Памятка по Google Cloud Platform (GCP)

Одним из самых известных и ведущих игроков на рынке облачных вычислений и услуг является Google Cloud Platform (GCP). Нельзя отрицать опыт Google в управлении центрами обработки данных. Учитывая тот факт, что на нем работает лучшая в мире и самая продвинутая поисковая система. После запуска Amazon Web Services (AWS) в 2006 году Google начал использовать свой опыт центров обработки данных для запуска собственного облачного сервиса.

Двигаясь вперед, на сегодняшний день, помимо AWS и Microsoft Azure, GCP стала одним из трех крупных игроков на рынке общедоступных облачных сервисов. Высокий уровень обслуживания, предоставляемый Google, позволил компании стать лидером на рынке, и вскоре она продолжит расти.

Принимая во внимание успех и популярность GCP, спрос на профессионалов с GCP постоянно растет. В этой статье мы рассмотрим шпаргалку по Google Cloud, чтобы получить базовое представление о Google Cloud Platform.

Что такое Google Cloud Platform (GCP)?

Проще говоря, Google Cloud Platform (GCP) лучше всего можно определить как группу продуктов и услуг облачных вычислений, предлагаемых Google. Эти облачные сервисы, предоставляемые GCP, помогают клиентам и пользователям хранить и вычислять данные. Кроме того, он также позволяет веб-разработчикам создавать, тестировать и развертывать приложения.

Архитектура облачной платформы Google

Архитектура Google Cloud Platform - это вариант вычислительной архитектуры, который включает формирование одного или нескольких логических программных кейсов помимо их выполнения над основным программным обеспечением. Многопользовательская архитектура позволяет множеству пользователей работать в программной среде одновременно с различными пользовательскими службами, интерфейсами и ресурсами.

Критические преимущества Google Cloud Platform

Ниже приведены преимущества GCP, которые могут помочь вам сформировать фактическую базу причин для внедрения Google Cloud Platform:

Высокая производительность - быстрый доступ к инновациям :Системы Google умеют эффективно доставлять обновления каждую неделю. Это приводит к повышению производительности и эффективности.

Более легкое внедрение новых функций для пользователей :Через непрерывный поток он обеспечивает управляемые улучшения, требующие меньшего количества изменений.

Сотрудники могут работать удаленно :GCP дает своим сотрудникам огромные преимущества. Удаленная работа - одна из них. Благодаря веб-приложениям на базе Google Cloud он обеспечивает полный доступ к информации на всех устройствах независимо от их местоположения.

Быстрая совместная работа :Облачные вычисления упрощают пользователям Google одновременный доступ к различным проектам, в то время как данные сохраняются в облаке, а не на личных машинах.

Повышенная безопасность :Google верит в первоклассную безопасность данных. Поэтому в Google нанимают ведущих экспертов по безопасности, чтобы предоставить клиентам улучшенные преимущества безопасности.

Меньшая уязвимость данных :GCP позволяет пользователям хранить данные на персональных компьютерах на минимальном уровне. В отсутствие веб-приложений на облачной платформе данные на персональных компьютерах более уязвимы для взлома.

Контроль и гибкость :GCP также позволяет пользователям полностью контролировать технологии и владеть своими данными, хранящимися в приложениях Google. Более того, если пользователь откажется от услуги, данные могут быть извлечены из облака Google.

Продукты и услуги GCP

Теперь, когда вы узнали, что такое Google Cloud Platform и каковы заметные преимущества ее развертывания, давайте перейдем к рассмотрению продуктов и услуг, предлагаемых Google. Ниже приводится список доступных продуктов и услуг, предоставляемых Google:

Компьютеры и хостинг :Услуги по вычислениям и хостингу от GCP предлагают различные варианты, в том числе:работа в бессерверной среде или утилита управляемой платформы приложений. Это также обеспечивает дополнительную гибкость и максимальный контроль.

Машинное обучение :Платформа искусственного интеллекта Google предлагает несколько услуг машинного обучения. Пользователи могут выбирать API с предварительно обученными моделями для конкретных приложений. Более того, он также дает пользователям возможность создавать и практиковать свои персональные крупномасштабные комплексные модели с помощью управляемой платформы TensorFlow.

