Google Cloud AI Launch 2018 में उस अवधि को दर्शाता है जब Google ने अपने क्लाउड कंप्यूटिंग प्लेटफॉर्म को कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग सेवाओं के एक सूट के साथ विस्तारित किया, जो इसके पहले के क्लाउड ऑफरिंग पर आधारित था। ये सेवाएँ Google Cloud प्लेटफॉर्म के माध्यम से डेवलपर्स और उद्यमों के लिए उन्नत AI क्षमताओं को सुलभ बनाने के लिए डिज़ाइन की गई थीं, जो Google के आंतरिक उत्पादों जैसे Google Search और Gmail के लिए उपयोग किए जाने वाले समान बुनियादी ढांचे पर चलता है। यह लॉन्च AI उपकरणों के व्यावसायीकरण में एक महत्वपूर्ण कदम था, जिसमें Cloud AutoML और Cloud TPU जैसी सेवाएँ व्यापक दर्शकों के लिए उपलब्ध हुईं।
Google Cloud, जिसे शुरू में अप्रैल 2008 में App Engine के लॉन्च के साथ घोषित किया गया था, 2018 तक एक व्यापक प्लेटफॉर्म के रूप में विकसित हो चुका था जो इंफ्रास्ट्रक्चर एज़ अ सर्विस, प्लेटफॉर्म एज़ अ सर्विस, और सर्वरलेस कंप्यूटिंग प्रदान करता था। 2018 में AI-केंद्रित जोड़ मशीन लर्निंग और कृत्रिम बुद्धिमत्ता क्षमताओं को क्लाउड में एकीकृत करने की व्यापक रणनीति का हिस्सा थे, जो Google को अमेज़न वेब सर्विसेज और एज़्योर जैसे प्रतिस्पर्धियों के खिलाफ स्थापित करते थे। ये सेवाएँ डीप लर्निंग और न्यूरल नेटवर्क मॉडल में Google के आंतरिक शोध का लाभ उठाती थीं, जिसमें गूगल डीपमाइंड के योगदान शामिल थे।
क्लाउड AI सेवाएँ
2018 के लॉन्च ने Cloud AI छत्र के तहत कई प्रमुख सेवाएँ पेश कीं। Cloud AutoML, जो सितंबर 2018 तक बीटा में था, उपयोगकर्ताओं को व्यापक विशेषज्ञता के बिना कस्टम मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित और तैनात करने की अनुमति देता था। Cloud TPU ने मॉडल प्रशिक्षण के लिए विशेष एक्सेलेरेटर प्रदान किए, जिससे डीप लर्निंग वर्कलोड काफी तेज हो गए। Cloud Machine Learning Engine ने TensorFlow जैसे मुख्यधारा के फ्रेमवर्क का उपयोग करके मॉडल बनाने और प्रशिक्षित करने के लिए एक प्रबंधित सेवा प्रदान की।
अन्य सेवाओं में संवादात्मक इंटरफेस बनाने के लिए Dialogflow Enterprise, पाठ विश्लेषण के लिए Cloud Natural Language, और ऑडियो प्रोसेसिंग के लिए Cloud Speech-to-Text और Cloud Text-to-Speech शामिल थे। Cloud Vision API और Cloud Video Intelligence ने छवि और वीडियो विश्लेषण सक्षम किया, जबकि Cloud Translation API ने हजारों भाषा जोड़ों में गतिशील अनुवाद का समर्थन किया। ये उपकरण Google के डीप लर्निंग मॉडल पर बनाए गए थे, जिससे उन्नत AI तकनीकें स्केलेबल क्लाउड सेवाओं के रूप में उपलब्ध हुईं।
इंफ्रास्ट्रक्चर और कंप्यूट
AI सेवाओं को Google Cloud के व्यापक बुनियादी ढांचे द्वारा समर्थित किया गया था, जिसमें कंप्यूट, स्टोरेज, और नेटवर्किंग उत्पाद शामिल थे। Compute Engine ने Linux या Microsoft Windows चलाने वाले वर्चुअल मशीन प्रदान किए, जबकि App Engine ने Java, Python, और Go जैसी भाषाओं में एप्लिकेशन तैनात करने के लिए एक प्लेटफॉर्म एज़ अ सर्विस प्रदान किया। Google Kubernetes Engine (GKE) ने Kubernetes पर आधारित कंटेनरीकृत वर्कलोड प्रबंधित किए, और Cloud Functions ने इवेंट-संचालित सर्वरलेस कंप्यूटिंग सक्षम की।
