムのエージェント アプリケーションを実現
Google Cloud のボーダレスな Lakehouse は、リアルタイムのトランザクション システムと分析インテリジェンスの間の隔たりを埋めます。アクティブなデータベースを分析エンジンに直接接続することで、過去のレポートを単に分析するだけでなく、自動化された運用アクションを即座にトリガーできるようになります。
Spanner Omni の概要
Spanner Omni は、Google Spanner の「壊れない」という DNA を、ローカル ハードウェア、プライベート クラウド、そしてその間のあらゆるエッジ環境にもたらします。ゾーンとリージョンで高可用性を実現し、強整合性と事実上無制限のスケーリングを可能にします。
AlloyDB とのレイクハウス連携
AlloyDB 向け Lakehouse Federation は、トランザクション システムがデータ ウェアハウスに直接クエリを実行できるようにすることで、費用のかかるデータ移動を必要とせずにリアルタイムのビジネス インサイトを実現します。これにより、データサイロや高価なインフラストラクチャが不要になり、運用データと過去のデータの両方を使用して、データドリブンな意思決定を迅速に行うことができます。
AlloyDB とのレイクハウス連携
AlloyDB とのレイクハウス連携
AlloyDB 向け Lakehouse Federation は、トランザクション システムがデータ ウェアハウスに直接クエリを実行できるようにすることで、費用のかかるデータ移動を必要とせずにリアルタイムのビジネス インサイトを実現します。これにより、データサイロや高価なインフラストラクチャが不要になり、運用データと過去のデータの両方を使用して、データドリブンな意思決定を迅速に行うことができます。
分析データと運用データを組み合わせて、リアルタイムのエージェント アプリケーションを実現
Google Cloud のボーダレスな Lakehouse は、リアルタイムのトランザクション システムと分析インテリジェンスの間の隔たりを埋めます。アクティブなデータベースを分析エンジンに直接接続することで、過去のレポートを単に分析するだけでなく、自動化された運用アクションを即座にトリガーできるようになります。
AlloyDB とのレイクハウス連携
AlloyDB とのレイクハウス連携
AlloyDB 向け Lakehouse Federation は、トランザクション システムがデータ ウェアハウスに直接クエリを実行できるようにすることで、費用のかかるデータ移動を必要とせずにリアルタイムのビジネス インサイトを実現します。これにより、データサイロや高価なインフラストラクチャが不要になり、運用データと過去のデータの両方を使用して、データドリブンな意思決定を迅速に行うことができます。
Spanner Omni の概要
Spanner Omni は、Google Spanner の「壊れない」という DNA を、ローカル ハードウェア、プライベート クラウド、そしてその間のあらゆるエッジ環境にもたらします。ゾーンとリージョンで高可用性を実現し、強整合性と事実上無制限のスケーリングを可能にします。
AlloyDB とのレイクハウス連携
AlloyDB 向け Lakehouse Federation は、トランザクション システムがデータ ウェアハウスに直接クエリを実行できるようにすることで、費用のかかるデータ移動を必要とせずにリアルタイムのビジネス インサイトを実現します。これにより、データサイロや高価なインフラストラクチャが不要になり、運用データと過去のデータの両方を使用して、データドリブンな意思決定を迅速に行うことができます。
導入事例
Google Cloud のボーダーレスな Lakehouse とは何ですか。それはどのような仕組みですか？
Google Cloud のボーダーレスな Lakehouse は、Apache Iceberg を基盤とするオープンな分散型データ アーキテクチャです。分析エンジンと AI エージェントが、データの移動や ETL パイプラインを必要とせずに、クロスクラウド、オンプレミス、SaaS のデータをその場でクエリ、分析、処理できるようにします。分析コンピューティングを基盤となるストレージから分離し、オープンな Iceberg REST カタログ標準を使用して、分散クラウド間でテーブル スキーマを同期します。BigQuery や Managed Service for Apache Spark などの実行エンジンは、リモートデータに対してベクトル化されたクエリとインプレース AI 関数を実行します。これにより、分散した企業のデータ資産を単一の統合された行動システムに変換でき、チームは物理ファイルを移行せずに済みます。
