Presentación de Android 9 Pie

jueves, 30 de agosto de 2018

Publicado por Dave Burke, vicepresidente de Ingeniería

Después de más de un año de desarrollo y meses de pruebas realizadas por usuarios pioneros, estamos listos para presentar Android 9 Pie, la última versión de Android, al mundo.Read More

Publicado por Dave Burke, vicepresidente de Ingeniería

Después de más de un año de desarrollo y meses de pruebas realizadas por usuarios pioneros, estamos listos para presentar Android 9 Pie, la última versión de Android, al mundo.
Android 9 aprovecha el poder del aprendizaje automático para que sus teléfonos sean más inteligentes y simples, y respondan a sus preferencias. Podrán conocer todo acerca de las características nuevas para consumidores aquí. Para los desarrolladores, Android 9 incluye muchas alternativas nuevas a fin de mejorar tus apps y crear nuevas experiencias para impulsar la captación.
En el proceso, recibimos de ustedes muchísimos comentarios (más de mil errores y solicitudes de características). ¡Gracias! Fueron más de 140 000 quienes probaron nuestras compilaciones preliminares en el programa de Android Beta y siete de nuestros socios fabricantes de dispositivos llevaron nuestra versión beta a sus dispositivos insignia, lo cual permitió que usuarios de todo el mundo nos proporcionaran sus comentarios también.
Hoy incorporaremos el código abierto en el Proyecto de código abierto de Android (AOSP), iniciaremos la implementación de Android 9 para todos los usuarios de Pixel en el mundo y haremos llegar el sistema operativo a muchos más dispositivos en los próximos meses.
Continuamos propiciando el avance de Android como la plataforma abierta más importante para que desarrolladores de todo el mundo creen sus negocios. Con Android 9 (sumado a las capacidades nuevas y poderosas de Google Play para apps y juegos), nos comprometemos a ayudarlos a crear experiencias fabulosas, y a llegar a los usuarios indicados y mantenerlos interesados de manera segura y rentable en todo el mundo.

¿Qué hay en Android 9?

Un smartphone más inteligente, con aprendizaje automático como elemento central.

Android 9 permite que sus teléfonos incorporen información a medida que los usan, al asimilar sus preferencias y aplicar ajustes automáticos. Desde ayudar a los usuarios a aprovechar al máximo la duración de batería hasta mostrar las mejores partes de las apps que usan todo el tiempo, cuando estos más lo necesitan, Android 9 hace que todo funcione de forma más fluida y durante más tiempo.

Adaptive Battery

Nos asociamos con DeepMind para el desarrollo de una característica llamada Adaptive Battery (batería adaptativa), que usa el aprendizaje automático a fin de priorizar recursos de sistema para las apps que más le importan al usuario. Si sus apps están optimizadas para Descanso, App Standby y Límites de segundo plano, Adaptive Battery funcionará de manera directa en sus casos. Si aún no optimizaron sus apps, asegúrense de ver la información en la documentación sobre administración energía para ver su funcionamiento.

Slices

Slices puede ayudar a los usuarios a realizar tareas de manera más rápida al permitir la captación fuera de la experiencia de las apps en pantalla completa. Lo hace a través de plantillas de IU que pueden mostrar contenido completo, dinámico e interactivo de sus apps desde la app de Búsqueda de Google y luego en otros espacios, como el Asistente de Google. Pueden obtener más información sobre la compilación de Slices para mejorar sus apps aquí.

App Actions

Apps Actions es una nueva manera de hacer más visibles sus app y aumentar la captación. Las acciones aprovechan del aprendizaje automático para lograr que sus usuarios visibilicen sus apps en el momento correcto, según los intents semánticos de sus apps y el contexto del usuario.

Durante las próximas semanas, compartiremos más detalles sobre el registro de sus apps para manejar uno o más intents de usuario, de modo que estas puedan habilitarse para App Actions y mostrarse en varias superficies de Google y Android en respuesta a consultas del usuario.

Text Classifier y Smart Linkify

Hemos extendido los modelos de AA que identifican las entidades en entradas de contenido o texto para admitir más tipos como fechas y números de vuelos a través de la TextClassifier API. Smart Linkify permite aprovechar los modelos TextClassifier a través de la Linkify API; se incluyen opciones enriquecidas para acciones subsiguientes rápidas por parte del usuario. Smart Linkify también ofrece mejoras considerables en la precisión de la detección y el rendimiento.

Neural Networks API 1.1

En Android 9 se agrega una versión actualizada de la Neural networks API, para extender la compatibilidad de Android con el aprendizaje automático acelerado en el dispositivo. Neural Networks 1.1 agrega compatibilidad con nueve operaciones nuevas: Pad, BatchToSpaceND, SpaceToBatchND, Transpose, Strided Slice, Mean, Div, Sub y Squeeze. Una forma típica de aprovechar las API es a través de TensorFlow Lite.

Aprovechen al máximo sus teléfonos, de manera más sencilla

Nos entusiasma la posibilidad de hacer que sus teléfonos sean más inteligentes. Sin embargo, también es importante que la tecnología se repliegue ante los usuarios. En Android 9, hicimos evolucionar la IU de Android de modo que fuera más simple y accesible; en el caso de los desarrolladores, estos cambios ayudan a mejorar la manera en que los usuarios encuentran, usan y administran las apps.

Navegación del sistema nuevo

Android 9 presenta una nueva navegación para el sistema nuevo en la que trabajamos durante más de un año. El diseño nuevo permite que la función multitarea de Android sea más accesible y facilita el descubrimiento de apps. Puedes aplicar deslizamiento hacia arriba desde cualquier punto para ver, en pantalla completa, vistas previas de las apps usadas recientemente y regresar a una de ellas con un simple toque.

Recorte de pantalla

Ahora sus apps pueden aprovechar al máximo las últimas pantallas de borde a borde a través de la compatibilidad con recorte de pantalla en Android 9. Para la mayoría de las apps, la compatibilidad con recorte de pantalla no tiene errores y el sistema administra la altura de la barra de estado para separar su contenido del recorte. Si tienen contenido inmersivo, pueden usar las API de recortes de pantalla para comprobar la posición y la forma del recorte, y solicitar el diseño de pantalla completa a su alrededor. Para ayudar con el desarrollo y las pruebas, agregamos una Developer Option que estimula varias formas de recorte en cualquier dispositivo.

Las apps con contenido inmersivo pueden mostrar contenido en pantalla completa en dispositivos con recorte de pantalla.

Notificaciones y respuestas inteligentes

Con Android 9, las notificaciones son aún más útiles y productivas. Las apps de mensajería aprovechan las nuevas MessagingStyle API para mostrar conversaciones, adjuntar fotos y calcos e incluso sugerir respuestas. Pronto podrán usar ML Kit a fin de generar sugerencias de respuestas inteligentes para sus apps.

Notificaciones de MessagingStyle con conversaciones y respuestas inteligentes (izquierda), e imágenes y calcos (derecha).

Text Magnifier

En Android 9, agregamos un widget Magnifier para mejorar la experiencia se selección de texto del usuario. El widget Magnifier permite que los usuarios posicionen con precisión el cursor o los controladores de selección de texto observando texto ampliado a través de un subpanel arrastrable. Pueden adjuntarlo a cualquier vista que unida a una ventana, para poder usarla en widgets personalizados o durante la representación personalizada de texto. El widget Magnifier también puede proporcionar una versión ampliada de cualquier vista o superficie, no solo texto.
Consulten nuestra entrada de blog reciente para obtener más información sobre esto y otras características de Text, como PrecomputedText la altura de línea y la alineación de referencia de texto.

Seguridad y privacidad para usuarios

Solicitud biométrica

Con diferentes sensores biométricos aplicados para la autenticación, hemos llevado a cabo una experiencia más uniforme en sensores distintos tipos y apps. Android 9 presenta un diálogo administrado por el sistema para solicitar al usuario cualquier tipo de autenticación biométrica compatible. Las apps ya no necesitan compilar su propio diálogo; como alternativa, usan la BiometricPrompt API para mostrar el diálogo de sistema estándar. Además de Fingerprint (se incluyen sensores en pantalla), la API admite autenticación de rostros e iris.
Si sus apps dibujan sus propios diálogos de autenticación de huellas dactilares, deben comenzar a usar la BiometricPrompt API lo más pronto posible. Consulten esta entrada para obtener más información.

