11 narzędzi, których powinieneś używać jako ekspert Google Cloud

Podstawowy stos technologiczny ekosystemu Google Cloud składa się z wielu narzędzi. Narzędzia te obejmują wiele kategorii, w tym kontenery, analizę danych, pamięć masową, obsługę wielu chmur, przetwarzanie, przetwarzanie bezserwerowe i bazy danych.

Ponieważ wiele z tych technologii tworzy przepływ pracy w chmurze, musisz znać te narzędzia od podszewki.

W tym miejscu przyjrzymy się wybranej liście narzędzi Google Cloud niezbędnych do pomyślnego prowadzenia działań w chmurze. Są to narzędzia, których powinieneś używać jako ekspert Google Cloud.

BigQuery to zarządzana hurtownia danych. Pomaga w bezproblemowym przyjmowaniu, przechowywaniu, analizowaniu i wizualizacji danych.

Możesz ładować dane do magazynu partiami. Możesz także zasilać dane z kilku źródeł, takich jak Asystent Google, inteligentne gadżety, automaty itp.

Ma wbudowane funkcje, takie jak analiza geoprzestrzenna, uczenie maszynowe (ML) i analiza biznesowa (BI), które razem dostarczają użytecznych informacji. Do wykonywania zapytań do bazy danych można używać standardowych dialektów SQL zgodnych z ANSI.

Możesz przechowywać i analizować dane przechowywane w BigQuery. Alternatywnie możesz użyć narzędzia do analizy danych przechowywanych w innym miejscu.

Możesz wchodzić w interakcję z narzędziem za pomocą Google Cloud Interfejs użytkownika konsoli, wiersz poleceń lub biblioteki klienckie API. Możesz opanować BigQuery, rejestrując się Programy szkoleniowe Google Cloud, takie jak Google Cloud Skills Boost.

Filestore to zarządzana usługa przechowywania w chmurze Google Cloud. Ułatwia operacje na plikach z małymi opóźnieniami dla aplikacji, które uzyskują dostęp do danych za pośrednictwem maszyn wirtualnych, Google Kubernetes Engine lub Compute Engine.

Jest to technologia przechowywania w chmurze, która obsługuje do 920 tys. operacji wejścia/wyjścia na sekundę (IOPS). Projekty takie jak analiza danych, przetwarzanie danych genomicznych, renderowanie mediów itp. są obciążeniami wrażliwymi na opóźnienia.

Dlatego potrzebujesz szybkiej pamięci masowej do przetwarzania danych, takiej jak Filestore. Może przechowywać do 100 TB danych z szybkością transferu 25 GB/s.

Dyski trwałe to niezawodne opcje przechowywania dla maszyn wirtualnych, ponieważ oferują szybki dostęp do danych i automatyczne szyfrowanie. Są to pamięci blokowe składające się z dysków HDD i SSD.

Persistent Disk oferuje elastyczne modele działania, takie jak zwiększanie rozmiaru dysku w czasie rzeczywistym bez ponownego uruchamiania maszyny wirtualnej i przełączania na dysk SSD z dysku twardego, gdy aplikacja wymaga większej liczby operacji we/wy na sekundę.

Dysk trwały możesz dołączyć do instancji uruchomionych w Compute Engine lub Google Kubernetes Engine. Możesz bez wysiłku odłączyć dysk, aby zachować dane po zakończeniu dowolnej instancji na maszynach wirtualnych.

Związane z: Google będzie przechowywać dane medyczne w chmurze: czy to dobre czy złe?

Wiele maszyn wirtualnych może jednocześnie uzyskiwać dostęp do danych z jednego dysku trwałego bez opóźnień.

Jest to zaawansowana platforma zarządzania aplikacjami do tworzenia i operacji w wielu chmurach i środowiskach hybrydowych. Za pośrednictwem platformy Anthos możesz zarządzać klastrami Google Kubernetes Engine, zadaniami na maszynach wirtualnych i operacjami w chmurze w AWS.

Nie musisz konfigurować hipernadzorcy ani oprogramowania VMM do monitorowania maszyn wirtualnych, aby uruchomić Anthos na swoich serwerach i wirtualnej infrastrukturze obliczeniowej. Anthos to doskonałe narzędzie do tworzenia, egzekwowania i automatyzacji polityk bezpieczeństwa na wszystkich maszynach wirtualnych.

Na przykład Anthos Config Management zawsze aktualizuje klastry Kubernetes o zasady bezpieczeństwa i zgodności.

Google Kubernetes Engine (GKE) to narzędzie, które zarządza wdrażaniem i działaniem aplikacji kontenerowych. Jest to program typu open source opracowany w Google Cloud.

Ułatwia szybsze i bezpieczne tworzenie i wdrażanie oprogramowania w dowolnym miejscu. Możesz używać GKE do automatyzacji zarządzania kontenerami i przypisywać zasoby ludzkie do zadań, które mają największe znaczenie.

Ma wbudowane biblioteki poleceń do wdrażania oprogramowania, aktualizowania aplikacji, skalowania w górę lub w dół zgodnie z działaniami użytkownika oraz monitorowania wydajności aplikacji.

Compute Engines umożliwia uruchamianie maszyn wirtualnych w Google Cloud. Ułatwia migrację danych i aplikacji na żywo między hostami bez konieczności ponownego uruchamiania maszyny wirtualnej.

Dlatego krytyczne oprogramowanie oparte na chmurze działa nawet wtedy, gdy zespół zaplecza aktualizuje lub debuguje kody programistyczne.

Google Cloud klasyfikuje Compute Engines w zależności od rdzeni procesora, pamięci i wydajności. Istnieje do dziewięciu wariantów Compute Engines, które noszą kody takie jak T2D, M2, N2, C2, A2 itd.

