fr.wedoany.com Rapport : Google Cloud étend sa base de données cloud Spanner en y ajoutant un support natif pour les graphes, les vecteurs, les paires clé-valeur et la recherche en texte intégral, et étend cette capacité multi-modèle aux systèmes locaux et à d’autres environnements de cloud public via Spanner Omni. Cette initiative vise à placer Spanner au cœur du portefeuille de données et d’intelligence artificielle de Google, reflétant la tendance des grands fournisseurs de technologies à repositionner les bases de données pour l’IA générative et les agents logiciels autonomes.
Le nouveau modèle de graphe de Spanner, basé sur Spanner Graph, permet aux utilisateurs de représenter les données nativement sous forme de graphe ou de superposer une structure de graphe sur des données relationnelles, principalement pour les cas d’utilisation de graphes de connaissances, aidant les agents logiciels à connecter des entités, des rôles et des événements entre ensembles de données. La fonction de recherche vectorielle prend en charge les méthodes K-plus proches voisins et des voisins approximatifs, pouvant prendre en charge des index contenant plus de 10 milliards de vecteurs. La recherche en texte intégral est intégrée dans la même plateforme, prenant en charge la recherche dans des données structurées et non structurées, y compris la correspondance de synonymes et la correction orthographique. Le moteur columnar intégré prend en charge les requêtes analytiques sur les données opérationnelles en temps réel, Google affirmant que ce moteur peut accélérer certaines charges de travail analytiques jusqu’à 200 fois, sans avoir à migrer les données vers un système distinct.
En termes de cas clients, Palo Alto Networks utilise Spanner Graph pour gérer les charges de travail de contrôle d’accès, évitant ainsi l’utilisation d’une base de données de graphes distincte. La société de veille juridique Inspira a consolidé un pipeline de données de 4,5 To dans un seul stockage de données, utilisant la recherche en texte intégral et la recherche vectorielle pour une analyse juridique à récupération augmentée. L’entreprise de prévention de la fraude Verisoul utilise le moteur columnar pour l’analyse de données de transactions à grand volume.
L’interopérabilité est une caractéristique clé de cette mise à jour. Les développeurs peuvent combiner dans une seule requête SQL la traversée de graphe, la similarité vectorielle, la logique relationnelle et la recherche par mots-clés, sans avoir à assembler différents moteurs de base de données ni à déplacer des données entre eux. Spanner Omni, en tant que version conteneurisée téléchargeable, s’exécute sur Kubernetes sans nécessiter de matériel dédié, permettant aux clients de faire fonctionner la base de données sur site, en périphérie ou sur des clouds publics, y compris AWS et Microsoft Azure, répondant ainsi aux besoins de déploiements hybrides et multi-cloud. Google souligne que cette stratégie vise à résoudre le problème de fragmentation des bases de données causé par l’accumulation de multiples systèmes de bases de données distincts dans les entreprises, un défi particulièrement accru après la croissance des projets d’IA.
En termes de position sur le marché, Google cite les données du rapport 2025 de Gartner « Capacités clés des systèmes de gestion de bases de données cloud : cas d’utilisation opérationnelle », affirmant que Google Spanner s’est classé premier pour la deuxième année consécutive dans les cas d’utilisation de transactions légères. De plus, une étude d’impact économique global menée par Forrester Consulting pour le compte de Google Cloud a révélé qu’après le déploiement de Spanner, une organisation composite a réalisé un retour sur investissement de 132 %, avec une période de récupération de neuf mois et un bénéfice total de 7,74 millions de dollars sur trois ans. Google positionne Spanner comme le fondement de sa stratégie Agentic Data Cloud, visant à intégrer plus étroitement les données opérationnelles en temps réel avec l’analyse à grande échelle. Son architecture repose sur TrueTime, Paxos, le partitionnement dynamique et la méthode d’indexation vectorielle ScaNN, offrant prétendument une cohérence distribuée, la capacité d’exécuter des requêtes analytiques et une recherche sémantique de manière unifiée. Spanner a également reçu le prix du système SIGMOD.
