Google I/O: Empresa anuncia novos serviços para nuvem com o Cloud Dataflow

O Google apresentou nesta quarta-feira (25), durante a conferência anual para desenvolvedores, a Google I/O, soluções para incrementar seu serviço de nuvem, mirando concorrentes como Amazon. As novidades, de acordo com o GigaOm, devem facilitar o gerenciamento e o monitoramento de dados e oferecer capacidade de Big Data.

O maior aprimoramento é com relação ao fluxo de dados na nuvem, que anteriormente era realizado na divisão de grandes tarefas em ações independentes via programação em MapReduce. O Cloud Dataflow apresentado na Google I/O incorpora funcionalidades mais modernas, como a capacidade de processamento de cargas dinâmicas e dados em tempo real.

Baseado em funcionalidades já presentes no Google, como a ferramenta de dados FlumeJava e o MillWheel, um sistema de processamento de fluxo de conteúdo, o Dataflow é uma resposta ao Elastic MapReduce e o Kinesis, da Amazon, num só pacote.

Ainda que os usuários possam continuar utilizando os clusters do Hadoop, a infraestrutura do Google ganha opções capazes de superar a complexidade e limitações de latência inerentes ao MapReduce. "O MapReduce era bom para trabalhos simples, mas quando você precisa rodar pipelines (encadeamento de programas ou tarefas), não é tão fácil", explica o chefe de marketing da plataforma Google Cloud, Brian Goldfarb. "Internamente, nem utilizamos mais o MapReduce porque não achamos que é a solução adequada para uma série de situações mais intensas".

Brian afirma que o Dataflow foi criado para lidar com dados complexos e fluxos de trabalho em larga escala, serviços comuns a Big Data, de uma maneira mais simples. Tanto a carga quanto o fluxo em tempo real usam o mesmo código e o Dataflow otimiza automaticamente os encadeamentos de tarefas, além de gerenciar estruturas. O Dataflow não será limitado a nenhuma linguagem específica, contudo o primeiro kit de desenvolvimento estará disponível em Java, pois os atuais usuários já a utilizam para o Hadoop.

O Dataflow será capaz de detectar e corrigir anomalias automaticamente. Como exemplo, Brian exibiu um fluxo de dados da Copa do Mundo do Brasil em conflito com uma data histórica. O sistema foi capaz de realizar as ações sozinho, entretanto o executivo adiantou que o usuário poderá também investigar os eventos manualmente via Google BigQuery, com apenas alguns comandos SQL.

Com relação a outros anúncios sobre computação em nuvem, o Google apresentou algumas ferramentas que devem ajudar o sistema a funcionar mais suavemente. O Cloud Debugger poderá identificar problemas de aplicativos em desenvolvimento sem afetar o funcionamento geral; o Cloud Trace servirá para identificar problemas e rastreá-los até sua causa; e o Cloud Monitoring, que incorpora os serviços da recém-adquirida startup de análise de nuvem Stackdriver, oferecerá painéis, notificações e opções de monitoramento.

O Cloud Monitoring também será capaz de compreender códigos abertos de diversas tecnologias, incluindo MySQL, MongoDB, Elasticsearch e Apache Tomcat.

O Cloud Save foi outro recurso apresentado pela companhia de Mountain View. Destinado aos desenvolvedores de Android, a ferramenta serve para sincronizar o conteúdo armazenado via dispositivos móveis no Google Cloud Datastore com o mínimo de uso de códigos.

O Cloud Save foi projetado para oferecer uma sincronização mais rápida e precisa, mesmo offline, ou enquanto um jogo está em andamento. Ele será ativado também quando o dispositivo voltar a ficar online e assegurará um conteúdo mais consistente através de outras plataformas ou até mesmo quando um usuário precisar da reinstalação do aplicativo no mesmo aparelho ou num novo.

Com essas novidades, o Google espera se aproximar dos desenvolvedores e facilitar o crescimento da plataforma em nuvem da companhia, investindo em aplicativos que podem se tornar exclusivos. Isso, consequentemente, fará diferença diante da rival Amazon.

A briga do serviço em nuvem deve continuar franca em novembro, quando a Amazon deve realizar sua conferência para desenvolvedores.