Todos os artigos publicados na categoria Google Cloud Platform (GCP), organizados por data de publicação.
O Google Cloud lançou a versão General Availability (GA) do seu Agente de Engenharia de Dados, que agora se integra ao BigQuery Graph. Essa novidade aprimora significativamente a precisão do mapeamento de esquemas em pipelines de dados, oferecendo um contexto mais rico entre fontes e destinos.
Descubra como migrar logins e usuários do SQL Server para o Cloud SQL, superando desafios comuns de segurança e conformidade. Aprenda a usar a ferramenta sp_help_revlogin para uma transição segura e eficiente.
O Google Cloud expandiu as funcionalidades de IA generativa do BigQuery com a adição dos modelos Gemini. Essa integração promete otimizar a análise de dados e o desenvolvimento de aplicações de IA diretamente na plataforma.
O Google BigQuery expande suas capacidades com a nova função AI.PREDICT, permitindo modelagem preditiva em análises conversacionais. Essa funcionalidade, em fase de Preview, promete revolucionar a forma como as empresas utilizam dados para antecipar comportamentos e otimizar estratégias de negócio.
O Simba JDBC driver para BigQuery recebeu uma nova atualização em setembro de 2026. Essa novidade é essencial para empresas que utilizam o BigQuery para suas análises de dados e buscam otimizar a conectividade e a performance.
O Google BigQuery anuncia o lançamento do seu SDK oficial para a linguagem Rust em fase de Preview. Esta novidade visa unir a performance e segurança do Rust com o poder de análise de dados do BigQuery, abrindo novas possibilidades para desenvolvedores.
O BigQuery introduz avanços significativos, permitindo o gerenciamento de pipelines via Git e a integração do modelo de IA TabFM para análises preditivas sem treinamento. Novas colunas de identidade e o BigQuery Graph GA complementam as atualizações.
O Google Cloud BigQuery lança atualizações importantes, incluindo a conformidade HIPAA para o Data Engineering Agent, ajustes no licenciamento do BigQuery Graph e aprimoramentos no treinamento de modelos com XGBoost 2.1.
O Google Cloud BigQuery atualizou suas funcionalidades com a correção de uma vulnerabilidade de segurança crítica no JDBC e a liberação geral da visualização de logs em tempo real para UDFs Python. Estas melhorias visam fortalecer a segurança e otimizar o desenvolvimento na plataforma.
O Google Cloud BigQuery agora suporta tags de governança de dados integradas com o Terraform, atualmente em fase de Preview. Essa nova funcionalidade permite gerenciar políticas de controle de dados de forma programática. A novidade visa simplificar a conformidade e a segurança dos ativos de dados.
O Google Cloud BigQuery introduziu um novo recurso para monitorar a performance, adoção, latência e custos de agentes de dados. Integrado ao Google Cloud Observability, a funcionalidade visa oferecer maior controle e insights sobre o uso de dados. O recurso está atualmente em fase de Preview.
O Google Cloud BigQuery introduz novas funções table-valued para análise aprofundada de séries temporais em preview. Além disso, a ferramenta `run_bq_command` em preview permite que agentes de IA gerenciem operações do BigQuery via CLI, otimizando fluxos de trabalho.
O Google Cloud elevou o limite de alocações de reserva por projeto no BigQuery de 10 para 100. Essa atualização visa proporcionar maior flexibilidade e controle na gestão de recursos, otimizando custos e escalabilidade para cargas de trabalho analíticas.
BigQuery Graphs revoluciona a forma como agentes autônomos processam dados, transformando tabelas brutas em modelos de relacionamento interconectados. A nova funcionalidade de medidas une métricas confiáveis ao mapeamento de grafos, garantindo precisão em workloads complexos.
O BigQuery agora oferece enriquecimento automatizado de metadados via SQLX, integrando-se ao Knowledge Catalog para melhor governança e controle. O Data Engineering Agent gera metadados contextualmente, otimizando a organização e análise de dados. O recurso está em fase de Preview.
O Table Explorer no Google BigQuery foi descontinuado e suas funcionalidades migraram para o Reference panel. Essa mudança visa otimizar a experiência do usuário e centralizar ferramentas de análise de dados. Consulte a documentação oficial para mais detalhes.
A migração de bancos de dados, especialmente a conversão de lógica procedural, torna-se mais ágil com o Gemini no Google Cloud Database Migration Service. Descubra como a IA resolve o gargalo da "última milha" em projetos de modernização.
O Google Cloud BigQuery alcançou a General Availability (GA) para Query Templates em data clean rooms, facilitando o compartilhamento seguro de consultas. Além disso, Table Parameters em TVFs agora suportam tabelas de qualquer estrutura, aumentando a flexibilidade analítica.
O Google BigQuery acaba de expandir suas capacidades de IA generativa com a inclusão dos modelos Gemini 3.1 Flash Lite e 3.5 Flash em GA. Essa integração permite que empresas utilizem IA de forma mais eficiente em suas análises de dados.
O Google Cloud's Database Migration Service (DMS) simplifica a migração de bancos de dados SQL Server para PostgreSQL, automatizando a conversão de procedimentos que retornam múltiplos conjuntos de resultados. A ferramenta usa uma lógica inteligente para mapear as diferenças arquitetônicas, garantindo uma transição mais eficiente.
A Target transformou sua experiência de descoberta de produtos e reduziu custos operacionais em 50% ao migrar para o Spanner Graph. Esta mudança unificou um ecossistema de dados fragmentado, permitindo personalização avançada com IA e melhorando significativamente a satisfação do cliente e a eficiência operacional.
Empresas necessitam de dados completos para decisões eficazes, mas a integração de fontes públicas e privadas sempre foi um desafio. Com o Data Commons no Spanner Graph, essa barreira é superada, permitindo a criação de grafos de conhecimento robustos. Esta solução oferece uma visão unificada para insights estratégicos e otimiza a arquitetura de dados.
O driver JDBC do BigQuery agora oferece suporte nativo ao OpenTelemetry, permitindo um rastreamento e registro de performance aprimorados. Esta funcionalidade, agora em General Availability (GA), simplifica o monitoramento e a solução de problemas de interações com o banco de dados, com exportações automáticas para o Google Cloud Observability.
O Google Cloud anuncia a autenticação por grupo IAM para o AlloyDB, simplificando a gestão de acesso a bancos de dados em escala empresarial. A novidade também aprimora a segurança e a rastreabilidade para agentes de IA.
O BigQuery introduziu novas funcionalidades que aprimoram a criação de pipelines de dados, permitindo a inclusão de diversos artefatos como tarefas. Além disso, a plataforma agora oferece auditoria mais detalhada para downloads de resultados de consultas via interface do usuário, reforçando a segurança e governança dos dados.
O BigQuery Data Transfer Service agora suporta transferências incrementais de dados da Klaviyo, otimizando o fluxo de informações para análise. Essa novidade, em fase de Preview, promete agilizar processos e reduzir custos para empresas.
