在最近的Google Cloud Platform Next巴黎体验活动中，谷歌宣布了一个数据可视化服务的测试版本，名为Cloud Dtalab。Cloud Datalab允许开发人员通过一种交互式Web浏览器体验研究和分析数据。
Greg DeMichellie是谷歌的产品管理总监。他将这项服务描述为“一种工具，该工具允许用户分析原始数据，并以一种快速、简单、高效的方式研究、分享和发布报告。”
DeMichellie列举了Cloud Datalab的核心功能：
- 在谷歌云平台上研究、转换、可视化和处理数据。它可以管理兆字节和千兆字节的数据。
- 可以与多种语言代码完美结合：Python、SQL及JavaScript（BigQuery UDF）。
- 构建和测试Google BigQuery部署的数据管道。
- 创建、优化及部署机器学习模型。
由于Cloud Datalab是一项托管服务，所以开发人员和数据科学家可以预期，Cloud Datalab会通过配置和基于向导的设置过程提供一个很低的使用门槛。要使用Cloud Datalab，开发人员必须将该服务部署为Google App Engine应用程序。这样一来，Datalab将同时使用Google Big Query和Cloud Storage作为后台服务。
Cloud Datalab还使用了Jupyter，开发人员可以将脚本、文档、可视化表示和结果存储在notebook中。开发人员可以使用现有的Jupyter包，包括统计和机器学习库。Datalab服务的用户还可以同类似GitHub和Bitbucket这样的非谷歌源码控制库共享notebook。
下图展示了一个可供新用户使用的预置notebook和服务中已有的GitHub集成：
在价格方面，谷歌表示，用户只需要支付包括BigQuery和Cloud Storage在内的App Engine所消耗的云资源的费用。谷歌还在GitHub上开源了Cloud Datalab项目，允许开发人员派生或提交pull request。
在云数据研究和可视化领域，谷歌面临着亚马逊、微软这些熟悉的竞争对手的竞争。亚马逊的QuickSight就是一个低门槛的、基于配置的商业智能工具，客户通过浏览器只需要很短的时间就可以开始可视化他们的数据。亚马逊还采用了一种同谷歌类似的模型，将其可视化平台置于其他自有服务之上，如亚马逊RDS和亚马逊DynamoDB。微软的PowerBi也是一款有名的BI工具，允许终端用户和开发人员使用来自各种本地和云服务的数据，并在Web浏览器或移动设备上将其可视化。微软还使用了许多类似Excel的、用户熟悉的特性，非常有利于该工具的推广。
作者 Kent Weare ，译者 谢丽
链接：http://www.infoq.com/cn/news/2015/11/Google-Cloud-Datalab
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