2016年，Google將賭注的籌碼放在了機器學習和數據分析上，以此來區分它的云平臺，從而在企業客戶中產生重大影響力。

2016年，Google消除了其在云承諾上所有持續問題，因為其戰略在未來幾年將成為企業市場的主要參與者。

該公司花了數百億美元，為Google Cloud Platform（GCP）建立基礎設施、服務和人才庫。因此，它不再強調價格是主要的區分因素，而是側重于企業需求、數據分析和一套用于推動應用的技術。Google 表示未來主導將這一行業。

機器學習對于許多IT企業來說仍然太新，但Google已經把它作為云計算的未來。2016年，它增加的新服務包括用于服務和新版翻譯的機器智能套件、文本分析，以及圖像和語音識別。

TensorFlow 是2015年的一個開源機器學習框架，且獲得了Tensor處理單元的大力支持。針對TensorFlow量身定制的專用集成電路已經在Google內部使用一年多了，并且承諾每瓦更好 的性能。2017年，Google計劃為其機器學習和Google Compute Engine客戶添加GPU。

Kubernetes是Google內部編排工具的開源版本，鞏固了其在過去一年中作為容器主要技術的地位。Kubernetes集群在設置和升級是存在挑戰，因此Google Container Engine （GKE）獲得了更的注意力，因為它處理這些問題，并提供與Kubernetes發布周期緊密一致的更新。

Lytics 公司的CEO兼聯合創始人Aaron Raddon說，“GKE擴展了，而還有效運行了。這是無后顧之憂的，很難與之競爭。

Vendasta Technologies為媒體企業構建了銷售和營銷軟件，它是Google App Engine的重要用戶，但它已經轉移到了微服務模型和GKE上。Saskatoon公司 首席架構師Dale Hopkins說，該公司將API從JSON轉換為gRPC，極大地改善了客戶的存檔和交付。

“我們沒有把一切都放在容器中，但我們聯系的很緊密，”他說。

2017年，企業的舞臺在哪里

Google在全球擴張方面進行了大量投資，以解決數據距離和數據駐留問題；并在2016年增加了兩個新區域，使其總數達到了六個。該公司計劃在2017年每月開設一個新區域。

Google通過Spotify和Evernote高調地贏得了勝利；同時，花旗、高盛和其他金融行業的重量級公司已經認可了它的技術。其他的大客戶還包括可口可樂、迪斯尼、梅西和索尼，但谷歌仍然缺乏傳統旗艦 企業使用其平臺。

為了專門應對企業市場，Google和埃森哲 將為零售、醫療、能源、金融和其他行業開發特定行業的服務。

“你開始看到更多的對市場和參與市場的承諾 。”埃森哲云部門的全球總經理Michael Liebow表示：“他們正在加倍，甚至三倍努力，以吸引更多的合作伙伴和更多的客戶。”

Googlege還添加了對企業很重要的新安全功能，用于身份和訪問管理以及客戶提供的加密密鑰，同時它也滿足國際合規標準，保護客戶數據。

2016年的多重收購對GCP起到了支持的作用，最值得注意的是Apigee公司，它提供了一系列API管理服務，比Amazon Web Services（AWS）上的內容更加企業友好。

Google將多個不同的業務單元歸入Google Cloud下，這些業務包括：更名為GCP 的G Suite應用、機器學習工具，API和連接到云端的Google設備 。新的有限訪問咨詢服務，即客戶可靠性工程，為應用的可靠性提供了共同的責任模型，旨在幫助Google和企業客戶彼此了解操作技能。

當然，如果Google希望趕超競爭對手并滿足企業需求，它仍有大量工作要做。行業觀察者通常將它與AWS和微軟Azure看作三個超大規模的提供商，雖然它是千年老三。

與不建議反對多云策略的亞馬遜不同，Google 需要這種模式，來避免AWS在市場上大規模領先的東西。 為此，它推動了Kubernetes等服務，如Stackdriver，它監測日志，并執行GCP和AWS上的應用診斷。

谷歌也遇到了成長的煩惱，就如同AWS早期時候一樣。 最值得注意的是，由于2016年的網絡故障，GCP經歷了多次中斷和服務中斷。

Google：大數據也是大事件

數據分析仍然是GCP的關鍵，包括Dataflow、Dataproc和Pub / Sub等服務。BigQuery206年已經升級，支持了StandardSQL，并與Microsoft Excel這樣的工作集成，改進了監控和精細安全策略，簡化的了特定日期 數據分區。

此外，還增加了多區域存儲和流水線存儲類。 除了Coldline之外，Google還增加了生命周期管理來自動化 數據轉換；另外，Coldline冷存儲提供了快速的檢索時間。

除了使用GKE之外，對于大數據服務的改進，和GCP已經在其工作負載中集成的機器學習（包括Bigtable，Pub / Sub和Vision API），Lytics 看到這些感到很高興。 Raddon說，Google已經穩步地進行了改進了，平臺現在更簡化，核心服務功能更豐富，并沒擴展太多不同類的服務。