Google Cloud e NOAA se unem para impulsionar a precisão das previsões meteorológicas com infraestrutura de alta performance. Essa parceria promete avanços significativos na segurança pública, agricultura e logística.
O BigQuery introduz novidades que facilitam a descoberta e o acesso a dados comerciais através do Google Cloud Marketplace. Além disso, novas funções aprimoram o rastreamento de alterações em tabelas, oferecendo maior controle e auditoria para os usuários.
O Google Cloud atualizou o Simba ODBC driver para BigQuery, visando aprimorar a conectividade e a eficiência na análise de grandes volumes de dados. Esta nova versão é crucial para empresas que buscam otimizar suas operações de dados na nuvem e acelerar a tomada de decisões estratégicas.
O AlloyDB, serviço de banco de dados compatível com PostgreSQL do Google Cloud, aprimora o desempenho do pgvector com seu motor colunar. A busca vetorial HNSW agora é até 4x mais rápida, impulsionando aplicações de IA e RAG.
O Google Cloud Lakehouse para Apache Iceberg agora oferece integração em Private Preview com o SAP Business Data Cloud (BDC). A novidade permite federação, consultas diretas e publicação de dados entre as plataformas, otimizando a gestão de informações corporativas e a tomada de decisões ágil.
O Google BigQuery introduziu tags de governança de dados, uma nova funcionalidade em Preview que permite impor segurança em nível de coluna e mascaramento. Essa inovação visa reforçar o controle sobre dados sensíveis, auxiliando empresas na conformidade e proteção de informações críticas.
O BigQuery, plataforma de dados do Google Cloud, anuncia avanços significativos. A análise conversacional agora suporta a função AI.AGG em Preview, enquanto o Gemini in BigQuery atinge conformidade HIPAA.
O Google BigQuery lançou atualizações importantes, incluindo a disponibilidade geral de recursos para tabelas Apache Iceberg e uma página de Visão Geral aprimorada. Houve também correções de segurança e a introdução de novas funcionalidades em fase de Preview para gestão de recursos e atualização de índices.
O Google Cloud lança o AlphaEvolve, uma ferramenta baseada em IA para solucionar problemas complexos em áreas como design de chips, logística e pesquisa. A solução promete acelerar inovações e otimizar operações com o poder do aprendizado de máquina.
O Google BigQuery anuncia a expansão do Data Transfer Service para PostgreSQL e SQL Server, além da nova extensão Data Agent Kit para otimizar o desenvolvimento. A busca híbrida (VECTOR_SEARCH) está temporariamente desabilitada, mas com previsão de retorno breve. Estas atualizações visam aprimorar a gestão e o acesso aos dados na plataforma.
O Google BigQuery lançou uma versão atualizada do seu driver ODBC Simba, aprimorando a conectividade com ferramentas externas. Além disso, introduziu a agregação multinível em GoogleSQL em estágio de Preview, permitindo análises mais profundas e complexas.
O Google Cloud expandiu o BigQuery ML com modelos de IA pré-treinados via Connected Sheets, permitindo previsões e detecção de anomalias com as funções AI.FORECAST e AI.DETECT_ANOMALIES. Essa funcionalidade agora em GA facilita a análise preditiva avançada para mais usuários.
O Google Cloud BigQuery introduziu a propriedade 'principal' nas atribuições de reserva, permitindo rotear consultas para recursos específicos com base na identidade do executor. Esta novidade visa otimizar a alocação de recursos, melhorar a performance e a gestão de custos para empresas.
O Google Cloud aprimora a integração de dados com novas permissões de acesso para preparações e pipelines. Ferramentas agora se conectam mais facilmente a Google Drive, Bigtable e Knowledge Catalog, otimizando fluxos de trabalho.
Este vídeo do Google Cloud Tech detalha as novidades em agentes de dados, com foco em automação aprimorada e inteligência artificial. As atualizações visam simplificar a experiência do usuário e aumentar a eficiência na análise e integração de dados.
A análise detalha como o Google Cloud Spanner aprimora sistemas de IA com busca híbrida, combinando busca vetorial (semântica) e por palavra-chave (estruturada). Essa funcionalidade permite respostas mais precisas e contextuais em aplicações de IA, como chatbots e sistemas de recomendação.
O Google Cloud Run tem recebido atualizações significativas focadas em performance, segurança e flexibilidade. A plataforma agora oferece melhorias na execução de contêineres, novas opções de configuração de rede e aprimoramentos na proteção de aplicações, fortalecendo sua posição como solução robusta e eficiente para computação sem servidor.
Este vídeo detalha as mais recentes atualizações do Google Cloud SQL, focando em melhorias de performance com escalabilidade independente de recursos, maior robustez em alta disponibilidade com failover aprimorado, e reforços significativos na segurança de dados através de criptografia e controle de acesso.
Esta análise e resumo explora as novidades na plataforma de agentes do Google Cloud, destacando aprimoramentos em inteligência artificial, ferramentas para desenvolvedores e escalabilidade. As atualizações visam otimizar a criação e gestão de agentes inteligentes, melhorando a experiência do usuário e a automação de processos.
Análise do vídeo "What's new for AI on GKE" detalhando as novidades do Google Kubernetes Engine para Inteligência Artificial. O conteúdo abrange melhorias em treinamento de modelos, simplificação do serviço de inferência e novas capacidades para desenvolvimento de agentes de IA.
Este vídeo da Google Cloud Tech analisa como o Kubernetes está sendo aprimorado para suportar cargas de trabalho de Inteligência Artificial em larga escala. Explora otimizações em hardware, rede e orquestração para viabilizar a IA de próxima geração.
Este resumo e análise aborda como é possível levar um agente Gemini para a Plataforma Enterprise do protótipo à produção em apenas 45 minutos. O vídeo da Google Cloud Tech destaca a eficiência e a confiabilidade necessárias para sistemas de IA em ambientes corporativos, utilizando as ferramentas e infraestrutura do Google Cloud. Ele explora as etapas e os pilares para garantir um agente inteligente robusto e pronto para uso empresarial.
O BigQuery anunciou em 25 de junho de 2026 o lançamento de uma versão atualizada do seu driver ODBC Simba. Esta atualização visa otimizar a performance e a conectividade para análises de dados na plataforma Google Cloud.
O Google Cloud agora permite executar código Python nativamente no BigQuery, eliminando a necessidade de extração de dados. Essa inovação simplifica fluxos de trabalho, reduz custos e acelera a obtenção de insights para análise de dados.
Este é um resumo e análise de um vídeo do Google Cloud Tech. Ele detalha como a inteligência do Gemini foi integrada ao AlloyDB, permitindo que funções de IA sejam executadas diretamente via comandos SQL. Isso simplifica o desenvolvimento de aplicações inteligentes e a obtenção de insights em tempo real a partir dos dados no Google Cloud.
O BigQuery Data Transfer Service agora permite importar metadados de bancos de dados Oracle e MySQL para o Knowledge Catalog, aprimorando a visibilidade e gestão de dados. Esta funcionalidade está em fase de Preview.
