Google Cloud Platform cung cấp các dịch vụ để tính toán, lưu trữ, kết nối mạng, dữ liệu lớn, học máy và internet của vạn vật [IoT], cũng như các công cụ quản lý, bảo mật và nhà phát triển đám mây. Bạn sử dụng nền tảng đám mây khi bạn muốn các dịch vụ bạn trình bày cho người dùng, khách hàng hoặc nhân viên của bạn là một ứng dụng trái ngược với trang web. Có lẽ bạn muốn giúp những người làm nhà ước tính kích thước và cấu trúc của tủ mà họ cần để xây dựng lại một nhà bếp. Có thể bạn đang phân tích số liệu thống kê thành tích của các vận động viên đang cố gắng tham gia một câu lạc bộ thể thao đại học và bạn cần các phân tích tinh vi để nói với các huấn luyện viên trưởng có hiệu suất có thể cải thiện. Hoặc bạn có thể quét hàng trăm ngàn trang bản sao lưu trữ trên báo và bạn cần xây dựng một chỉ mục có thể quét được từ nhiều thập kỷ trước.
Bạn sử dụng nền tảng đám mây như GCP khi bạn muốn xây dựng và chạy một ứng dụng có thể tận dụng sức mạnh của các trung tâm dữ liệu siêu cường theo một cách nào đó: để tiếp cận người dùng trên toàn thế giới hoặc mượn các chức năng phân tích và AI tinh vi hoặc sử dụng lưu trữ dữ liệu lớn hoặc để tận dụng hiệu quả chi phí.
Việc làm Điện tử viễn thôngXem thêm: CCNP là gì? Thông tin liên quan đến chứng chỉ CCNP đầy đủ nhất
2. Các dịch vụ và chức năng của Google Cloud Platform
Google Compute Engine [GCE] cạnh tranh trực tiếp với dịch vụ đưa Amazon Web Service lên bản đồ: lưu trữ các máy ảo [VM, máy chủ tồn tại hoàn toàn dưới dạng phần mềm].
Google Kubernetes Engine [GKE, trước đây là Google Container Engine] là một nền tảng cho một hình thức ứng dụng được đóng gói hiện đại hơn [được đặt trong cái thường được gọi là "Docker container"], được thiết kế để triển khai trên nền tảng đám mây.
Google App Engine cung cấp cho các nhà phát triển phần mềm các công cụ và ngôn ngữ lập trình như Python, PHP, Java và thậm chí là các ngôn ngữ .NET của Microsoft để xây dựng và triển khai một ứng dụng web trực tiếp trên đám mây của Google. Điều này khác với việc xây dựng ứng dụng cục bộ và triển khai nó từ xa trên đám mây; đây là sự phát triển "dựa trên nền tảng đám mây": xây dựng, triển khai và phát triển ứng dụng từ xa.
Google Cloud Storage là kho lưu trữ dữ liệu đối tượng của GCP, có nghĩa là nó chấp nhận bất kỳ số lượng dữ liệu nào và thể hiện dữ liệu đó cho người dùng theo bất kỳ cách nào hữu ích nhất - ví dụ như tệp, cơ sở dữ liệu - database, luồng dữ liệu, danh sách dữ liệu không được sắp xếp hoặc là đa phương tiện. Nó để sao lưu và lưu trữ dữ liệu - loại mà bạn không nhất thiết phải xem xét cơ sở dữ liệu và chỉ có thể được truy cập một lần, bởi một người dùng, thường không quá một lần mỗi tháng. Google gọi mô hình này là "kho lạnh" và điều chỉnh mô hình định giá của nó để giải thích cho mức độ sử dụng thấp này, với mục đích làm cho Gần tuyến trở thành một lựa chọn hấp dẫn hơn cho các mục đích như sao lưu hệ thống.