カタログ フェデレーションは AWS Glue、Databricks Unity、Snowflake Horizon とどのように連携しますか？
ボーダーレスな Lakehouse のマルチクラウド カタログ フェデレーションは、オープンな Apache Iceberg REST カタログ標準を活用して、AWS Glue、Databricks Unity Catalog、Snowflake Horizon Catalog 全体で安全な双方向のメタデータ検出と実行を実現します。クエリエンジンは、基盤となるデータセットをコピーするのではなく、安全なエンドポイントを介してテーブル スキーマとマニフェスト ファイルをリモートで読み取ります。これにより、BigQuery、Managed Service for Apache Spark、オープンソース エンジンは、異なるオブジェクト ストア間で統合ガバナンスを維持しながら、マルチクラウド テーブルをその場でクエリできます。
SAP、Salesforce、Workday などのアプリケーションで、ゼロコピー SaaS 統合はどのように機能しますか？
ゼロコピー SaaS 統合により、ボーダーレスな Lakehouse がエンタープライズ アプリケーション レイヤに直接拡張され、BigQuery は ETL パイプラインを構築することなく、SAP、Salesforce、Workday などのライブ トランザクション システムに対してリアルタイム クエリを実行できます。データがネイティブに存在する場所でクエリを実行することで、組織はパイプラインのレイテンシを排除し、データ同期の失敗をなくすことができます。この直接接続により、BigQuery AI 関数をライブの ERP、CRM、HR データに対して直接実行することもでき、クロスドメインのエンタープライズ分析が効率化されます。
Spanner や AlloyDB などのトランザクション データベースは、ボーダレスな Lakehouse にどのように統合されますか？
トランザクション データベースは、Google Cloud 以外のマルチクラウド環境で動作する Spanner Omni と AlloyDB 向け Lakehouse Federation を通じて、ボーダーレスな Lakehouse に統合されます。この双方向ブリッジにより、運用システムはバッチ同期を待つことなく、分析レイクハウス データを直接クエリできます。その結果、開発者やデータ エンジニアは、ライブのトランザクション レコードとペタバイト規模の過去の分析データをリアルタイムで結合し、低レイテンシの運用アプリケーションやリアルタイム ダッシュボードを強化できます。
ボーダーレスな Lakehouse は、AI エージェントを強化し、ハルシネーションを防止するためにどのように役立ちますか？
ボーダーレスな Lakehouse は、自律型推論エージェントを Knowledge Catalog に接続します。Knowledge Catalog は、ソースデータを移動することなく、正確なビジネス メタデータ、リネージ、セマンティック定義を提供する常時稼働のコンテキスト エンジンです。このアーキテクチャでは、事前にフィルタされた正確なビジネス コンテキストを LLM プロンプトにフィードすることで、モデルのハルシネーションを防ぎ、不要なエージェント推論ループを排除できます。このセマンティック グラウンディングにより、Gemini Enterprise などの自律型エージェントの回答の精度が向上し、トークンの消費量が削減されます。
ボーダーレスな Lakehouse アーキテクチャがもたらす、経済的およびパフォーマンス上のメリットは何ですか？
ボーダーレスな Lakehouse は、AWS データの変動するデータ下り（外向き）料金を排除する定額制の Cross-Cloud Interconnect を使用することで、総所有コスト（TCO）を削減し、予測可能性を実現します。分散クラウド全体でクエリのパフォーマンスを最大化するために、インテリジェントなクロスクラウド ローカル キャッシュと BigQuery のベクトル化された実行エンジンを組み合わせて、1 秒未満の応答時間を実現します。重複するストレージと脆弱な ETL コンピューティングを置き換えることで、組織はクラウド インフラストラクチャの費用と運用上のオーバーヘッドを大幅に削減できます。