Хранилище: Говоря об услугах хранения GCP, первое, что приходит на ум, - это Google Cloud Storage. Последовательность, масштабируемость и большая емкость для хранения данных - вот некоторые функции, предлагаемые им. Filestore - еще одна выдающаяся служба хранения, которая предоставляет полностью управляемые файловые серверы NFS.

Большие данные: Услуги, предлагаемые Big Data, включают BigQuery для служб анализа данных, Dataflow для пакетной и потоковой обработки данных и Pub / Sub для асинхронного обмена сообщениями.

Сеть :Сеть - одна из часто используемых служб с обработкой App Engine. GKE реализует модель Kubernetes с сетевыми ресурсами с помощью Compute Engine. Сетевые службы могут помочь в разработке записей DNS, соединения существующей сети с системой Google и балансировки нагрузки трафика между ресурсами.

Базы данных: В основе популярности GCP, несомненно, лежит ассортимент баз данных SQL и NoSQL. Базы данных MySQL или PostgreSQL - это два варианта Cloud SQL на GCP. Двумя отличительными заменами хранилища данных NoSQL являются Cloud Firestore и Cloud Bigtable. У пользователей также есть опция Cloud Spanner, которая предлагает полностью управляемую службу реляционной базы данных с постоянством транзакций. Схемы, запросы SQL и автоматическая синхронная репликация - это еще несколько удобных функций Cloud Spanner.

GCP:термины, определения и словарь

Прежде чем мы начнем со шпаргалки по GCP, важно понять термины и определения, относящиеся к Google Cloud Platform, а облачные вычисления имеют большое значение. Давайте рассмотрим некоторые общие термины, определения и глоссарий.

Облачные вычисления :Доставка ИТ-ресурсов и услуг через сеть и через Интернет, а не через локальные ресурсы.

Перенос в облако :Процесс, связанный с переносом данных, приложений и сервисов из локальных систем в облако.

Поставщик облачных услуг (CSP) :Любая организация, предлагающая услуги облачных вычислений, PaaS, IaaS или SaaS.

Контейнер :Виртуальный экземпляр с возможностью нескольких случаев удаленного пользовательского пространства, разрешенных ядром операционной системы.

DevOps :Подход, основанный на сочетании группы разработки и эксплуатации, который поощряет общение, сотрудничество и интеграцию.

Google Cloud Platform :GCP - это облачный сервис, предлагаемый Google, который предоставляет продукты как «Инфраструктура как услуга» (IaaS), так и «Платформа как услуга» (PaaS).

Хост-компьютер :Физическая машина, обычно сервер, на котором хранится несколько контейнеров или виртуальных машин.

Гибридное облако :Система облачных вычислений, созданная путем объединения публичных и частных облаков вместе с локальными решениями.

Экземпляр :Отдельный сервер или виртуальная машина, поддерживающая определенную рабочую нагрузку.

Мультиарендность :Модель модели работы программного обеспечения, которая позволяет запускать несколько экземпляров одного или нескольких приложений в общей среде.

Все продукты и услуги

Вычислить

Cloud Run :Бессерверная служба для контейнерных приложений

Облачные функции :Специфичные для событий, бессерверные функции

Compute Engine :Виртуальные машины, TPU, графические процессоры, диски

Kubernetes Engine (GKE) :Управляемое решение Kubernetes / контейнеров

App Engine :Управляемая платформа приложений

Решение для чистого металла :Оборудование, предназначенное для специализированных рабочих нагрузок

Вытесняемые виртуальные машины :Недолговечные вычислительные экземпляры

Экранированные ВМ :Защищенные виртуальные машины

Индивидуальные узлы :Выделенные физические серверы

Хранилище

Облачное хранилище файлов :Сервер управляемой сетевой файловой системы

Облачное хранилище :Мультиклассовое и мультирегиональное хранилище объектов

Постоянный диск :Заблокированное хранилище для виртуальных машин

Локальный SSD :Виртуальная машина локально подключена к твердотельным накопителям

