创科广场｜GoogleCloud进军企业市场 无程式码开发登场

公有云三大巨头，正以惊人的速度成长。据研究机构Canalys估计，AWS占去约全球公有云市场三分之一，第二位的Microsoft属下Azure以15%居于次位；Google Cloud则只有5%。

 

Google Cloud除了包括公有云平台Google Cloud Platform以外，还包括了Workspace。2年前，Google Cloud行政总裁Thomas Kurian从Oracle加入后，一直致力于追赶其他2家公有云。虽然Google Cloud还未赚钱，Kurian加入后，收入已增加了2倍，亏损亦大幅收窄。

 

　　今月举行Google Cloud Next大会之前，Kurian重组工程部推出多项新服务。Google Cloud从提供公有云的IT基础服务，变成提供行业应用和分析工具。

 

　　今年6月，Workspace免费开放使用，凡拥有Google帐户，便获取Workspace完整功能。Workspace免费开放，代表Google不再集中发展生产力工具，而是加进大量企业功能，务求Workspace脱胎换骨，成为企业应用开发平台。

 

　　去年，Google收购了AppSheet，再为Workspace加入了无程式码开发功能；以快速建立建构流动应用和网页应用，用户完全毋须程式开发经验，单靠AppSheet工具，就可开发出应用和打造自动化流程。

 

快速建立自动流程

 

　　透过Google试算表、Excel、Salesforce等数据来源，或者类似连接器等，就建立各式各样的AppSheet应用，用户活动甚至可同步连结至数据来源，应用指令可自动执行，例如可自动传送出通知、产生电子邮件，更容易结合高阶的流程自动化功能。

 

　　由于Workspace可让用户随时随地开启浏览器便工作和沟通，几乎不受任何限制从云端连接和蒐集数据，不少人早以Google的App Script，开发出形形色色的云端应用，例如Google form的用户意见调查等。

 

　　Google推广Workspace无源码开发和自动化功能，未来更将Gmail和AppSheet进一步整合，用户可直接从邮件开发应用，结合表格和工作流程，发出用户以自动化流程，相信Workspace的云端应用，未来更加流行。Google也加强Workspace功能，以进军企业市场。Workspace早具备企业级功能；例如整合「单一登入」（SSO），支援多种企业级的存储和管理用户身分服务（IdP）。

 

　　除了具备企业级性能，Workspace开发生态系统，以结合企业级应用至Workspace内。Workspace以云运算为基础，完全毋须安装，适合疫情的分散工作模式，除了作为生产力工具，更成为功能强大的开发平台。

 

　　据Workspace总经理Javier Soltero介绍，Workspace用户达30亿位，而市集（Marketplace）的第三方应用已多达5300个，下载次数达48亿次。

 

　　市集的第三方应用目标，就是无限伸延Workspace的功能。例如Workspace可整合至ITSM管理工具，以追踪用户服务，类似云端的Atlassian Jira，不少机构已开始利用作官理软件开发，提供IT服务流程，甚至取代ServiceNow的功能；企业内部非技术团队，也可以Jira建立内部服务控制，实现标准化方式管理要求和追踪项目，jira亦开始整合到Chat和Spaces等聊天工具，即时对话来简化服务的流程。

 

推行业应用案

 

　　Workspace也进一步提升了安全，为Meet网上会议，加入了用户端加密，Chat亦支援数据外泄防护（DLP），防止员工泄漏敏感数据等。Google Drive云端硬碟可为档案加上标签（Label）功能，以分类数据和不同保安等级，如加上DLP功能等。

 

　　Google也改善各项云端应用，以便在混合云环境，使用Google分析工具；又针对特定的垂直行业，推出多种方案。

 

　　过去一年，Google推出多项行业方案，包括以人工智能视觉运算，Visual Inspection AI可检察产品瑕疵；Supply Chain Twin则针对供应链数据共享和分析、Lending DocAI以人工智能自动阅读借贷申请文件，加快审批手续，而透过BigQuery分析引擎，Healthcare API可令病人电子医疗数据经共同格式，Healthcare Data Engine可转化HL7v2为可用的格式，又推出了针对零售业的Retail Search等。

 

　　上述行业方案，均结合AI和大数据分析，Google会推出让企业更容易为客户设计出个人化产品的平台，名为「Intelligent Product Essentials」，可以传感器蒐集数据，同时以云端作分析和建立AI模型，再反馈改善客户服务和拥有者体验。

 

数据分析急起直追

 

　　Google的混合云战略集中在Anthos平台。Anthos是以Kubernetes为核心的混合云/多云管理平台，可在不同云端环境，由Google提供统一控制介面和服务，伸延Google Kubernetes Engine（GKE）到更多云平台。不过，Anthos平台发展差强人意，反而AWS数据查询服务，却进步极快，AWS的Redshift数据仓库，以至无服务器Athena交互查询，更获得不少大客户。

 

　　结果，在Google工作14年，负责推出Anthos的Eyal Manor刚在重组后请辞。但Google在混合云的步伐，并没因此而停止；Google再提升了数据仓库BigQuery多项功能，包括推出BigQuery Omni，可跨超Google云平台的不同区域，甚至在AWS和Azure区域进行数据分析。

 

　　为了支援更灵活的大数据分析，Google也宣布支援Apache Spark。Spark可在分散的记忆体上运行，支援批次的处理、串流分析及机器学习等，速度比Hadoop快上过百倍，而配合Google托管式机器学习Vertex AI，可加快AI模型开发。

 

　　从Google大数据分析和AI推出多项产品，可见数据分析，已成为公有云的竞争焦点。