在2014年Google I / O开发者大会上宣布的Google Cloud Platform 包括大量旨在帮助数据处理，应用程序开发等的新工具和服务。Google Cloud Platform产品管理总监Greg DeMichillie于6月25日在Google Cloud上发布的文章中写道，到目前为止，推出的关键工具之一是Google Cloud Dataflow，Google认为它是流行的MapReduce服务的继任者。平台博客。DeMichillie写道，Cloud Dataflow是一项托管服务，开发人员可以用来创建数据管道，以批处理和流模式同时分析数据，这是首次在此处公开演示。

他写道：“十年前，谷歌发明了MapReduce来使用分布式计算处理海量数据集。” “自那时以来，更多的设备和信息需要更强大的分析管道，尽管它们很难创建和维护。”

他写道，这就是Cloud Dataflow会有所帮助的地方。“ Cloud Dataflow使您可以轻松地从数据中获取可行的见解，同时降低运营成本，而无需麻烦部署，维护或扩展基础架构。您可以将Cloud Dataflow用于ETL等用例，批量数据处理和流分析，它将自动优化，部署和管理所需的代码和资源。”

DeMichillie写道，此次活动中引入的另一个关键新工具是Google Cloud Monitoring，它可以帮助用户发现并修复其应用程序堆栈中的异常行为。“基于我们最近收购的Stackdriver的技术，Cloud Monitoring可以为Cloud Platform以及十几种流行的开源应用程序提供丰富的指标，仪表板和警报，包括Apache，Nginx，MongoDB，MySQL，Tomcat，IIS， Redis，Elasticsearch等。例如，您可以使用Cloud Monitoring来确定和排除用户通过App Engine模块连接错误率上升或通过最少的配置从Cassandra数据库中查询时间变慢的情况并进行故障排除。”

他写道，其中包括的一种工具Cloud Trace可通过向用户提供应用程序执行请求处理的时间的可视化图像来帮助用户隔离性能瓶颈的根本原因，同时还允许用户比较不同版本的性能之间的性能。他们的应用程序使用延迟分布。

一个云端除错工具也被引入到帮助调试应用程序在生产中以最小的性能开销，写DeMichillie。“当应用程序继续在生产环境中不受干扰地运行时，Cloud Debugger会为您在代码中设置的任何观察点提供完整的堆栈跟踪和所有局部变量的快照。这为基于云的应用程序带来了现代的调试功能。”

新工具还包括旨在帮助开发人员为移动用户准备其应用程序的功能。他写道，在会议上，谷歌展示了Google Cloud Save的beta版，该API用于将用户数据保存，检索和同步到云以及跨设备，无需编写后端。“数据存储在Google Cloud Datastore中，从而可以使用现有的Datastore API从Google App Engine或Google Compute Engine访问该数据。GoogleCloud Save目前处于私有Beta测试阶段，很快将投入使用。”

DeMichillie写道，新工具也已添加到Android Studio中，“这简化了将App Engine后端添加到您的移动应用程序的过程。” 他写道，这些改进为Android Studio提供了三个内置的App Engine后端模块模板，包括Java Servlet，Java Endpoints和带有Google Cloud Messaging的App Engine后端。“由于此功能由用于Gradle的开源App Engine插件提供支持，因此您可以在IDE，CLI和持续集成环境中为您的应用程序和后端使用相同的构建配置。”