Platform google: Cloud Computing Services  |  Google Cloud

Google Cloud Platform

В течение последних 15 лет компания Google работала над созданием одной из самых быстрых, мощных и высокопроизводительных облачных инфраструктур на планете. Сегодня эта инфраструктура используется в качестве базы для нескольких высокоскоростных глобальных сервисов Google, включая Gmail, Карты, YouTube и Поиск.

Все сервисы требуют эффективного управления, которое обеспечивается целым набором инструментов. Облачная платформа Google дает возможность использовать все вышеперечисленное – инфраструктуру, ресурсы и инструменты управления. Теперь они всегда под рукой! Платформа объединяет 7 регионов, 20 зон, более 100 точек присутствия и собственную хорошо подготовленную глобальную сеть, состоящую из сотен тысяч километров оптоволоконного кабеля.

Google Cloud Platform дает возможность работать с различными инструментами для вычислений и хостинга. Вы можете выбрать управляемую прикладную платформу, использовать технологии контейнеров для получения большей гибкости или создать собственную облачную инфраструктуру, максимально контролируемую. С этим решением у вас, с одной стороны, появляются широкие возможности самостоятельного управления ресурсами, а с другой, – если это не требуется, – Google может взять все управление инфраструктурой на себя! В этом случае вам останется заниматься только разработкой приложений.

ПРЕИМУЩЕСТВА:

Google App Engine. Облачная платформа как сервис (PaaS) для размещения различных мобильных и веб-приложений и бэк-эндов. App Engine берет на себя большую часть управления ресурсами. Например, если вашему приложению требуется больше вычислительных ресурсов, поскольку трафик на ваш сайт увеличивается, Google автоматически масштабирует систему, чтобы предоставить их. В случае, когда системному программному обеспечению требуется обновление для безопасности, оно также обновится и для вас.

Контейнеры. При использовании контейнерных вычислений вы можете сосредоточиться на коде приложения, а не на развертывании и интеграции в среду размещения. Google Container Engine построен на базе открытой системы Kubernetes с открытым исходным кодом, которая предоставляет гибкость локальных или гибридных облаков, а также облачную инфраструктуру Cloud Platform.

Виртуальные машины. Вычислительный сервис Google Compute Engine, инфраструктура как сервис (IaaS). Google обеспечивает надежную вычислительную инфраструктуру, но вы должны сами выбрать и настроить компоненты платформы, которые хотите использовать. Compute Engine поможет осуществлять настройки, администрирование и мониторинг систем. Сервис предоставляет полный контроль над системами и неограниченную гибкость.

Softline – первый и единственный партнер Google Cloud Platform на территории России. Экспертиза наших инженеров доказана при реализации крупнейших проектов. Мы предоставляем возможность использовать GCP в России от имени юридического лица с полным оформлением всех необходимых бухгалтерских документов.

Компания OSIsoft расширяет PI Integrator for Business Analytics, добавляя поддержку платформ Google Cloud Platform и SAP HANA®

Сан-Леандро (Калифорния), 21 мая 2020 r.. Компания OSIsoft LLC, лидер в сфере операционной аналитики для критических процессов, сегодня представила новую версию решения PI Integrator for Business Analytics (BA), которое может предоставлять важные операционные данные платформам Google Cloud Platform (GCP) и SAP HANA.

PI Integrator for Business Analytics извлекает, преобразует и загружает важные операционные данные из OSIsoft PI System и предоставляет их ведущим облачным и аналитическим платформам. Решение PI Integrator for Business Analytics поддерживает запланированные обновления и потоковые данные в режиме реального времени, что позволяет реализовать такие сценарии использования, как описательная и прогнозная аналитика на основе искусственного интеллекта и машинного обучения на платформе GCP, а также помогает ускорить глубокое обучение на базе существующих операций, данные о которых собирает вспомогательная сеть данных датчиков, и основных данных датчиков промышленного Интернета вещей в системах управления.

Интегратор позволяет организациям снизить расходы, временные затраты и объем кода, который обычно требуется для передачи данных с одной платформы на другую, помогая устранить препятствия для цифровой трансформации. Что еще важнее, он создает надежный конвейер для специалистов по анализу и обработке данных, бизнес-аналитиков и других сотрудников, позволяя получать достоверные и сортированные данные в процессе промышленных операций. С помощью PI Integrator for Business Analytics производитель может быстро собирать большие объемы данных о качестве и выпуске продуктов, энергопотреблении и других параметрах с нескольких объектов для оптимизации производительности отдельных заводов или диагностики последствий экстренных ситуаций на различных подстанциях коммунальных сетей.

Некоторые клиенты уже успешно используют PI Integrator for Business Analytics для сокращения времени, которое требуется на подготовку данных в рамках проектов расширенной аналитики более чем на 80 %.

Поскольку PI Integrator for Business Analytics может отправлять данные нескольким целевым платформам, это решение обеспечивает для производителей гибкость при проектировании конвейеров данных и использовании современных служб аналитических платформ.

Для PI Integrator for Business Analytics реализована поддержка новых целевых платформ, таких как Google Cloud Storage, Google BigQuery, Google Cloud Pub/Sub и SAP HANA по протоколу ODBC. К другим поддерживаемым аналитическим платформам относятся AWS, Microsoft Azure, Apache Kafka и Hadoop. (Существуют отдельные PI Integrator для ESRI ArcGIS.)

Промышленный Интернет вещей

«Мы очень рады сотрудничеству с OSIsoft, так как это означает, что крупные компании смогут проще применять алгоритмы машинного обучения и искусственный интеллект ко всем данным на наших платформах или в приложениях, разработанных нашими партнерами, — рассказал Крис Аризиан (Chris Arisian), директор ISV Partnerships for Google Cloud. — OSIsoft PI System широко используется в тяжелой промышленности, и многие компании хранят в этих системах данные за несколько десятилетий».

Ожидается, что цифровая трансформация и промышленный Интернет вещей (IIoT) значительно расширят область и масштаб данных, собираемых производителями, коммунальными организациями и другими промышленными компаниями. По оценкам исследовательской компании IDC, объем данных в режиме реального времени, например потоков данных, генерируемых оборудованием и интеллектуальными устройствами, к 2025 г. увеличится почти в пять раз и будет составлять 30 % от всего объема цифровых данных в мире (в 2017 г. этот показатель составлял 15 %).

«Многие отрасли адаптируются к новым условиями и вкладывают средства в прогнозную аналитику для выявления узких мест, повышения производительности, улучшения безопасности, прогнозирования сбоев оборудования, снижения числа простоев и повышения уровня удовлетворенности клиентов, — прокомментировал Рамандж Памиди (Ramanj Pamidi), старший технический консультант подразделения облачной аналитики в OSIsoft. — PI Integrator for Business Analytics предоставляет нашим клиентам гибкие возможности и помогает избавиться от трудностей, связанных с подготовкой данных и управлением ими».

О компании OSIsoft. 40 лет цифровой трансформации

Компания OSIsoft, основанная в 1980 году, неизменно ориентирована на разработку программного обеспечения, которое помогает клиентам понимать и использовать данные, полученные из критических операционных процессов, то есть данные с производственных линий, оборудования обеспечения безопасности, электрических сетей и других систем, от которых зависит успех их работы.

Клиенты OSIsoft используют технологию PI System для прогнозирования аварий ветровых турбин, увеличения объемов выработки в карьере до 120 миллионов долларов США, сокращения потребления энергии в центре суперкомпьютеров в государственной лаборатории, обеспечения водой миллионов новых клиентов в большом мегаполисе, повышения эффективности использования топлива на круизных лайнерах, улучшения качества и однородности пива и решения многих других задач.

Более 1 000 ведущих коммунальных предприятий, 80 % крупнейших нефтегазовых компаний и 65 % промышленных компаний из списка Fortune 500 используют PI System в своей деятельности. Более 2 миллиардов потоков данных, полученных из датчиков во всем мире, находятся под управлением PI System.

Компания OSIsoft создает технологии, которые позволяют менять мир с помощью данных. Подробнее на www.osisoft.com

Google Cloud Platform – Облачная платформа от Google / Хабр

С самых юных лет, с самого первого прочтения залпом «Трех мушкетеров» автор неколебимо убежден, что оптимальный способ обучения чему-либо — практика. Теорию в дальнейшем можно подучить и подточить, друзья-мушкетеры «покажут несколько славных приемов», не проблема. Но, если верить досточтимому мэтру Дюма (а автор ему верит), оптимальный способ интеграции в любую новую для себя сущность — сходу погрузиться в нее с головой, а там как пойдет. Где наша не пропадала, да и, как известно, любой гасконец с детства академик.

Вообще, если интерес возникнет, то это всегда 90% успеха, поверьте… ну, а если не возникнет, что ж. Сэкономите время: стало быть, не ваше. Сейчас, таким образом, самонадеянный и скорый на подъем аффтор, всегда готовый выхватить шпагу при виде гнусного тролля на любом интернет-форуме — предлагает всем débutants потратить всего лишь полчаса-час на то, чтобы заинтересоваться сразу несколькими технологиями, в числе которых язык программирования Ruby, API Google Cloud Text to Speech, облачная PaaS-платформа Heroku и git.

К слову. Предвидя сделанные на языке растреклятых англичан, исконных врагов любого истинного француза комментарии в стиле «Is ruby dead?», в том смысле, а есть ли смысл вообще этим заниматься. .. автор предлагает всем любителям потрепаться-ни-о-чем-в-инете временно оставить эту животрепещущую тематику, сменив ее на рекомендации по изготовлению чудодейственного бальзама, наподобие того, что дала в путь-дорогу д`Артаньяну любящая его матушка, и который помог бы, в духе дня, раз и навсегда избавиться от спама за подписью того или иного эйчара, русскоговорящего или европейца/американца, несколько раз в неделю присылающих абсолютно ненужные автору инвайты на позицию Ruby Developer. Ненужные не потому, что автор, вволю напрактиковавшись и слегка «подточив» теорию, привык получать приглашения исключительно и самолично из рук аж самого CTO Armand-Jean du Plessis, duc de Richelieu… а потому, что за все годы работы — ни одного проекта, ни одной должности от HR он не получил, так уж сложилось.

