Il Gemini di Google arriva nei database

Google vuole che Gemini, la sua famiglia di modelli AI generativi, alimenti i database della tua app, in un certo senso.

Alla sua conferenza annuale Cloud Next a Las Vegas, Google ha annunciato l'anteprima pubblica di Gemini in Databases, una serie di funzionalità supportate da Gemini per semplificare tutti gli aspetti del percorso del database. In linguaggio meno tecnico, Gemini in Databases è un pacchetto di strumenti basati sull'IA, rivolti agli sviluppatori, per i clienti di Google Cloud che stanno creando, monitorando e trasferendo database di app.

Una parte di Gemini in Databases è Database Studio, un editor per il linguaggio di query strutturato (SQL), il linguaggio utilizzato per archiviare e processare dati nei database relazionali. Integrato nella console di Google Cloud, Database Studio può generare, riassumere e correggere determinati errori nel codice SQL, afferma Google, oltre a offrire suggerimenti generali per la codifica SQL tramite un'interfaccia simile a quella di un chatbot.

Accanto a Database Studio sotto il marchio Gemini in Databases ci sono le migrazioni assistite da AI tramite il servizio di migrazione del database esistente di Google. I modelli di Gemini di Google possono convertire il codice del database e fornire spiegazioni di tali modifiche insieme a raccomandazioni, secondo Google.

Altrove, nel nuovo Database Center di Google - ancora un altro componente di Gemini in Databases - gli utenti possono interagire con i database utilizzando linguaggio naturale e gestire un gruppo di database con strumenti per valutare la loro disponibilità, sicurezza e conformità alla privacy. E se qualcosa va storto, gli utenti possono chiedere a un bot alimentato da Gemini di offrire suggerimenti per la risoluzione dei problemi.

"Gemini in Databases consente ai clienti di generare facilmente SQL; inoltre, ora possono gestire, ottimizzare e governare interi gruppi di database da un'unica interfaccia; e infine, accelerare le migrazioni di database con conversioni di codice assistite da AI," ha scritto Andi Gutmans, GM dei database presso Google Cloud, in un post sul blog condiviso con TechCrunch. "Immagina di poter fare domande come 'Quali dei miei database di produzione nell'Asia orientale non hanno fatto backup nelle ultime 24 ore?' o 'Quanti risorse PostgreSQL hanno una versione superiore alla 11?' e ottenere istantaneamente informazioni su tutto il tuo gruppo di database."

Certo, si presume che i modelli di Gemini non facciano errori di tanto in tanto - il che non è affatto garantito.

In ogni caso, Google va avanti, portando Gemini anche in Looker, il suo strumento di business intelligence.

Lanciando in anteprima privata, Gemini in Looker permette agli utenti di "chattare con i dati aziendali", come Google lo descrive in un post sul blog. Integrato con Workspace, la suite di strumenti di produttività aziendale di Google, Gemini in Looker include funzionalità come analisi conversazionale; generazione di report, visualizzazioni e formule; e generazione automatica di presentazioni di Google Slide.

Sono curioso di vedere se la generazione di report e presentazioni di Gemini in Looker funziona in modo affidabile. I modelli AI generativi non hanno esattamente una reputazione per l'accuratezza, dopotutto, il che potrebbe portare a errori imbarazzanti, o addirittura critici per la missione. Lo scopriremo mentre Cloud Next continua durante la settimana con un po' di fortuna.

Gemini in Databases potrebbe essere percepito come una sorta di risposta al principale concorrente Microsoft, che ha lanciato di recente Copilot in Azure SQL Database, portando l'IA generativa al servizio di database cloud completamente gestito esistente di Microsoft. Microsoft sta cercando di rimanere un passo avanti nella nascente corsa ai database guidata dall'IA e ha anche lavorato per costruire l'AI generativa con Azure Data Studio, il set di strumenti di gestione e sviluppo dati aziendali dell'azienda.