Este artigo analisa e resume as 7 dicas do Google Cloud Tech sobre a metodologia Antigravity 2.0, focando na fase de codificação para bases de código empresariais. As dicas abordam desde a modularização e testes automatizados até a otimização de CI/CD e monitoramento, visando aprimorar a qualidade e eficiência do desenvolvimento em larga escala. A análise destaca práticas essenciais para construir e manter sistemas robustos e escaláveis no ambiente corporativo.
O vídeo do Google Cloud Tech demonstra como usar um Application Development Kit (ADK) do Google Cloud para desenvolver um agente inteligente capaz de jogar e vencer um jogo de aventura textual. A análise explora a aplicação de Processamento de Linguagem Natural e Inteligência Artificial para compreender o jogo, tomar decisões estratégicas e interagir programaticamente, destacando as amplas implicações dessa tecnologia para automação e interação com sistemas textuais em diversos setores.
O Google Cloud BigQuery agora oferece geração automática de embeddings, uma funcionalidade que simplifica a criação e atualização de representações vetoriais de dados diretamente nas tabelas. Este recurso em General Availability (GA) visa otimizar fluxos de trabalho de machine learning.
O BigQuery anuncia uma mudança importante: o comportamento do Table Explorer será migrado para o painel Reference a partir de julho de 2026. Esta alteração visa otimizar a experiência do usuário, consolidando funcionalidades e preparando a plataforma para futuras inovações.
O Google Cloud lança novas funcionalidades de agentes de dados para otimizar fluxos de trabalho de IA e análise de dados. Com Conversational Analytics e agentes especializados, a plataforma visa democratizar o acesso e a manipulação de dados corporativos com maior precisão e governança.
O BigQuery Studio agora permite o redimensionamento de colunas em listagens como datasets e histórico de jobs. Essa funcionalidade melhora a visualização e aumenta a produtividade na análise de dados dentro do ecossistema Google Cloud.
O Google BigQuery anuncia novidades importantes com o Gemini Cloud Assist para otimização de performance e custos, e a restauração da função AI.KEY_DRIVERS. Ambas as funcionalidades estão em fase de Preview.
O Google BigQuery expande suas capacidades de consultas contínuas com o suporte às funções de agregação ARRAY_AGG e STRING_AGG. Esta novidade, em fase de Preview, promete otimizar a manipulação de dados em tempo real. A atualização beneficia analistas e desenvolvedores que buscam maior agilidade na extração de insights.
O Google BigQuery lança em junho de 2026 novidades importantes, incluindo análise de linhagem de dados e agendamento de queries com Gemini Cloud Assist, além da disponibilização geral do driver JDBC e aprimoramentos em segurança e controle de custos.
Este vídeo oferece 5 dicas essenciais para usar o Antigravity 2.0 na fase de planejamento de bases de código corporativas. Aborda o entendimento da ferramenta, planejamento iterativo, colaboração, definição de métricas e integração com o SDLC.
O Google Cloud BigQuery agora oferece Escalabilidade Fluida em Disponibilidade Geral (GA), permitindo faturamento por segundo para reservas de escalonamento automático. Essa funcionalidade otimiza custos e aumenta a flexibilidade para o processamento de dados.
O Google Cloud BigQuery agora oferece suporte a caminhos personalizados em URLs de endpoint para funções remotas. Essa novidade, em General Availability (GA), permite o reuso de um único serviço Cloud Run para múltiplas funções, simplificando arquiteturas e otimizando custos.
Este artigo analisa o vídeo da Google Cloud Tech sobre a automação da entrada de projetos usando IA multi-agente e serviços Google Cloud. A solução emprega MCP, Google ADK, Cloud Run e BigQuery para otimizar a gestão de novos projetos, oferecendo maior eficiência, redução de erros e tomada de decisões baseada em dados. O vídeo demonstra como a combinação de IA e GCP pode transformar processos de negócio complexos, impulsionando a agilidade e a inovação.
O AlloyDB AI do Google Cloud revoluciona o PostgreSQL com busca híbrida, integrando dados estruturados e vetoriais nativamente. Esta inovação permite consultas mais ricas e eficientes, simplificando o desenvolvimento de aplicações inteligentes.
O conector de Facebook Ads para o BigQuery Data Transfer Service foi atualizado, suportando novos relatórios para análises mais profundas. Esta melhoria permite que analistas de dados e estrategistas de marketing obtenham insights mais abrangentes sobre o desempenho de campanhas e públicos, otimizando a tomada de decisões baseadas em dados no Google Cloud Platform.
O vídeo "High Resolution Network Telemetry: Data Center Network" do Google Cloud Tech demonstra a telemetria de rede de alta resolução para data centers. Essa tecnologia oferece visibilidade granular sem precedentes, otimização de performance e resolução acelerada de problemas, revolucionando a gestão de infraestruturas de TI.
O AlloyDB Remote MCP Server permite que agentes de IA acessem dados empresariais diretamente do AlloyDB, eliminando a necessidade de pipelines ETL complexos. Essa inovação simplifica a arquitetura, melhora a segurança e acelera a extração de valor dos dados.
Uma nova versão do driver ODBC Simba para BigQuery foi lançada em 27 de maio de 2026. Esta atualização é crucial para garantir conectividade e desempenho otimizados na integração de dados. Mantenha seus drivers atualizados para aproveitar ao máximo o BigQuery.
O Agente de Data Science para Google Colab Enterprise e BigQuery foi oficialmente lançado em General Availability (GA). Essa ferramenta visa otimizar a análise de dados e a extração de insights para equipes de negócios e cientistas de dados.
Este vídeo apresenta o AlloyDB Lakehouse Federation, uma inovadora funcionalidade do Google Cloud que oferece acesso unificado a dados armazenados no AlloyDB, BigQuery e outros componentes do Google Cloud Lakehouse. A ferramenta simplifica a arquitetura de dados, permitindo análises mais ricas e em tempo real, sem a complexidade de mover dados entre sistemas. É uma solução poderosa para empresas que buscam otimizar suas estratégias de dados e obter insights operacionais e analíticos de forma integrada.
Esta análise e resumo do vídeo "What's new in Go" do Google Cloud Tech explora as atualizações recentes da linguagem Go, incluindo Generics e melhorias de performance. O conteúdo destaca como essas inovações beneficiam o desenvolvimento de aplicações escaláveis e eficientes, especialmente no ecossistema Google Cloud Platform.
Este vídeo analisa a construção de um aplicativo de agente de IA utilizando Go ADK, Google Cloud Run para um backend serverless escalável e Flutter para uma interface de usuário multiplataforma. A abordagem apresentada oferece uma solução completa para desenvolver agentes de IA eficientes e de alto desempenho no ecossistema Google Cloud.