Ответы на вопросы о Google Cloud Platform – Справочный центр Evernote

< Назад
/
Вперед >

Ответы на вопросы о Google Cloud Platform

Evernote переехал в современную облачную инфраструктуру, работающую на Google Cloud Platform. Google Cloud Platform предоставляет Evernote преимущества улучшенной работы, безопасности, эффективности и возможностей для расширения. Это позволяет нам сосредоточить время и ресурсы на наиболее важных задачах: создании лучшего хранилища для ваших заметок и предоставлении инструментов для эффективной работы с содержимым аккаунта.

Общие вопросы

Что означает находиться в «облаке»?

Работа в «облаке» — это аренда серверов (мест в «облаке») Google вместо управления и обслуживания физических дата-центров. Без потери функциональности.

Поскольку Evernote теперь в Google Cloud Platform, смогу ли я авторизоваться в аккаунте с логином и паролем от моего аккаунта Gmail или Google Apps?

Вне зависимости от Google Cloud Platform вы можете создать новую учетную запись Evernote или войти в уже существующую с учетными данными Google. Однако вам не обязательно иметь аккаунт Google и вы по-прежнему можете войти в Evernote с логином и паролем.

Могу ли я просматривать имеющиеся у меня заметки Evernote в продуктах Google?

Нет. У нас нет интеграций, позволяющих просматривать заметки Evernote в продуктах Google.

Мои данные

Где хранятся мои данные?

Ваши данные Evernote хранятся в двух дата-центрах на западном побережье и в центральном регионе США. Примечание: это относится только к сервису Evernote, а не к сервису Yinxiang Biji.

Могу ли я быть уверен, что мои данные в облаке в безопасности?

Служба защиты данных Evernote провела тщательную проверку обеспечения безопасности данных как в Google, так и на Google Cloud Platform. Мы уверены, что контроль за безопасностью данных на этом сервисе соответствует или превышает стандартные уровни защиты данных на серверах Evernote.

Подробнее о философии безопасности Google Cloud Platform

Может ли Google индексировать мои заметки или использовать их для таргетированной рекламы?

Нет. Как оператор облачных решений, Google отвечает строгим правовым обязательствам и обязательствам в области безопасности. Эти обязательства ограничивают доступ Google к данным Evernote. Ваши данные в Evernote принадлежат только вам. Google будет обрабатывать такие данные только с целью выполнения наших договорных обязательств.

Кто является владельцем моих заметок — Evernote, Google или я?

Как и ранее, Три правила защиты данных не изменились: ваши заметки — только ваши. Они не принадлежат Evernote или Google.

Я не хочу, чтобы мои заметки хранились на Google Cloud Platform. Какие у меня есть варианты?

Вы сохраняете за собой право перенести заметки в другой сервис. Мы не отказываемся от наших обязательств: ваши данные принадлежат только вам, поэтому вы можете распоряжаться ими на свое усмотрение.

LANGUAGES_ALL LANGUAGES_INCLUDE=zh-cn-yxbj

Ключевые слова:

• облако
• google
• дата-центры
• google cloud platform

Compute Engine, App Engine, Container Engine и Cloud Functions

Приглашаем Вас принять участие в вебинаре, посвященном работе с Google Cloud Platform (GCP).

Темы online-семинара:

● Что такое Google Cloud Platform

● Экономика GCP

● Виртуальные машины Compute Engine

● NoOps/PaaS: Google App Engine

● NoOps/PaaS: Google Container Engine

● NoOps/PaaS: Google Cloud Functions

Google Cloud Platform предоставляет набор модульных сервисов для разработки и размещения различных приложений в облаке. Пять миллионов компаний уже используют сервисы Google, и за время нашего вебинара к этому сервису присоединится еще 200! 

Экономьте время на построении инфраструктуры для своих приложений, слушайте, понимайте, решайте!

Ведущий вебинара — Роман Гаян, менеджер по развитию бизнеса Google Cloud Platform, департамент решений Google, Softline.

Компания Softline уже 10 лет является партнером Google, единственным Premier партнером на территории России и СНГ, сделала возможным оплату Google Cloud Platform по безналу в локальной валюте с оформлением всех бухгалтерских документов. Softline является Cloud-провайдером и умеет делать «Российскую прописку» зарубежным облачным сервисам.

Доверьтесь нашей экспертизе, и мы поможем Вам реализовать проект любого масштаба.

Хотите узнать, подходит ли Вам Google Cloud Platform? Свяжитесь с нами!

+7 (495) 232-0023 или 8 (800) 232-00-23 , добавочный номер 3028

{ Machine Learning, Cloud Computing && Big Data }: Google Platform. Введение

Вводная статья цикла «Google Platform»

Хранение и обработка данных – это задача, которую человечество с переменным успехом решает ни одну тысячу лет.
Проблемы, связанные с решением этой задачи, связаны не только с физическим объемом данных (volume), но и со скоростью изменчивости
этих данных (velocity) и многообразием (variety) источников данных – то, что аналитики Gartner в своих статьях [11, 12]
обозначили как «3V».

Количественные изменения в системе неизменно переходят в качественные [13]. Изобретение письменности, книгопечатанье,
автоматизированные средства обработки данных разумно рассматривать, как ответ на вызов, который ставит проблема 3V.

Современная Computer Science сейчас встретилась с проблемой
Больших данных, решения которой от ИТ ждут
частные компании, правительства, научное сообщество (которое не занято в computer science).

Но в мире есть одна компания, которая встретилась с проблемой Big Data еще порядка 10 лет назад.
По моему ощущению (т.к. чтобы заявить достоверно нужны открытые данные, которых в свободном доступе нет)
ни одна коммерческая или некоммерческая организация не оперирует большим объемом данных, чем эта компании.

Именно эта компания являлась основным контрибьютором идей платформы Hadoop,
а также многих компонентов экосистемы Hadoop, таких как HBase, Apache Giraph, Apache Drill.

Как Вы догадались, речь идет о Google.

В цикле статей, посвященном платформе Google будут рассмотрены внутренние программные продукты Google, с помощью которых Google решает

задачи хранения,
структурирования и поиска по данным, детектирования спама, повышения эффективности показов рекламных объявлений в сервисах контекстной рекламы,
поддержания консистентности данных в социальной сети Google+,
etc.

Хронология Big Data в Google

Условно историю развития «Big Data»-решений в Google можно поделить на 2 периода:

• 1-ый период (2003-2008): в этот период были описаны набор принципов и концепций,
  которые сейчас де-факто являются стандартом в мире обработки больших объемов данных (на commodity-оборудовании).
• 2-ой период (с 2009 по настоящий момент): были описаны технологии обработки данных, которые,
  с большой долей вероятности, будут использоваться для решения «Big Data»-задач уже в недалеком будущем.

2003-2008

В этот период инженерами Google были описаны и опубликованы в свободном доступе research papers о 3-ех системах,
которые в Google используют для решения своих задач:

• распределенная файловая система Google File System (GFS) [1];
• высокопроизводительная база данных Bigtable [3],
  ориентированная на хранение петабайт данных;
• программная модель MapReduce [2],
  предназначенная для распределенной обработки больших объемов данных.

Влияние работ, опубликованных Google, на первые шаги становления отрасли Big Data сложно переоценить.

Наиболее известным примером реализации концепций, описанных Google, является платформа Hadoop.
Так прототипом файловой системы
HDFS является GFS;
идеи, положенные в основу архитектуры HBase, взяты из BigTable;
а фреймворк вычислений
Hadoop MapReduce (без
YARN) является реализацией принципов, заложенных в аналогичном фреймворке
Google MapReduce.

Сама платформа Hadoop с 2008 года в течение нескольких лет будет набирать популярность и к 2010-2011 году де-факто станет
стандартом для работы с Большими Данными.
Сейчас Hadoop уже «локомотив» в мире Big Data и оказывает огромное влияние на этот сегмент ИТ.
Но когда-то такое же огромное влияние на Hadoop оказали описанные в Google архитектурные подходы к построению Big Data платформы.

Сама же платформа Google все это время развивалась, адаптировалась под все новые и новые требования, у поисковика
появлялись новые сервисы, в том числе те, чья природа соответствовала скорее интерактивному режиму обработки, чем пакетному; размеры chunk’ов (кластеров в GFS) не подходили для эффективного хранения не всех типов данных; появлялись требования, связанные с геораспределеность и поддержкой распределенных транзакций.

Эти новый вызовы были приняты и успешно решались инженерами Google.

2009-2013

К 2009-2010 годам как в самой компании Google, так и в академической среде достаточно подробно исследовали достоинства и
ограничения комплекса подходов для построения Big Data платформы, описанного инженерами Google в период с 2003 по 2008 год.
Да и сама платформа Google за период до 2009 года развивалась и эволюционировала.

Итак, в (условно) 2-ой этап развития Big Data платформы в Google – 2009-2013 — исследователями компании с разной степенью
детализации были описаны следующие программные системы:

• Colossus (GFS2) – распределенная файловая система,
  являющаяся развитием GFS [10].
• Spanner – масштабируемое геораспределенное хранилище с
  поддержкой версионности данных, являющийся развитием BigTable [8].
• Dremel – масштабируемая система обработки запросов в режиме близком
  к режиму реального времени (near-real-time), предназначенная для анализа связанных read-only данных [4].
• Percolator – платформа для инкрементальной обработки данных, которая используется для
  обновления поисковых индексов Google [9].
• Caffeine – инфраструктура поисковых сервисов Google, использующая GFS2, next-generation (итеративный) MapReduce и
  next-generation BigTable [6].
• Pregel – масштабируемая, отказоустойчивая и распределенная система обработки графов [7].
• Photon – масштабируемая, отказоустойчивая и геораспределенная
  система обработки потоковых данных [5].

