Google Data Cloud atualiza BigQuery, AlloyDB Omni, Cloud SQL e Looker com novos recursos em GA e Preview

O resumo semanal do Google Data Cloud junta lançamentos de BigQuery, AlloyDB Omni, Cloud SQL e Looker. No GoogleSQL do BigQuery, column aliases em SELECT e WHERE chegaram em GA opt-in. Na prática, dá para reaproveitar um alias na mesma consulta sem subquery aninhada, o que a fonte cita como ajuda para migrar do Snowflake e do Teradata. A cópia de tabelas entre regiões também virou GA, útil para replicação regional e recuperação de desastres.

No lado de bancos, o AlloyDB Omni 18.4.0 traz o PostgreSQL 18.4 para ambientes self-hosted e multicloud, com a extensão google_insights_v2 para diagnóstico de execução de queries e wait events. Ganhou ainda suporte ao Thales CipherTrust Manager para TDE, ao lado do HashiCorp Vault. No Cloud SQL for PostgreSQL, o managed connection pooling pode ser ativado em instâncias existentes com Private Service Connect, e o PSC virou o IP privado padrão em novas instâncias de projetos novos. No Looker, os Data Apps (Preview) herdam LookML, row-level security e controles de acesso, sem custo de tokens de LLM em runtime. Agentes de dashboard agora podem ser versionados como código, com Git, revisão por pares e validação de CI/CD.

Há evolução real em dois pontos. Em 1 de julho de 2026, o CEVIU noticiou "Conversational Analytics no BigQuery entra em disponibilidade geral com integração ao Gemini". Agora o recurso chega a Montréal e Toronto, para atender residência de dados no Canadá, e ganha exportação de respostas para CSV ou PDF (GA).

Em 28 de outubro de 2026, o CEVIU publicou "AlloyDB Omni ganha Web UI somente leitura para observability de clusters PostgreSQL". Um dia depois, o Omni 18.4.0 soma observabilidade no nível da query, com o google_insights_v2, e suporte a KMS externo.

Para quem opera dados em ambientes regulados, a combinação de residência regional, KMS externo para TDE e controles herdados do LookML é o ponto mais concreto da lista. Para quem migra de Snowflake ou Teradata, os aliases reduzem reescrita de SQL. Já o versionamento de agentes de dashboard sugere que BI conversacional começa a ser tratado com a mesma disciplina de código de um pipeline.