周四，谷歌有限责任公司的云业务 推出 了新功能，使公司能够更轻松地保护和管理他们的云环境。
第一个新功能 Workforce Identity Federation 正在为 Google Cloud IAM 服务推出。 Google Cloud IAM 使公司能够集中管理哪些员工可以访问其云基础设施的哪些组件以及如何访问。 新的 Workforce Identity Federation 功能有望减少管理员工访问所涉及的工作量。
在企业中，管理员通常使用一种称为 IdP 平台的软件来管理员工对技术资产的访问。 IdP 平台存储有关哪些员工可以使用哪些技术资产以及如何使用的数据。
过去，组织必须创建其 IdP 平台存储的数据的副本，并将该副本添加到 Google Cloud。 劳动力身份联合消除了创建和维护两个单独的数据副本的需要。 据谷歌称，结果是管理员工对云应用程序的访问将需要更少的时间和客户的精力。
“Workforce Identity Federation 可以使您组织的用户能够通过他们已经用于现有 IdP 的相同登录体验来访问 Google Cloud，以进行单点登录，”Google Cloud 产品经理 Sid Mishra 在一篇 博 文中详细说明。
该公司推出了该功能，同时 更新 了一项名为 GKE Autopilot 的现有功能。 该功能作为 Google Cloud 的 Google Kubernetes Engine 服务的一部分提供，用于运行软件容器。 GKE Autopilot 可以自动配置和管理运行公司软件容器的云基础架构，从而为管理员节省时间。
GKE Autopilot 现在可以配置配备 Nvidia Corp. 的 T4 和 A100 图形处理单元的云实例。 T4 是一款多用途 GPU，旨在运行人工智能和视频处理应用程序。 反过来，A100 是 Nvidia 最先进的 AI 芯片：它承诺提供比芯片制造商以前的旗舰数据中心 GPU 高出 20 倍的性能。
新增的 T4 和 A100 支持将使客户能够将 GKE Autopilot 的功能应用到更多云用例中。 公司现在可以使用 GKE Autopilot 来自动管理运行复杂工作负载（例如 AI 应用程序）的软件容器集群。 据谷歌称，客户可以通过几行代码自定义分配给其容器的 GPU 数量。
“无需单独安装驱动程序，也无需担心在宝贵的 GPU 节点上运行非 GPU pod，因为 Autopilot 会自动处理 GPU 配置和 Pod 放置，”GKE Autopilot 产品经理 William Denniss 详细说。
作为 GKE 更新的一部分，该公司还增加了可添加到 Kubernetes pod 中的虚拟中央处理器的数量。 Kubernetes pod 是云环境的一部分，可以包含一个或多个容器。 Pod 现在可以配置多达 244 个 vCPU，而之前是 54 个，以及多达 851 GB 的内存。
Google Cloud 推出了 GKE Autopilot 更新和 Workforce Identity Federation 更新以及其他两个平台增强功能。
Cloud Spanner 是 Google Cloud 的托管关系数据库，现在可以 执行两倍的 一次对公司的业务信息 数据操作。 同时，Natural Language API 服务正在 接收 升级的内容分类 AI，客户可以使用它按主题组织文档。 据该公司称，人工智能能够以比以前更细粒度的方式组织文档，并支持 10 种其他语言。
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