В последующих статьях цикла обзорно будут рассмотрены большинство из вышеперечисленных систем, а также приведены наиболее
интересные концепции, заложенные в основу этих систем, и архитектурные подходы, реализующие эти концепции.

Вместо заключения

Вместо заключения приведу цитату человека, который уже доказал свою способность успешно предсказывать
будущего отрасли Big Data, CEO Cloudera Майка Олсона:

If you want to know what the large-scale, high-performance data processing
infrastructure future looks like, my advice would be to read the Google research papers that are coming out right now.
Mike Olson, Cloudera CEO

Список источников, используемый для подготовки цикла

Основные источники

• [1] Sanjay Ghemawat, Howard Gobioff, Shun-Tak Leung. The Google File System. ACM SIGOPS Operating Systems Review, 2003.
• [2] Jeffrey Dean, Sanjay Ghemawat. MapReduce: simplified data processing on large clusters. Proceedings of OSDI, 2004.
• [3] Fay Chang, Jeffrey Dean, Sanjay Ghemawat, Wilson C. Hsieh, Deborah A.Wallach, et al. Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data. Proceedings of OSDI, 2006.
• [4] Sergey Melnik, Andrey Gubarev, Jing Jing Long, Geoffrey Romer, et al. Dremel: Interactive Analysis of Web-Scale Datasets. Proceedings of the VLDB Endowment, 2010.
• [5] Rajagopal Ananthanarayanan, Venkatesh Basker, Sumit Das, Ashish Gupta, Haifeng Jiang, Tianhao Qiu, et al. Photon: Fault-tolerant and Scalable Joining of Continuous Data Streams, 2013.
• [6] Our new search index: Caffeine. Google Official blog.
• [7] Grzegorz Malewicz, Matthew H. Austern, Aart J. C. Bik, James C. Dehnert, Ilan Horn, et al. Pregel: A System for Large-Scale Graph Processing. Proceedings of the 2010 international conference on Management of data, 2010.
• [8] James C. Corbett, Jeffrey Dean, Michael Epstein, Andrew Fikes, Christopher Frost, JJ Furman, et al. Spanner: Google’s Globally-Distributed Database. Proceedings of OSDI, 2012.
• [9] Daniel Peng, Frank Dabek. Large-scale Incremental Processing Using Distributed Transactions and Notifications. Proceedings of the 9th USENIX Symposium on Operating Systems Design and Implementation, 2010.
• [10] Andrew Fikes. Storage Architecture and Challenges. Google Faculty Summit, 2010.

Дополнительные источники

• [11] Douglas, L. 3D Data Management: Controlling Data Volume, Velocity and Variety. Gartner, 2001.
• [12] Christy Pettey, Laurence Goasduff. Gartner Says Solving ‘Big Data’ Challenge Involves More Than Just Managing Volumes of Data. Gartner, 2011.
• [13] Закон перехода количественных изменений в качественные. Свободная энциклопедия Википедия.
• [14] Google BigQuery. Google Developers.
• [15] Hadoop Insight и другие статьи ресурса. 0xСode.in: { Big Data, Cloud Computing, HPC } Blog.

Платформа Google Fit получит крупное обновление

Впервые за много лет приложение Google Fit для занятий спортом и отслеживания здоровья получит масштабное обновление. Компания анонсировала новый главный экран программы и расширенные функциональный возможности.

Источник изображения: Xatakandroid

Раньше на главном экране Google Fit располагались базовые данные об активности пользователя — был сделан акцент на количестве пройденных шагов и пульсе.

Источник изображения: Google

Однако сегодня носимые устройства имеют более широкий спектр функций, чем было ранее. Теперь в приложении вы сможете быстро и удобно узнать подробные данные о частоте сердечных сокращений (ЧСС), весе и артериальном давлении. Раньше для доступа к этой информации было необходимо рыскать по другим разделам.

Источник изображения: Google

Ещё одно значимое новшество — расширенное отслеживание сна. Раньше Google Fit предоставлял довольно поверхностную информацию в этом плане. После того, как обновление получат все пользователи, у них будет возможность видеть время сна, а также отслеживать все его фазы (легкую, глубокую и REM-фазу). Приложение будет составлять коэффициент эффективности сна и предоставлять график пульса во время сна.

Источник изображения: Google

Пользователи умных часов на базе Wear OS получат более удобный доступ к последним тренировкам. Это позволит в один клик перейти к тому виду спорта, которым вы чаще всего занимаетесь. Подобным образом сделано стандартное приложение «Тренировки» на Apple Watch. Во время занятия спортом приложение на Wear OS будет предоставлять пользователю больше информации на одном экране. На продемонстрированном Google изображении видно дистанцию, продолжительность и темп занятий на одном экране. Область окружности будет оповещать о том, насколько близко вы приблизились к выполнению заданной цели. Также в приложении теперь будет возможность быстро перейти к дыхательному сеансу, чтобы успокоиться и уменьшить частоту пульса.

Google в своем посте заявляет, что обновление станет доступным у всех пользователей в течение нескольких дней.

Google Fit является стандартным приложением для сбора информации о здоровье и спортивных тренировках на Android-смартфонах и часах с Wear OS. Однако раньше оно имело достаточно посредственные функциональные возможности, из-за чего нередко подвергалось критике. Поэтому пользователи чаще всего были вынуждены скачивать подобные решения от сторонних разработчиков. К счастью в Google об этом знают и понимают, поэтому компания подготовила апдейт, который внесет много новшеств в приложение на Android, iOS и Wear OS.

Если вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.

продуктов и услуг | Google Cloud

Ранний доступ: Функции раннего доступа
ограничены закрытой группой тестировщиков для
ограниченное количество запусков. Участие
только по приглашению и может потребовать подписания
предварительное соглашение о доступности, включая
положения о конфиденциальности.Эти функции могут
быть нестабильным, изменить обратно несовместимое
способами, и их выпуск не гарантируется.
Нет никаких соглашений об уровне обслуживания и технических
вспомогательные обязательства. Релизы в раннем доступе
редкие и сосредоточены на проверке продукта
прототипы.

Alpha: Alpha — это ограниченная доступность
тестируйте, прежде чем выпуски будут очищены для получения дополнительных
Широкое применение.Наша цель — альфа-тестирование
заключается в проверке работоспособности и сборе отзывов
от ограниченного круга клиентов. Обычно
альфа-участие по приглашению и
в соответствии с предварительными условиями доступности.
Альфа-релизы не обязательно должны быть особенными
завершено, SLA не предоставляются, и есть
нет обязательств по технической поддержке.Тем не мение,
альфы обычно подходят для использования в тестах
среды. Альфа-фаза обычно длится
шесть месяцев.

Бета: В бета-версии, продукты или функции
готовы к более широкому тестированию клиентов и
использовать. Бета-версии часто объявляются публично. Там
не являются SLA или обязательствами по технической поддержке
в бета-версии, если не указано иное
с точки зрения продукта или с точки зрения конкретного
бета-программа.Средняя бета-фаза длится
около полугода.

Обзор Google Cloud | Обзор

Этот обзор разработан, чтобы помочь вам понять общую картину
Google Cloud. Здесь вы вкратце ознакомитесь с некоторыми из наиболее распространенных
использованные функции и получите указатели на документацию, которая поможет вам глубже изучить.
Знание того, что доступно и как части работают вместе, может помочь вам сделать
решения о том, как действовать.Вы также получите указатели на некоторые руководства,
вы можете использовать, чтобы опробовать Google Cloud в различных сценариях.

Ресурсы Google Cloud

Google Cloud состоит из набора физических активов, таких как компьютеры и
жесткие диски и виртуальные ресурсы, такие как виртуальные машины (ВМ), которые
содержатся в
Дата-центры Google
вокруг света.
Расположение каждого центра обработки данных находится в области . Доступны регионы в
Азия, Австралия, Европа, Северная Америка и Южная Америка.Каждый регион представляет собой набор из зон , которые
изолированы друг от друга внутри региона. Каждая зона обозначена значком
имя, сочетающее буквенный идентификатор с названием региона. Например,
зона a в регионе Восточной Азии называется asia-east1-a .

Такое распределение ресурсов дает несколько преимуществ, включая избыточность.
в случае сбоя и уменьшения задержки за счет размещения ресурсов ближе к клиентам.
Этот дистрибутив также вводит некоторые правила использования ресурсов.
все вместе.

Доступ к ресурсам через службы

В облачных вычислениях то, что вы привыкли считать программным и
аппаратные продукты, стать услугами . Эти сервисы предоставляют доступ к
основные ресурсы. В
список доступных сервисов Google Cloud
длинный, и он продолжает расти. Когда вы разрабатываете свой веб-сайт или приложение на
Google Cloud, вы смешиваете и объединяете эти сервисы в комбинации, которые
предоставьте необходимую инфраструктуру, а затем добавьте свой код, чтобы включить
сценарии, которые вы хотите построить.

Глобальные, региональные и зональные ресурсы

К некоторым ресурсам может получить доступ любой другой ресурс в разных регионах и зонах.
Эти глобальные ресурсы включают предварительно настроенные образы дисков, моментальные снимки дисков,
и сети. Некоторые ресурсы доступны только для
ресурсы, расположенные в одном регионе. Эти региональные ресурсы
включить статические внешние IP-адреса. К другим ресурсам можно получить доступ только
ресурсы, находящиеся в одной зоне. Эти зональные ресурсы включают ВМ
экземпляры, их типы и диски.