База данных

Cloud Bigtable :Петабайтные, нереляционные и малые задержки

Облачное хранилище файлов :Бессерверная база данных документов NoSQL

Хранилище облачной памяти :Redis и Memcached под управлением

Cloud Spanner :Горизонтально масштабируемая реляционная база данных

Cloud SQL :Управляемый SQL Server, MySQL, PostgreSQL

Данные и аналитика

BigQuery :Хранилище данных и аналитика

BigQuery BI Engine :Аналитический движок в памяти

BigQuery ML :Обучение и обслуживание моделей BigQuery

Cloud Composer :Управляемая служба оркестровки рабочих процессов

Cloud Data Fusion :Конвейеры данных с графическим управлением

Cloud Dataflow :Потоковая или пакетная обработка данных

Cloud Dataprep :Обработка визуальных данных

Cloud Dataproc :Управляемые сервисы Hadoop и Spark

Cloud Pub / Sub :Обмен сообщениями в мире и в режиме реального времени

Каталог данных :Использование управления метаданными

Студия данных :Коллективное исследование данных / приборная панель

Смотритель :Бизнес-аналитика и аналитика на уровне предприятия

Гибрид и мультиоблако

Авторы :Гибридная и мультиоблачная платформа корпоративного уровня

Anthos GKE :Kubernetes Engine, который является гибридным, локально

Управление конфигурацией Anthos :Автоматизация политики и безопасности

Сервисная сеть Anthos :Istio - управляемая сервисная сеть

Cloud Run для Anthos :Бессерверная разработка для Anthos

Google Cloud Marketplace для Anthos :Предварительно настроенные контейнерные приложения

Переход на Anthos :Миграция виртуальных машин на Kubernetes Engine

Операции :Ведение журнала, мониторинг, устранение неполадок

Cloud Build :Платформа для непрерывной регистрации / доставки

Директор по трафику :Управление трафиком сервисной сети

Управление API Apigee :Разработка API, управление, безопасность

AI / ML

AI Hub :Совместное использование размещенных компонентов AI

Маркировка данных платформы AI :Маркировка данных, контролируемая людьми

Виртуальные машины для глубокого обучения на платформе AI :Предварительно настроенные виртуальные машины, предназначенные для глубокого обучения

Контейнеры глубокого обучения платформы AI :Предварительно настроенные контейнеры, предназначенные для глубокого обучения

Блокноты на платформе AI :Управляемые кейсы для ноутбуков JupyterLab

Конвейеры платформы AI :Рабочие процессы машинного обучения на хостинге

Прогнозы платформы AI :Обслуживание модели с автоматическим масштабированием

Обучение платформе AI :Рассредоточенное обучение ИИ

Платформа AI :Управляемая платформа для машинного обучения

Естественный язык AutoML :Пользовательские модели текста

Таблицы AutoML :Конкретные модели структурированных данных

Перевод AutoML :Индивидуальный перевод для домена

AutoML Video Intelligence :Индивидуальные модели аннотаций к видео

AutoML Vision :Пользовательские модели изображений

Cloud Natural Language API :Разбор и анализ текста

Cloud Speech-to-Text API :Преобразование аудио в текст

API облачных решений для талантов :Поиск работы с ML

Cloud Text-to-Speech API :Преобразование текста в аудио

Cloud TPU :Аппаратное ускорение для машинного обучения

Cloud Translation API :Определение языка и его перевод

Cloud Video Intelligence API :Аннотации к видео на уровне сцены

Cloud Vision API :Распознавание и группировка изображений

Контакт-центр AI :ИИ в контакт-центре

Dialogflow :Создание разговорных интерфейсов

Документ AI :Классифицируйте, анализируйте и ищите документы

Объяснимый ИИ :Понять ожидания модели машинного обучения

Рекомендации AI :Давать индивидуальные рекомендации

Vision Product Search :Визуальный поиск по товарам

Сеть

Пиринг оператора связи :Связь через оператора связи

Прямой пиринг :Пиринг через GCP

Выделенное межсоединение :Подключение к выделенной частной сети

Partner Interconnect :Подключение VPC к локальной сети

Cloud Armor :Защита от DDoS-атак и WAF

Cloud CDN :Сеть для доставки контента

Облачный DNS :Программируемое обслуживание DNS

Балансировка нагрузки в облаке :Распределение / балансировка нагрузки в нескольких регионах

Облачный NAT :Сервис, связанный с преобразованием сетевых адресов

Облачный маршрутизатор :Обмен VPC / локальным сетевым маршрутом (BGP)