Confirmación protegida

Android 9 presenta la confirmación protegida de Android, que usa el entorno de ejecución seguro (TEE) para garantizar que se muestre una string de solicitud y que el usuario la confirme. Solo después de la confirmación exitosa del usuario, el TEE firmará la string de solicitud que la app puede verificar.

Una protección más sólida para las claves privadas

Agregamos StrongBox como un tipo nuevo de KeyStore nuevo, lo cual proporciona asistencia de API para dispositivos que otorgan almacenamiento clave en hardware resistente a la manipulación con una CPU aislada, RAM y secure flash. Pueden establecer si sus claves deben protegerse a través de un chip de seguridad de StrongBox en su KeyGenParameterSpec.

DNS en TLS

Android 9 incorpora compatibilidad integrada para DNS por TLS, lo que actualiza automáticamente las consultas de DNS a TLS si el servidor DNS de una red lo admite. Los usuarios pueden administrar el comportamiento de DNS por TLS en un modo de DNS privado en la configuración de redes e Internet. Las apps que realizan sus propias consultas de DNS pueden usar una API nueva, LinkProperties.isPrivateDnsActive(), para verificar el modo DNS. Pueden encontrar más información en esta entrada.

HTTPS de forma predeterminada

Como parte de un esfuerzo mayor para trasladar todo el tráfico de red de cleartext (HTTP sin encriptar) a sitios web protegidos con TLS, cambiaremos los ajustes predeterminados de la Configuración de seguridad de la red para bloquear todo el tráfico de cleartext. Deberán establecer conexiones a través de TLS, a menos que indiquen explícitamente que desean usar cleartext para dominios específicos. Encontrarán información detallada aquí.

Reducciones de seguridad basadas en compiladores

En Android 9, ampliamos el uso de reducciones de niveles de compiladores para reforzar la plataforma a través de la detección comportamientos peligrosos en el tiempo de ejecución. Las técnicas de Control Flow Integrity (CFI) ayudan a prevenir ataques de reutilización de código y la ejecución de códigos arbitrarios. En Android 9, expandimos enormemente el uso de CFI dentro del marco de trabajo de medios y otros componentes críticos para la seguridad, como NFC y Bluetooth. También presentamos la compatibilidad con el kernel de CFI en el kernel común de Android al realizar compilaciones con LLVM.
También expandimos nuestro uso de limpiadores de desbordamiento de Integer para mitigar daños de memoria y vulnerabilidades de anuncios de información. Priorizamos los limpiadores en bibliotecas en las cuales existen vulnerabilidades pasadas o se procesa una entrada no confiable y compleja, como libui, libnl, libmediaplayerservice y otras. Consulten esta entrada para obtener más información.

Privacidad para los usuarios

Android 9 protege la privacidad de diferentes maneras. El sistema restringe el acceso al micrófono, la cámara y todos los sensores de SensorManager de apps inactivas. Mientras la UID de tu app está inactiva, el micrófono notifica audio vacío y los sensores dejan de comunicar eventos. Las cámaras usadas por sus apps se desconectan y generan un error si las apps intentan usarlas. En la mayoría de los casos, estas restricciones no deberían generar problemas nuevos para las apps existentes, pero recomendamos eliminar estas solicitudes de sus apps.
Android 9 también permite al usuario controlar el acceso al identificador build.serial de la plataforma disponiéndolo detrás del permiso READ_PHONE_STATE. Para acceder al identificador build.serial, deben usar el método Build.getSerial().
Pueden obtener más información acerca de los cambios de privacidad aquí.

Experiencias nuevas con la cámara, el audio y los gráficos

API de varias cámaras y otras actualizaciones de la cámara

Con Android 9, pueden abrir flujos desde dos o más cámaras físicas de forma simultánea en dispositivos compatibles con la API de varias cámaras. En dispositivos con dos cámaras frontales o posteriores, pueden crear características innovadoras que no son posibles con una sola cámara, como el zoom uniforme, el bokeh y la visión estéreo. La API también permite llamar a una transmisión de cámara lógica o fusionada que automáticamente alterna entre dos o más cámaras.
Entre otras mejoras en la cámara, se incluyen nuevos parámetros de sesión, que ayudan a reducir demoras durante la captura inicial, y el uso compartido en Surface, que permite a los clientes de la cámara manejar varios casos de uso sin tener que detener e iniciar la transmisión de la cámara. También agregamos API para brindar compatibilidad con flash basada en la pantalla y acceso a marcas de tiempo OIS para lograr estabilidad en la imagen y efectos especiales en el nivel de la app.

Video HDR VP9, compresión de imagen HEIF

Android 9 incorpora compatibilidad integrada con (HDR) VP9 Perfil 2 para que ahora puedan ofrecer películas en HDR a sus usuarios en dispositivos que admitan HDR.
Nos entusiasma agregar codificación de imágenes HEIF (heic) a la plataforma. HEIF es un formato popular para fotos que mejora la compresión para el guardado de datos en medios de almacenamiento y redes. Con dispositivos Android 9 compatibles con la plataforma, enviar y utilizar imágenes HEIF desde sus servidores backend es fácil. Una vez que se aseguren de que sus apps sean compatibles con este formato de datos para compartir y mostrar contenido, prueben el HEIF como formato de almacenamiento de imágenes en estas. Pueden realizar una conversión de jpeg a heic usando ImageDecoder o BitmapFactory para obtener un mapa de bits a partir de jpeg, y usar HeifWriter en la biblioteca AndroidX para escribir imágenes HEIF estáticas desde el búfer de bytes YUV, Surface o un mapa de bits.

Audio optimizado con Dynamics Processing

La Dynamics Processing API permite usar un efecto nuevo de audio para aislar frecuencias específicas y reducir sonidos altos o aumentar sonidos suaves para mejorar la calidad acústica de sus apps. Por ejemplo, pueden mejorar el sonido de alguien que habla suavemente en un entorno ruidoso, distante o de acústica compleja. La API permite acceder a un efecto de procesamiento dinámico de varias etapas y bandas que incluye un ecualizador previo, un compresor de varias bandas, un ecualizador posterior y un limitador vinculado.

ImageDecoder para mapas de bits y elementos de diseño

Una ImageDecoder API ofrece una alternativa más sencilla para decodificar imágenes a mapas de bits o elementos de diseño. Pueden crear un mapa de bits o elemento de diseño a partir de un búfer de bytes, un archivo o un URI. La API ofrece varias ventajas en comparación con BitmapFactory, incluida la compatibilidad con ajuste de escala exacto, decodificación en un solo paso en memoria de hardware, compatibilidad con posprocesamiento en la decodificación y decodificación de imágenes animadas. Pueden obtener más información aquí.

Conectividad y ubicación

Wi-Fi RTT para posicionamiento en interiores

Android 9 les permite compilar características de posicionamiento en interiores en sus apps a través de la compatibilidad de la plataforma con el protocolo Wi-Fi IEEE 802.11mc, también conocido como tiempo de ida y vuelta de Wi-Fi (RTT). En los dispositivos Android 9 con hardware correspondiente, permiso de ubicación y ubicación habilitada, sus apps podrán usar RTT API para medir la distancia a los puntos de acceso (PA) Wi-Fi cercanos. No es necesario que el dispositivo se conecte a los PA para usar RTT, y mantener la privacidad. Solo el teléfono puede determinar la distancia; los PA no pueden hacerlo.
Al conocer la distancia a 3 o más PA, pueden calcular la posición del dispositivo con una precisión de 1 a 2 metros. Con esta precisión, puedes admitir casos de uso como la navegación en instalaciones y servicios específicos basados en la ubicación, como el control de voz inequívoco (p. ej., “Encender esta luz”) e información basada en la ubicación (p. ej., “¿Hay ofertas especiales relacionadas con este producto?”).

Sensibilidad al costo de datos en JobScheduler

JobScheduler es el servicio central de Android pensado para ayudarlos a administrar tareas programadas o trabajos en Descanso, App Standby y Límites de segundo plano. En Android 9, JobScheduler controla mejor las tareas relacionadas con la red para el usuario aplicando coordinación con señales de estado de red que los proveedores proporcionan por separado. Ahora las tareas pueden declarar su tamaño de datos estimado, realizar búsquedas anticipadas de señal y especificar requisitos de red detallados; los proveedores pueden notificar congestión o falta de medición en las redes. JobScheduler luego administra el trabajo de acuerdo con el estado de la red. Por ejemplo, cuando una red está congestionada, JobScheduler podría diferir las solicitudes de red de magnitud grande. Cuando la red es no medida, puede ejecutar tareas de búsqueda anticipada para mejorar la experiencia del usuario, como la búsqueda anticipada de encabezados.