На следующей диаграмме показана взаимосвязь
между глобальным охватом, регионами и зонами и некоторыми их ресурсами:

Объем операции зависит от того, какие ресурсы
вы работаете с. Например, создание сети — это глобальная операция.
потому что сеть — это глобальный ресурс, а резервирование IP-адреса — это
региональная операция, потому что адрес является региональным ресурсом.

Когда вы начинаете оптимизировать свои приложения Google Cloud, важно
понять, как взаимодействуют эти регионы и зоны.Например, даже если бы вы могли
вы бы не хотели подключать диск в одном регионе к компьютеру в другом
региона, потому что введенная вами задержка снизит производительность.
К счастью, Google Cloud не позволит вам этого сделать; диски можно только прикрепить
к компьютерам в той же зоне.

В зависимости от уровня самоуправления, необходимого для
вычисления и услуги хостинга вам
выбрать, вам может потребоваться или не нужно думать о том, как и где находятся ресурсы
выделено.

Для получения дополнительной информации о географическом распределении Google Cloud,
см. География и регионы.

Проектов

Все ресурсы Google Cloud, которые вы выделяете и используете, должны принадлежать
проект. Вы можете думать о проекте как о организующей сущности того, что вы
строительство. Проект состоит из настроек, разрешений и других метаданных.
которые описывают ваши приложения. Ресурсы в рамках одного проекта могут работать
легко вместе, например, общаясь через внутреннюю сеть,
в соответствии с правилами регионов и зон. Проект не может получить доступ к другому проекту
ресурсы, если вы не используете общий VPC или
Пиринг сети VPC.

Каждый проект Google Cloud имеет следующее:

• Имя проекта, которое вы указываете.
• Идентификатор проекта, который вы можете предоставить или Google Cloud может предоставить вам.
• Номер проекта, который предоставляет Google Cloud.

Работая с Google Cloud, вы
используйте эти идентификаторы в определенных командных строках и вызовах API. Следующие
на скриншоте показано название проекта, его ID и номер:

В этом примере:

• Пример проекта — это имя проекта.
• example-id — это идентификатор проекта.
• 123456789012 — номер проекта.

Каждый идентификатор проекта уникален в Google Cloud. После того, как вы создали
project, вы можете удалить проект, но его идентификатор больше никогда не будет использоваться.

Когда биллинг включен, каждый проект связан с одной биллинговой учетной записью.
Использование ресурсов для нескольких проектов может быть выставлено на счет одной и той же учетной записи.

Проект служит пространством имен.Это означает, что каждый ресурс в каждом
проект должен иметь уникальное имя, но обычно вы можете повторно использовать имена ресурсов.
если они находятся в отдельных проектах. Некоторые имена ресурсов должны быть глобально уникальными.
За подробностями обращайтесь к документации ресурса.

Способы взаимодействия с сервисами

Google Cloud дает вам три основных способа взаимодействия со службами и
Ресурсы.

Облачная консоль Google

Google Cloud Console предоставляет графический пользовательский веб-интерфейс, который вы можете
используйте для управления проектами и ресурсами Google Cloud.Когда вы используете
Cloud Console, вы создаете новый проект или выбираете существующий проект,
и использовать ресурсы, которые вы создаете в контексте этого проекта. Ты можешь
создавать несколько проектов, поэтому вы можете использовать проекты для разделения своей работы в
как бы то ни было для вас. Например, вы можете начать новый проект, если
вы хотите убедиться, что только определенные члены команды могут получить доступ к ресурсам в этом
проект, в то время как все члены команды могут продолжать получать доступ к ресурсам в другом
проект.

Интерфейс командной строки

Если вы предпочитаете работать из командной строки, вы можете выполнить большинство
Google Cloud выполняет задачи с помощью инструмента командной строки gcloud .В
gcloud Инструмент позволяет управлять рабочим процессом разработки и Google Cloud
ресурсы в окне терминала.

Например, вы можете создать новую виртуальную машину Compute Engine с именем
example-instance , используя команду, как в следующем примере:

  экземпляров gcloud compute create example-instance \
    --image-family = rhel-8 \
    --image-project = rhel-cloud \
    --zone = us-central1-a
  

Вы можете запустить команд gcloud следующими способами:

• Вы можете установить Cloud SDK.SDK включает инструмент gcloud , поэтому вы можете открыть терминал.
  на своем компьютере и запускайте команды для управления ресурсами Google Cloud.

• Вы можете использовать Cloud Shell,
  которая представляет собой оболочку на основе браузера. Поскольку он запускается в окне браузера,
  вам не нужно ничего устанавливать на свой компьютер. Вы можете открыть
  Cloud Shell из
  Консоль Google Cloud.

Cloud Shell предоставляет следующее:

• Временный экземпляр виртуальной машины Compute Engine.
• Встроенный редактор кода.
• 5 ГБ постоянного дискового хранилища.
• Предустановленный Cloud SDK и другие инструменты.
• Поддержка языков Java, Go, Python, Node.js, PHP, Ruby и .NET.
• Функция предварительного просмотра в Интернете.
• Встроенная авторизация для доступа к проектам и ресурсам Cloud Console.

Список команд gcloud см.
gcloud ссылка.

Дополнительные сведения о Cloud Shell см.
Как работает Cloud Shell.

Клиентские библиотеки

Cloud SDK включает клиентские библиотеки
которые позволяют легко создавать ресурсы и управлять ими. Клиент Google Cloud
библиотеки предоставляют API для двух основных целей:

• API приложений обеспечивают доступ к службам. API приложений оптимизированы для поддерживаемых
  языки, такие как Node.js и Python. Библиотеки созданы для обслуживания
  метафоры, чтобы вы могли работать с сервисами более естественно и меньше писать
  шаблонный код. Библиотеки также предоставляют помощников для
  аутентификация и авторизация.

• Admin API предлагают функции для управления ресурсами. Например, вы можете
  используйте административные API, если хотите создавать свои собственные автоматизированные инструменты.

Вы также можете использовать клиентские библиотеки Google API для доступа к API для продуктов.
например Карты, Диск и YouTube.

Стоимость

Чтобы просмотреть подробную информацию о ценах на отдельные услуги, см.
прейскурант.

Чтобы оценить ваши общие затраты на выполнение определенной рабочей нагрузки на
Google Cloud, см.
калькулятор цен.

Далее: Узнайте об услугах

Попробуйте сами

Если вы новичок в Google Cloud, создайте учетную запись, чтобы оценить, насколько
продукты работают в реальных сценариях. Новые клиенты также получают 300 долларов
бесплатные кредиты для запуска, тестирования и развертывания рабочих нагрузок.

Начни бесплатно

Что это такое, как его использовать и как он сравнивается

Можете ли вы использовать сервис Google Cloud Platform, например Google Cloud Storage, используя другое решение?

Интеграция сервисов может сделать мощные инструменты еще более надежными.Вот почему нишевые поставщики и гипермасштабируемые компании, такие как Google, стремятся сотрудничать друг с другом, чтобы расширять свой охват и приносить больше пользы своим клиентам. Рассмотрим интеграцию с Google Cloud Platform:

Ведущий поставщик киберзащиты и гибридного облачного хранилища, Acronis, предоставляет простые, надежные, эффективные, безопасные и частные решения для более чем 5 миллионов потребителей и 500 000 предприятий по всему миру. Решение Acronis для резервного копирования как услуги — Acronis Cyber ​​Backup Cloud — интегрировано с Google Cloud Storage, чтобы предоставить действительно гибкую облачную инфраструктуру, которая требуется поставщикам ИТ-услуг.Используя встроенную интеграцию облачного хранилища Google с Acronis, заказчики могут:

• Соответствовать бизнес-требованиям за счет улучшенного подключения офиса к облаку
• Прогнозировать затраты на хранение с помощью одной платы за гигабайт, которая включает хранение, управление решением, исходящие данные, резервное копирование и лицензирование программного обеспечения
• Соответствуют отраслевым стандартам, таким как Общий регламент ЕС по защите данных (GDPR) и отраслевые требования.
• Следуйте правилу резервного копирования 3-2-1, чтобы данные всегда можно было восстановить
• Получите молниеносно- быстрое восстановление за счет использования надежной и обширной глобальной сети Google Cloud Platform

Таким образом, сервисы Google Cloud Platform могут расширить свое влияние и обогатить другие нишевые решения, приносящие пользу клиентам.

Предлагает ли Google Cloud Platform сертификаты?

Хотя GCP разработан для удобства пользователя, некоторые сертификаты Google Cloud Platform могут помочь вам работать более эффективно, продемонстрировать технические знания и повысить вашу карьеру. Есть три основных трека:

1. Associate Certifications — этот трек ориентирован на задачи и предназначен для новичков в облачных технологиях, чтобы освоить основную технологию Google Cloud Platform. Эта сертификация может открыть двери для новых сертификатов профессионального уровня и возможностей.
2. Профессиональные сертификаты — Если вы проработали в отрасли несколько лет, возможно, вам стоит подумать о практических курсах по Google Cloud Platform. Вы получите продвинутые навыки проектирования и реализации в зависимости от работы / роли, которую вы выполняете (или хотите иметь). Треки включают: облачную архитектуру, инжиниринг данных, облачный разработчик, проектирование облачных сетей и многое другое.
3. Сертификация G Suite — с этим треком Google Cloud Platform расширяет свой охват для всех, кто использует G Suite.Например, менеджеры проектов и исполнительные помощники, которым необходимо регулярно использовать основные инструменты и сервисы G Suite, могут пройти сертификацию Google Cloud Platform.