Anthos, được công bố vào tháng 4 năm ngoái, là hệ thống của GCP để tổ chức và duy trì các ứng dụng có thể tập trung vào Google, nhưng có thể sử dụng các tài nguyên từ AWS hoặc Azure ["dịch vụ đa đám mây"]. Hãy nghĩ về một ứng dụng có cơ sở mã được lưu trữ bởi Google, nhưng điều đó mượn chức năng AI từ AWS và lưu trữ nhật ký của nó trong một cửa hàng đối tượng trên Azure.
BigQuery là một hệ thống lưu trữ dữ liệu bằng Google Cloud Storage được thiết kế cho một lượng rất lớn dữ liệu phân tán cao, cho phép các truy vấn SQL được thực thi trên nhiều cơ sở dữ liệu ở các mức cấu trúc khác nhau. Thay vì một chỉ mục cơ sở dữ liệu quan hệ SQL theo định hướng, theo hàng, truyền thống, BigQuery sử dụng một hệ thống lưu trữ cột trong đó các thành phần của các bản ghi được xếp chồng lên nhau và được truyền trực tiếp đến một hệ thống lưu trữ song song. Một tổ chức như vậy chứng tỏ hữu ích trong các ứng dụng phân tích, thu thập số liệu thống kê rộng về các mối quan hệ đơn giản, thường chung, giữa các yếu tố dữ liệu.
Cloud Bigtable [trước đây là BigTable] là một hệ thống dữ liệu phân tán cao, tổ chức dữ liệu liên quan thành một tập hợp các cặp khóa / giá trị đa chiều, dựa trên hệ thống lưu trữ quy mô lớn mà Google tạo ra để sử dụng riêng trong việc lưu trữ các chỉ mục tìm kiếm. Việc lắp ráp như vậy sẽ dễ dàng quản lý các ứng dụng phân tích hơn là một chỉ mục rất lớn cho cơ sở dữ liệu quan hệ khổng lồ với nhiều bảng có hồ sơ sẽ phải được tham gia tại thời điểm truy vấn.
Cloud SQL [chưa sẵn sàng cho tiêu dùng công cộng] lưu trữ các bảng và chỉ mục cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống hơn nhiều, sử dụng một cá thể GCE tự mở rộng để đáp ứng nhu cầu về hiệu năng của cơ sở dữ liệu. Dịch thuật đám mây, chuyển văn bản thành giọng nói và chuyển lời nói thành văn bản như tên gọi của chúng gợi ý, tận dụng khả năng hiện có của Google để quản lý ngôn ngữ nói và viết, để sử dụng trong các ứng dụng tùy chỉnh.
Apigee là một hệ thống mô hình hóa để sản xuất và quản lý API - các cuộc gọi dịch vụ đến các chức năng dựa trên máy chủ, sử dụng Web làm phương tiện liên lạc. Người dùng Apigee có thể lập mô hình, kiểm tra và triển khai các cơ chế cho các ứng dụng web hiện tại của họ có thể phát hiện được bằng API và theo dõi cách người dùng web sử dụng các lệnh gọi API đó cho mục đích riêng của họ.
Istio là một loại "danh bạ điện thoại" thú vị cho các ứng dụng hiện đại, có thể mở rộng được phân phối dưới dạng các thành phần riêng lẻ được gọi là microservice. Một ứng dụng thông thường, liền kề biết vị trí của tất cả các chức năng của nó; một ứng dụng dựa trên microservice cần được thông báo, bằng lưới dịch vụ. Istio ban đầu được phát triển như một mạng lưới dịch vụ bởi một quan hệ đối tác nguồn mở được tạo thành từ Google, IBM và dịch vụ chia sẻ đi xe Lyft.
Cloud Pub / Sub [xuất bản và đăng ký] là một cơ chế thay thế hàng đợi tin nhắn được sử dụng bởi phần mềm trung gian trong thời kỳ trước đó của ứng dụng khách / máy chủ. Đối với các ứng dụng được thiết kế để hợp tác mà không được kết nối rõ ràng với nhau ["không đồng bộ"], Pub / Sub đóng vai trò là một loại bưu điện cho các sự kiện, vì vậy một ứng dụng có thể thông báo cho người khác về tiến trình của họ hoặc về các yêu cầu mà họ có thể có.
