Todos os artigos contendo a tag "CloudComputing".
O Spanner Omni, banco de dados distribuído e multi-modelo do Google Cloud, agora está em General Availability (GA), permitindo implantações flexíveis em qualquer infraestrutura. A solução oferece recursos avançados para AI e atende a necessidades de soberania de dados e nuvem híbrida.
O Google Cloud BigQuery introduz uma nova visualização, `INFORMATION_SCHEMA.FAILOVER_HISTORY`, em fase de Preview. Esta funcionalidade permite o monitoramento em tempo real de eventos de failover para reservas que utilizam managed disaster recovery, reforçando a resiliência e a continuidade de negócios.
O BigQuery Data Transfer Service MCP server atingiu General Availability (GA), oferecendo maior confiabilidade. Novas funcionalidades permitem a escrita direta de dados de continuous queries em tabelas Apache Iceberg, otimizando o processamento contínuo para data lakehouses.
O Google Cloud lança o Memorystore for Valkey 9.1, oferecendo até 3x mais QPS e latência de microssegundos. Descubra as inovações em arquitetura, controle de acesso granular e escaneamento de chaves para otimizar suas aplicações.
O AlloyDB for PostgreSQL agora oferece uma arquitetura otimizada para agentes, garantindo acesso a dados em tempo real com isolamento de carga e escalabilidade massiva. Uma solução robusta para empresas na era da IA.
A era dos agentes digitais demanda uma nova geração de bancos de dados. Descubra como a arquitetura do AlloyDB atende aos pilares de isolamento, baixa latência e escalabilidade elástica para impulsionar aplicações de IA.
O Google Cloud aprimora a integração entre BigQuery e Gemini Enterprise com a nova funcionalidade de publicação de agentes de dados. Agora, a configuração é simplificada, reduzindo etapas manuais para otimizar o uso de IA com dados analíticos.
A Lucius AI, uma startup de inteligência de licitações, redefine a gestão de dados globais com o AlloyDB para PostgreSQL e automação via IA. A solução reduziu a latência de consultas em 47x e simplificou operações, permitindo que um fundador solo gerencie uma plataforma internacional com eficiência notável.
O Google Cloud lança a família M4N VM, aprimorando drasticamente o desempenho para cargas de trabalho com alta demanda de memória e I/O, como bancos de dados Oracle e SAP HANA. A nova oferta promete maior eficiência e redução de custos operacionais.
O Google Cloud lança o serviço de linhagem de dados para o BigQuery, em fase de Preview, que visualiza fluxos e conexões para otimizar o planejamento de migrações de data warehouse. A funcionalidade visa facilitar a compreensão das dependências de dados e tornar a transição para o BigQuery mais eficiente.
O DevFest está de volta em 2026 com mais de 800 eventos globais. Prepare-se para mergulhar na era da Inteligência Artificial Generativa e nas soluções do Google Cloud. Descubra como construir, proteger e escalar seus projetos na vanguarda da tecnologia e impulsione seus negócios.
O Google Cloud Spanner aprimorou suas transações DML, removendo limites cumulativos e permitindo que cada declaração individual processe até 80.000 "mutation mods". Essa mudança visa simplificar o desenvolvimento de aplicações críticas que exigem alta consistência e escalabilidade.
O BigQuery introduz avanços significativos, permitindo o gerenciamento de pipelines via Git e a integração do modelo de IA TabFM para análises preditivas sem treinamento. Novas colunas de identidade e o BigQuery Graph GA complementam as atualizações.
O Google Cloud BigQuery lança atualizações importantes, incluindo a conformidade HIPAA para o Data Engineering Agent, ajustes no licenciamento do BigQuery Graph e aprimoramentos no treinamento de modelos com XGBoost 2.1.
O Google Cloud BigQuery introduz novas funções table-valued para análise aprofundada de séries temporais em preview. Além disso, a ferramenta `run_bq_command` em preview permite que agentes de IA gerenciem operações do BigQuery via CLI, otimizando fluxos de trabalho.