Google Cloud Platform Pricing

Google может похвастаться отсутствием авансовых платежей, услуг с оплатой по мере использования и отсутствием платы за завершение. Кроме того, Google предлагает скидки и предлагает такие инновации, как подбор размеров. Клиенты также могут воспользоваться калькулятором цен на своем веб-сайте. Этот инструмент помогает клиентам предвидеть расходы.Между тем доступен инструмент общей стоимости владения (TCO), который поможет оценить затраты между Google Cloud Platform и AWS.

Цены различаются в зависимости от услуги, поэтому вы также захотите просмотреть на платформе каждое соответствующее предложение и соответствующим образом оценить цены.

Сравнение большой тройки: Google Cloud Platform, Microsoft Azure и AWS

Поскольку Google Cloud Platform предоставляет так много разных сервисов, вы хотите быть уверены, что при сравнении популярных сервисов, таких как Google Cloud Platform иMicrosoft Azure или Google Cloud Platform против AWS, что вы не сравниваете яблоки с апельсинами. У каждой организации разные приоритеты, и то, насколько вы большой и насколько быстро вы растете, окажет огромное влияние на ваши ИТ-потребности и бюджет.

Вот краткий обзор некоторых ключевых различий между ведущими поставщиками облачных платформ: Google Cloud Platform, Microsoft Azure и Amazon Web Services.

Google Cloud

Перейти к содержанию

Служба поддержки

Каталог партнеров

• Найти партнера

Стать партнером

Каталог партнеров

• Найти партнера

• Стать партнером

• Служба поддержки

Следите за нашим блогом

Поддержка Google Cloud

• Справочный центр Google Cloud
• Поддержка Google Cloud Platform
• Служба поддержки Google Workspace
• Нажмите
• О Google Cloud

Ресурсы для разработчиков и партнеров

• Разработчики Google Cloud Platform
• Разработчики Google Workspace
• Разработчики карт
• Стать партнером
• Партнеры по образованию
• GCP Marketplace
• Google Workspace Marketplace

Облачные продукты

• Облачная платформа Google
• Google Workspace
• Платформа Google Maps
• Android
• Chrome Enterprise
• Cloud Identity

Больше от Google

• Продукты Google
• Бизнес решения
• Google Платформа для маркетинга
• Google для розничной торговли
• Думайте с Google

• Конфиденциальность
• Условия
• О Google
• Условия использования Google Cloud

Язык
английский

日本語

• Помощь

Красивых нативных приложений за рекордное время

Flutter — Красивых нативных приложений в рекордные сроки

Быстрая разработка

Оживите свое приложение за миллисекунды с помощью Stateful
Горячая перезагрузка.Используйте богатый набор полностью настраиваемых
виджеты для создания собственных интерфейсов за считанные минуты.

Выразительный и гибкий пользовательский интерфейс

Быстрая поставка функций с упором на конечных пользователей
опыты. Многоуровневая архитектура позволяет полностью
настройка, что приводит к невероятно быстрому
рендеринг и выразительный и гибкий дизайн.

Собственная производительность

Виджеты Flutter включают всю важную платформу
различия, такие как прокрутка, навигация, значки и
шрифты, и ваш код Flutter скомпилирован в родной ARM
машинный код с использованием собственных компиляторов Dart.

Быстрое развитие

Горячая перезагрузка Flutter поможет вам быстро
и легко экспериментируйте, создавайте интерфейсы, добавляйте функции и исправляйте
баги быстрее.Время перезарядки менее секунды
без потери состояния на
эмуляторы, симуляторы и оборудование.

Учить больше

Выразительный, красивый интерфейс

Порадуйте своих пользователей встроенными в Flutter
красивый дизайн материалов и
Виджеты Купертино (в стиле iOS), богатые API-интерфейсы движения,
плавная естественная прокрутка и осведомленность о платформе.

Просмотрите каталог виджетов

Учитесь у разработчиков

Посмотрите эти видео, чтобы узнать у Google и разработчиков.
как вы строите с Flutter.

Посетите наш плейлист на YouTube

Установите Flutter сегодня.

Это бесплатное приложение с открытым исходным кодом.

Начать

Облачная платформа Google · GitHub

Облачная платформа Google · GitHub

1. В этом репозитории хранится контент, отправленный на https://cloud.google.com / community. Файлы, добавленные в каталог tutorials /, появятся по адресу https://cloud.google.com/community/tutorials.

   Ява

   1,4 км

   1,3 км

Хранилища

• Ява

  Apache-2.0

  2,463

  1,296

  11

  8

  Обновлено 9 июня 2021 г.

• Ява

  25

  28 год

  153

  3

  Обновлено 9 июня 2021 г.

• PerfKitБенчмаркер
  

  PerfKit Benchmarker (PKB) содержит набор тестов для измерения и сравнения облачных предложений.В тестах используются настройки по умолчанию, чтобы отразить то, что увидит большинство пользователей. PerfKit Benchmarker находится под лицензией Apache 2. Перед продолжением убедитесь, что вы прочитали, поняли и согласились с условиями ЛИЦЕНЗИИ и ДОПОЛНИТЕЛЬНЫХ файлов.

  Python

  Apache-2.0

  401

  1,558

  207

  (По 9 вопросам нужна помощь)

  18

  Обновлено 9 июня 2021 г.

• Оболочка

  Апач-2.0

  8

  18

  11

  (Требуется помощь по 2 вопросам)

  1

  Обновлено 9 июня 2021 г.

• Котлин

  Apache-2.0

  67

  192

  8

  13

  Обновлено 9 июня 2021 г.

• Python

  Апач-2.0

  5,118

  5 047

  36

  19

  Обновлено 9 июня 2021 г.

• облачная операционная песочница
  

  Cloud Operations Sandbox — это инструмент с открытым исходным кодом, который помогает практикам изучать методы проектирования надежности сервисов от Google и применять их в своих облачных сервисах с помощью набора инструментов Cloud Operations.

  HTML

  Apache-2.0

  77

  219

  28 год

  (Требуется помощь по 1 проблеме)

  7

  Обновлено 9 июня 2021 г.

• JavaScript

  Apache-2.0

  9

  5

  1

  6

  Обновлено 9 июня 2021 г.

• весна-облако-gcp
  

  Новый дом для разработки Spring Cloud GCP, начиная с версии 2.0.

  Ява

  Apache-2.0

  52

  82

  36

  (7 вопросов, нужна помощь)

  4

  Обновлено 9 июня 2021 г.

• Python

  Apache-2.0

  55

  60

  58

  17

  Обновлено 9 июня 2021 г.

• Python

  Апач-2.0

  7

  36

  14

  6

  Обновлено 9 июня 2021 г.

• щелчок для развертывания
  

  Источник для решений Google Click to Deploy, перечисленных в Google Cloud Marketplace.

  Оболочка

  Apache-2.0

  320

  530

  32

  (Требуется помощь по 1 проблеме)

  41 год

  Обновлено 9 июня 2021 г.

• Python

  Апач-2.0

  46

  338

  10

  (Требуется помощь по 1 проблеме)

  1

  Обновлено 9 июня 2021 г.

• Блокнот Jupyter

  Apache-2.0

  4 037

  5 068

  73

  (Требуется помощь по 2 вопросам)

  111

  Обновлено 9 июня 2021 г.

• HCL

  Апач-2.0

  602

  121

  1

  91

  Обновлено 9 июня 2021 г.

• golang-образцы
  

  Примеры приложений и кода, написанные для Google Cloud на языке программирования Go.

• Оболочка

  Apache-2.0

  263

  494

  88

  17

  Обновлено 9 июня 2021 г.

• Рубин

  Апач-2.0

  186

  206

  9

  6

  Обновлено 9 июня 2021 г.

• Python

  Apache-2.0

  2

  20

  11

  (Требуется помощь по 3 вопросам)

  1

  Обновлено 9 июня 2021 г.

• Идти

  Апач-2.0

  112

  151

  26 год

  15

  Обновлено 9 июня 2021 г.

• терраформер
  

  Инструмент командной строки для создания файлов терраформирования из существующей инфраструктуры (обратный терраформ). Инфраструктура для кода

  Идти

  Apache-2.0

  570

  4969

  46

  (Требуется помощь по 2 вопросам)

  12

  Обновлено 9 июня 2021 г.

• Оболочка

  GPL-2.0

  15

  6

  0

  0

  Обновлено 9 июня 2021 г.

• Машинопись

  1

  4

  0

  0

  Обновлено 9 июня 2021 г.

• Python

  Апач-2.0

  0

  1

  0

  0

  Обновлено 9 июня 2021 г.

• Apache-2.0

  7

  3

  0

  2

  Обновлено 9 июня 2021 г.

• Python

  Apache-2.0

  11

  29

  4

  3

  Обновлено 9 июня 2021 г.

• Python

  Апач-2.0

  18

  65

  0

  1

  Обновлено 9 июня 2021 г.

• магические модули
  

  Создание поддержки Google Cloud Platform для Terraform, Ansible, InSpec

  HTML

  Apache-2.0

  364

  374

  2

  71

  Обновлено 9 июня 2021 г.

• Python

  28 год

  58

  55

  (Требуется помощь по 2 вопросам)

  12

  Обновлено 9 июня 2021 г.

Вы не можете выполнить это действие в настоящее время.Вы вошли в систему с другой вкладкой или окном. Перезагрузите, чтобы обновить сеанс.
Вы вышли из системы на другой вкладке или в другом окне. Перезагрузите, чтобы обновить сеанс.

Что такое Google Cloud и почему вы выбрали его?