Esta análise e resumo explora o vídeo "Build full-stack apps with Google AI Studio, Cloud Run, and Cloud SQL", que demonstra a criação de aplicações full-stack modernas. Ele detalha como a integração do Google AI Studio para capacidades de IA, Cloud Run para um backend serverless escalável e Cloud SQL para um banco de dados robusto, permite o desenvolvimento ágil e a implantação eficiente de soluções na Google Cloud Platform.
Esta é uma análise e resumo do vídeo do Google Cloud Tech sobre a construção de sistemas multiagente distribuídos. O conteúdo explora os conceitos fundamentais, os desafios de implementação em larga escala e como as ferramentas do Google Cloud Platform são essenciais para desenvolver essas arquiteturas complexas com eficiência e resiliência.
O Google AI Studio agora permite a criação de aplicações full-stack com Cloud Run, Firebase e Cloud SQL, sem custo inicial ou necessidade de cartão de crédito. O Starter Tier facilita o desenvolvimento e a implantação de até duas aplicações.
Análise do vídeo 'From the I/O main stage to the terminal' do Google Cloud Tech, que destaca como as novidades do palco principal do I/O são aplicáveis via terminal. O conteúdo explora a praticidade das ferramentas GCP para desenvolvedores.
O Google Beam está trazendo uma nova experiência para reuniões híbridas, permitindo que os participantes sejam vistos e ouvidos em tamanho real. O objetivo é aumentar a inclusão e a conexão em ambientes de trabalho distribuídos.
O BigQuery introduziu uma nova funcionalidade para reexecutar instruções de forma proativa, visando detectar e corrigir regressões de performance e funcionalidade. Essa atualização não gera custos adicionais nem efeitos colaterais, garantindo maior estabilidade e confiabilidade para os usuários.
O Google está aprimorando suas ferramentas para revelar como o conteúdo na web é criado e editado, aumentando a transparência para os usuários. Essa iniciativa visa combater a desinformação e promover maior confiança nas fontes de informação.
Análise do vídeo da Google Cloud Tech sobre arquitetura de código 'agent ready' usando Firebase dinâmico. O conteúdo detalha como preparar bases de código para integrações com IA, focando em flexibilidade, dados em tempo real e orquestração de fluxos de trabalho.
O Firebase SQL Connect agora permite a integração direta com bancos de dados PostgreSQL, expandindo as capacidades de gerenciamento de dados para desenvolvedores. Esta funcionalidade possibilita a execução de consultas SQL a partir do Firebase, oferecendo maior flexibilidade e abrindo novas possibilidades para aplicações híbridas e uso de dados legados.
O Google Cloud Next '26 reforçou o Dart como uma solução full-stack com o Flutter, simplificando o desenvolvimento de ponta a ponta. As novidades focam na integração com GCP, aprimoramento do backend e fluxos de CI/CD.
O vídeo apresenta o AlloyDB AI do Google Cloud, uma solução inovadora que integra inteligência artificial diretamente em bancos de dados para detecção de fraudes em tempo real. A tecnologia permite análises rápidas e eficientes, reduzindo latência e custos operacionais para empresas.
O Google BigQuery anuncia importantes atualizações para otimização e governança de dados. Destaque para Grupos de Reservas em GA, políticas organizacionais personalizadas e integração com repositórios Git no BigQuery Studio, ambos em Preview, oferecendo maior controle e eficiência para usuários.
A função AI.KEY_DRIVERS do Google BigQuery, atualmente em fase de preview, foi temporariamente desativada. A equipe do Google Cloud está trabalhando para restaurar a funcionalidade o mais rápido possível.
O Google Cloud expandiu o BigQuery ML com novas funcionalidades de IA, incluindo a função AI.COUNT_TOKENS, para estimar o uso de tokens em modelos generativos. Agora é possível visualizar o consumo detalhado de tokens, auxiliando na otimização de custos e performance.
O Database Center do Google Cloud agora é impulsionado pela IA Gemini, oferecendo gerenciamento de frotas de bancos de dados com insights preditivos, automação e uma interface conversacional. Descubra as novas funcionalidades para otimizar suas operações de dados.
O Dataplex Universal Catalog do Google Cloud foi renomeado para Knowledge Catalog, buscando reforçar seu papel na organização e acesso ao conhecimento de dados. As funcionalidades principais permanecem as mesmas, facilitando a transição para os usuários.
O BigQuery atualizou o rótulo de cobrança do Data Transfer Service para "data_transfer_service" (minúsculas) a partir de 11 de agosto de 2026. A mudança visa unificar e expandir a visibilidade de custos. Usuários devem atualizar seus relatórios e exportações para incluir o novo formato.
O Bigtable agora conta com uma camada de memória in-memory para latência de leitura sub-milissegundo e throughput 10x maior. Descubra como o RDMA e a gestão inteligente de dados transformam a performance e reduzem custos em aplicações de alta demanda.
O BigQuery agora oferece compartilhamento de listagens multirregionais em General Availability, facilitando a distribuição global de conjuntos de dados. Contudo, a partir de 1º de junho de 2026, haverá uma importante alteração nas políticas de retenção de dados para Google Ads, Search Ads 360 e Google Analytics 4, limitando os dados de backfill a 37 meses. Usuários devem revisar suas estratégias para garantir a conformidade e acesso a dados históricos.
A partir de 7 de maio de 2026, novas transferências de dados do Google Ads para o BigQuery Data Transfer Service exigirão autenticação multifator (MFA) para usuários. Esta medida visa aumentar a segurança das suas integrações de dados.
O Google Cloud anunciou novas funcionalidades para Dataform e BigQuery. O Dataform implementa "strict act-as mode" globalmente para maior segurança. O BigQuery aprimora índices vetoriais com cálculo de desvio de dados, reconstrução sem downtime e particionamento, otimizando performance e custos.
O Google BigQuery agora permite a criação de views materializadas sobre tabelas com Change Data Capture (CDC) ativo, uma funcionalidade agora em General Availability (GA). Esta novidade otimiza o desempenho de consultas e garante dados sempre atualizados para análises críticas. Representa um avanço significativo para a engenharia e análise de dados na plataforma.
Spanner Omni é a versão instalável do banco de dados distribuído do Google, agora disponível para rodar em sua infraestrutura on-premises, multicloud ou até em seu laptop. Ele oferece escalabilidade, alta disponibilidade e consistência forte para aplicações de IA, onde quer que operem.
O Agentic Data Cloud, nova arquitetura de IA do Google Cloud, transforma dados em ações com agentes autônomos. Conheça as inovações que criam um Sistema de Ação para empresas.
O Google Cloud Next 2026 apresentou inovações significativas com foco em Inteligência Artificial e na escalabilidade da Google Cloud Platform. O evento destacou o potencial transformador da IA para empresas de todos os tamanhos.
O Google Cloud Next '26 revelou as últimas inovações da plataforma, com grande foco em Inteligência Artificial e otimizações de dados. O evento destacou novos recursos para o Vertex AI, melhorias no BigQuery e avanços na infraestrutura de segurança. Essas novidades prometem impulsionar a próxima geração de aplicações e soluções empresariais na nuvem.