O Google Cloud elevou o limite de alocações de reserva por projeto no BigQuery de 10 para 100. Essa atualização visa proporcionar maior flexibilidade e controle na gestão de recursos, otimizando custos e escalabilidade para cargas de trabalho analíticas.
BigQuery Graphs revoluciona a forma como agentes autônomos processam dados, transformando tabelas brutas em modelos de relacionamento interconectados. A nova funcionalidade de medidas une métricas confiáveis ao mapeamento de grafos, garantindo precisão em workloads complexos.
A migração de bancos de dados, especialmente a conversão de lógica procedural, torna-se mais ágil com o Gemini no Google Cloud Database Migration Service. Descubra como a IA resolve o gargalo da "última milha" em projetos de modernização.
O Google Cloud's Database Migration Service (DMS) simplifica a migração de bancos de dados SQL Server para PostgreSQL, automatizando a conversão de procedimentos que retornam múltiplos conjuntos de resultados. A ferramenta usa uma lógica inteligente para mapear as diferenças arquitetônicas, garantindo uma transição mais eficiente.
O Google Cloud anuncia a autenticação por grupo IAM para o AlloyDB, simplificando a gestão de acesso a bancos de dados em escala empresarial. A novidade também aprimora a segurança e a rastreabilidade para agentes de IA.
A escalada da inteligência artificial nas empresas esbarra na qualidade e acesso aos dados. Este artigo explora como uma infraestrutura de dados robusta e contextualizada é fundamental para o sucesso dos agentes de IA, transformando sistemas passivos em sistemas de ação proativos.
O Google Cloud atualizou o Simba ODBC driver para BigQuery, visando aprimorar a conectividade e a eficiência na análise de grandes volumes de dados. Esta nova versão é crucial para empresas que buscam otimizar suas operações de dados na nuvem e acelerar a tomada de decisões estratégicas.
O AlloyDB, serviço de banco de dados compatível com PostgreSQL do Google Cloud, aprimora o desempenho do pgvector com seu motor colunar. A busca vetorial HNSW agora é até 4x mais rápida, impulsionando aplicações de IA e RAG.
O Google Cloud Lakehouse para Apache Iceberg agora oferece integração em Private Preview com o SAP Business Data Cloud (BDC). A novidade permite federação, consultas diretas e publicação de dados entre as plataformas, otimizando a gestão de informações corporativas e a tomada de decisões ágil.
O Google Cloud lança o AlphaEvolve, uma ferramenta baseada em IA para solucionar problemas complexos em áreas como design de chips, logística e pesquisa. A solução promete acelerar inovações e otimizar operações com o poder do aprendizado de máquina.
O Google BigQuery lançou uma versão atualizada do seu driver ODBC Simba, aprimorando a conectividade com ferramentas externas. Além disso, introduziu a agregação multinível em GoogleSQL em estágio de Preview, permitindo análises mais profundas e complexas.
O Google Cloud expandiu o BigQuery ML com modelos de IA pré-treinados via Connected Sheets, permitindo previsões e detecção de anomalias com as funções AI.FORECAST e AI.DETECT_ANOMALIES. Essa funcionalidade agora em GA facilita a análise preditiva avançada para mais usuários.
O Google Cloud BigQuery introduziu a propriedade 'principal' nas atribuições de reserva, permitindo rotear consultas para recursos específicos com base na identidade do executor. Esta novidade visa otimizar a alocação de recursos, melhorar a performance e a gestão de custos para empresas.
O Google Cloud aprimora a integração de dados com novas permissões de acesso para preparações e pipelines. Ferramentas agora se conectam mais facilmente a Google Drive, Bigtable e Knowledge Catalog, otimizando fluxos de trabalho.
Este vídeo do Google Cloud Tech detalha as novidades em agentes de dados, com foco em automação aprimorada e inteligência artificial. As atualizações visam simplificar a experiência do usuário e aumentar a eficiência na análise e integração de dados.
Análise do vídeo "What's new for AI on GKE" detalhando as novidades do Google Kubernetes Engine para Inteligência Artificial. O conteúdo abrange melhorias em treinamento de modelos, simplificação do serviço de inferência e novas capacidades para desenvolvimento de agentes de IA.