Google Cloud (также известный как Google Cloud Platform или GCP) — поставщик вычислительных ресурсов для разработки, развертывания и эксплуатации приложений в Интернете.Хотя его облачная инфраструктура действительно служит хостом для таких приложений, как Google Workplace (ранее G Suite, а ранее — Google Apps), GCP в основном представляет собой службу для создания и поддержки оригинальных приложений, которые затем могут быть опубликованы через Интернет из гипермасштабируемых приложений. объекты дата-центра.

Google

Когда вы запускаете веб-сайт, приложение или службу в GCP, Google отслеживает все ресурсы , которые он использует, , в частности, сколько вычислительной мощности, хранилища данных, запросов к базе данных и сетевых подключений он потребляет.Вместо того, чтобы сдавать в аренду сервер или DNS-адрес по месяцам (как вы поступили бы с обычным провайдером веб-сайтов), вы платите за каждый из этих ресурсов поминутно или даже посекундно, с применимыми скидками. когда ваши услуги активно используются вашими клиентами в Интернете.

С точки зрения материнской компании Alphabet, GCP представляет собой отдельное бизнес-подразделение, удовлетворяющее бизнес-потребности предприятий и, в некоторых случаях, частных лиц в развертывании программного обеспечения, которое можно использовать через веб-браузеры или веб-приложения.GCP арендует программное обеспечение вместе с ресурсами, необходимыми для поддержки этого программного обеспечения, и инструментов, с помощью которых такое программное обеспечение разрабатывается, с оплатой по факту использования.

Обязательно к прочтению:

Что такое облачная платформа на самом деле?

Вы используете облачную платформу, когда хотите, чтобы услуги, которые вы представляете своим пользователям, клиентам или коллегам, были приложением , а не веб-сайтом. Возможно, вы хотите помочь строителям оценить размер и структуру шкафов, которые им понадобятся для перестройки кухни.Возможно, вы анализируете статистику выступлений спортсменов, пытающихся поступить в спортивный клуб колледжа, и вам нужна сложная аналитика, чтобы сообщить главным тренерам, чьи выступления могут улучшиться. Или вы можете сканировать сотни тысяч страниц архивной копии газеты, и вам нужно создать индексируемый индекс, датируемый десятилетиями.

Вы используете облачную платформу, такую ​​как GCP, когда хотите создать и запустить приложение, которое может каким-то образом использовать возможности гипермасштабируемых центров обработки данных: для охвата пользователей по всему миру, или для заимствования сложных аналитических функций и функций искусственного интеллекта, или для использования огромных ресурсов. хранения данных, или воспользоваться преимуществами экономической эффективности.Вы платите не за машину, а за ресурсы, которые она использует. Под «облачной платформой» Google подразумевает программную систему, которая автоматически развертывает функции и приложения по мере необходимости. Если ваш бизнес может размещать свои собственные приложения с помощью портала, который работает аналогично GCP, это настоящее облако.

В чем состоит ценность предложения Google Cloud?

Статистические данные аналитической компании Statista за четвертый квартал 2020 года показывают, что доля Google Cloud в общемировом доходе от облачных вычислений среди восьми ведущих поставщиков облачных услуг останется на уровне около 9%.Amazon AWS и Microsoft Azure вместе взятые обслуживают почти в пять раз больше учетных записей платформы и инфраструктуры. Если вы помните давнюю войну на рынке аренды автомобилей между Hertz и «Мы стараемся изо всех сил» Avis, у Google Cloud есть мемориальное место по бюджетной аренде автомобилей на облачном рынке.

Так зачем вообще рассматривать GCP? На данный момент существует особый класс корпоративных клиентов — вероятно, у них нет собственных ресурсов центра обработки данных в локальной среде или размещены у поставщиков услуг колокации, но они все еще достаточно велики, чтобы нанять собственных разработчиков программного обеспечения.Это класс организаций, для которых GCP считает масштаб, надежность и узнаваемость бренда ключевыми составляющими своего конкурентного ценностного предложения.

Большинство основных рынков в любой здоровой экономике ненавидят триополию. Обычно это самая безопасная ставка, которую может сделать аналитик, на то, что игрок №3 выйдет из-под контроля и должен довольствоваться предоставлением «альтернативных» продуктов или услуг нишевым рынкам.

Но у Google есть единственная роскошь, которой нет у других игроков №3 ни на одном рынке.Это игрок №1 на другом, практически едином рынке, рынке интернет-рекламы. Его облачным сервисам можно позволить созреть и найти свою аудиторию, как если бы выживание компании не зависело от них. Бывший генеральный директор Microsoft однажды предупредил Google, что его собственная компания произвела впечатление стойкости, упорства и упорства. Но теперь он ушел. И у Google Cloud есть все основания — в том числе и необходимое время — продолжать попытки.

Базовые облачные сервисы Google

Вот основные услуги, которые GCP предлагает своим клиентам:

Google Compute Engine

Compute Engine (GCE) — это базовая услуга, которую Google предлагает, которая конкурирует с основной, первоклассной услугой, которую предлагает Amazon: хостинг виртуальные машины.В центрах обработки данных рабочие нагрузки (приложения и службы), как правило, выполняются на программных платформах, которые можно перемещать с физической машины на физическую. Фактически, на физическом сервере может размещаться более одной из этих виртуальных машин, что повышает эффективность. Концепция виртуальных машин была создана для обеспечения мобильности в центре обработки данных; облачные сервисы, такие как GCE, принимают тот же формат, присоединяют к нему механизм самообслуживания и взимают с клиентов плату за ресурсы, которые используют эти виртуальные машины.

«Единица» ресурсов виртуальной машины (память, хранилище, мощность процессора, пропускная способность сети), которая собрана для работы как физический сервер с такими же уровнями физических ресурсов, называется экземпляром .Как правило, поставщик услуг может взимать фиксированную ежемесячную плату за использование этого экземпляра в минутах, а также за другие ресурсы, которые он может потреблять. Чтобы быть более конкурентоспособным, GCP взимает со своих клиентов плату за секунды, а не за минуты. Это также дает клиентам возможность набрать точное количество ресурсов, которые им необходимы для своих виртуальных машин, что полезно для предприятий, которые все еще полагаются на устаревшие приложения (более удачный способ сказать «старые программы»), которые были специально адаптированы для физических машин.

Google Cloud Storage

Облачное хранилище GCP (GCS) — это система хранения объектов, то есть ее записи поддерживают как идентичность, так и структуру любого класса данных, предоставленных ей. В отличие от файловой системы типичного тома хранилища, где каждый файл или документ отображается в виде строки цифр, расположение которых зарегистрировано в таблице распределения файлов, хранилище объектов представляет собой универсальный блок, который сдается в аренду потребителям, как место в парковке и … замок. Он может содержать целые организованные базы данных, необработанные видеопотоки или матрицы для моделей машинного обучения.

Nearline

Nearline — это способ использования облачного хранилища Google для резервного копирования и архивирования данных, который не обязательно рассматривать как «базу данных» как таковую . Данные, хранящиеся здесь, предназначены для доступа одного пользователя не чаще одного раза в месяц. Google назвал эту модель «холодным хранилищем» и адаптировал свою модель ценообразования, чтобы позволить Nearline быть более конкурентоспособными по цене для таких целей с низким уровнем использования, как резервное копирование системы.

Также: Google Cloud добавляет новое партнерство по гибридному хранилищу файлов с Nasuni

Службы развертывания рабочих нагрузок Google Cloud

Хотя GCP действительно предлагает экземпляры виртуальных машин в качестве ставок для рынка облачных вычислений, на самом деле это не то место, где Google выбрал завершить.Как прародитель Kubernetes, GCP концентрирует большую часть своих усилий на предоставлении предприятиям средств для развертывания и эксплуатации контейнерных рабочих нагрузок.

Google Kubernetes Engine

Контейнер (до сих пор называемый в некоторых кругах «контейнером Docker» в честь компании, которая сделала его популярным) — это более современная, гибкая, адаптируемая форма виртуализации. Вместо того, чтобы воссоздавать физический сервер, он инкапсулирует только те ресурсы, которые необходимо приложению для запуска, а затем размещает это приложение в собственной операционной системе сервера.Думайте о разнице между контейнером и виртуальной машиной как о разнице между одиночной лампочкой и фонариком с батарейным питанием.

Полностью управляемая размещенная промежуточная среда GCP для контейнерных приложений теперь широко известна как Google Kubernetes Engine (GKE, первоначально был запущен как Google Container Engine). Контейнер предназначен для выполнения в любой системе или сервере с базовой инфраструктурой, необходимой для его поддержки. Контейнеру Linux по-прежнему нужен Linux, а контейнеру Windows нужна Windows, но, помимо этого различия, контейнер чрезвычайно портативен.Если разработчики организации могут создавать приложения в виде полных, переносимых, автономных модулей, GKE предназначен для их развертывания и запуска.

Огромная разница — что делает движки контейнеров более интересными, чем хосты виртуальных машин — заключается в том, что заказчик не покупает экземпляры. В результате вам не нужно чрезмерно выделять вычислительную мощность или предварительно настраивать ограничения ресурсов для базового хоста; вы просто отдаете GKE контейнер, и он находит для него подходящий сокет.

Контейнерные сервисы затем могут быть сделаны обнаруживаемыми, — с возможностью связываться и использоваться другими сервисами в сети — посредством ячеистой сети обслуживания . GKE рекомендует сервисную сетку с открытым исходным кодом под названием Istio. Это интересная разновидность «телефонной книги» для современных масштабируемых приложений, которые распространяются в виде отдельных компонентов, называемых микросервисами . Обычное непрерывное приложение знает, где находятся все его функции; приложение на основе микросервисов должно быть проинформировано чем-то, способным найти эту функцию и предоставить для нее активный сетевой адрес.Изначально Istio была разработана как сервисная сеть в результате партнерства с открытым исходным кодом, состоящего из Google, IBM и службы совместного использования автомобилей Lyft.

