กูเกิลเปิดตัวชุดบริการปัญญาประดิษฐ์สำหรับธุรกิจระดับองค์กรโดยเฉพาะ โดยเป็น API แยกกันหลายตัว ได้แก่

กูเกิลเปิดตัว AI Platform ชุดเครื่องมือที่ทำให้สามารถสร้างระบบงานปัญญาประดิษฐ์ ตั้งแต่ต้นทางถึงปลายทาง (end-to-end) นับแต่การดึงข้อมูลเข้าสู่ระบบ, การพัฒนาโมเดลปัญญาประดิษฐ์, deploy ระบบเพื่อใช้งานจริง

ตัว AI Platform สร้างบนฐานของ Kubeflow แพลตฟอร์มสำหรับฝึกและใช้งานโมเดลของ TensorFlow บน Kubernetes ทำให้ระบบงานที่สร้างขึ้นบน AI Platform สามารถนำมารันบนเซิร์ฟเวอร์ในองค์กรได้ ด้วยการดึง Kubeflow Pipeline ลงมา

กูเกิลอัพเดตบริการฝึกปัญญาประดิษฐ์อัตโนมัติ หรือ AutoML ให้มี ความสามารถเพิ่มเติมจากเดิมใช้จัดหมวดหมู่ภาพ, จัดหมวดหมู่ข้อความ, และแปลภาษา ให้มีความสามารถในการจัดหมวดหมู่วิดีโอ (AutoML Video) เพิ่มเข้ามาทำนายข้อมูลจากข้อมูลตาราง (AutoML Tables) ที่สำคัญคือกูเกิลเปิดให้ผู้ใช้ดาวน์โหลดตัวโมเดลออกมาใช้งานภายนอกได้แล้วสำหรับงานจัดหมวดหมู่ภาพ (AutoML Vision Edge)

กูเกิลประกาศเป็นพันธมิตรกับผู้ใหบริการฐานข้อมูลโอเพนซอร์สสายหลักหลายราย นับแต่ Confluent, DataStax, Elastic, InfluxData, MongoDB, Neo4j, และ Redis Labs มาให้บริการบน Google Cloud

หลายบริษัทให้บริการผ่านคลาวด์เจ้าต่างๆ รวมถึง Google Cloud อยู่แล้ว แต่การเป็นพันธมิตร จะทำให้ลูกค้าสามารถใช้ Google Cloud Console ของกูเกิลจัดการบริการเหล่านี้ได้ทันที, การออกใบเสร็จก็ออกจากกูเกิลรายเดียว, และการขอซัพพอร์ตก็ใช้ระบบ ticket ของ Google Cloud เช่นกัน

กูเกิลเปิดตัวบริการ Cloud Run บริการแบบ serverless สำหรับสร้างบริการที่รันคำสั่งทาง HTTP โดยตัว Cloud Run เองสร้างจาก Knative ทำให้สามารถย้ายโหลดงานจากในองค์กรที่ทำ Kubernetes เองไปยังบริการ Kubernetes อื่น เช่น Google Kubenetes Engine (GKE) หรือย้ายกลับมายัง Cloud Run ได้อิสระ ไม่ติดกับแฟลตฟอร์ม

ตัว Cloud Run คิดค่าบริการที่ละ 0.1 วินาที คิดแยกทั้งซีพียู, แรม, ปริมาณรีเควส, และทราฟิก โดยทั่วไปสำหรับบริการที่ใช้งานไม่บ่อยนักน่าจะได้เปรียบอย่างมาก เพราะหากงานที่ใช้ต่อเนื่อง เฉพาะค่าซีพียูก็ประมาณ 62 ดอลลาร์ต่อเดือนแล้ว

กูเกิลเปิดตัว Cloud IoT Device SDK ชุดพัฒนาสำหรับเชื่อมต่ออุปกรณ์ IoT เข้าไปยังบริการ Cloud IoT

ตัว SDK เขียนด้วยภาษา Embedded C มีขนาดเล็กมาก โดยเล็กสุด 25KB และเพิ่มเป็น 80KB หากต้องคอมไพล์ไลบรารี TLS เข้าไปด้วย รองรับไลบรารี TLS ทั้ง wolfSSL และ mbedTLS การใช้งานไลบรารีสามรถใช้ได้ทั้งแพลตฟอร์มที่ไม่มีระบบปฎิบัติการเลย, มีระบบปฎิบัติการขนาดเล็ก (Mbed OS, Zephyr, FreeRTOS) และระบบปฎิบัติการ POSIX เต็มรูปแบบเช่นลินุกซ์

กูเกิลเกิดตัวบริการ Cloud Services Platform (CSP) เข้าสู่สถานะเบต้า ทำให้องค์กรที่ต้องการติดตั้ง Kubernetes แต่ไม่ต้องการดูแลเองทั้งการคอนฟิกและการอัพเกรด สามารถใช้บริการของกูเกิลมาดูแลให้ได้

ชิ้นส่วนสำคัญของ CSP คือ Google Kubernetes Engine (GKE) On-Prem ร่วมกับโมดูลอื่นเช่น CSP Config Management ที่ทำให้กำหนดนโยบายจากศูนย์กลางทีเดียว การติดตั้งแอปเพิ่มสามารถใช้บริการ GCP Marketplace เพื่อดึงแอปมารันบนเซิร์ฟเวอร์ในองค์กรได้เลย ขณะที่การจัดการซอฟต์แวร์โครงสร้างพื้นฐานนั้นจัดการโดยกูเกิล