O BigQuery amplia suas capacidades ao integrar os modelos de IA generativa Gemini-3.1-Flash-Lite e Gemini-3.5-Flash GA. Essa atualização permite que desenvolvedores e analistas utilizem funções avançadas de IA diretamente em suas análises de dados, otimizando processos e gerando insights mais profundos. Os novos modelos estão disponíveis nos endpoints multi-regionais `us`, `eu` e `global`.
O BigQuery Data Transfer Service agora permite importar metadados de bancos de dados Oracle e MySQL para o Knowledge Catalog, aprimorando a visibilidade e gestão de dados. Esta funcionalidade está em fase de Preview.
Este vídeo analisa como o Looker, em conjunto com 'Governed Agents' e um 'Management/Control Plane' (MCP) no Google Cloud, cria um ecossistema de dados seguro e governado. A integração garante que a análise de dados seja feita com conformidade, automação e acesso controlado, oferecendo insights confiáveis para as empresas. É um guia para entender a sinergia entre análise de dados e governança robusta.
Este artigo analisa um vídeo do Google Cloud Tech sobre a construção passo a passo de um Agente de IA e um servidor na nuvem (MCP Server). Ele destaca a utilização de serviços GCP para desenvolver a inteligência do agente e configurar sua infraestrutura, enfatizando a integração e os benefícios de automação e interação inteligente. O tutorial é um guia prático para inovação em IA e nuvem.
O BigQuery anuncia uma mudança importante: o comportamento do Table Explorer será migrado para o painel Reference a partir de julho de 2026. Esta alteração visa otimizar a experiência do usuário, consolidando funcionalidades e preparando a plataforma para futuras inovações.
O BigQuery Studio agora permite o redimensionamento de colunas em listagens como datasets e histórico de jobs. Essa funcionalidade melhora a visualização e aumenta a produtividade na análise de dados dentro do ecossistema Google Cloud.
Análise do Google Antigravity 2.0, a nova plataforma de IA para desenvolvedores do Google Cloud. Explore suas funcionalidades para criar agentes autônomos e acelerar a inovação com IA.
O Google BigQuery lança em junho de 2026 novidades importantes, incluindo análise de linhagem de dados e agendamento de queries com Gemini Cloud Assist, além da disponibilização geral do driver JDBC e aprimoramentos em segurança e controle de custos.
O Google Cloud expande sua oferta de Lakehouse com o suporte em Private Preview ao AWS Glue. Agora, é possível consultar dados no AWS Glue diretamente do BigQuery ou Apache Spark sem migração, agilizando análises em ambientes multicloud.
Este artigo analisa o vídeo da Google Cloud Tech sobre a automação de migrações do Microsoft 365 para o Google Workspace usando ADK multi-agents. A solução promete simplificar um processo complexo, garantindo eficiência, escalabilidade e integridade dos dados. O foco é na otimização da transição de plataformas para empresas, reduzindo tempo, custo e interrupções nas operações de TI.
O Google Cloud BigQuery agora oferece Escalabilidade Fluida em Disponibilidade Geral (GA), permitindo faturamento por segundo para reservas de escalonamento automático. Essa funcionalidade otimiza custos e aumenta a flexibilidade para o processamento de dados.
O AlloyDB Remote MCP Server permite que agentes de IA acessem dados empresariais diretamente do AlloyDB, eliminando a necessidade de pipelines ETL complexos. Essa inovação simplifica a arquitetura, melhora a segurança e acelera a extração de valor dos dados.
Análise detalha como a Whering desenvolve aplicações de IA multimodal com alto custo-benefício usando o Google Cloud. A estratégia foca em otimizar o uso de recursos e modelos de IA para entregar soluções eficientes e inovadoras para o mercado.
Exploramos como desenvolver e implementar agentes de Inteligência Artificial em escala empresarial, desde o desenvolvimento individual até operações globais. Discutimos os desafios de escalabilidade, gerenciamento de dados e orquestração, propondo estratégias para construir sistemas robustos e automatizados.