Abrir Mobile API para pagos de NFC y transacciones seguras

Android 9 suma la implementación de GlobalPlatform Open Mobile API en Android. En los dispositivos compatibles, las apps pueden usar la OMAPI API para acceder a elementos seguros (SE) y habilitar pagos con tarjeta inteligente y otros servicios seguros. Una capa de abstracción de hardware (HAL) proporciona la API subyacente para enumerar diferentes elementos seguros (eSE, UICC, etc.) disponibles.

Rendimiento de las apps

Rendimiento de ART

Android 9 ofrece rendimiento y eficiencia para todas las apps a través del tiempo de ejecución ART. Ampliamos el uso de perfiles de ejecución por parte de ART para optimizar las apps y reducir el consumo de memoria del código de app compilado. ART ahora usa información de perfil para reescribir archivos DEX en el dispositivo, con reducciones de hasta el 11% en diferentes apps populares. Esperamos que estas reducciones se correlacionen estrechamente con reducciones en el consumo de memoria del sistema por parte de los archivos DEX y con menores tiempos de inicio para sus apps.

Optimización para Kotlin

Kotlin es un lenguaje de primer nivel en Android. ¡Si aún no lo probaron, deberían hacerlo! Tenemos un firme compromiso con Kotlin en Android y continuamos ampliando la compatibilidad, incluida la optimización del rendimiento de su código. En Android 9, verán los primeros resultados de este trabajo; mejoramos varias optimizaciones del compilador, en especial las que apuntan a bucles, para lograr un mejor rendimiento. También seguimos trabajando junto con JetBrains para optimizar el código que genera Kotlin. Pueden obtener todas estas mejoras de rendimiento recientes de Kotlin con solo mantener actualizado el complemento de Kotlin de Android Studio.
Hoy lanzaremos una actualización para Android 9. Se trata del SDK de la API 28 (rev. 6), que contiene anotaciones de nulabilidad en alguna de las API usadas con mayor frecuencia. Proporcionaremos más detalles sobre esto en una publicación futura.

Modern Android

Como parte de Android 9, modernizaremos las bases de Android y las apps que se ejecutan en él, en el marco de nuestras inversiones sostenidas y profundas en seguridad, rendimiento y estabilidad.
Como lo anunciamos el año pasado, Google Play solicitará que todas las actualizaciones de la app se orienten a Android Oreo (targetSdkVersion 26 o versiones posteriores) para noviembre de 2018. En línea con eso, si sus apps se orientan a una plataforma anterior a Android 4.2 (nivel de API 17), los usuarios que las instalen verán un diálogo de advertencia después de ese día. Esta es una lista de verificación de recursos para obtener ayuda y asistencia cuando se realizan migraciones. Esperamos ver que sus apps aprovechen al máximo este Android moderno.

¡Preparen sus apps para Android 9!

Android 9 está disponible a partir de hoy para los usuarios de Pixel y en los próximos meses se ofrecerá para otros dispositivos, por lo cual es importante que prueben sus apps para la compatibilidad tan pronto como sea posible. Simplemente, instalen sus apps actuales de Google Play en un dispositivo o un emulador con Android 9. Cuando trabajen en los flujos, asegúrense de que el funcionamiento y el aspecto de sus apps sean buenos, y de que administren los cambios de comportamiento de Android 9 de manera apropiada.
También busquen en sus apps aplicaciones de interfaces que no pertenezcan al SDK. Android 9 restringe el acceso a las interfaces seleccionadas que no pertenecen al SDK. Por ello, deben recurrir menos a ellas. Para obtener más información, consulten nuestra publicación reciente.
Una vez que apliquen las actualizaciones necesarias, les recomendamos realizar la publicación en Google Play de inmediato sin cambiar la plataforma a la que apunta la app. Esto les permite garantizar una gran experiencia para los usuarios de Android 9 mientras trabajan para mejorar sus apps con API y perfilamiento de Android 9.

Mejoren sus app con características y API de Android 9

Cuando estén listos, pueden obtener información más detallada sobre Android 9 y realizar compilaciones con las características y las API nuevas en Android 9.
Para comenzar, simplemente descarguen el SDK oficial de la API 28 y las últimas herramientas e imágenes del emulador a Android Studio 3.1, o usen la ultima versión de Android Studio 3.2. Luego, actualicen la compileSdkVersion y targetSdkVersion de sus proyectos al nivel de API 28. Cuando cambien su objetivo, asegúrense de que sus apps admitan todos los cambios de comportamiento correspondientes.
No bien pronto estén listos, publiquen sus actualizaciones de APK en Google Play. Una estrategia común consiste en usar la función de pruebas beta de Google Play con el fin de recibir comentarios anticipados de un grupo de usuarios reducido y luego realizar una implementación por etapas para la producción.
Visiten el sitio de Android 9 para encontrar más información y documentación para desarrolladores. También consulten este video y la playlist de Android de Google I/O para obtener más información sobre las novedades de Android 9 para desarrolladores.

Disponible para un dispositivo cercano

A partir de hoy, comenzará a implementarse una actualización inalámbrica para Android 9 en teléfonos Pixel. Los dispositivos que participaron en el programa de beta de Sony Mobile, Xiaomi, HMD Global, Oppo, Vivo, OnePlus y Essential, y todos los dispositivos de Android One que reúnan las condiciones, recibirán esta actualización al final del otoño. También estamos trabajando con varios socios para lanzar dispositivos con Android 9 o actualizar otros a esta versión este año.
Como siempre, las imágenes de sistema para dispositivos Pixel se encuentran disponibles aquí para actualizaciones y descargas manuales. Si buscan la fuente de Android 9, la encontrarán aquí en el repositorio del Proyecto de código abierto de Android, en las ramas de Android 9.

Lo que viene

Ahora que llegamos al momento del lanzamiento oficial, concluiremos la etapa de la Developer Preview. Pronto cerraremos le notificación de errores nuevos en el seguimiento de errores de Developer Preview. Si tienen comentarios, no duden en presentar un problema nuevo en Android 9, en el área de seguimiento de problemas del AOSP.
Gracias nuevamente a los numerosos desarrolladores y usuarios pioneros que participaron en la Android 9 Developer Preview y el beta público. Sus contribuciones han sido claves para lograr que la plataforma de Android 9 ofrezca excelentes resultados a los desarrolladores y los consumidores.

TensorFlow 1.9 oficialmente es compatible con Raspberry Pi

jueves, 30 de agosto de 2018

Por Pete Warden, Ingeniero de software

Cuando se lanzó por primera vez TensorFlow en 2015, queríamos que fuera un “ marco de trabajo de aprendizaje automático de código abierto para todos ...Read More

Por Pete Warden, Ingeniero de software

Cuando se lanzó por primera vez TensorFlow en 2015, queríamos que fuera un “marco de trabajo de aprendizaje automático de código abierto para todos”. Para hacerlo, necesitamos que funcionara en la mayor cantidad posible de plataformas que las personas estén utilizando. Durante mucho tiempo, hemos ofrecido compatibilidad para Linux, MacOS, Windows, iOS y Android, pero a pesar de los esfuerzos heroicos de muchos colaboradores, para ejecutar TensorFlow en un Raspberry Pi fue necesario muchísimo trabajo. Gracias a la colaboración con la Raspberry Pi Foundation, estamos felices de anunciar que la versión 1.9 de TensorFlow se puede instalar desde ejecutables precompilados usando el sistema de empaquetado pip de Python. Si usas Raspbian 9 (stretch), puedes instalarlo ejecutando estos dos comandos desde un terminal:

sudo apt install libatlas-base-dev

pip3 install tensorflow

Luego, puedes ejecutar python3 en un terminal y usar TensorFlow como lo harías en cualquier otra plataforma. Aquí te mostramos un ejemplo simple de hello world:

# Python

import tensorflow as tf

tf.enable_eager_execution()

hello = tf.constant(‘Hello, TensorFlow!’)

print(hello)

