Google Cloud Next ’21 : quelle roadmap produits ?

Stable ou en bêta ? Pas facile de s’y retrouver dans la foule de produits et services dont il est question à la Next ’21. Ci-dessous, le point sur une partie des annonces qui ont jalonné la première journée de l’événement.

Google Workspace : low-code et chiffrement

Parmi les éléments en version stable sur Google Workspace, il y a notamment :

– L’intégration de Jira dans le chat et les salons de discussion
Elle complète la jonction entre Gmail et un autre produit d’Atlassian : Trello.

– Dynamic Mail
Utilisation de la technologie AMP pour intégrer, au sein des e-mails, les applications développées avec AppSheet. Prochaines étapes pour ce dernier : des jonctions avec les salons de discussion et avec Apps Script (automatisation).

– L’étiquetage de contenus sur Drive
Les étiquettes sont intégrées avec le DLP de Google Workspace. Et avec Google Vault pour la définition des stratégies de conservation.

– Des protections supplémentaires pour Docs, sous la forme d’alertes en cas de détection de contenus et/ou de comportements abusifs
Google prévoit des les implémenter « bientôt » sur Sheets et Slides.

Le chiffrement côté client en reste quant à lui au stade expérimental. Mais il s’ouvre à Meet, en plus de Drive, Docs, Sheets et Slides.
Le DLP sur Chat est également en bêta. Il y manque encore, par exemple, la prise en charge des expressions régulières conditionnelles.

Data / IA : BigQuery en multicloud

À l’été 2020, BigQuery Omni faisait ses débuts. Son pilier : Anthos. La promesse : pouvoir analyser, dans une même interface, des données stockées sur Google Cloud, AWS et Azure. Sa disponibilité générale vient d’être actée. Même chose pour le Spark managé de Google Cloud.

On n’en est pas encore là pour l’interface qui doit permettre d’exploiter Cloud Spanner à travers PostgreSQL. Pour le moment, la jonction est effective sur un sous-ensemble de la syntaxe du second. Assez néanmoins, affirme Google Cloud, pour couvrir le spectre fonctionnel actuel du premier. L’objectif n’est pas d’atteindre une compatibilité à 100 %. Pour ce type d’usage, il faudra se tourner vers Cloud SQL pour PostgreSQL.

Également en preview, il y a Vertex AI Workbench. Avec cette offre, Google Cloud avance ses pions sur le segment des plates-formes DSML (data science et machine learning). Il met à disposition un environnement Jupyter managé avec des capacités de data engineering (via Dataproc, BigQuery, Looker, Vertex AI…).

Green IT : Google Cloud travaille sur l’empreinte carbone

Autre lancement en préversion : celui de l’outil « Empreinte carbone ». Pour le moment, il se traduit par l’affichage, dans la console Google Cloud, d’une évaluation des émissions brutes de CO₂ des différents projets.

Sur la roadmap, il y a notamment l’intégration de ces données dans le service homologue de Salesforce (Sustainability Cloud). Et l’ajout d’une catégorie « développement durable » dans les recommandations d’Active Assist (aide à l’optimisation des ressources). Elle complètera les paramètres « coût », « performance », « sécurité » et « gestion ». Premier champ d’application : les projets « sans surveillance ». C’est-à-dire considérés comme oubliés, sur la base de l’activité API et réseau.

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