簡單了解 Google 雲端運算服務Google Cloud Platform GCP

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什麼是Google雲端運算服務 (GCP)？

你聽說過 YouTube 嗎？Gmail 或 Google地圖？答案很可能是肯定的，但您可能沒有聽說過 Google Cloud Platform（或 GCP）。

我們將討論構成 Google Cloud 的產品。我們還將介紹 GCP 的歷史、基礎架構、優勢、劣勢以及 Google Cloud Platform 如何幫助SEO優化的理想範例。讓我們開始吧！

什麼是 GCP？

GCP 是一家公共雲端運算服務供應商，與競爭對手Amazon Web Services (AWS)和Microsoft Azure一樣。借助 GCP 和其他雲端運算服務供應商，客戶可以免費或按使用付費訪問位於全球 Google 數據中心的計算機資源。

GCP 提供了一套計算服務來完成從GCP 成本管理到數據管理到通過網路提供網路和影片到人工智能和機器學習工具的所有工作。

Google雲與Google雲端運算服務

Google雲包括網際網路上可用的服務組合，可以幫助組織實現數位化。Google雲端運算服務（它為託管基於網路的應用程序提供公共雲基礎設施，是這篇文章的重點）是Google雲的一部分。

屬於 Google Cloud 的其他一些服務包括：

• Google Workspace，以前稱為 G Suite 和 Google Apps。該產品為組織、Gmail 和協作工具提供身份管理。
• Android 和 Chrome 操作系統的企業版。這些電話和筆記本電腦操作系統是用戶連接到基於 Web 的應用程序的方式。
• 用於機器學習和企業地圖服務的應用程序編譯接口 (API)。這些提供軟體到軟體的通信。

雖然 Google 的 GCP 雲基礎架構是 Google Workplace 等應用程序的支柱，但當我們談論 GCP 時，這些應用程序並不是我們所談論的。在這篇文章中，我們將重點介紹 Google Cloud Platform。

Google雲端運算服務的歷史

稍微備份一下，讓我們從 GCP 的歷史開始。

GCP 於 2008 年首次上線，當時推出了一款名為 App Engine 的產品。2008 年 4 月，Google發布了 App Engine 的預覽版，這是一種允許客戶在 Google 基礎架構上運行其 Web 應用程序的開發人員工具。（從角度來看，這是亞馬遜推出雲計算服務兩年後，從發布 S3 雲存儲和 EC2 開始的。）

根據 Google 的說法，App Engine 的目標是“讓新的網路應用程序易於上手，然後在該應用程序達到可接收大量流量並擁有數百萬用戶的地步時輕鬆擴展。”

為了獲取改進此預覽版所需的反饋，App Engine 已向 10,000 名開發人員提供。這些早期採用者開發人員可以運行具有 500 MB 存儲空間、每天 2 億兆 CPU 週期和每天 10 GB 帶寬的應用程序。

到 2011 年底，Google 將 App Engine 退出了預覽模式，並使其成為官方的、完全支持的 Google 產品。從那以後的十年裡，Google建立並收購了更多的服務和產品，以增強其雲端運算服務的用戶體驗。

如今，Google雲端運算服務是全球頂級的公有雲供應商之一。Google Cloud 客戶包括 Nintendo、eBay、UPS、The Home Depot、Etsy、PayPal、20th Century Fox 和 Twitter。