Si el sistema muestra lo siguiente, estarás listo para comenzar a escribir programas en TensorFlow:
Hello, TensorFlow!
Podrás encontrar información detallada sobre la instalación y la solución de problemas de TensorFlow en Raspberry Pi en el sitio web de TensorFlow.
Estamos entusiasmados con esto, ya que muchos desarrolladores innovadores utilizan Raspberry Pi, y también se utiliza ampliamente en educación para introducir a las personas a la programación, por lo que facilitar la instalación de TensorFlow ayudará poner el aprendizaje automático a disposición de nuevos públicos. Ya hemos visto, en plataformas como DonkeyCar, el uso de TensorFlow y Raspberry Pi para crear autos de juguete que se manejan solos, y esperamos ansiosos los nuevos proyectos que se compilarán ahora que redujimos la dificultad.
Eben Upton, fundador del proyecto Raspberry Pi, afirma: “Es fundamental que la educación en computación moderna cubra tanto los aspectos básicos como temas de interés de cara al futuro. Con esto en mente, nos entusiasma trabajar con Google para llevar el aprendizaje automático de TensorFlow a la plataforma Raspberry Pi. Queremos ver las aplicaciones divertidas que los niños (de todas las edades) producirán a partir de esto”. ¡Coincidimos!
Esperamos ver surgir mucho más material educativo e instructivos que ayudarán cada vez a más gente a explorar las posibilidades del aprendizaje automático en un dispositivo rentable y flexible.

5 sugerencias para el desarrollo de acciones con la nueva Actions Console

martes, 21 de agosto de 2018

Publicado por Zachary Senzer, gerente de Producto
Hace unos meses, en Google I/O, anunciamos una Actions Console rediseñada que te permite desarrollar tus acciones con mayor facilidad que nunca. La nueva Actions Console incluye una experiencia de desarrollo más uniforme que adapta tu flujo de trabajo desde la incorporación hasta el desarrollo, con análisis personalizado para administrar tus acciones después del lanzamiento. Simplemente, selecciona tu caso de uso durante la incorporación; la Actions Console te guiará por las diferentes etapas del desarrollo.
A continuación, te ofrecemos 5 sugerencias que te ayudarán a crear las mejores acciones para tu contenido usando nuestra nueva consola.

1. Optimiza tus acciones para nuevas superficies a través de la personalización de temas

Parte de lo que hace que el ecosistema de Actions on Google sea tan especial es la amplia variedad de dispositivos que las personas pueden usar para interactuar con tus acciones. Algunos de esos dispositivos, que incluyen teléfonos y nuestras nuevas pantallas inteligentes, permiten a los usuarios tengan interacciones visuales completas con tu contenido. Para que tus acciones se destaquen, puedes personalizar la manera en la que esas experiencias visuales se muestran a los usuarios de estos dispositivos. Simplemente, visita la pestaña “Build” y dirígete a personalización de temas en la Actions Console, donde podrás especificar imágenes de fondo, tipografía, colores y más aspectos de tus acciones.

2. Comienza por hacer que sea más sencillo descubrir tus acciones con intents integrados

Las experiencias conversacionales pueden introducir complejidad en la manera en que las personas solicitan completar una tarea relacionada con tu acción; un usuario podría solicitar un juego de miles de formas diferentes (“reproducir un juego para mí”, “buscar un acertijo de mapas”, “quiero una trivia”). Es difícil descifrar todas las maneras en las que un usuario podría solicitar tu acción. Para que este proceso sea mucho más fácil, estamos empezando a relacionar las maneras en las que los usuarios solicitan tu acción en una taxonomía de intents integrados para omitir esta dificultad.
Comenzaremos a usar el intent integrado que asociaste a tu acción para ayudar a los usuarios a descubrir más fácilmente tu contenido mientras empezamos a ponerlo a prueba con las consultas de estos. Continuaremos agregando más intents integrados durante los próximos meses para abarcar diferentes casos de uso. En la Actions Console, dirígete a la pestaña “Build”, haz clic en “Actions” y luego en “Add Action”, y selecciona una para comenzar.

3. Promociona tus acciones con Action Links

Mientras continuamos mejorando las maneras en las que los usuarios encuentran tus acciones en el Asistente, también facilitamos para ellos la búsqueda de tus acciones fuera del Asistente. Con Action Links, generar nuevo tráfico para tus acciones es tan fácil como hacer clic. Ahora tienes la capacidad de definir hipervínculos para cada una de las acciones que se usarán, entre otros espacios, en tu sitio web, tus redes sociales y tus boletines informativos por correo electrónico. Estos vínculos conducirán a los usuarios directamente a tu acción. Si se utilizan en una computadora de escritorio, los vínculos conducirán a los usuarios a la página de tu acción en el directorio, donde podrán elegir el dispositivo en el que deseen probarla. Para configurar Action Links en la consola, visita la pestaña “Build”, selecciona “Actions” y luego escoge la acción para la que quieras crear un vínculo. ¡Eso es todo!

4. Asegúrate de que tus acciones sean de alta calidad probándolas con nuestro simulador web y los entornos alfa y beta

La mejor manera de asegurarte de que tus acciones funcionen según lo previsto es probarlas usando nuestro simulador web actualizado. En él, puedes realizar la ejecución a través de los flujos de usuarios conversacionales en teléfono, altavoz e incluso tipos de dispositivos con pantalla inteligente. Luego de enviar una solicitud, podrás ver la respuesta visual, la solicitud y la respuesta JSON con los posibles errores. Para obtener más asistencia con errores de depuración, también puedes ver registros para tus acciones.

Otra oportunidad excelente para probar tus acciones es realizar implementaciones para públicos limitados en entornos alfa y beta. Al realizar implementaciones en el entorno alfa, tus acciones no necesitan pasar por el proceso de revisión. Esto significa que puedes realizar pruebas rápidamente con tus usuarios. Luego de realizar implementaciones en el entorno beta, puedes lanzar tus acciones para producción cuando quieras sin revisiones adicionales. Para usar los entornos alfa y beta, dirígete a la pestaña “Deploy” y haz clic en “Release” en la Actions Console.

5. Mide tu éxito mediante análisis

Después de implementar tus acciones, medir su rendimiento tiene la misma importancia. Si accedes a la pestaña “Measure” y haces clic en “Analytics”, en la Actions Console, podrás ver análisis completos sobre el uso, el estado y la detección. Podrás ver fácilmente la cantidad de personas que están usando y volviendo a usar tus acciones, la cantidad de errores que encuentran los usuarios, las frases que dicen los usuarios para descubrir tus acciones y muchísimos otros aspectos. Estas estadísticas pueden ayudarte a mejorar tus acciones.

Si no has usado la Actions Console y buscas una forma rápida de comenzar, mira este video para acceder a una descripción general del proceso de desarrollo.
Estamos muy entusiasmados por ver cómo usarás la nueva Actions Console en la creación de más acciones para más casos de uso, con herramientas adicionales para mejoras e iteraciones. ¡Feliz compilación!

Istio llega a su versión 1.0 y está listo para la producción

miércoles, 15 de agosto de 2018

Por Dan Ciruli, gerente de Producto

Hoy, Google Cloud tiene el agrado de anunciar junto a sus colaboradores que el proyecto de código abierto de Istio llegó a la versión “milestone” 1.0. Este es un paso clave para la entrega de la plataforma Cloud Services, que vimos la semana pasada y te permite administrar tus servicios en un ámbito híbrido en el cual una parte de tu infraestructura se ejecuta en VM y otra en Kubernetes, y algunos servicios se ejecutan en la nube y otros en instalaciones.

Istio: una trama de servicios

Istio es, en esencia, una trama de servicio; un software que se superpone de modo transparente con una aplicación distribuida existente. Recopila registros, seguimientos y telemetría, y agrega seguridad y política sin incorporar bibliotecas de clientes. También es una plataforma completa con API que permiten la integración con sistemas para registro, telemetría y política.

Istio envía una vista basada en servicio de las interacciones de servicio en la trama. Mientras que la supervisión tradicional te brinda métricas de bajo nivel, como el consumo de CPU de nodos, Istio mide el tráfico real entre servicios: solicitudes por segundo, índices de error y latencia. También genera un gráfico de dependencias para que puedas ver cómo los servicios se afectan entre sí.