Cloud AutoML là một bộ dịch vụ hướng đến việc cho phép các ứng dụng thúc đẩy quá trình học máy - để phát hiện các mẫu có thể nhận biết trong một lượng lớn dữ liệu và sử dụng các mẫu đó trong một chương trình.
Cloud Run là một dịch vụ mới được công bố cho phép các nhà phát triển phần mềm tạo giai đoạn và triển khai các ứng dụng của họ lên đám mây của Google bằng cách sử dụng mô hình được gọi là serverless - xây dựng và chạy các chương trình với sự xuất hiện của lưu trữ cục bộ thay vì trên đám mây.
Đây là một danh sách đầy đủ các dịch vụ Google Cloud Platform, mặc dù nó giới thiệu cho bạn các mục chính. Trên thực tế, một số dịch vụ của công ty [tất cả các dịch vụ có thể được tìm thấy trong danh sách trên trang này] là các ứng dụng hoặc cấu hình lại các dịch vụ khác - cách sử dụng dịch vụ sẽ thực hiện chức năng rộng rãi, cho mục đích cụ thể hơn.
Việc làm Công nghệ cao3. Chi phí để sử dụng Google Cloud Platform
Mỗi dịch vụ này tiêu thụ các tài nguyên cơ bản của điện toán đám mây: sức mạnh của bộ xử lý, bộ nhớ, lưu trữ dữ liệu và kết nối. Giống như các nhà cung cấp dịch vụ đám mây khác, Google tính phí khách hàng GCP của mình cho các tài nguyên mà các dịch vụ này tiêu thụ. Vì vậy, bất cứ điều gì bạn chọn để làm với GCP, bạn sẽ trả cho các tài nguyên họ tiêu thụ. [Như bạn có thể tưởng tượng, BigQuery và BigTable có thể phải chịu một số chi phí đáng kể trong việc tiêu thụ lưu trữ dữ liệu.]
Các công thức để xác định giá thực tế cho việc tiêu thụ tài nguyên thực sự hơi phức tạp. Google cung cấp một máy tính giá bằng cách sử dụng các công thức được cập nhật từng phút. Nhưng để sử dụng máy tính đó, sân bóng của bạn ước tính những tài nguyên bạn dự định sẽ tiêu thụ, cần phải nằm trong một sân bóng hẹp đáng ngạc nhiên. Ví dụ: để có được ước tính giá cho Google Kubernetes Engine, bạn cần biết số lượng nút tính toán tối đa mà bạn sẽ mở rộng ra, dung lượng lưu trữ đĩa liên tục mà ứng dụng của bạn sẽ yêu cầu [trái ngược với lưu trữ phù du], và vùng khả dụng mà bạn cảm thấy sẽ hiệu quả nhất cho việc cân bằng tải, trong số các yếu tố khác.
Amazon AWS đặt tiêu chuẩn với mô hình định giá cho các trường hợp máy ảo. Một cá thể VM có "bản dựng" giống như một máy chủ thực sự. Nó có một lượng RAM cố định, một số lượng CPU ảo cố định và một tầng lưu trữ tệp cơ sở. Google Compute Engine có lựa chọn phiên bản VM riêng, như các đối thủ cạnh tranh của nó. Nó gọi các trường hợp này được xác định trước, với giá cơ bản [tại thời điểm viết bài này] chỉ hơn 0,03 đô la mỗi CPU ảo mỗi giờ xử lý và 0,004 đô la mỗi gigabyte mỗi giờ để lưu trữ. Tuy nhiên, Google sau đó tính toán lại các số liệu này trên cơ sở mỗi giây, với khoảng thời gian tối thiểu là 60 giây.