A IA necessita de dados operacionais e analíticos em tempo real para agir com agilidade. Descubra como a Agentic Data Cloud do Google Cloud une essas fontes, superando silos e permitindo a criação de agentes autônomos e confiáveis.
O Google Cloud Next '26 destacou o ímpeto e a inovação em escala do Google, com Sundar Pichai apresentando os principais anúncios da plataforma. O evento reforçou o compromisso do Google Cloud em impulsionar o futuro da tecnologia com avanços em IA, infraestrutura e analytics. As novidades prometem revolucionar o mercado e capacitar empresas na era digital.
Oracle AI Database agora roda nativamente no Google Cloud, integrando dados corporativos críticos com IA avançada como Gemini. Essa união impulsiona a "Agentic Enterprise", automatizando fluxos de trabalho e gerando insights em tempo real.
O Google Cloud anunciou atualizações importantes em abril de 2026, incluindo o modelador gráfico visual no BigQuery, renomeações de serviços como Dataproc para Managed Service for Apache Spark, e a volta do Looker Studio como Data Studio. Novos recursos de IA e agentes de engenharia de dados também foram destacados.
O Google Cloud Next '26 revelou avanços significativos em Inteligência Artificial, com destaque para o Gemini Enterprise, uma nova solução voltada para o mercado corporativo. O evento também apresentou inovações na plataforma de nuvem do Google, reforçando o papel da IA e da nuvem na transformação digital.
O BigQuery Studio agora oferece visualização direta de resultados e esquemas de consultas de grafos, eliminando a necessidade de ferramentas externas. Esta funcionalidade, em fase de Preview, visa agilizar a análise de dados complexos e relacionais.
O BigQuery anuncia atualizações importantes, incluindo a mudança no tipo de dado ActionValue para Facebook Ads e a expansão das Python UDFs com foco em performance e monitoramento. Novas funcionalidades para migração de metadados e integração com IA também foram destacadas.
O Google Cloud anunciou que as pastas para organização e controle de acesso a ativos de código no BigQuery agora estão em General Availability (GA). Essa novidade permite operações em massa, atualização de conteúdo e visualização de caminhos baseada em permissões, otimizando a gestão de dados na plataforma.
O Google Cloud lança importantes atualizações para suas plataformas de dados, BigQuery e AlloyDB. As novidades incluem o suporte expandido para Apache Iceberg v3, a disponibilidade geral do BigQuery Agent Analytics e a nova funcionalidade de exportação de dados para AlloyDB.
O BigQuery Graph, agora em pré-visualização, oferece uma solução escalável e fácil de usar para análise de grafos. Ele revoluciona a forma como dados são modelados e analisados, permitindo a descoberta de relações ocultas e a construção de aplicações inteligentes. A ferramenta integra modelos relacionais e de grafos, suporta dados estruturados e não estruturados, e promete melhorias significativas em desempenho e escalabilidade.
O BigQuery lança atualizações importantes focadas em IA e visualização. Novas funções geradas por Gemini, como AI.IF, AI.SCORE e AI.CLASSIFY, otimizam o processamento de dados não estruturados. Além disso, a geração automática de visualizações de DataFrames agora está em GA, simplificando a exploração de insights.
O QueryData, nova ferramenta do Google Cloud, traduz linguagem natural em queries SQL com precisão quase perfeita para AlloyDB, Cloud SQL e Spanner. Ele revoluciona os sistemas agentic ao democratizar o acesso a dados operacionais com segurança e facilidade.
A Google Cloud anunciou que as SQL cells em BigQuery notebooks agora estão em General Availability (GA). Essa funcionalidade permite a execução de consultas SQL diretamente dentro de ambientes de notebook, simplificando a análise e a colaboração para profissionais de dados.
O BigQuery expande suas fronteiras com a integração geral do Snowflake e a introdução de consultas stateful em preview. Além disso, o BigQuery Graph permite modelar e analisar dados como grafos, descobrindo relações complexas com GQL.
O BigQuery lança suporte para transferências incrementais de dados do Microsoft SQL Server em fase Preview e disponibiliza a variável de sistema @@session_id em funções e views. Novas funcionalidades otimizam a gestão de dados e a análise.
O Google BigQuery anunciou atualizações significativas em 7 de abril de 2026, introduzindo transferências de dados incrementais para diversas fontes e um novo modelo de embedding de texto para funções de IA. Essas novidades, atualmente em Preview, prometem otimizar a integração de dados e expandir as capacidades de machine learning diretamente na plataforma.
O BigQuery introduz importantes avanços em governança e inteligência artificial. Agora é possível implementar políticas organizacionais personalizadas para maior controle de recursos, além de aproveitar a nova função AI.AGG para agregação semântica de dados com base em linguagem natural. Ambas as funcionalidades estão atualmente em fase de Preview.
O Google anunciou o lançamento em Private Preview do seu novo driver ODBC para BigQuery. Desenvolvido internamente e em código aberto, ele visa oferecer uma conexão de alta performance para diversas aplicações com o data warehouse do Google Cloud.
Descubra as recentes inovações do Google Cloud, incluindo autoscaling read pools para Cloud SQL e o impacto do Looker com Conversational Analytics. Transforme dados em decisões estratégicas e impulsione o crescimento.
O Google BigQuery lançou novas funcionalidades para seus valores ObjectRef, aprimorando a integração com o Cloud Storage. As atualizações incluem suporte expandido para funções, metadados automáticos e URLs de leitura otimizadas.
A ID.me revolucionou a segurança da identidade digital ao migrar para o Google Cloud, utilizando AlloyDB, Cloud SQL e Vertex AI. Essa estratégia permitiu escalar para 160 milhões de usuários, aprimorar a detecção de fraudes e reduzir drasticamente o tempo de desenvolvimento.
As recentes atualizações do Google BigQuery, em General Availability, trazem aprimoramentos significativos em previsão e detecção de anomalias com o BigQuery ML, além de permitir views materializadas não incrementais sobre dados do Spanner. Essas novidades oferecem maior flexibilidade e performance para análises de dados avançadas, otimizando a extração de insights.
Descubra como o Google enfrenta os desafios da cibersegurança com insights diretos de seus especialistas. Uma visão aprofundada sobre proteção de dados, IA e estratégias para um ambiente digital mais seguro.
A Manhattan Associates migrou para bancos de dados do Google Cloud, aprimorando sua plataforma SaaS Manhattan Active. A solução agora suporta mais de 1 bilhão de chamadas de API diárias com latência reduzida, garantindo resiliência e escalabilidade globais.
O Google Cloud anunciou a disponibilidade geral de uma nova funcionalidade que permite exportar dados do BigQuery para o Spanner usando Cloud resource connections. Essa integração simplifica o processo de reverse ETL, tornando a movimentação de dados mais eficiente para aplicações de produção.