Esta análise e resumo do vídeo 'Mastering AI stacks for software engineers' do Google Cloud Tech explora a complexidade e os componentes essenciais das pilhas de IA. O conteúdo detalha o papel do engenheiro de software na construção e gestão de sistemas de Inteligência Artificial, desde o desenvolvimento de modelos até o MLOps e a implantação em produção. É um guia para criar soluções de IA escaláveis e robustas, com insights sobre o uso de plataformas como o Google Cloud.
Análise do vídeo 'Scaling multi-modal AI to 7 million users' da Google Cloud Tech, detalhando os desafios de gerenciar dados massivos, complexidade de modelos e a necessidade de baixa latência em IA multimodal. As soluções envolvem arquiteturas de microsserviços, uso intensivo do GCP e otimizações de modelo para alcançar alta escalabilidade.
Este resumo aborda o vídeo 'Agent-first workflows from prompt to production' do Google Cloud Tech, detalhando a metodologia de desenvolvimento de agentes de IA focada no agente desde o início. Explora o ciclo de vida do agente, desde o prompting até a produção, e sua integração com o Google Cloud Platform.
Análise do vídeo 'From the I/O main stage to the terminal' do Google Cloud Tech, que destaca como as novidades do palco principal do I/O são aplicáveis via terminal. O conteúdo explora a praticidade das ferramentas GCP para desenvolvedores.
O BigQuery introduziu uma nova funcionalidade para reexecutar instruções de forma proativa, visando detectar e corrigir regressões de performance e funcionalidade. Essa atualização não gera custos adicionais nem efeitos colaterais, garantindo maior estabilidade e confiabilidade para os usuários.
O Google Cloud Next '26 reforçou o Dart como uma solução full-stack com o Flutter, simplificando o desenvolvimento de ponta a ponta. As novidades focam na integração com GCP, aprimoramento do backend e fluxos de CI/CD.
Blackstone e Google Cloud anunciam parceria para criar uma nova infraestrutura de nuvem focada em TPUs. Essa colaboração visa democratizar o acesso a hardware especializado para acelerar o desenvolvimento e a implantação de soluções de Inteligência Artificial.
O Google BigQuery anuncia importantes atualizações para otimização e governança de dados. Destaque para Grupos de Reservas em GA, políticas organizacionais personalizadas e integração com repositórios Git no BigQuery Studio, ambos em Preview, oferecendo maior controle e eficiência para usuários.
O Google Cloud expandiu o BigQuery ML com novas funcionalidades de IA, incluindo a função AI.COUNT_TOKENS, para estimar o uso de tokens em modelos generativos. Agora é possível visualizar o consumo detalhado de tokens, auxiliando na otimização de custos e performance.
O Database Center do Google Cloud agora é impulsionado pela IA Gemini, oferecendo gerenciamento de frotas de bancos de dados com insights preditivos, automação e uma interface conversacional. Descubra as novas funcionalidades para otimizar suas operações de dados.
O BigQuery atualizou o rótulo de cobrança do Data Transfer Service para "data_transfer_service" (minúsculas) a partir de 11 de agosto de 2026. A mudança visa unificar e expandir a visibilidade de custos. Usuários devem atualizar seus relatórios e exportações para incluir o novo formato.
O Dataplex Universal Catalog do Google Cloud foi renomeado para Knowledge Catalog, buscando reforçar seu papel na organização e acesso ao conhecimento de dados. As funcionalidades principais permanecem as mesmas, facilitando a transição para os usuários.
O Bigtable agora conta com uma camada de memória in-memory para latência de leitura sub-milissegundo e throughput 10x maior. Descubra como o RDMA e a gestão inteligente de dados transformam a performance e reduzem custos em aplicações de alta demanda.
O BigQuery agora oferece compartilhamento de listagens multirregionais em General Availability, facilitando a distribuição global de conjuntos de dados. Contudo, a partir de 1º de junho de 2026, haverá uma importante alteração nas políticas de retenção de dados para Google Ads, Search Ads 360 e Google Analytics 4, limitando os dados de backfill a 37 meses. Usuários devem revisar suas estratégias para garantir a conformidade e acesso a dados históricos.
