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Il database di Google Cloud Spanner aggiunge nuove funzionalità e regioni

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Cloud Spanner, il servizio di database relazionale distribuito a livello globale di Google, sta diventando un po 'più distribuito oggi con il lancio di una nuova regione e nuovi modi per configurare configurazioni multi-regione. Il servizio sta anche ottenendo una nuova funzionalità che offre agli sviluppatori informazioni più approfondite sulle loro query più dispendiose in termini di risorse.

Con questo aggiornamento, Google sta aggiungendo alla lineup di Cloud Spanner Hong Kong (asia-est2), la sua più recente sede di data center. Con questo, Cloud Spanner è ora disponibile in 14 delle 18 regioni di Google Cloud Platform (GCP), incluse sette società aggiunte quest'anno. Il piano è quello di portare Cloud Spanner in ogni nuova regione GCP man mano che arrivano online. 

Le altre novità relative alla regione sono il lancio di due nuove configurazioni per la copertura multi-regione. Uno, chiamato eur3, si concentra sull'Unione Europea, ed è ovviamente pensato per gli utenti che prestano servizio principalmente a una clientela locale. L'altro si chiama nam6 e si concentra sull'America del Nord, con copertura sia per i costi che per la parte centrale del paese, utilizzando i data center dell'Oregon, Los Angeles, Carolina del Sud e Iowa. In precedenza, il servizio offriva solo una configurazione nordamericana con tre regioni e una configurazione globale con tre data center distribuiti in Nord America, Europa e Asia.

Mentre Cloud Spanner è ovviamente destinato alle distribuzioni globali, queste nuove configurazioni sono ideali per gli utenti che devono solo servire determinati mercati.

Per quanto riguarda le nuove funzionalità di query, Cloud Spanner sta rendendo più semplice agli sviluppatori la visualizzazione, l'ispezione e il debug delle query. L'idea qui è di dare agli sviluppatori una migliore visibilità nelle loro domande più frequenti e costose (e forse renderle meno costose nel processo).

Oltre alle notizie di Cloud Spanner, Google Cloud ha annunciato oggi che il suo servizio Cloud Dataproc Hadoop e Spark ora supporta il linguaggio R, oltre al supporto di Python 3.7 su App Engine.

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