Con Istio, tu equipo DevOps accede a las herramientas que necesita para ejecutar apps distribuidas suavemente. Istio realiza implementaciones de canary, lo que te permite hacer una prueba de humo de una compilación nueva para asegurarte de que funcione bien antes de la expansión. También ofrece inserción de errores, lógica de reintento y cortocircuito de modo que los equipos DevOps puedan realizar más pruebas y cambiar el comportamiento de red en el tiempo de ejecución, para mantener las aplicaciones en funcionamiento.

Por último, Istio agrega seguridad. Se puede usar para superponer mTLS en cada llamada, con lo cual se agrega encriptación en vuelo y te permite autorizar cada una de las llamadas en tu clúster y en tu trama.

Istio en acción

Istio proporciona capacidades básicas para tu infraestructura, lo cual libera a los desarrolladores para que trabajen en el código esencial para tu negocio. Sin embargo, hay una sola forma de probar que Istio está listo para la empresa: ejecutar cargas de trabajo reales en la producción. Ya hay al menos una docena de empresas que utilizan Istio en producción, incluso muchas en GCP. Trabajamos con ellas para superar los primeros obstáculos, incorporamos sus comentarios y ya están aprovechando los beneficios de Istio. Un gran ejemplo es Auto Trader UK, que usó Istio para acelerar el movimiento a contenedores y a la nube pública.

Auto Trader UK no solo realiza migraciones de la nube privada a la pública, sino también de máquinas virtuales a Kubernetes. El nivel de control y visibilidad que Istio proporciona nos ha permitido minimizar el riesgo en este ambicioso trabajo de manera significativa y, en varios casos, ha revelado problemas que desconocíamos. Hemos podido acelerar la entrega de capacidades, como la TLS mutua, que previamente hubiese exigido un considerable esfuerzo de ingeniería, lo cual nos permite concentrarnos en las cualidades distintivas de nuestro mercado.

- Karl Stoney, líder de Infraestructura de entrega, Auto Trader UK

Un verdadero esfuerzo conjunto

Primero lanzamos Istio como código abierto el año pasado, y este año ha sido fabuloso. Desde esa primera versión 0.1, Istio ha mejorado y madurado de manera significativa, con ocho versiones, más de 200 colaboradores y más de 4000 registros que agregan un conjunto de funcionalidades en constante ampliación.

Llegar a la versión 1.0 fue realmente un esfuerzo impulsado por la comunidad. IBM fue un colaborador clave y cofundador, y el proxy de Envoy de Lyft es un componente clave del proyecto. Desde entonces, el número de empresas involucradas en Istio experimentaron un éxito arrollador, incluidas Cisco Red Hat y VMware, lo que consolidó el apoyo del sector en la búsqueda del objetivo de acelerar la adopción y satisfacer las necesidades de la trama de servicio de sus clientes.

“El crecimiento de Istio desde su lanzamiento, el año pasado, ha sido impresionante y rápidamente se está consagrando como el modo estándar de manejar los microservicios en la nube”, afirmó Jason McGee, colega y vicepresidente de IBM, IBM Cloud. “Nuestra misión desde el lanzamiento de Istio ha sido lograr que todos tuvieran éxito con sus microservicios, en especial en la empresa. Por ello, nos hemos centrado los esfuerzos de la comunidad en mejorar la seguridad y la expansión, y apoyamos fuertemente nuestros aportes en lo que aprendimos de la compilación de arquitecturas ágiles en la nube para empresas de todas las magnitudes”.

- Jason McGee, colega y vicepresidente de IBM, IBM Cloud

“Vemos el potencial de Istio para resolver alguno de los aspectos más complejos del desarrollo y la implementación de aplicaciones. Ofrece un plano de control para la trama de servicio, la organización de clústeres y el control de redes que brindará apoyo a los desarrolladores y les permitirá concentrarse en los aspectos más importantes del desarrollo de sus aplicaciones. Esperamos aprovechar Istio en Red Hat OpenShift para permitir que los desarrolladores implementen sus aplicaciones de una manera más segura y eficiente”.

- Brian “Redbeard” Harrington, gerente de Producto, Istio, Red Hat

“VMware ha sido parte integral de la comunidad que desarrolla la trama de servicio de Istio. Vemos un gran potencial en el enfoque basado en servicio que Istio aplica a la conectividad, la seguridad y la observabilidad. Creemos que se convertirá en una piedra angular en términos de infraestructura, capaz de abarcar las plataformas vSphere y Kubernetes, además de varias nubes privadas y públicas, y ayudar a nuestros clientes de empresas a mejorar la eficiencia en el desarrollo y a cumplir con sus ANS y SLO de una manera segura. La capa de aplicación de Istio complementa la capa de virtualización de red y juntas permiten que las empresas desarrollen una defensa profunda, mejoren el rendimiento y la escalabilidad, y aceleren los tiempos para el valor de la aplicación”.

- Pere Monclus, CTO de Redes y seguridad, VMware

Nos entusiasma el número de empresas que escriben adaptadores para Istio, desde un software de observabilidad de SolarWinds y Datadog, hasta herramientas de implementación de Weaveworks y CodeFresh, y ofrecimientos de políticas y seguridad de Aspenmesh y Octarine. Si bien Istio es transparente para los desarrolladores de aplicaciones, proporciona una interfaz de integración estándar para quienes escriban herramientas de observabilidad o motores de políticas.

Otro factor importante que nos permite tener éxito es el trabajo y la integración con otros proyectos de código abierto en la comunidad. Las integraciones con SPIFFE, Open Policy Agent y OpenTracing aportan mejoras para el estado del código abierto y la vida de los desarrolladores.

Istio en GCP

Si bien el proyecto de código abierto de Istio es un desafío importante, también nos proponemos facilitar en particular el uso en Google Cloud Platform. La semana pasada en Google Cloud Next anunciamos el lanzamiento alfa de Managed Istio: Istio de código abierto que se instala y se actualiza automáticamente en los clústeres de tu Kubernetes Engine como parte de la plataforma Cloud Services. Un Istio administrado ayudará a proporcionar la visibilidad, la seguridad y el control que necesitas para los servicios que se ejecutan en entornos híbridos, y se integra con otros productos de Google como Stackdriver y Apigee.

Alcanzar la 1.0 es solo el primer paso, para el proyecto y para nosotros en Google Cloud. Tenemos planes ambiciosos de agregar características y mejorar la usabilidad de Istio con el propósito final de entregar un conjunto completo de herramientas para administrar todos tus servicios, a fin de que te puedas concentrar en escribir software y dirigir tu empresa.

Para obtener más información sobre Istio y sobre cómo comenzar a usarlo en GCP, visita cloud.google.com/istio. Sharing settings

Acceso a los servicios de Google Cloud, directamente desde IntelliJ IDEA

martes, 14 de agosto de 2018

Por Etan Shaul, ingeniero de Software

Una excelente noticia para los usuarios de IntelliJ: Ahora se pueden usar los servicios y las API de Google Cloud directamente desde el entorno de desarrollo integrado (IDE) de JetBrains. Con el complemento de Cloud Tools for IntelliJ, ahora puedes descubrir API, consumirlas y probarlas localmente; todo ello sin dejar tu IDE.

El complemento de Cloud Tools para IntelliJ simplifica el proceso de desarrollo al integrar tareas al IDE, como la habilitación de las API de Google Cloud, la creación de cuentas de servicio para desarrollo local y la incorporación de las correspondientes bibliotecas de clientes de Java a tu compilación.
Ejemplo: Uso de la API de Cloud Translation con el complemento de Cloud Tools for IntelliJ

Supongamos que te interesa usar la API de Cloud Translation en nuestro proyecto basado en Java Maven. Si el complemento de Cloud Tools for IntelliJ no está configurado aún, primero instálalo como se describe en esta guía de inicio rápido.