O Google Cloud Next '26 trouxe novidades para o Firestore, focando em integrações com IA via AI Studio, busca aprimorada e compatibilidade com MongoDB. A plataforma visa acelerar o desenvolvimento de aplicações inteligentes e escaláveis.
A UKG implementou o Agentic Data Cloud com AlloyDB for PostgreSQL para unificar seus sistemas de RH e força de trabalho. A nova plataforma, People Fabric, oferece inteligência em tempo real, impulsionando automação e insights assistivos para empresas.
O Google Cloud Next apresentou novidades impactantes como a Gemini Enterprise Agent Platform e novas TPUs, prometendo impulsionar a inteligência artificial e a computação em nuvem. Descubra como essas inovações estão moldando o futuro corporativo.
Oracle AI Database agora roda nativamente no Google Cloud, integrando dados corporativos críticos com IA avançada como Gemini. Essa união impulsiona a "Agentic Enterprise", automatizando fluxos de trabalho e gerando insights em tempo real.
O Agentic Data Cloud, nova arquitetura de IA do Google Cloud, transforma dados em ações com agentes autônomos. Conheça as inovações que criam um Sistema de Ação para empresas.
A era dos agentes inteligentes transforma bancos de dados em sistemas de ação. O Google Cloud lança o Agentic Data Cloud, integrando IA e unificando dados transacionais e analíticos para impulsionar aplicações inteligentes e eficientes.
O Google Cloud anunciou atualizações importantes em abril de 2026, incluindo o modelador gráfico visual no BigQuery, renomeações de serviços como Dataproc para Managed Service for Apache Spark, e a volta do Looker Studio como Data Studio. Novos recursos de IA e agentes de engenharia de dados também foram destacados.
O Data Studio renasce como o hub central do Google Data Cloud, integrando todos os seus ativos de dados e impulsionando a análise com recursos de Inteligência Artificial. A ferramenta agora oferece duas edições: a gratuita para uso individual e a Pro, com funcionalidades avançadas para empresas.
O BigQuery Graph eleva a análise de dados a outro nível, permitindo modelar informações como redes e desvendar conexões complexas. Descubra como essa ferramenta integra SQL e consultas de grafos de forma intuitiva e escalável.
O BigQuery expande suas fronteiras com a integração geral do Snowflake e a introdução de consultas stateful em preview. Além disso, o BigQuery Graph permite modelar e analisar dados como grafos, descobrindo relações complexas com GQL.
O Google BigQuery anunciou atualizações significativas em 7 de abril de 2026, introduzindo transferências de dados incrementais para diversas fontes e um novo modelo de embedding de texto para funções de IA. Essas novidades, atualmente em Preview, prometem otimizar a integração de dados e expandir as capacidades de machine learning diretamente na plataforma.
O BigQuery introduz importantes avanços em governança e inteligência artificial. Agora é possível implementar políticas organizacionais personalizadas para maior controle de recursos, além de aproveitar a nova função AI.AGG para agregação semântica de dados com base em linguagem natural. Ambas as funcionalidades estão atualmente em fase de Preview.
Descubra as recentes inovações do Google Cloud, incluindo autoscaling read pools para Cloud SQL e o impacto do Looker com Conversational Analytics. Transforme dados em decisões estratégicas e impulsione o crescimento.
A Manhattan Associates migrou para bancos de dados do Google Cloud, aprimorando sua plataforma SaaS Manhattan Active. A solução agora suporta mais de 1 bilhão de chamadas de API diárias com latência reduzida, garantindo resiliência e escalabilidade globais.
O BigQuery Data Transfer Service agora permite que agentes de Inteligência Artificial criem, gerenciem e executem transferências de dados, um avanço em fase de Private Preview. Esta nova capacidade visa automatizar e otimizar a gestão de dados na plataforma do Google Cloud.
O Google BigQuery anunciou a General Availability de novas funcionalidades em março de 2026. Agora é possível preparar dados de arquivos no Cloud Storage e Google Drive usando Gemini. Além disso, as funções AI.EMBED e AI.SIMILARITY para análise de texto e imagem estão prontas para uso.
