什么是 Google Cloud Platform (GCP)?掌握云服务的综合指南

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urrifat77
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什么是 Google Cloud Platform (GCP)?掌握云服务的综合指南

Post by urrifat77 »

云计算对于企业管理不断增长的数据需求越来越重要。除了 Azure 和 AWS,Google Cloud Platform (GCP) 是当前市场上最受欢迎的云提供商之一。

随着数据存储迅速转移到云端,每个数据分析师都应该对 GCP 和类似的云计算服务有深入的了解。

在本文中,我们将介绍云计算的基础知识以及 GCP 如何成为全球领先的云提供商之一。您还将了解 GCP 的优缺点、GCP 与 AWS 和 Azure 的比较、GCP 用户可以使用哪些服务和定价模型,以及最后,您可以获得哪些认证来巩固您的 GCP 知识并给潜在雇主留下深刻印象。

让我们立即开始您的云计算之旅!

什么是云计算?
云通常是指一组分布式服务器,这些服务器托管着可通过互联网或任何其他类型的网络访问的应用程序、数据库和 IT 基础设施。该术语最初源自旧的技术图表,这些图表通常以云图来表示构成互联网的服务器和网络基础设施。

云计算描述了企业和其他最终用户对这些计算资源的按需可用性。云提供商(例如 GCP)负责服务器和 IT 基础设施的维护,而用户可以按使用量付费模式访问可扩展的计算能力和数据存储。

这可以减少建立 IT 基础设施的前期成本,并提供更简单的可扩展性,尤其是对于中小型企业而言。新企业可以立即启动和运行其应用程序。此外,可以使用任何设备从世界任何地方访问云中的文件和应用程序,使公司能够轻松地开展国际业务。

随着大数据的兴起,云计算已成为管理数据存储和部署机器学习应用程序的一种特别流行的模式。由于对人工智能服务的需求不断增长,云计算市场预计将继续增长。

全球领先的云提供商是 GCP(谷歌)、AWS(亚马逊)和 Azure(微软),总体市场份额为 67%。这使得 GCP 成为市场上排名前三的云选项之一,使其成为各个行业的初创企业、开发人员和数据驱动型企业的理想解决方案。

什么是 Google Cloud Platform (GCP)?
GCP是 Google 的公共云计算工具和服务套件,其中包括 Google BigQuery 和 Looker Studio 等知名的数据分析服务。

GCP 由 Google 全球数据中心网络提供支持,运行在与 Gmail、Google Drive 和 Google Docs 相同的基础架构上。

谷歌最初于 2008 年通过公共云向企业用户开放了其基础设施。从那时起,其云服务工具套件迅速扩展,Cloud AI 是最新添加的服务之一。其他服务包括计算资源、网络、数据存储、物联网、安全、应用部署和管理工具。

GCP 特别注重数据分析、机器学习和人工智能,使其成为数据分析师和顾问学习的重要工具。

Google Cloud Platform (GCP) 与 Google Cloud
人们有时会混淆 GCP 和 Google Cloud,交替使用这两个术语,但实际上,GCP 是 Google Cloud 的一部分。

Google Cloud 是指 Google 的所有云服务。其中还包括 Google Workspace(以前称为 G-Suite 或 Google Apps)以及 Android 和 Chrome OS 的企业版。Google Cloud 还涵盖 Gmail 和 Google Docs 等 Google 应用。

另一方面,GCP 仅指 GCP 定价模型涵盖的云服务,例如 App Engine、Google BigQuery 和 Cloud Console,我们将在下面进行探讨。

GCP 的优缺点
与所有服务一样,GCP 对用户来说也有一些优点和缺点。我们先来看看优点。

GCP 优势
广泛的云计算服务
GCP 为企业和最终用户提供极其广泛的云计算服务。这些服务包括计算能力、网络、数据存储、数据分析、机器学习、人工智能,甚至应用程序部署和 API 集成。所有这些使 GCP 成为具有多样化或快速变化的云需求的企业的良好解决方案。

网络基础设施覆盖全球
使用 GCP 的企业可以访问 Google 强大且全球分布的网络基础设施。这允许实现多区域冗余或使用特别便宜的位置来托管主要工作负载。

强大的安全性
Google Cloud Platform 提供了强大的安全选项,包括IAM(身份和访问管理)、KMS(密钥管理服务)和SCC(安全指挥中心)。这为企业在远程托管数据时提供了出色的网络安全措施。

高度重视创新
Google 以其强大的开​​拓精神和专注于在其产品套件中快速实施技术进步而闻名。因此,GCP 客户可能会享受人工智能集成等新技术来分析他们的数据。