Также: Service mesh: что это такое и почему сейчас это так важно

Google App Engine

Вы слышали термин «облачная разработка», который охватывает идею о том, что приложение, предназначенное для работы, Платформа общедоступного облака может быть спроектирована, протестирована и развернута там для начала. Google App Engine (GAE) — это сервис GCP, позволяющий разработчикам создавать приложения удаленно, используя язык по своему выбору (хотя Google имеет тенденцию продвигать Python).

В некотором смысле GAE — это еще один способ доставки Container Engine, за исключением того, что контейнер создается на той же платформе, где он будет развернут. GAE предоставляет интерпретаторы и своевременные компиляторы, необходимые для запуска высокоуровневых программ, написанных на Python, Ruby, Node.js (серверный JavaScript) и других хорошо известных языках. Эти компоненты среды выполнения представляют собой те же самые языковые механизмы, которые разработчик использовал бы при создании контейнера. Таким образом, вполне возможно, что заказчик может создать приложение в App Engine, используя среду выполнения, которую Google предоставляет , а не .

Например, заказчик может выбрать компонент среды выполнения Microsoft .NET, который необходим для запуска приложений на языках Microsoft, таких как C #, Visual Basic и даже F #. В ноябре 2020 года Microsoft объединила свои компоненты платформы .NET, эффективно объединив ветвь .NET Core с открытым исходным кодом с исходной ветвью .NET. Компания Google сразу же приняла меры для поддержки .NET 5.0 в своей службе Cloud Run (представленной ниже) после того, как Microsoft представила ее.

Cloud Run

Эта оптимизированная платформа развертывания контейнерных приложений, названная в честь старой команды «RUN» на ранних микрокомпьютерах, представляет собой усилия Google по автоматизации так называемой бессерверной разработки.Это дает организациям, которые создают свои собственные контейнерные приложения (созданные для оркестровки Kubernetes), развертывать их в GCP без предварительной настройки своих виртуальных серверов. Платформа определяет ресурсы инфраструктуры, которые потребуются приложению, исследуя его манифест (обычно это Dockerfile, представляющий собой XML-документ, в котором описывается, как собирается контейнер и как его следует распаковать).

Cloud Run позиционируется как полностью управляемая услуга, то есть ее ИТ-управление и обслуживание осуществляется персоналом GCP.В результате модель ценообразования Google для Cloud Run сама по себе, как будет объяснено позже.

Также: что на самом деле означают бессерверные вычисления, и все остальное, что вам нужно знать

Anthos

Как первая мультиоблачная платформа развертывания Google, Anthos не только охватывает гибридное облако (которое включает локальные ИТ-активы клиентов) но также и на базе AWS (с выходом Azure), и все они управляются коллективно под эгидой GCP. Идея состоит в том, чтобы включить распределенную вычислительную систему, которую запрашивают многие корпоративные клиенты, где они могут выбирать системы хранения, хосты экземпляров виртуальных машин и хосты контейнеров на рыночной основе, сохраняя при этом контроль над шлюзом.

Предпосылка состоит в том, что кластеры Kubernetes предназначены для распределения. Anthos позволяет приложению, включающему несколько кластеров, разделять группы этих кластеров между облачными платформами. На данный момент кластеры на базе общедоступного облака могут быть развернуты как на GCP, так и на AWS, без дополнительной платы за использование некоторых из них. После этого клиенты могут разрешить своим собственным локальным серверам размещать части приложений на базе Anthos за почасовую или ежемесячную плату. Локальные кластеры Anthos могут быть установлены на «голом железе» (базовые, стандартные серверы) или включены в их существующие среды VMware.

К настоящему времени Anthos был принят организациями с сильно распределенными ИТ-требованиями (например, с их собственными банкоматами или киосками, а также с собственными филиалами). Этим клиентам может потребоваться запускать приложения как можно ближе к клиенту, не прибегая всегда к развертыванию общедоступного облака там, где они могут этого избежать, для экономии затрат.

Службы баз данных Google Cloud

BigQuery

Инженеры Google любят говорить, что их официальный термин для «больших данных» — это «данные».«Инструмент GCP для применения аналитики реляционной базы данных к огромным объемам данных — это BigQuery. Как и Kubernetes, BigQuery был создан с помощью инструмента, созданного Google для собственных целей — в частности, для выполнения запросов с детализацией в своих хранилищах данных Gmail. Этот инструмент был называется «Dremel», но по очевидным причинам не может использовать эту марку в коммерческих целях.

Google

Для модели запросов BigQuery использует стандартный ANSI SQL, язык, наиболее часто используемый в реляционных базах данных.Типичная реляционная база данных хранит свои данные в таблицах, которые разделены на записи. Связанные друг с другом элементы данных записываются вместе на одном уровне или, по крайней мере, хранятся таким образом, что при их извлечении это выглядит именно так. Эта модель достаточно эффективна, но ее скорость экспоненциально замедляется по мере линейного роста объемов данных.

BigQuery берет эту модель хранения и поворачивает ее на ухо, или, по крайней мере, там, где было бы ухо, если бы у него были уши. Он использует столбчатую нереляционную модель хранения, которую, возможно, сложнее интерпретировать, когда приходит время назначать отношения.Как оказалось, систему хранения намного легче сжать, что, в свою очередь, становится проще индексировать, что сокращает общее время, которое запрос потребляет для большого объема данных.

Cloud Bigtable

Cloud Bigtable, ранее называвшаяся BigTable, представляет собой сильно распределенную систему данных, которая организует связанные данные в многомерный набор пар ключ / значение на основе крупномасштабной системы хранения, созданной Google для собственного использования при хранении поисковые индексы. Такой сборкой легче управлять для аналитических приложений, чем очень большим индексом для колоссальной реляционной базы данных с несколькими таблицами, записи которых необходимо объединить во время запроса.

Расширенные и научные сервисы Google Cloud

Pub / Sub

Сокращенно от «публикации и подписки», Pub / Sub — это механизм, заменяющий очереди сообщений, используемые промежуточным программным обеспечением в более раннюю эпоху клиент-серверных приложений. Для приложений, которые предназначены для взаимодействия без явного подключения («асинхронно»), Pub / Sub служит своего рода почтовым отделением для событий, поэтому одно приложение может уведомлять другие о своем прогрессе или о запросах, которые у них могут быть.

Cloud AutoML

Основанный на недавних усилиях по автоматизации процесса изучения шаблонов в данных без необходимости создания дополнительного кода, Cloud AutoML представляет собой предварительно настроенную службу, способную «принимать» уже существующие данные и использовать модели машинного обучения на эти данные для обнаружения закономерностей.

TensorFlow Enterprise

Для систем глубокого обучения требуется класс компонента, называемый механизмом вывода , который способен анализировать наборы данных и определять закономерности в них. TensorFlow (фактически отдельный коммерческий продукт) распространяет свою полномасштабную версию Enterprise, которая включает такой движок, через Google Cloud. Таким образом, разработчики могут интегрировать такие возможности, как сканирование видео, обнаружение мошенничества и прогнозирование поведения, непосредственно в свои контейнерные приложения.

Модели ценообразования Google Cloud

Каждая из услуг GCP потребляет основные ресурсы облачных вычислений: мощность процессора, память, хранилище данных и возможности подключения. Как и другие поставщики облачных услуг, GCP взимает со своих клиентов плату за ресурсы, потребляемые этими услугами. Итак, что бы вы ни выбрали для работы с GCP, вы платите за ресурсы, которые они потребляют. BigQuery и BigTable могут повлечь за собой значительные расходы при использовании хранилища данных.

Формулы для определения фактических цен на потребление ресурсов на самом деле довольно сложны.Существует отдельная модель ценообразования, особенно для Cloud Run, механизма автоматического развертывания рабочих нагрузок GCP. Эта модель будет объяснена в ближайшее время.

Сколько обычно стоит использование Google Cloud?

Для более общих моделей использования Google предлагает калькулятор цен с использованием обновляемых формул. Но чтобы использовать этот калькулятор, ваши приблизительные оценки того, какие ресурсы вы планируете потреблять, должны находиться в удивительно узких пределах.Например, чтобы получить оценку стоимости Google Kubernetes Engine, вам нужно знать максимальное количество вычислительных узлов, до которых вы будете масштабироваться, сколько постоянного дискового хранилища потребуется вашему приложению (в отличие от эфемерного хранилища), и какая зона доступности, по вашему мнению, будет наиболее эффективной для балансировки нагрузки, среди прочего.

Amazon AWS устанавливает стандарт своей модели ценообразования для экземпляров виртуальных машин. Экземпляр виртуальной машины имеет «строительную площадку», похожую на настоящий сервер.Он имеет фиксированный объем оперативной памяти, фиксированное количество виртуальных процессоров (vCPU) и базовый уровень файлового хранилища. У Google Compute Engine, как и у конкурентов, есть собственный выбор экземпляров виртуальных машин. Он называет эти экземпляры предопределенным с базовыми ценами (на момент написания этой статьи) в диапазоне от 0,021 до 0,026 доллара за виртуальный ЦП за час обработки, плюс от 0,0029 до 0,0035 доллара за гигабайт в час для хранилища, для США. услуга, в зависимости от того, какую зону доступности вы выберете. Google пересчитывает эти цифры каждую секунду с минимальным интервалом времени в одну минуту с округлением до ближайшей минуты в большую сторону.