O Google Cloud anuncia importantes atualizações para o BigQuery e a disponibilidade da Gemini API na Europa, otimizando a análise e migração de dados. Novos recursos incluem tradução SQL, monitoramento de transferências e avaliação de migração de Snowflake, reforçando a plataforma como um hub robusto para Big Data e IA.
O BigQuery Data Transfer Service agora permite que agentes de Inteligência Artificial criem, gerenciem e executem transferências de dados, um avanço em fase de Private Preview. Esta nova capacidade visa automatizar e otimizar a gestão de dados na plataforma do Google Cloud.
O Google BigQuery anunciou a General Availability de novas funcionalidades em março de 2026. Agora é possível preparar dados de arquivos no Cloud Storage e Google Drive usando Gemini. Além disso, as funções AI.EMBED e AI.SIMILARITY para análise de texto e imagem estão prontas para uso.
O BigQuery agora oferece uma política de organização personalizada para gerenciar operações em rotinas. Essa funcionalidade em preview permite um controle granular sobre a execução de UDFs e procedures, aprimorando a governança e segurança de dados na plataforma Google Cloud.
Explore como o Cloud SQL Read Pools com Autoscaling revoluciona a escalabilidade de leitura de bancos de dados MySQL e PostgreSQL. Otimize performance, gerencie picos de tráfego e reduza custos com esta solução gerenciada e dinâmica.
O Google Cloud Memorystore anuncia a Disponibilidade Geral do Valkey 9.0, trazendo melhorias significativas de performance e novas capacidades. Descubra como essa atualização pode impulsionar suas aplicações de alta throughput e baixa latência.
O BigQuery ML agora permite o deploy automático de modelos abertos para a Vertex AI, simplificando o gerenciamento de recursos e custos. Esta funcionalidade GA oferece maior controle e eficiência na implementação de modelos de machine learning.
O BigQuery, serviço de data warehouse do Google Cloud, introduz uma nova funcionalidade: a configuração de localização padrão global. Essa novidade, agora em General Availability (GA), permite aos usuários definir uma localidade padrão para seus dados em nível de organização ou projeto, simplificando o gerenciamento de recursos.
O Google Cloud acaba de fechar a aquisição da Wiz, fortalecendo sua oferta em segurança na nuvem. Essa união promete soluções mais robustas e inovadoras para proteger aplicações e dados em qualquer ambiente cloud.
O BigQuery agora oferece um mapeamento visual para entender a performance de consultas SQL, destacando gargalos no gráfico de execução. Essa funcionalidade, agora em General Availability (GA), visa facilitar a otimização e depuração de suas consultas.
A Playstation alcançou escala global com o Google Cloud Spanner, reduzindo o uso de armazenamento em 91% e os custos operacionais em 50%. Esta solução de banco de dados híbrido permitiu uma gestão de dados eficiente e econômica para milhões de usuários.
O BigQuery aprimora sua análise conversacional com novas funcionalidades que integram IA e Cloud Storage. Usuários agora podem interagir com dados não estruturados e usar modelos de Machine Learning de forma simplificada através de prompts em linguagem natural.
O Apache Phoenix introduz SQL no HBase, simplificando a interação e a manipulação de dados NoSQL. Profissionais de dados ganham agilidade na criação, consulta e gestão de tabelas e linhas, democratizando o acesso a grandes volumes de dados.
O Google Data Cloud lança novas funcionalidades para integrar BigQuery, Dataproc e Looker, focando em IA/ML. As inovações prometem simplificar o acesso, análise e tomada de decisão baseada em dados para empresas.
O Google Cloud lança novas funcionalidades de IA, incluindo suporte a bancos de dados gerenciados (AlloyDB, Spanner, Cloud SQL, Bigtable, Firestore) e a capacidade de criar agentes conversacionais com BigQuery. O objetivo é aprimorar a interação da IA com dados corporativos, impulsionando soluções inovadoras.
A massiva migração de dados do PayPal para o Google Cloud Platform foi um passo crucial. Essa iniciativa estabeleceu a base robusta necessária para impulsionar suas mais recentes inovações em Inteligência Artificial Generativa.
Descubra como o Google Cloud Spanner, com seu motor colunar, otimiza o acesso a dados de Iceberg lakehouses. Obtenha performance superior e dados sempre atualizados para suas análises.
Descubra como migrar seu stack legado do Apache Cassandra para o Google Cloud Spanner. Modernize suas aplicações com a escalabilidade e robustez do Spanner.
O Google Cloud Platform oferece bancos de dados escaláveis e de alta performance, como Cloud Spanner e BigQuery, essenciais para o desenvolvimento de agentes de inteligência artificial. Essas soluções impulsionam a nova geração de IA, permitindo aprendizado e tomada de decisão mais eficientes.
O Google Spanner lidera o ranking para transações leves no Gartner® Critical Capabilities Report. Este reconhecimento destaca sua performance e confiabilidade para aplicações críticas com baixa latência.
O Google Spanner em 2025 trará inovações cruciais para suportar aplicações de Inteligência Artificial multimodais. Prepare-se para um futuro de dados mais inteligentes e análises mais profundas com esta plataforma evoluída.
O AlloyDB for PostgreSQL agora oferece pool de conexões gerenciado, permitindo maior escalabilidade e conexões mais rápidas para suas aplicações. Descubra como otimizar seu desempenho.
Descubra como Fastweb e Vodafone uniram forças com Google Spanner e BigQuery para otimizar seus complexos fluxos de dados. Essa colaboração resultou em maior eficiência e insights aprimorados no setor de telecomunicações.
O Firestore, serviço de banco de dados do Google, lança um novo motor de consultas avançado. Esta inovação otimiza a performance e a flexibilidade, permitindo consultas complexas de forma nativa para aplicações em tempo real.
O BigQuery anuncia novas funcionalidades que trazem o poder da Inteligência Artificial para a geração de embeddings com modelos como o gemini-embedding-001, agora em General Availability. Além disso, a nova página Pipelines & Connections promete simplificar a integração de dados com serviços como Datastream e Pub/Sub, atualmente em Preview.
O Google lançou a Developer Knowledge API e o MCP Server em preview para dar acesso programático direto à sua documentação oficial. Desenvolvedores podem usar essas ferramentas para turbinar assistentes de IA com informações sempre atualizadas e confiáveis.
O Google BigQuery anunciou em 5 de março de 2026 melhorias significativas, incluindo uma nova sintaxe para a função VECTOR_SEARCH em fase de Preview, visando otimizar buscas por vetores únicos. Além disso, uma versão atualizada do Simba ODBC driver para BigQuery foi disponibilizada, aprimorando a conectividade com a plataforma.
O BigQuery agora oferece monitoramento aprimorado para replicação de dados e recuperação de desastres, além de streaming em tempo real para Spanner. Essas funcionalidades, agora em General Availability (GA), aumentam a visibilidade e a agilidade para os usuários do Google Cloud.
O Google Data Cloud lança novidades em IA e bancos de dados, incluindo suporte a MCP para agentes de IA, análise conversacional no BigQuery e aprimoramentos no Looker e Cloud SQL. Descubra como essas inovações impulsionam a análise de dados e o desenvolvimento de IA.