GCP 的缺点
复杂的定价模型
与其他云提供商相比,GCP 的定价模型相对复杂。这可能会使企业难以预测和管理其云计算费用。

有限支持
GCP 还提供了相对有限且难以联 99 英亩数据库 系的支持团队,可能无法立即响应请求。如果云基础设施持续存在问题,这可能会对生产力和数据可用性产生负面影响。

专有平台
值得注意的是,GCP 是一个专有平台。如果企业想要放弃 Google 的服务,这可能会使迁移数据和部署应用程序变得更加困难。此外,GCP 可能比开源解决方案或小型提供商的云服务更昂贵。

GCP 的用例
由于其拥有多样化的云服务和工具套件,GCP 适用于各种规模的企业。以下是企业可能使用 GCP 的一些常见方式:

数据存储:借助 Google BigQuery,企业可以在 GCP 中使用企业级数据仓库。此外,Cloud SQL 为 MySQL、PostgreSQL 和 Microsoft SQL Server 数据库提供了数据库即服务模型。Cloud BigTable 可用于 NoSQL 数据库,而 Cloud Storage 则为非结构化数据和图像等大型文件提供选项。
商业智能:GCP 的集成 BI 工具 Looker Studio 可直接在平台上提供快速的数据可视化和报告。这让数据分析师和顾问能够快速获得见解,并为演示和咨询电话创建可共享的视觉效果。
机器学习:GCP 还提供部署机器学习模型的服务,例如 Cloud AutoML 和 Cloud Machine Learning Engine。企业可以使用这些工具直接在云中训练、验证和部署他们的模型,从而自动化和改进他们的商业智能流程。
物联网管理:GCP 是管理全公司物联网 (IoT) 网络的理想选择。Cloud IoT Core 等物联网设备连接和管理服务可让您轻松设置和监控各种物联网设备。
应用部署:GCP 还可用于通过利用服务 App Engine 部署使用 Java、Python、Go、Ruby、PHP 或 C# 编程语言开发的应用程序。这使企业可以轻松托管其应用程序而无需预先设置基础设施,并允许他们在开发过程中快速迭代。
API 开发:GCP 的集成工具 Apigee API Platform 和 Developer Portal 使得可以使用 GCP 作为开发和托管 API 的基础。
GCP 提供的服务
Google Cloud Platform 提供超过 100 种基于云的工具、服务和基础设施元素,可分为 SaaS(软件即服务)、PaaS(平台即服务)或 IaaS(基础设施即服务)产品。

计算服务
让我们从 GCP 的核心计算资源开始,这些资源旨在满足不同的开发和部署需求。这些服务是您可能想要在云上构建的任何应用程序或系统的基础,值得了解:

App Engine:部署用 Java、Go、PHP、C#、Ruby、Python 或 Node.js 开发的应用程序。
Compute Engine:运行 Windows 或 Linux 虚拟机。
Google Kubernetes Engine(GKE):基于 Kubernetes 运行容器。
云函数:在 Java、Go、Python 或 Node.js 中运行事件驱动的代码。
数据存储服务
GCP 还提供支持 SQL 和 NoSQL 选项的强大解决方案。这可确保现代应用程序的可扩展且灵活的数据库管理:

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云存储:用于各种非结构化数据和文件的对象存储。
Cloud SQL:针对 MySQL、PostgreSQL 或 Microsoft SQL Server 数据库的基于云的数据库服务。
Cloud Bigtable:面向 NoSQL 数据库的基于云的数据库服务。
Cloud Spanner:关系数据库的数据库服务。
云数据存储:用于 Web 和移动应用程序的 NoSQL 数据库。
Firestore:用于构建移动、网络和物联网应用的文档数据库。
数据分析服务
GCP 的强大工具可处理、分析和可视化大型数据集,从而实现更好的业务洞察。让我们来看看对于希望在决策中利用数据的公司来说必不可少的工具套件:

BigQuery:用于商业智能的基于云的企业数据仓库。
Cloud Dataflow:用于流和批处理的服务。
云数据融合:用于设置数据管道的 ETL 服务。
Dataproc:运行 Apache Hadoop 和 Apache Spark 作业。
Cloud Composer:基于 Apache Airflow 的工作流编排服务。
Cloud Datalab:用于数据探索、数据分析、数据可视化和机器学习的 Jupyter Notebook 服务。
Cloud Dataprep:以可视化的方式探索、清理和准备数据。
Looker Studio/Looker:用于创建报告和数据可视化(如图表和表格)的商业智能工具。
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