O Google Cloud Memorystore anuncia a Disponibilidade Geral do Valkey 9.0, trazendo melhorias significativas de performance e novas capacidades. Descubra como essa atualização pode impulsionar suas aplicações de alta throughput e baixa latência.
O BigQuery, serviço de data warehouse do Google Cloud, introduz uma nova funcionalidade: a configuração de localização padrão global. Essa novidade, agora em General Availability (GA), permite aos usuários definir uma localidade padrão para seus dados em nível de organização ou projeto, simplificando o gerenciamento de recursos.
Em 12 de março de 2026, o BigQuery advanced runtime se tornou o padrão para todos os projetos no Google Cloud Platform. Esta mudança visa otimizar a performance, eficiência de custos e escalabilidade das operações de análise de dados. Usuários de BigQuery se beneficiarão automaticamente de consultas mais rápidas e melhor gerenciamento de recursos.
Cloud Computing ou Computação em Nuvem envolve a contratação de serviços de provedores externos para capacidade de processamento e software. Isso transforma a rotina profissional ao oferecer acesso escalável a ferramentas inovadoras e facilitar a colaboração, exigindo novas habilidades.
A Playstation alcançou escala global com o Google Cloud Spanner, reduzindo o uso de armazenamento em 91% e os custos operacionais em 50%. Esta solução de banco de dados híbrido permitiu uma gestão de dados eficiente e econômica para milhões de usuários.
O Google Data Cloud lança novas funcionalidades para integrar BigQuery, Dataproc e Looker, focando em IA/ML. As inovações prometem simplificar o acesso, análise e tomada de decisão baseada em dados para empresas.
O Google Cloud lança novas funcionalidades de IA, incluindo suporte a bancos de dados gerenciados (AlloyDB, Spanner, Cloud SQL, Bigtable, Firestore) e a capacidade de criar agentes conversacionais com BigQuery. O objetivo é aprimorar a interação da IA com dados corporativos, impulsionando soluções inovadoras.
Descubra como migrar seu stack legado do Apache Cassandra para o Google Cloud Spanner. Modernize suas aplicações com a escalabilidade e robustez do Spanner.
O Google Spanner lidera o ranking para transações leves no Gartner® Critical Capabilities Report. Este reconhecimento destaca sua performance e confiabilidade para aplicações críticas com baixa latência.
Gerencie backups do Looker (Google Cloud core) diretamente no Google Cloud console. A nova aba 'Backups' permite criar, visualizar, restaurar e excluir backups de forma prática, antes restrita à linha de comando.
O Google Data Cloud lança novidades em IA e bancos de dados, incluindo suporte a MCP para agentes de IA, análise conversacional no BigQuery e aprimoramentos no Looker e Cloud SQL. Descubra como essas inovações impulsionam a análise de dados e o desenvolvimento de IA.
O BigQuery implementará uma limitação no uso do Legado SQL a partir de 1º de junho de 2026. Entidades que não o utilizarem no período de novembro de 2025 a junho de 2026 perderão o acesso. É essencial planejar a migração para o SQL padrão.
Descubra como migrar do Apache Cassandra para o Google Cloud Spanner para obter maior escalabilidade, menor TCO e gerenciamento simplificado. O Spanner oferece transações ACID globais e compatibilidade com CQL, facilitando a transição.
O Google Cloud assume a liderança no Cloud Wars Top 10, superando a Microsoft e a Oracle. A ascensão é impulsionada por um forte compromisso com a inovação em Inteligência Artificial e uma estratégia centrada no cliente.
O Google Spanner foi destacado em relatório do Gartner como líder em Transações Leves e vice-campeão em Transações OLTP. Suas inovações em IA e escalabilidade o posicionam como um banco de dados versátil para aplicações críticas.
Este artigo detalha as recentes atualizações do BigQuery, incluindo a introdução das consultas globais em fase de Preview e as importantes mudanças nas políticas de controle do MCP. Aborda a transição para o gerenciamento de uso do MCP através de políticas de negação do IAM, essencial para a governança de dados no Google Cloud Platform.
