Google Cloud Platform oder GCP ist eine von Google betriebene Cloud-Computing-Plattform, die im April 2008 eingeführt wurde. GCP-Kunden können ihre Unternehmenssoftware auf Googles massiver globaler Infrastruktur aus Netzwerken und Rechenzentren ausführen. Sie können auch in eine Vielzahl von Google-APIs integriert werden.
GCP ist Teil von Google Cloud, einem Dachdienst, der GCP mit dem Google Workspace-Dienst auf Unternehmensebene kombiniert.
Die Preise für GCP variieren je nach Standard- oder ausgehandelten Vertragsbedingungen. Eine eingeschränkte Version der Plattform, GCP Free Tier, bietet Einzelpersonen und Organisationen ein Jahr lang kostenlos die Möglichkeit, die Nutzung der Dienste und Tools zu erlernen.
Funktionen und Dienste
GCP-Ressourcen können nach Bedarf hinzugefügt oder entfernt werden, darunter:
- Netzwerk Bandbreite
- Speichertyp (HDD, SSD usw.) und Kapazität.
- RAM
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CPUs nach Kernpreis.
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GPU-Computing-Ressourcen
Zu den auf der GCP verfügbaren Diensten gehören:
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App Engine – Der ursprüngliche Google Cloud-Dienst, der 2008 eingeführt wurde. Er bietet Hosting von Webanwendungen auf Google-Servern, die eng mit Google-APIs wie Google Maps und Google Translate integriert sind.
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Bigtable – Ein massiv skalierbarer NoSQL-Datenspeicher, der intern von Google für alle kritischen Websites und Dienste verwendet wird. Seit 2015 für GCP-Kunden verfügbar.
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BigQuery – Eine API zur interaktiven Analyse, analog zu SQL-Abfragen, von riesigen Datensätzen, die in Google Storage gespeichert sind.
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Cloud Armor – Konfigurierbare Firewall für Web-Apps mit DDoS-Schutz.
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Cloud AutoML – Automatisierung des Trainings und der Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen.
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Cloud CDN – Anpassbares CDN mit Unterstützung für Dateien bis zu einer Größe von 5 TB, gehostet im verteilten globalen Netzwerk von Google.
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Cloud Dataflow – Betreiben Sie Apache BEAM-Batch- und Stream-Verarbeitungspipelines innerhalb der GCP.
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Cloud Datalab – Ein verwalteter Jupyter Notebook-Dienst, der sich auf die Visualisierung und explorative Analyse großer ML-Datensätze (Maschinelles Lernen) konzentriert.
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Cloud Dataprep – Bereinigen und bereiten Sie große Datensätze für die explorative Analyse mit der Data-Wrangling-Software Trifacta vor.
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Cloud Dataproc – Plattform zur Erleichterung der Verarbeitung großer Datensätze mit Apache Hadoop und Apache Spark.
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Cloud Datastore – Eine schemalose NoSQL-Datenbankplattform mit automatischem Sharding und Replikation.
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Cloud Data Studio – Business-Intelligence-Visualisierung und Berichterstellung.
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Cloud Functions – FaaS („Functions as a Service“), ähnlich wie AWS Lambda. Kunden können serverlose Microservices erstellen und die Komponentenfunktionen ihrer Anwendungen in der Cloud hosten.
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Cloud Identity – SSO (Single Sign-On) für Cloud-Anwendungen.
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Cloud-Lastausgleich – Verwalteter Lastausgleich des Cloud-Netzwerkverkehrs.
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Cloud SQL – MySQL- und PostgreSQL-Dienste.
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Cloud Spanner – RDBMS-Dienst mit Schwerpunkt auf global verteilter Knotenskalierung.
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Compute Engine – Automatisieren Sie die Erstellung und den Betrieb von VMs (virtuellen Maschinen) in großem Umfang.
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Cloud Vision API – Intelligente, automatisierte Bildanalyse durch maschinelles Lernen.
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Cloud Video Intelligence – Das Videoäquivalent der Cloud Vision API.
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Cloud MemoryStore – In-Memory-Speicher, der für Redis-Datenspeicher geeignet ist.
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Cloud Pub/Sub – Echtzeit-synchronisierte Ereignismeldungswarteschlangen für Cloud-Apps und -Dienste.
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Cloud TPU – Ein proprietärer Google-Dienst zur Beschleunigung des maschinellen Lernens.
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Kubernetes Engine – Verwaltete Orchestrierung containerisierter Anwendungen in großem Umfang mit Kubernetes.
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Persistent Disk – Blockspeicher für Compute Engine-VMs.
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VPC (Virtual Private Cloud) – Ein SDN (Software-Defined Network) für GCP, das eine zentralisierte, intelligente Verwaltung unterschiedlicher Cloud-Ressourcen bietet.
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