Clona el ejemplo de proyecto de Cloud Translation, que te permite traducir el texto de entrada de inglés a francés.

git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/java-docs-samples.git

Abre el proyecto; se encuentra en “java-docs-samples/translate”:

En este punto, podrías simplemente intentar ejecutar la aplicación navegando hacia el método principal, haciendo clic en el botón de reproducción

y configurando los argumentos de entrada para traducir texto de inglés a francés mediante la edición de la configuración de ejecución recientemente creada:

Vuelve a ejecutarlo. Esta vez verás el siguiente error:

Como tal vez ya lo hayas deducido, te faltan los derechos de autenticación para acceder a la API de Cloud Translation desde tu máquina local. Para resolver esto, normalmente deberías seguir estos pasos:

Habilitar el servicio en tu proyecto de Google Cloud Platform (GCP)
Crear una cuenta de servicio nueva con las funciones correspondientes para el acceso al servicio
Actualizar tu configuración de ejecución local con las variables de entorno necesarias para acceder al servicio

Afortunadamente, el complemento de Cloud Tools for IntelliJ puede servir. En IntelliJ, dirígete al elemento de menú de Cloud Tools en “Tools > Google Cloud Tools > Add Cloud libraries…”:

Selecciona la API de Cloud Translation y tu proyecto de GCP, y haz clic en “Add Cloud Libraries”:

En la ventana de confirmación que aparece, puedes ver que Cloud Tools for IntelliJ se encarga de habilitar la API y de crear la cuenta de servicio:

Por último, selecciona la configuración de ejecución que creaste anteriormente a fin de que el complemento pueda insertar las variables de entorno necesarias para acceder al servicio de Cloud Translation desde tu máquina local:

Vuelve a ejecutar el programa. Tu texto se traducirá con éxito de inglés a francés a través del servicio de Cloud Translation:

El complemento de Cloud Tools for IntelliJ también brinda asistencia para lo siguiente:

Incorporar bibliotecas clientes de Java en tu pom.xml de Maven si ya no están presentes
Escribir una lista de materiales (BOM) en tu pom.xml para evitar conflictos con la versión de dependencias
Detectar potenciales configuraciones incorrectas y tomar medidas, incluso un BOM faltante, a través de inspecciones del archivo pom.xml con correcciones rápidas

El complemento de Cloud Tools for IntelliJ proporciona muchas características más para optimizar el flujo de trabajo de tu desarrollo, incluida la asistencia para Google App Engine, Stackdriver Debugger, Cloud Repositories y Cloud Storage. Para obtener más información y dejar comentarios, consulta la documentación oficial y las páginas de GitHub:

Cloud Tools for IntelliJ:

Aprendizaje automático en Google BigQuery

lunes, 13 de agosto de 2018

Publicado por Umar Syed y Sergei Vassilvitskii, científicos investigadores, Google IA, NYC

Google BigQuery permite un análisis interactivo de grandes conjuntos de datos, lo cual hace que para las empresas sea más sencillo compartir estadísticas significativas y desarrollar soluciones en base a análisis del cliente. Sin embargo, muchas de las empresas que usan BigQuery no usan el aprendizaje automático para comprender mejor los datos que generan. Esto se debe a que los analistas de datos, expertos en SQL, tal vez no tengan la formación en ciencia de datos tradicional que se necesita para aplicar las técnicas de aprendizaje automático.

Hoy anunciamos BigQuery ML, una capacidad de BigQuery que permite a los científicos y analistas de datos compilar e implementar modelos de aprendizaje automático en conjuntos de datos de gran tamaño estructurados o semiestructurados. BigQuery ML es un conjunto de extensiones simples en lenguaje SQL que permite a los usuarios usar capacidades populares de AA para realizar análisis predictivos, como los pronósticos de ventas, y crear segmentaciones en la fuente, donde ya almacenan sus datos. Además, BigQuery ML configura los valores predeterminados automáticamente y se encarga de la transformación de datos, lo cual brinda una experiencia sencilla y sin inconvenientes que ofrece grandes resultados.

Durante el diseño del backend de AA de BigQuery, el equipo se vio ante un dilema. La transferencia de grandes cantidades de datos de servidores de BigQuery a servidores para propósitos especiales que ejecutan algoritmos de aprendizaje automático podría llevar tiempo y generar una sobrecarga en términos de consideraciones de seguridad y privacidad. Sin embargo, debido a que los componentes principales del descenso de gradiente (un método de optimización que es el caballo de batalla de los algoritmos de aprendizaje automático) se pueden implementar con operaciones comunes de SQL^*, podemos rediseñar el motor de procesamiento existente de BigQuery SQL para BigQuery ML.

Debido a que el motor de BigQuery está diseñado para buscar con eficacia grandes conjuntos de datos en lugar de extraer de ellos ejemplos pequeños de manera aleatoria, BigQuery ML se basa en la variante estándar (lote) de descenso de gradiente en lugar de la versión estocástica. Y aunque el descenso de gradiente estocástico es mucho más común en los sistemas de aprendizaje automático a gran escala que existen hoy en día, la variante de lote tiene numerosas ventajas prácticas.

Por ejemplo, los sistemas de aprendizaje automático de bases de datos basados en el descenso de gradiente estocástico procesan los ejemplos uno por uno, y su rendimiento puede ser deficiente cuando los datos no se ordenan en condiciones óptimas. No obstante, a menudo los datos de BigQuery se distribuyen en un disco para optimizar el rendimiento de consultas regulares de SQL y la redistribución continua de los datos para admitir algoritmos de aprendizaje automático estocásticos supondría altas exigencias a nivel computacional. Por el contrario, el descenso de gradiente de lotes no se ve afectado por el ordenamiento y la partición de datos en el disco, con lo cual este problema se evita por completo. Además, los métodos de lotes se pueden combinar con técnicas de búsqueda de líneas de la documentación sobre optimización clásica, de lo que surge un algoritmo de aprendizaje que es más estable y requiere menos ajuste. El uso de la búsqueda de líneas con métodos estocásticos es mucho más complicado. Nuestra implementación también incluye asistencia para la regularización y el condicionamiento previo. Para obtener información más detallada, consulta nuestro artículo.

Esperamos que BigQuery ML sea útil para muchas tareas de análisis predictivo. Para probarlo, visita la consola de BigQuery y sigue la guía del usuario. Crear un modelo es así de simple:

CREATE MODEL dataset.model_name
  OPTIONS(model_type=’linear_reg’, input_label_cols=[‘input_label’])
AS SELECT * FROM input_table;

En el futuro, planeamos integrar nuestra implementación de descenso de gradiente con la infraestructura de BigQuery para lograr aumentos en el rendimiento. También vamos a explorar otros algoritmos de aprendizaje automático que se pueden implementar de forma sencilla y eficiente para problemas a gran escala aprovechando el poder de BigQuery.

Agradecimientos
BigQuery ML es el resultado de un gran trabajo conjunto entre muchos equipos de Google. Entre los colaboradores y los patrocinadores claves se incluyen Hossein Ahmadi, Corinna Cortes, Grzegorz Czajkowski, JD Degenaar, Dan Delorey, Mingge Deng, Danielle Hanks, Amir Hormati, Abhishek Kashyap, Jing Jing Long, Dan McClary, Chris Meyers, Ross Popoff-Walker, Girishkumar Sabhnani, Vivek Sharma, Jordan Tigani, Chad Verbowski, Jiaxun Wu y Lisa Yin.

* Por ejemplo, un vector gradiente se puede calcular usando los operadores SUM y GROUP BY, y los pesos de un modelo se pueden actualizar con INNER JOIN.^

En GCP, tu base de datos a tu manera

jueves, 9 de agosto de 2018

Ahora, las cargas de Oracle se pueden incorporar a GCP.
Las cargas de trabajo de SAP HANA se pueden ejecutar en VM de memoria persistente de GCP.
Cloud Firestore se lanzará para todos los usuarios que desarrollen apps nativas en la nube.
Replicación regional, herramienta de visualización disponible para Cloud Bigtable.
Actualizaciones de Cloud Spanner, por pedido de la gente.

Por Brad Calder, Vicepresidente de ingeniería, GCP

Al elegir una nube para alojar tus aplicaciones, te conviene una cartera con opciones de bases de datos (SQL, NoSQL, relacionales, no relacionales, de escala ascendente y descendente, de entrada y salida) tú elijes, puedes usar la herramienta correcta para el trabajo. Google Cloud Platform (GCP) ofrece un complemento completo de servicios de bases de datos administradas para satisfacer diferentes necesidades de cargas de trabajo y, por supuesto, te permite ejecutar tu propia base de datos en Google Compute Engine o Kubernetes Engine si lo prefieres.

Hoy, presentamos algunas características nuevas de la base de datos; también sociedades, novedades de la versión beta y otras mejoras que pueden servirte para aprovechar al máximo tus bases de datos en tu negocio.

A continuación, presentamos nuestro anuncio del día:

Ahora, las cargas de Oracle se pueden incorporar a GCP.
Las cargas de trabajo de SAP HANA se pueden ejecutar en VM de memoria persistente de GCP.
Cloud Firestore se lanzará para todos los usuarios que desarrollen apps nativas en la nube.
Replicación regional, herramienta de visualización disponible para Cloud Bigtable.
Actualizaciones de Cloud Spanner, por pedido de la gente.