O BigQuery lança novas funcionalidades em fevereiro de 2026, incluindo insights de datasets para visualizar relações entre tabelas e melhorias nas funções de IA para geração de esquemas. A função AI.CLASSIFY também foi atualizada para suportar classificação multi-categoria em fase de Preview.
O BigQuery lança novas funcionalidades para otimizar a análise de dados. Agora é possível customizar a geração de insights, focando em SQL ou descrições de tabelas/colunas. Além disso, varreduras de dados podem ser executadas sob demanda e configuradas com Time to Live (TTL) para exclusão automática.
O Gemini no BigQuery agora processa dados na mesma jurisdição dos seus datasets (US ou EU) ou em locais definidos pelo usuário, a partir de 03 de fevereiro de 2026. Essa novidade oferece maior controle sobre a localização do processamento de dados.
AlloyDB for PostgreSQL lança o Managed Connection Pooling, uma funcionalidade integrada que otimiza a gestão de conexões de banco de dados. Descubra como isso impulsiona a performance, escalabilidade e confiabilidade das suas aplicações empresariais.
O BigQuery do Google Cloud agora conta com o Gemini Cloud Assist para análises detalhadas de jobs e performance, e foi expandido para a região de Bangkok. Novidades prometem otimizar a gestão e o desempenho de dados.
O Firestore introduz um novo motor de consulta avançado com operações de pipeline, oferecendo mais de cem novas funcionalidades para simplificar consultas complexas diretamente no banco de dados. A novidade, disponível na edição Enterprise, visa capacitar desenvolvedores a criar aplicações mais sofisticadas e com melhor desempenho.
O BigQuery Data Transfer Service agora permite a transferência de dados do PostgreSQL para o BigQuery em sua fase General Availability (GA). Esta novidade simplifica a integração e acelera a análise de dados em ambientes GCP.
O BigQuery Studio introduz uma melhoria significativa: resultados de busca no painel Explorer agora são exibidos na organização atual, com um menu para alternar facilmente entre elas. Esta funcionalidade, agora em General Availability (GA), otimiza a navegação e o acesso a dados em ambientes multi-organizacionais.
O Google ADK introduziu o plugin BigQuery Agent Analytics, permitindo a exportação de dados de interações de IA para o BigQuery. Desenvolvedores podem agora analisar prompts, uso de ferramentas e respostas para otimizar a performance de seus agentes de IA de forma eficiente.
O BigQuery apresenta novidades em dezembro de 2025, incluindo uma nova página de visão geral para facilitar o aprendizado e a exploração. Novas ferramentas de tradução de SQL e controle granular com custom constraints para datasets também foram lançadas.
O Google BigQuery anuncia importantes atualizações, destacando a integração com Gemini para preparação de dados e novas funções de Machine Learning. Essas inovações visam otimizar a análise de dados e a detecção de padrões, fortalecendo a plataforma como uma ferramenta robusta para big data.
O BigQuery introduziu a funcionalidade de Grupos de Reserva, permitindo agrupar reservas para priorizar o compartilhamento de slots ociosos entre si. Essa novidade oferece maior controle sobre a alocação de recursos para workloads críticos. A funcionalidade encontra-se em fase de Preview.
O BigQuery lança um agente de IA com Gemini para automação de pipelines e novas funções de IA gerenciadas para análise de dados. As atualizações também incluem melhorias no explorador de jobs para otimização de consultas e suporte ao formato Apache Arrow para streaming de dados.
O Google BigQuery está oferecendo acesso antecipado à sua nova funcionalidade de análise conversacional. A ferramenta permite interagir com dados usando linguagem natural, acelerando a obtenção de insights e a tomada de decisão.
O Google BigQuery introduziu novas funcionalidades, incluindo custom constraints para Organization Policy, oferecendo maior controle em recursos de compartilhamento. Além disso, o BigQuery ML agora integra o modelo TimesFM para previsão de séries temporais, aprimorando as capacidades de IA.
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