स्टोरेज के लिए, Cloud Storage ने एज कैशिंग के साथ असंरचित डेटा संभाला, और Cloud SQL ने MySQL, PostgreSQL, और Microsoft SQL Server पर आधारित प्रबंधित डेटाबेस प्रदान किए। Cloud Spanner ने एक क्षैतिज रूप से स्केलेबल रिलेशनल डेटाबेस प्रदान किया, और Cloud Bigtable ने एक प्रबंधित NoSQL सेवा के रूप में कार्य किया। ये घटक वह नींव बनाते थे जिस पर AI मॉडल को बड़े पैमाने पर प्रशिक्षित और तैनात किया जा सकता था।
बिग डेटा और एनालिटिक्स
AI वर्कलोड को अक्सर मजबूत डेटा प्रोसेसिंग की आवश्यकता होती है, और Google Cloud ने कई बिग डेटा उपकरण प्रदान किए। BigQuery ने एनालिटिक्स के लिए एक स्केलेबल डेटा वेयरहाउस के रूप में कार्य किया, जबकि Cloud Dataflow, Apache Beam पर आधारित, स्ट्रीम और बैच प्रोसेसिंग संभालता था। Dataproc ने Apache Hadoop और Apache Spark जॉब्स का समर्थन किया, और Cloud Pub/Sub ने संदेश कतारों के माध्यम से इवेंट इंजेशन प्रबंधित किया। इन सेवाओं ने संगठनों को प्रभावी मशीन लर्निंग के लिए आवश्यक बड़े डेटासेट तैयार करने और विश्लेषण करने में सक्षम बनाया।
प्रबंधन और सुरक्षा
उद्यम अपनाने का समर्थन करने के लिए, Google Cloud में Cloud Console जैसे प्रबंधन उपकरण शामिल थे, जो संसाधन प्रबंधन के लिए एक वेब इंटरफेस है, और ब्राउज़र-आधारित कमांड-लाइन एक्सेस के लिए Cloud Shell। Operations सूट, जिसे पहले Stackdriver कहा जाता था, ने मॉनिटरिंग और लॉगिंग प्रदान की। सुरक्षा सुविधाओं में भूमिका-आधारित एक्सेस नियंत्रण के लिए Cloud IAM, सिंगल साइन-ऑन के लिए Cloud Identity, और एन्क्रिप्शन कुंजी प्रबंधन के लिए Cloud Key Management Service शामिल थे। इन उपकरणों ने यह सुनिश्चित करने में मदद की कि AI सेवाओं को नियंत्रित और सुरक्षित वातावरण में तैनात किया जा सके।
प्रभाव और विरासत
2018 का AI लॉन्च Google Cloud को क्लाउड AI बाजार में एक प्रमुख खिलाड़ी के रूप में स्थापित करने में मदद करने के लिए महत्वपूर्ण था, जो अमेज़न वेब सर्विसेज और एज़्योर की पेशकशों के साथ प्रतिस्पर्धा करता था। Cloud AutoML जैसे सुलभ उपकरण और Cloud TPU जैसे उच्च-प्रदर्शन हार्डवेयर प्रदान करके, Google ने संगठनों की एक व्यापक श्रेणी को मशीन लर्निंग और जनरेटिव एआई तकनीकों को अपनाने में सक्षम बनाया। इन सेवाओं ने बाद के विकास के लिए आधार तैयार किया बड़े भाषा मॉडल और ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर में, जो बाद के वर्षों में AI अनुप्रयोगों के केंद्र में बन गए। 2022 तक, Google की आधिकारिक सामग्री ने Google Cloud को Google Cloud Platform के नए नाम के रूप में संदर्भित किया, जो बुनियादी ढांचे से परे AI और अन्य सेवाओं को शामिल करने के लिए प्लेटफॉर्म के विस्तारित दायरे को दर्शाता है।