Administrar cargas de trabajo^Ⓡ de Oracle con socios de Google

Hasta ahora, ha sido un desafío para los clientes incorporar algunas de las cargas de trabajo más comunes a GCP. Hoy, anunciar con entusiasmo que nos asociaremos con proveedores de servicios administrados (MSP) con el propósito de brindar un servicio completamente administrado para cargas de trabajo de Oracle para clientes de GCP. Los servicios administrados por socios como este habilitan la posibilidad de ejecutar las cargas de trabajo de Oracle y aprovechan el resto de la plataforma de GCP. Puedes ejecutar las cargas de trabajo de Oracle en hardware dedicado y conectar las aplicaciones que ejecutas en GCP.

Al asociarnos con un proveedor confiable de servicios administrados, podemos ofrecer servicios completamente administrados para las cargas de trabajo de Oracle con las mismas ventajas de los servicios de GCP. Puedes seleccionar la oferta que cumpla con tus requisitos y también usar tu inversión existente en licencias de software de Oracle.

Nos entusiasma abrir la puerta a clientes y socios cuyos requisitos técnicos no se adecuan por completo a la nube pública. Al trabajar con socios, tendrás la opción de mover estas cargas de trabajo al GCP y aprovechar los beneficios de no tener que administrar hardware ni software. Puedes hallar más información sobre cómo administrar de tus cargas de trabajos de Oracle con socios de Google (disponible este otoño).

Asociarse con Intel y SAP

Esta semana anunciamos nuestra colaboración con Intel y SAP para ofrecer máquinas virtuales de Compute Engine respaldadas por Intel Optane DC Persistent Memory para cargas de trabajo de SAP HANA. Las VM de Google Compute Engine con esta memoria persistente de Intel Optane DC ofrecerán una mayor capacidad de memoria general y un costo más bajo en comparación con las instancias de memoria dinámica de acceso aleatorio (DRAM). Las instancias de Google Cloud de Intel Optane DC Persistent Memory para SAP HANA, y otras cargas de trabajo de la base de datos de la memoria, pronto estarán disponibles a través de un programa de acceso anticipado. Para obtener más información, regístrate aquí.

También continuaremos ampliando nuestro mapa de ruta de tamaños de instancias para cargas de trabajo de producción de SAP HANA. Con tipos de máquinas de 4 TB disponibles a nivel general, trabajaremos en nuevas máquinas virtuales que admitirán 12 TB de memoria para el próximo verano y 18 TB de memoria para fines del 2019.

Acelerar el desarrollo de apps con Cloud Firestore

Para los desarrolladores de apps, Cloud Firestore ofrece la capacidad de almacenar y sincronizar fácilmente datos de apps a escala global. Hoy anunciamos que pronto expandiremos la disponibilidad de Cloud Firestore beta para más usuarios ofreciendo la IU para la consola de GCP. Cloud Firestore es una base de datos de documentos NoSQL sin servidores que simplifica el almacenamiento, la sincronización y la consulta de datos para tus apps nativas en la nube a escala global. Sus bibliotecas clientes proporcionan sincronizaciones en tiempo real y asistencia sin conexión. Además, sus funciones de seguridad y sus integraciones con las plataformas de Firebase y GCP aceleran la compilación de apps que funcionan verdaderamente sin servidores.

También anunciaremos que Cloud Firestore admitirá el modo de almacén de datos en las próximas semanas. Cloud Firestore, actualmente disponible en versión beta, forma parte de la próxima generación de Cloud Datastore y ofrece compatibilidad con la Datastore API y las bibliotecas de clientes existentes. Gracias al modo de almacén de datos, recientemente presentado en Cloud Firestore, no es necesario que realices cambios en tus apps de almacén de datos existentes para aprovechar los beneficios agregados de Cloud Firestore. Una vez que Cloud Firestore esté disponible a nivel general, migraremos tus apps de forma transparente y en tiempo real hacia el backend de Cloud Firestore. Observarás de inmediato un mejor rendimiento por el mismo precio que ahora, con el beneficio adicional de que siempre dispondrás de una sólida uniformidad. La actualización será simple y sin tiempo de inactividad. Podrás obtener más información sobre Cloud Firestore aquí.

Simplicidad, velocidad y replicación con Cloud Bigtable

Para tus cargas de trabajo operativas y analíticas, una excelente opción es Google Cloud Bigtable, una base de datos NoSQL escalable de forma masiva que ofrece un rendimiento alto y una latencia baja. Hoy anunciamos disponibilidad general de la replicación regional. Puedes replicar fácilmente tus datos de Cloud Bigtable configurados de modo asíncrono en diferentes zonas dentro de una región GCP, para un rendimiento de lectura más amplio, una mayor durabilidad y tolerancia a errores zonales. Más información sobre replicación regional para Cloud Bigtable.

Key Visualizer, ahora en versión beta, muestra un mapa de calor del patrón de acceso para que puedas depurar problemas de rendimiento en Cloud Bigtable.

Además, anunciaremos la versión beta de Key Visualizer, una herramienta de visualización para patrones de acceso a claves de Cloud Bigtable. Key Visualizer ayuda a depurar problemas de rendimiento debido a patrones de acceso desequilibrados en el espacio de claves, o filas simples que son demasiado grandes o reciben mucha actividad de lectura o escritura. Con Key Visualizer, puedes visualizar el mapa de calor de los patrones de acceso en función del tiempo, y también ver en detalle rangos de clave o intervalos específicos, o seleccionar una fila específica para encontrar el ID completo de la clave de fila responsable de un hotspot. Key Visualizer se habilita automáticamente para clústeres de Cloud Bigtable con suficientes datos o actividades, y no afecta el rendimiento del clúster de Cloud Bigtable. Podrás obtener más información sobre el uso de Key Visualizer en nuestro sitio web.

Por último, este mes lanzamos bibliotecas clientes para Node.js (beta) y C# (beta). Continuaremos trabajando para proporcionar una mayor compatibilidad con lenguajes para Cloud Bigtable y estamos ansiosos por lanzar las bibliotecas de clientes de Python (beta), C++ (beta), Java nativa (beta), Ruby (alfa) y PHP (alfa) en los próximos meses. Puedes obtener más información sobre las bibliotecas de clientes de Cloud Bigtable.

Actualizaciones de Cloud Spanner, por pedido de la gente

El año pasado, lanzamos nuestra base de datos de Cloud Spanner y ya hemos visto a los clientes hacer pruebas de concepto e implementar apps de negocios imprescindibles para aprovechar los beneficios de Cloud Spanner, entre los que se incluyen una gestión y una administración de bases de datos más simple, una sólida uniformidad general y ANS líderes en el sector.

Hoy anunciamos varias actualizaciones nuevas de Cloud Spanner que nuestros clientes habían solicitado. En primer lugar, recientemente anunciamos la disponibilidad general de la funcionalidad de importación o exportación. Con esta característica nueva, puedes mover tus datos usando archivos de Apache Avro que se transfieren con nuestro conector Cloud Dataflow basado en Apache Beam, recientemente lanzado. Esta característica hace que Cloud Spanner sea más fácil de usar para varios casos de uso importantes, como la recuperación ante desastres, la ingesta de análisis, los procesos de pruebas y más.

También obtendremos versiones preliminares de lenguaje de manipulación de datos (DML) para Cloud Spanner a fin de facilitar la reutilización de código y cadenas de herramientas existentes. Además, verás mejoras de introspección con compatibilidad con estadísticas de consultas Top-N para ayudar a los administradores de bases de datos a mejorar el rendimiento. A fines de este año, se lanzarán DML (en la API y en el controlador JDBC) y estadísticas de consultas Top-N para Cloud Spanner.

Los datos de tu nube son esenciales para cualquier tipo de app que compiles con GCP. Ahora tienes más opciones que nunca al momento de elegir una base de datos para potenciar tu negocio.