Google Cloud Platform 基礎架構、區域和專區

Google 的全球基礎架構目前在全球 24 個地點提供 Google Cloud Platform 資源。

位置以區域開頭，區域內是可用區。這些區域與單點故障隔離。HTTP 全局負載平衡器等一些資源是全局的，可以接收來自任何 Google 邊緣位置和區域的請求。

其他資源，如存儲，可以是區域性的。存儲分佈在一個區域內的多個區域中。

最後，包括計算實例在內的區域資源僅在一個特定區域內的一個特定區域中可用。

在 GCP 上部署應用程序時，您必需根據組織的性能、可靠性、可擴展性和安全需求來選擇位置。

什麼是Google雲端運算服務服務？

每個 GCP 區域都提供一類服務。某些服務僅限於特定地區。Google雲端運算服務的主要服務包括：

• 計算和託管
• 存儲和數據庫
• 聯網
• 大數據
• 機器學習

您可以在此處查看 GCP 產品的完整列表。

GCP競賽

Google的服務可與 AWS 和 Azure 相媲美。AWS 明顯領先於微軟，而Google平台也在增長。

查看我們的其他雲平台概述：

• 什麼是 AWS？
• 什麼是天藍色？

想知道不同雲提供商的各個方面與 GCP 的產品相比有何不同？查看我們比較 無服務器、 NoSQL 數據庫、 IAM 服務和 虛擬機 (VM)的概述。

Google雲端運算服務的優缺點

GCP 優勢

Google是我們的首選雲。以我們的經驗，感覺就像使用樂高積木搭建架構。每個服務都有自己的用例，旨在與下一個服務及其明確定義的參與規則一起使用。

• 談到優勢，Google雲端運算服務文檔是首屈一指的。（順便說一句，閱讀文檔是一門改變職業生涯的藝術。） 人們最喜歡的是 Google 如何將這些操作合併到 GCP 的文檔中。它們分為概述部分，然後是動手部分，引導讀者了解功能或服務的實現。
• GCP 的另一個優勢是全球骨幹網路，它使用先進的軟體定義網路和邊緣緩存服務來提供快速、一致和可擴展的性能。是的，高級全球網路的成本要高一些，但在我們看來，使用自動路由全球網路流量的虛擬私有雲 (VPC) 設計架構是值得的。

創建虛擬專用網路和子網是在 GCP 中使用資源或任何基礎架構的基礎。嘗試我們的動手實驗室，了解如何使用 Terraform 創建Terraform VPC和公共子網。學習通過基礎設施即代碼創建 VPC 和子網，以便您可以根據需要測試和啟動 GCP 資源。

GCP 的弱點

• 如果我們不得不說 GCP 的弱點，那就是 Google Cloud Platform 的服務遠少於 AWS 和 Azure 提供的服務。
• 除此之外，GCP 有一個關於如何使用他們的雲服務的自以為是的模型——而且它是面向軟體開發人員的。

主要的收穫是，Google正在投資 GCP，而不是尋求市場主導地位或增長。我們的想法是，Google很難將 GCP 優先於搜尋、廣告和 YouTube 等更大的收入驅動因素。

Google雲端運算服務用例

以下是一些理想的 GCP 場景。

• 如果您是一個大型組織，在處理項目時需要設置大量權限，那麼 Google 具有出色的組織層次結構，可讓您在頂層設置策略並忘記它。這使部門能夠快速行動，但仍受制於組織約束。

  在 GCP 中，所有資源都屬於特定的 GCP 項目。當該項目被刪除時，所有資源都會從平台中刪除，以防止遺留資源導致成本增加。

  此外，還有一項出色的功能可以讓項目隨著時間的推移被分配到不同的計費帳戶。

• 使用 GCP 的另一個理想用例適用於需要高級大數據、機器學習和分析優勢的組織。

  企業可以將數據引入 GCP，然後對其產品的關鍵性能指標進行數據挖掘，或者收集客戶數據以根據購買歷史推薦額外的購買建議。

準備好學習 GCP 了嗎？

下一步是什麼？好吧，如果您有興趣磨練自己的 Google Cloud 技能並領導組織的未來目標，您可以考慮哪種 GCP 認證路徑或職業路徑適合您。

• 通過網路上的原創系列 GCP了解所有最新的 Google Cloud Platform 新聞。
• 如果您是雲新手，您可以從 Google 的新入門級基礎級雲數字領導者認證開始。
• 如果您有一點技術經驗，我們建議您開始學習Google Certified Associate Cloud Engineer (ACE) 準備課程。它在介紹 Google Cloud Platform 的主要基礎架構組件方面做得非常出色，同時為您直接使用 Google 雲資源提供了堅實的基礎。在 Associate Cloud Engineer 考試之後，有許多GCP 認證途徑需要考慮。如果您想測試自己的技能，Google Certified Professional Cloud Architect考試是當今業界最具挑戰性的認證之一。

什麼是 GCP？

GCP 是一家公共雲供應商，提供一套計算服務來完成從數據管理到通過網路提供網路和影片到人工智能和機器學習工具的所有工作。客戶可以免費或按使用付費訪問位於全球 Google 數據中心的計算機資源。

Google雲和Google雲端運算服務有什麼區別？

Google雲包括網際網路上可用的服務組合，可以幫助組織實現數位化。Google Cloud Platform 提供了用於託管基於 Web 的應用程序的公共雲基礎架構，並且這篇文章的重點是 Google Cloud 的一部分。

Google雲端運算服務是如何開始的？

GCP 於 2008 年首次上線，當時推出了一款名為 App Engine 的產品：一種允許客戶在 Google 基礎架構上運行其網路應用程序的開發人員工具。到 2011 年底，Google 將 App Engine 退出了預覽模式，並使其成為官方的、完全支持的 Google 產品。從那以後的十年裡，Google建立並收購了更多的服務和產品，以增強其雲端運算服務的用戶體驗。

什麼是Google雲端運算服務服務？

GCP 提供了許多服務，但僅舉幾例：計算和託管、存儲和數據庫、網路、大數據和機器學習