O Spanner columnar engine revoluciona o acesso a dados de Iceberg lakehouses, unindo capacidades OLTP e analíticas. Descubra como obter baixa latência e alta velocidade para aplicações modernas e IA.
O BigQuery implementará uma limitação no uso do Legado SQL a partir de 1º de junho de 2026. Entidades que não o utilizarem no período de novembro de 2025 a junho de 2026 perderão o acesso. É essencial planejar a migração para o SQL padrão.
O Google BigQuery agora oferece a funcionalidade de restaurar datasets deletados, em estágio de General Availability (GA). Usuários podem recuperar dados perdidos acessando o histórico de revisões dentro da janela de time travel, aumentando a segurança e resiliência dos dados.
O Google Cloud assume a liderança no Cloud Wars Top 10, superando a Microsoft e a Oracle. A ascensão é impulsionada por um forte compromisso com a inovação em Inteligência Artificial e uma estratégia centrada no cliente.
O Google Cloud expande o suporte ao Model Context Protocol (MCP), integrando bancos de dados como AlloyDB, Spanner e Firestore. Essa inovação permite que agentes de IA acessem dados e executem tarefas complexas com segurança e eficiência, democratizando o desenvolvimento de aplicações inteligentes.
O BigQuery lança novas funcionalidades em fevereiro de 2026, incluindo insights de datasets para visualizar relações entre tabelas e melhorias nas funções de IA para geração de esquemas. A função AI.CLASSIFY também foi atualizada para suportar classificação multi-categoria em fase de Preview.
O Google BigQuery agora oferece três novos métodos de execução de pipelines: todas as tarefas, tarefas selecionadas ou por tags. Essa funcionalidade em General Availability (GA) visa otimizar a flexibilidade e o controle sobre fluxos de trabalho de análise de dados.
O BigQuery lança novas funcionalidades para otimizar a análise de dados. Agora é possível customizar a geração de insights, focando em SQL ou descrições de tabelas/colunas. Além disso, varreduras de dados podem ser executadas sob demanda e configuradas com Time to Live (TTL) para exclusão automática.
O BigQuery introduziu novas funcionalidades para análise de dados do YouTube, permitindo o suporte a relatórios de alcance. Além disso, foi lançada a capacidade de aplicar políticas de dados diretamente em colunas, reforçando a segurança e o controle de acesso a informações sensíveis.
O Gemini no BigQuery agora processa dados na mesma jurisdição dos seus datasets (US ou EU) ou em locais definidos pelo usuário, a partir de 03 de fevereiro de 2026. Essa novidade oferece maior controle sobre a localização do processamento de dados.
O BigQuery agora oferece suporte a consultas parametrizadas no editor do Google Cloud Console em sua versão General Availability (GA). Esta funcionalidade aprimora a segurança e a eficiência na execução de consultas dinâmicas para análise de dados.
O Google anunciou a desarticulação de uma extensa rede de proxies utilizada por mais de 550 criminosos cibernéticos. Essa ação visa aumentar a segurança online e proteger os consumidores de atividades maliciosas.
O BigQuery está aprimorando sua plataforma com o lançamento de recursos inovadores. Novidades incluem maior segurança de dados com a regra RANDOM_HASH, a capacidade de realizar análises conversacionais usando IA e a simplificação na criação de modelos de machine learning via console.
O BigQuery anunciou a renomeação de sua funcionalidade de Change Data Capture para 'BigQuery change data capture ingestion'. Além disso, o serviço agora permite a transferência de dados do Shopify, em fase de Preview.
O BigQuery expande suas funcionalidades com a nova integração para transferência de dados do Mailchimp, atualmente em Preview. Paralelamente, um driver JDBC atualizado foi lançado para otimizar a conectividade e o acesso aos dados.
O Google BigQuery lança o Gemini Cloud Assist em Preview, uma ferramenta que utiliza inteligência artificial para facilitar a descoberta e o entendimento de dados dentro dos projetos. A novidade promete agilizar a análise e a tomada de decisões.
AlloyDB for PostgreSQL lança o Managed Connection Pooling, uma funcionalidade integrada que otimiza a gestão de conexões de banco de dados. Descubra como isso impulsiona a performance, escalabilidade e confiabilidade das suas aplicações empresariais.
A Fastweb + Vodafone transformou sua plataforma Customer 360 usando Spanner e BigQuery para melhorar o acesso a dados em tempo real e simplificar a governança. A integração com IA também otimiza fluxos de trabalho de engenharia.
O BigQuery recebeu atualizações importantes que simplificam a execução de funções de Inteligência Artificial, permitindo o uso de credenciais do usuário final. Além disso, o suporte a parâmetros em funções de tabela foi restaurado, aumentando a flexibilidade para os desenvolvedores de dados.
O BigQuery do Google Cloud agora conta com o Gemini Cloud Assist para análises detalhadas de jobs e performance, e foi expandido para a região de Bangkok. Novidades prometem otimizar a gestão e o desempenho de dados.
O Firestore introduz um novo motor de consulta avançado com operações de pipeline, oferecendo mais de cem novas funcionalidades para simplificar consultas complexas diretamente no banco de dados. A novidade, disponível na edição Enterprise, visa capacitar desenvolvedores a criar aplicações mais sofisticadas e com melhor desempenho.
O Google Cloud atualizou suas políticas de segurança, exigindo o uso de contas de serviço personalizadas para Dataform e BigQuery a partir de janeiro de 2026. A medida visa fortalecer o controle de acesso e evitar falhas em fluxos de dados automatizados.
O Google Cloud marcou presença na NRF 2026, revelando inovações estratégicas para o setor varejista. Os anúncios focam em alavancar IA e análise de dados para criar experiências de compra mais ricas e otimizar operações. Prepare-se para o futuro do varejo com as soluções inteligentes do Google.
O Google BigQuery introduz um driver JDBC de código aberto para Java, facilitando a conexão de aplicações com a plataforma de dados em sua fase de Preview. A novidade promete agilizar o desenvolvimento e o acesso a insights analíticos.
O Google BigQuery expande suas capacidades de ingestão de dados com novas opções em GA para <code>CREATE EXTERNAL TABLE</code> e <code>LOAD DATA</code>. As atualizações incluem controle de fuso horário, formatos de data/hora, marcadores de NULL e correspondência de colunas. Essas funcionalidades otimizam a precisão e a flexibilidade no carregamento de dados externos, simplificando pipelines e melhorando a qualidade dos dados.
O Cloud SQL for MySQL Enterprise Plus agora oferece 'optimized writes', uma série de otimizações automáticas que elevam a performance de escrita em até 3x. Descubra como essa funcionalidade reduz a latência e aumenta o throughput de forma inteligente.
O BigQuery Data Transfer Service agora permite a transferência de dados do PostgreSQL para o BigQuery em sua fase General Availability (GA). Esta novidade simplifica a integração e acelera a análise de dados em ambientes GCP.
