谷歌首次推出用于大规模时间序列分析的CloudInferenceAPI

Google LLC今天发布了Cloud Inference API，这是一项新的托管分析服务，能够每秒执行数十万个查询。

该产品专为处理时间序列数据而设计，这些信息是由许多独立的测量值组成的，这些测量值按生成的时间顺序排列。这种整理数据的方法适用于诸如销售分析之类的领域，在这些领域中，深入了解长时间内发生的变化会很有帮助。

Google为Cloud Inference API创建了专用的查询语言。用户可以指定他们希望在分析中关注的时间窗口，以及关联同一时期的不同数据集。该服务有助于探索从长期趋势到孤立事件的所有内容，例如到商店的单日客流量激增。

谷歌表示，Cloud Inference API能够针对高达数万亿的数据点运行查询。更值得注意的是，该服务提供了实时执行某些查询的功能。正如Google工程师Emanuel Taropa在博客文章中所写的那样，从历史上看，这是公司很难自行实现的功能，尤其是大规模的实现。

“无论企业是在衡量点击，查询还是传感器读数，他们通常都会生成时间序列或事件驱动的数据。分析这些数据为企业提供了实时发现见解的潜力，但通常这还意味着构建一个可扩展到数百万甚至数十亿数据流的学习系统。” “对于许多企业来说，这被证明对设计具有极大的挑战性。”

Google可以利用Cloud Inference API的实时功能来针对许多用例。例如，在工业环境下的工厂中，在设备仍处于新鲜状态时分析其感官测量值可以帮助技术人员及早发现潜在问题。在欺诈检测等领域，快速响应时间同样至关重要。

Cloud Inference API的一个早期客户是Snap Inc.，该公司于2017年与Google签署了价值20亿美元的云合同。该公司的工程师Peter Ciccolo表示，该服务“有望用一个单一的数据流替换多个自定义数据流。系统”。

Cloud Inference API扩展了Google已经广泛的分析服务阵容。该公司提供了一项称为Cloud Dataflow的服务，该服务同时支持实时和历史分析，Apache Spark的托管版本以及针对更常规的用例的众多其他解决方案。