GCP затем применяет скидки для определенных моделей использования, которые, по утверждению Google, могут снизить средние расходы на его облачные сервисы по сравнению с аналогами Amazon и Azure:

• Google Compute Engine позволяет клиентам выбрать экземпляр машины, который может быть опережающим, когда он не используется. активное использование. В отличие от сценария ценообразования, когда вы платите за экземпляр плюс ресурсы, которые он использует, клиент GCE платит за доступность экземпляра, которая затем может быть снижена на 70 процентов, если ресурсы не используются.(Однако за загрузку пользовательского образа диска в экземпляр виртуальной машины взимается дополнительная плата.)
• GCP действительно позволяет клиентам создавать настраиваемые типы использования , что позволяет пользователям выбирать построения виртуальных машин, уникальные из предопределенных моделей. Однако Google больше не обязуется предоставлять скидки за использование пользовательских типов вместо заранее определенных.
• GCP применяет так называемые скидки на устойчивое использование для постоянно доступных рабочих нагрузок в примерно линейной шкале, начиная с рабочих нагрузок, используемых более 25 процентов всего доступного времени в течение данного месяца.На рабочую нагрузку, которая выполняется каждую минуту расчетного периода, может быть скидка до 30 процентов.
• Google будет скидывать некоторым клиентам до 57 процентов за то, что они взяли на себя обязательства по использованию ресурсов в период от 1 до 3 лет непрерывного обслуживания.
• Корпоративные клиенты, ожидающие большого потребления данных, могут подписаться на программу под названием Storage Growth Plan, которая дает им право на скидки, если они соглашаются на минимальную цену в месяц в течение 12 месяцев. Это для очень тяжелых потребителей данных — не для малых предприятий, а для предприятий, которые планируют разместить в GCS массивные хранилища данных.

Сколько стоит использование Cloud Run и почему оно отличается?

Калькулятор цен GCP позволяет прогнозировать затраты по своей собственной модели. В отличие от обычного использования, Cloud Run использует полностью отдельный счетчик, который показывает, сколько секунд и (не минут) платформа запускает приложение клиента в экземпляре виртуального ЦП объемом 1 гигабайт. (Google иногда называет тот же самый том гибибайт , вероятно, потому, что Google любит давать читателям новые причины для чего-то Google.)

Экземпляр Cloud Run — это независимый ресурс, предназначенный исключительно для запуска развернутого на нем пакета приложения. Этот экземпляр самопроизвольно опорожняется, когда он не используется. В течение первых 50 часов своего существования на платформе плата не взимается. Затем GCP взимает эквивалент от 0,086 до 0,12 доллара США за час виртуального ЦП и от 0,009 до 0,013 доллара за час хранения, опять же, в зависимости от того, где в мире вы развертываете свои рабочие нагрузки. После первых 2 миллионов бесплатных запросов взимается дополнительная плата в размере 0,40 доллара США за 1 миллион запросов на обслуживание по сети.Таким образом, Cloud Run — это явно услуга премиум-класса, которая, возможно, требует в 4 раза больше затрат, чем стандартная услуга Google Compute Engine, поскольку она полностью управляется и не требует конфигурации, предоставляемой заказчиком.

Сколько стоит использование Anthos?

Модель ценообразования Anthos, опять же, совершенно другая. Он основан на понимании того, что пользователям требуются кластеры серверов, а не на более детальных требованиях, таких как время вычислений и хранения. Таким образом, он взимает с каждого подписчика за каждый виртуальный процессор ежечасно или ежемесячно: на момент написания этой статьи — 0 долларов.012 за vCPU в час или 9 долларов за vCPU в месяц. Плата за управление локальным оборудованием предполагает надбавку в размере 0,10 доллара США за виртуальный ЦП в час или 75 долларов США в месяц. Затем Google предлагает клиентам возможность продления срока действия со скидкой в ​​размере 30 процентов.

Чем отличается Google Cloud от конкурентов?

Amazon и Microsoft используют свои собственные облачные платформы, называемые AWS и Azure соответственно. GCP является их конкурентом, и хотя он занимает третье место среди этих трех по доле рынка и доходам, это надежный конкурент с уникальными функциями и услугами, которые дают ему преимущество в определенных сценариях.

Если бы большая тройка провайдеров общедоступных облаков действительно была аналогична универмагам, а Amazon AWS был бы … ну, Amazon , с его огромным выбором сервисов, равномерно распределенных на полке, и их нелегко было бы отличить от каждого из них. другое, тогда вы могли бы сказать, что Azure похожа на Target: он любит позиционировать себя как предоставляющий более разумный выбор услуг, удовлетворяющих потребности, на основе внутреннего понимания этих потребностей.

В таком случае Google Cloud похож на Ikea: он сначала продает себя вам, исходя из общего опыта.Он пытается заставить вас чувствовать себя комфортно и непринужденно. Он предлагает уникальную и удивительно разнообразную коллекцию функционального и необычного, низкого и премиального, бок о бок в идеальной гармонии. И открыто признает, что это не единственная игра в городе.

Каковы конкурентные преимущества Google Cloud?

• Автоматизация развертывания современных приложений. Приложение состоит из множества движущихся частей, поэтому некоторые разработчики предпочитают создавать свои приложения для начала в облаке («нативно для облака»).Google является создателем Kubernetes, который представляет собой оркестратор приложений, состоящих из многих компонентов. Вначале Google проявил упреждающий подход к автоматизации развертывания этих многогранных приложений в облаке: например, открылся для Kubo, платформы автоматизации, созданной, чтобы помочь разработчикам, использующим Cloud Foundry, развертывать свои приложения с платформ разработки в облако.
• Управление затратами на творчество. Стратегия Google с GCP заключается не в том, чтобы быть лидером в области недорогих товаров, а в обеспечении конкурентоспособности по ценам в определенных сценариях «золотого пятна».Например, Google предлагает диспетчер жизненного цикла для своего объектного хранилища данных, который позволяет выгружать или удалять объекты, которые не использовались в течение 30 или более дней.
• Удобнее держать в руке для начинающих пользователей. Платформа облачных сервисов может быть ошеломляющей концепцией для новичка. Так же, как для многих потребителей было неочевидно, какова на самом деле цель микрокомпьютера, публичное облако — новое и чужеродное чудовище для людей, которые привыкли видеть и трогать машину, которую они используют.GCP предлагает пошаговые примеры выполнения многих из наиболее распространенных задач — например, запуск виртуальной машины на базе Linux, что сродни требованию и настройке вашего собственного, совершенно нового компьютера из воздуха.

Также: Лучшие облачные провайдеры в 2021 году: AWS, Microsoft Azure и Google Cloud, гибридные, проигрыватели SaaS

Google Cloud против Amazon Web Services (AWS)

С момента своего создания Google обучила почти все свои маркетинговые усилия на Amazon, избегая соблазна сравнивать себя с Microsoft Azure.С этой целью GCP позиционирует себя следующим образом:

• GCP не собирается вытеснять AWS в качестве ведущего узла виртуальных машин. Таким образом, он предлагает альтернативы, в первую очередь настраиваемые экземпляры, и модели ценообразования, которые могут дать определенным клиентам преимущество. Виртуальные машины могут быть старой моделью развертывания программного обеспечения, но ни один поставщик облачных услуг не может отказаться от этой услуги и рассчитывать, что ее и дальше будут считать игроком.
• Amazon продержалась до последнего момента, чтобы создать собственный движок Kubernetes.. . а затем подождал еще немного, явно не желая продвигать модель развертывания, которая могла бы повлиять на его собственный основной бизнес. В результате Google одержал победу в качестве создателя и до сих пор остается в глазах общественности лидером Kubernetes. Еще один аргумент в пользу Google, который еще предстоит опровергнуть, заключается в том, что система Amazon Kubernetes сосредоточена вокруг Amazon, тогда как GCP (особенно сегодня с Anthos) отвечает потребностям корпоративных клиентов во избежание привязки к поставщику.
• Аналитические отчеты из различных источников по-прежнему разделяют мнение заказчиков облачных вычислений о том, что множество вариантов услуг Amazon, даже при их огромном масштабе, может работать им в ущерб.Никакие три источника не могут договориться о том, с чего клиенту AWS следует начать. Google может использовать это в своих интересах, сосредоточившись на успешных услугах, которые действительно нужны клиентам, а не на экспериментах и ​​бета-тестах, которые не потопят компанию в случае неудачи.

Также: Google Cloud против AWS: две совершенно разные картины прибыли

Google Cloud против Microsoft Azure

Исходная служба Azure (когда она была «Windows Azure») была как облачная платформа для развертывания приложений. написано в любом из файлов Microsoft.NET языков. Таким образом, Azure органично выстроила свой портфель услуг на основе тесных отношений с разработчиками программного обеспечения. Таким образом, точную картину основного клиента Azure можно резюмировать фразой «пользователь Visual Studio».

GCP начиналась как потребительская бизнес-модель, основанная на одной из основных функций, созданных для собственных целей: оркестровка распределенного программного обеспечения . Это не так помогает вам или вашей организации в создании программного обеспечения, как развернуть его .Как создатель Kubernetes, Google добился успеха в доведении программного обеспечения до такой степени, чтобы его можно было распространять по всему миру. Он решил проблему распространения обновлений для своей поисковой системы и службы электронной почты, а затем уменьшил масштаб этого решения до формы, пригодной для использования в малом бизнесе.

Любой бизнес, который знает, что такое распределенное программное обеспечение, не говоря уже о том, что он хочет с ним делать, уже достаточно технически подкован. Но это не совсем тот рынок, который Google предпочел бы обслуживать. Таким образом, он прилагает усилия, чтобы сделать эту технологию более доступной, что в одном масштабе мало чем отличается от обучения домашних садоводов тому, как лучше использовать ядерные реакторы.

Это в конечном итоге является ключевым отличием между Azure и GCP: для тех, кто не до конца разбирается в предмете, Google добился дальнейших успехов (пока) в адаптации своих сервисов для людей, которые, возможно, еще не понимают их. Возможно, вам будет проще разобраться с BigQuery или Cloud Storage.

Статьи по теме

В другом месте

.