Związane z: Czy możesz uruchomić projekt uczenia maszynowego w domu?

T2D są idealne dla serwerów internetowych, aplikacji Java na dużą skalę, transkodowania multimediów itp. Z drugiej strony A2 to najwydajniejsze silniki obliczeniowe z procesorem graficznym A100 do zadań związanych z uczeniem maszynowym i sztuczną inteligencją.

To bezserwerowa platforma obliczeniowa, która umożliwia szybkie tworzenie i wdrażanie aplikacji w chmurze. Nie musisz martwić się o infrastrukturę i kompatybilność systemową swoich plików binarnych lub języka programowania.

Możesz pisać kod w dowolnym wybranym języku, takim jak Python, Java, Go, Ruby i wielu innych. Cloud Run sprawia, że ​​Twoje aplikacje są naprawdę przenośne, ponieważ ta platforma została zbudowana w oparciu o otwarte standardy Knative.

Możesz bez wysiłku przenieść swoje aplikacje do dowolnych klastrów Kubernetes, Google Cloud Platform lub dowolnego innego rozwiązania chmurowego innej firmy.

Jeśli chcesz tworzyć hostowane aplikacje internetowe na większą skalę, App Engine jest dla Ciebie idealnym narzędziem Google Cloud. Po prostu napisz program w dowolnym obsługiwanym języku, takim jak PHP, Java, Go, Python itp., i uruchom wdrażanie aplikacji gcloud.

App Engine automatycznie prześle i uruchomi Twój kod w Google Cloud. Automatycznie skaluje się w górę i w dół w zależności od żądań użycia aplikacji.

Dzięki temu właściciele aplikacji mogą dużo zaoszczędzić dzięki automatycznemu skalowaniu i nieprzywiązywaniu się do niewykorzystanej infrastruktury hostingu aplikacji. Oferuje również bezpłatne certyfikaty SSL dla bezpieczeństwa przesyłania danych dla Twoich aplikacji, zarówno mobilnych, jak i internetowych.

Jest to zasadniczo usługa bazy danych dokumentów NoSQL w Google Cloud Platform. Możesz wydajnie przechowywać, synchronizować i wysyłać zapytania do danych w aplikacjach dla urządzeń, takich jak urządzenia IoT, urządzenia do noszenia IoT, aplikacje na smartfony i aplikacje internetowe.

Zabezpiecza również Twoją bazę danych, jednocześnie automatycznie replikując bazę danych dla aplikacji wieloregionalnych. Twoje aplikacje będą odzwierciedlać zmiany w czasie rzeczywistym, jeśli zmodyfikujesz kod zaplecza, ponieważ Firestore działa niemal w czasie rzeczywistym.

W ten sposób możesz wdrożyć w swoich aplikacjach funkcje pracy grupowej i między urządzeniami.

Związane z: SQL a NoSQL: Jaka jest najlepsza baza danych dla twojego następnego projektu?

Firestore również automatycznie skaluje w górę/w dół zapotrzebowanie na dostęp do danych aplikacji. Jeśli więc aplikacja jest w Firestore, nie napotka dziwnych momentów, takich jak awarie aplikacji z powodu miliardów żądań dostępu.

Cloud Spanner to zarządzana relacyjna baza danych z Google Cloud. Jest to idealna baza danych dla aplikacji o znaczeniu krytycznym, które polegają na pobieraniu danych w czasie rzeczywistym bez opóźnień.

Dlatego zobaczysz użycie Spanner w aplikacjach, które ułatwiają transakcje online w czasie rzeczywistym i obciążenia związane z podejmowaniem decyzji na żywo.

Oferuje hybrydowe doświadczenie najlepszych atrybutów z relacyjnych baz danych i skalowanie z baz danych NoSQL. Możesz wchodzić w interakcję ze Spannerem za pomocą Google Cloud Console lub interfejsu wiersza poleceń gcloud.

Bigtable to zarządzana przez GCP baza danych NoSQL do dużych prac analitycznych. Jest to słabo zapełniona tabela, która może pomieścić tysiące kolumn i miliardy wierszy.

Potrzebujesz Bigtable z Google Cloud, gdy pracujesz z analizą Big Data, taką jak terabajty lub petabajty danych. Ułatwia szybki dostęp do dużych ilości danych dzięki wysokim szybkościom odczytu/zapisu przy niskich opóźnieniach.

Instancję Bigtable możesz utworzyć za pomocą interfejsu wiersza poleceń, konsoli w chmurze lub interfejsu API. Wyszukiwarka Google i Mapy Google korzystają z Bigtable, aby błyskawicznie dostarczać wyniki wyszukiwania miliardom użytkowników.

Google Cloud stało się łatwe

Teraz już wiesz, jakich narzędzi Google Cloud powinieneś się najpierw nauczyć, aby stawić czoła wyzwaniom wszelkich projektów opartych na Google Cloud. Istnieje jednak znacznie więcej narzędzi i produktów, które Google oferuje pod parasolem Google Cloud.

Dziś lub jutro musisz zapoznać się ze wszystkimi narzędziami Google Cloud, aby zbudować silną kontrolę nad operacjami Google Cloud. Możesz zapisać się na bezpłatne kursy online, aby przyspieszyć realizację celów edukacyjnych w zakresie IT.

Tych 5 gigantów technologicznych oferuje bezpłatne internetowe kursy poprawiające umiejętności IT

Microsoft, Google i Amazon to tylko niektórzy z gigantów oferujących bezpłatne kursy z zakresu technologii.

Czytaj dalej

O autorze