Te traemos lo mejor de la computación sin servidores

miércoles, 8 de agosto de 2018

Por Eyal Manor, vicepresidente de Ingeniería

Todas las empresas quieren innovar y ofrecer software excelente de forma más rápida. En los últimos años, la computación sin servidores cambió el desarrollo de aplicaciones y puso el foco en la lógica de la aplicación en lugar de la infraestructura. Sin necesidad de administrar servidores, con ajuste de escala automático para satisfacer todas las demandas de tráfico, y seguridad integrada y administrada, los desarrolladores pueden avanzar más rápido, trabajar de forma ágil y concentrarse en lo más importante: compilar aplicaciones magníficas.

Google ayudó a dar forma a la noción de la ausencia de servidores más de 10 años atrás con la introducción de App Engine. Aumentar la productividad de los desarrolladores es tan importante hoy como lo era entonces. Durante los últimos años, hemos trabajado arduamente para llevar los beneficios de la computación sin servidores que aprendimos de App Engine a nuestros servicios de cómputo, almacenamiento, bases de datos, mensajería, análisis de datos y ofertas de aprendizaje automático.

Hoy, junto con el lanzamiento de nuestra Plataforma Cloud Services, compartimos varios desarrollos importantes para nuestra pila de cómputo sin servidores:

Nuevos tiempos de ejecución de App Engine
Disponibilidad general de Cloud Functions, compatibilidad con otros lenguajes, mayor rendimiento, y características de red y seguridad
Contenedores sin servidores en Cloud Functions
Complemento GKE sin servidores
Knative, bloques de compilación basados en Kubernetes para cargas de trabajo sin servidores
Integración de Cloud Firestore con servicios GPC

Expansión de la computación sin servidores

Hoy anunciamos la compatibilidad para los nuevos tiempos de ejecución estándar de App Engine de segunda generación, como Python 3.7 y PHP 7.2, además de la compatibilidad reciente con Node.js 8. Los tiempos de ejecución de segunda generación proporcionan a los desarrolladores tiempos de ejecución de lenguaje de código abierto capaces de ejecutar cualquier marco de trabajo, biblioteca o archivo ejecutable. Estos nuevos tiempos de ejecución basados en tecnología gVisor permiten implementaciones más rápidas y aumentan el rendimiento de las aplicaciones.

Asimismo, Cloud Functions, nuestro servicio de computación controlado por eventos, estará disponible a nivel general a partir de hoy, en versión completa con servicio predictivo garantizado por un ANS, y con un alcance global, con nuevas regiones en Europa y Asia. Además, reforzaremos Cloud Functions con diferentes características nuevas y altamente solicitadas que incluyen compatibilidad con Python 3.7 y Node.js 8, controles de red y seguridad, y mejoras de rendimiento en todo el panel. Cloud Functions también te permite conectar a la perfección y extender más de 20 servicios de GCP, como BigQuery, Cloud Pub/Sub, API de aprendizaje automático, G Suite, Asistente de Google y más.

Computación sin servidores y contenedores: lo mejor de ambos mundos

Ya sea que estés usando App Engine o Cloud Functions, la plataforma sin servidores de Google ofrece un conjunto completo de herramientas y servicios. No obstante, muchos clientes nos dicen que tienen requisitos propios, como tiempos de ejecución específicos, archivos binarios personalizados o portabilidad de la carga de trabajo. Con frecuencia, acuden a los contenedores para obtener una respuesta. En Google Cloud, queremos reunir lo mejor de la plataforma sin servidores y los contenedores.

Hoy también presentamos contenedores sin servidores, que te permiten ejecutar cargas de trabajo basadas en contenedores en un entorno completamente administrado y pagar solo por lo que usas. Regístrate para acceder a una versión preliminar de los contenedores sin servidores en Cloud Functions y ejecutar tus características en contenedores en GCP con todos los beneficios de una plataforma sin servidores.

¿Y si ya usas Kubernetes Engine? Un nuevo complemento de GKE sin servidores te permite ejecutar cargas de trabajo sin servidores en Kubernetes Engine con una implementación de un solo paso. Puedes pasar de la fuente a los contenedores de forma instantánea, ajustar automáticamente tus cargas de trabajo sin estado basadas en contenedores e incluso aplicar un ajuste a cero. Esto es lo que desde T-mobile se afirmó sobre la ejecución de las cargas de trabajo propias sin servidores en Kubernetes Engine:

“La tecnología detrás del complemento GKE sin servidores permitió que nos concentráramos solo en la lógica comercial y dejáramos de preocuparnos por las tareas de sobrecarga como la compilación e implementación, el ajuste de escala automático, la supervisión y la observabilidad”.
-Ram Gopinathan, arquitecto de Tecnología principal, T- Mobile

Con Knative, puedes ejecutar tus cargas de trabajo sin servidores desde cualquier lugar

Si bien creemos que Google Cloud es un espacio excelente para ejecutar todo tipo de carga de trabajo, algunos clientes necesitan ejecutarlas en sus instalaciones o en varias nubes. En función de estos comentarios, nos entusiasma anunciar Knative (se pronuncia kei-nei-tiv): un conjunto de componentes de código abierto con la misma tecnología que usa el complemento de GKE sin servidores.

Desarrollado conjuntamente con Pivotal, IBM, Red Hat y SAP, Knative impulsa la computación basada en Kubernetes proporcionando los bloques de compilación que necesitas para compilar e implementar aplicaciones sin servidores modernas basadas en contenedores.

Knative se concentra en las partes comunes, aunque desafiantes, de la ejecución de las apps, como la orquestación de compilaciones del origen al contenedor, el enrutamiento y la administración de tráfico durante la implementación, las cargas de trabajo con ajuste de escala automático y la vinculación de servicios a ecosistemas de eventos. Knative te proporciona compatibilidad con lenguaje idiomático familiar y patrones estandarizados que necesitas para implementar cualquier carga de trabajo, ya sea una aplicación, una función o un contenedor tradicional.

Knative proporciona implementaciones reutilizables de patrones comunes y prácticas recomendadas codificadas, compartidas por aplicaciones y marcos de trabajo reales basados en Kubernetes. Por ejemplo, Knative incorpora un componente de compilación que proporciona abstracción potente y flujo de trabajo flexible para compilar, probar o implementar imágenes de contenedor o alteraciones que no pertenezcan a un contenedor en un clúster de Kubernetes. Al integrar Knative en tu propia plataforma, no será necesario optar entre la portabilidad y la familiaridad de los contenedores o la automatización y la eficiencia de la computación sin servidores. También podrás disfrutar los beneficios de la amplia experiencia de Google Cloud en materia de computación sin servidores, tanto para ejecuciones en GCP, en las instalaciones o en cualquier otra nube. Comienza a usar Knative hoy o súmate al intercambio.

Un ecosistema completo sin servidores

Por supuesto, la computación sin servidores no te resultará sencilla si no puedes compilar e implementar código, almacenar tus datos o administrar tus aplicaciones en producción con facilidad como parte de tu entorno general de TI. En Google Cloud, nos comprometemos a habilitar el ecosistema completo de ofertas sin servidores.

Cloud Build, por ejemplo, te permite crear una vía de integración y entrega continuas (IC/EC) para tus aplicaciones sin servidores. Puedes definir flujos de trabajo personalizados para realizar compilaciones, pruebas e implementaciones en varios entornos sin servidores, como Cloud Functions, App Engine e incluso Knative.

Cloud Firestore, una de las opciones incorporadas más recientemente a nuestra pila sin servidores, te permite almacenar y sincronizar los datos de tu app a escala global. Pronto, los desarrolladores de apps podrán acceder fácilmente a Cloud Firestore dentro de GCP Console, y también será compatible con Cloud Datastore.

Por último, nuestro conjunto Stackdriver tiene cuatro capacidades centrales: la supervisión, el registro, la administración del rendimiento de aplicaciones (APM) y la recientemente lanzada supervisión de servicios, y te permite operar y diagnosticar rápidamente tus aplicaciones sin servidores en producción.

Hacia una computación sin servidores a nivel global

Creemos firmemente en buscar maneras de simplificar las operaciones y aportar soluciones al mercado de forma más rápida. El lanzamiento de la semana pasada (aplicaciones comerciales de Kubernetes en GCP Marketplace) demuestra la manera en que los proveedores externos de soluciones están adoptando nuevas tecnologías rápidamente para respaldar la demanda empresarial de soluciones extensibles. Ahora, con estas nuevas ofertas, ayudaremos a que más desarrolladores adopten la computación sin servidores en los idiomas y las plataformas que prefieran.

Haz clic aquí para obtener más información sobre el alcance total de las tecnologías sin servidores de Google Cloud.