O BigQuery Data Transfer Service agora permite a transferência de dados do Microsoft SQL Server (em Preview) e do MySQL (em GA) para o BigQuery. Essas atualizações facilitam a integração de dados para análise avançada.
O BigQuery Data Transfer Service agora oferece a capacidade de transferir dados de blob storage (Amazon S3, Azure Blob Storage, Cloud Storage) diretamente para tabelas BigLake Iceberg. Além disso, novas integrações com Klaviyo e HubSpot foram lançadas, simplificando a consolidação de dados de plataformas de marketing.
O BigQuery Data Transfer Service agora permite a transferência de dados de Oracle para o BigQuery em sua versão General Availability (GA). Essa integração visa simplificar a ingestão de dados corporativos para análise em larga escala.
As bibliotecas Java para Google BigQuery foram atualizadas no final de 2025 com novidades significativas. A versão 2.57.0 introduziu melhorias em precisão de timestamps e configuração de dados, enquanto a 2.57.1 focou em atualizações de dependências para otimização.
O BigQuery introduziu a geração autônoma de embeddings e a função AI.SEARCH para busca semântica, ambas em Preview. Estas novidades permitem a criação e atualização automática de representações vetoriais de dados e a realização de buscas contextuais, otimizando a análise.
O BigQuery Studio introduz uma melhoria significativa: resultados de busca no painel Explorer agora são exibidos na organização atual, com um menu para alternar facilmente entre elas. Esta funcionalidade, agora em General Availability (GA), otimiza a navegação e o acesso a dados em ambientes multi-organizacionais.
O BigQuery Data Transfer Service agora oferece suporte a transferências incrementais de dados do Salesforce, uma funcionalidade em Preview. Isso otimiza a ingestão de dados, focando em apenas alterações recentes para maior eficiência e agilidade.
O Google BigQuery lançou uma nova versão do seu driver JDBC, prometendo melhorias de performance e estabilidade para integrações de dados. A atualização é crucial para empresas que utilizam a plataforma para análise e operações de dados.
O Google Cloud BigQuery agora oferece a configuração padrão de projeto e dataset para pipelines SQLX em fase de General Availability. Essa novidade simplifica a criação e gestão de fluxos de dados, aumentando a eficiência e reduzindo erros.
O Google ADK introduziu o plugin BigQuery Agent Analytics, permitindo a exportação de dados de interações de IA para o BigQuery. Desenvolvedores podem agora analisar prompts, uso de ferramentas e respostas para otimizar a performance de seus agentes de IA de forma eficiente.
O Google BigQuery introduziu o Gemini para ajudar a corrigir e explicar erros em consultas SQL, além da função JSON_FLATTEN para simplificar a extração de dados JSON. Ambas estão em fase de Preview.
O Google Cloud lançou instâncias de teste gratuitas de 30 dias para o Cloud SQL, permitindo explorar bancos de dados MySQL e PostgreSQL totalmente gerenciados. Experimente alta disponibilidade, performance e recursos empresariais sem custo inicial.
O BigQuery ML expande suas capacidades com a automação da criação de tabelas BigLake para Apache Iceberg via Dataform. Além disso, novas funções de IA generativa, incluindo AI.GENERATE e AI.EMBED, e a integração com Gemini 3.0 revolucionam a análise de dados não estruturados.
O Waze otimiza sua infraestrutura de navegação em tempo real com o Memorystore for Redis Cluster do Google Cloud. Essa solução gerencia mais de 1 milhão de leituras por segundo, garantindo a fluidez e precisão que os usuários esperam.
O BigQuery apresenta novidades em dezembro de 2025, incluindo uma nova página de visão geral para facilitar o aprendizado e a exploração. Novas ferramentas de tradução de SQL e controle granular com custom constraints para datasets também foram lançadas.
O Google BigQuery anuncia importantes atualizações, destacando a integração com Gemini para preparação de dados e novas funções de Machine Learning. Essas inovações visam otimizar a análise de dados e a detecção de padrões, fortalecendo a plataforma como uma ferramenta robusta para big data.
A Ericsson transformou sua gestão de dados com o Google Cloud Dataplex, fortalecendo a integridade e a governança em operações globais de telecomunicações. A solução impulsiona a inteligência artificial e o crescimento estratégico.
O AlloyDB AI introduz Auto Vector Embeddings e Auto Vector Index, simplificando a integração de IA em bancos de dados operacionais. Simplifique a geração e manutenção de embeddings vetoriais com poucas linhas de SQL.
O Google BigQuery lançou o paper "ARIMA_PLUS", detalhando seus novos modelos para previsão e detecção de anomalias em séries temporais. Os modelos ARIMA_PLUS e ARIMA_PLUS_XREG visam alta escalabilidade, precisão e interpretabilidade diretamente no banco de dados.
O Google Cloud anunciou atualizações significativas para a análise de dados. Agora é possível gerar insights de dados via API Dataplex e descrições de tabelas/colunas com Gemini. Além disso, o BigQuery Data Transfer Service para Google Ads suporta a versão mais recente da API, e a cláusula MATCH_RECOGNIZE está disponível para consultas avançadas.
O Google Cloud introduziu políticas organizacionais customizadas para o serviço de migração do BigQuery, permitindo maior controle sobre operações e conformidade. A novidade, em Preview, inclui a opção de desabilitar sugestões de IA durante o processo.
O BigLake Metastore com Apache Iceberg agora está em General Availability (GA) no Google Cloud. As novas funcionalidades incluem federação de catálogos BigQuery, credential vending e gerenciamento aprimorado no Google Cloud Console.
O BigQuery introduziu a funcionalidade de Grupos de Reserva, permitindo agrupar reservas para priorizar o compartilhamento de slots ociosos entre si. Essa novidade oferece maior controle sobre a alocação de recursos para workloads críticos. A funcionalidade encontra-se em fase de Preview.
O Google BigQuery introduziu funcionalidades importantes para o mercado, incluindo o registro detalhado de e-mails de usuários em consultas e jobs, aumentando a segurança e a auditoria. Além disso, expandiu as integrações do BigQuery Data Transfer Service com fontes populares como Facebook Ads e Salesforce.
O BigQuery lança um agente de IA com Gemini para automação de pipelines e novas funções de IA gerenciadas para análise de dados. As atualizações também incluem melhorias no explorador de jobs para otimização de consultas e suporte ao formato Apache Arrow para streaming de dados.
O Google BigQuery está oferecendo acesso antecipado à sua nova funcionalidade de análise conversacional. A ferramenta permite interagir com dados usando linguagem natural, acelerando a obtenção de insights e a tomada de decisão.
O Google BigQuery introduziu novas funcionalidades, incluindo custom constraints para Organization Policy, oferecendo maior controle em recursos de compartilhamento. Além disso, o BigQuery ML agora integra o modelo TimesFM para previsão de séries temporais, aprimorando as capacidades de IA.
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