Cloud VPN (HA) :Подключение к виртуальной частной сети (VPN)

Уровни сетевых служб :Рейтинг цены и качества

Сетевая телеметрия :Сервис, связанный с сетевой телеметрией

Директор по трафику :Управление трафиком сервисной сети

Google Cloud Service Mesh :Управление сетью с учетом сервисов

Виртуальное частное облако :Сеть определяется программным обеспечением

Управление службами VPC :Ограничения безопасности для служб на основе API

Центр сетевой аналитики :Сетевое наблюдение и топология

Начните 30-дневную БЕСПЛАТНУЮ ПРОБНУЮ ПРОБНУЮ СЛУЖБУ с CloudInstitute.io и начните карьерный путь в Google Cloud уже сегодня!

Интернет вещей (IoT)

Cloud IoT Core :Управление устройствами и прием данных

Игры

Игровые серверы Google Cloud :Оркестрованные кластеры Agones

Личность и безопасность

Прозрачность доступа :Доступ к поставщику облачного аудита

Авторизация двоичных файлов :Безопасность Kubernetes во время развертывания

Журналы облачного аудита :Аудит треков для GCP

API предотвращения потери данных в облаке :Классифицировать и редактировать важные данные

Cloud HSM :Обслуживание модуля безопасности, связанного с оборудованием

Cloud EKM :Внешние ключи, контролируемые пользователем

Cloud IAM :Контроль доступа к ресурсам

Cloud Identity :Управление пользователями, устройствами и приложениями

Прокси-сервер с поддержкой Cloud Identity :Доступ к приложению на основе идентификационной информации

Облачный KMS :Размещенная служба управления ключами

Cloud Resource Manager :Управление метаданными облачного проекта

Центр управления облачной безопасностью :Платформа управления безопасностью и рисками данных

Сканер безопасности в облаке :Сканер безопасности движка приложений

Доступ с учетом контекста :Контроль доступа конечных пользователей на основе атрибута

Обнаружение угрозы события :Сканирование на предмет сомнительной активности

Управляемая служба для Microsoft Active Directory :Управляемый Microsoft Active Directory

Секретный менеджер :Накапливайте секреты и управляйте ими

Применение электронного ключа :Двухэтапная проверка ключа

Экранированные ВМ :Защищенные виртуальные машины

Электронный ключ Titan :Устройство для двухфакторной аутентификации (2FA)

Управление службами VPC :Ограничения данных VPC

Инструменты управления

Облачные API :API для сервисов, связанных с облаком

Cloud Billing API :Биллинг GCP управляется программой

Cloud Billing :Инструменты биллинга и управления затратами

Облачная консоль :Веб-консоль управления

Диспетчер развертывания в облаке :Развертывание инфраструктуры на основе шаблонов

Облачное мобильное приложение :приложение для управления GCP для iOS / Android

Частный каталог :Каталог внутренних решений

Облачный отладчик :Отладка в реальном времени

Отчеты об ошибках :Отчет об ошибках приложения

Cloud Logging :Централизованное ведение журнала

Облачный мониторинг :Мониторинг инфраструктуры и приложений

Cloud Profiler :Профилирование процессора и кучи

Cloud Trace :Понимание производительности приложений

Прозрачные SLI :Мониторинг сервисов GCP

Инструменты разработчика

Cloud Build :Постоянная платформа интеграции и доставки

Облачный код для IntelliJ :Инструменты IntelliJ GCP

Облачный код для VS Code :Инструменты VS Code GCP

Облачный код :Облачные расширения IDE

Cloud Scheduler :Служба заданий Cron

Cloud SDK :Интерфейс командной строки для GCP

Cloud Shell :Терминал / интерфейс командной строки на основе браузера

Хранилища облачных источников :Размещенные частные репозитории Git

Облачные задачи :Реализация асинхронной задачи

Облачные инструменты для Eclipse :Инструменты Eclipse GCP

Облачные инструменты для Visual Studio :Инструменты GCP для Visual Studio

Анализ контейнеров :Запрограммированное сканирование безопасности

Реестр контейнеров :Частный реестр / хранилище контейнеров

Реестр артефактов :Универсальный менеджер пакетов

Плагин Gradle App Engine :Плагин для Gradle App Engine

Плагин Maven App Engine :Плагин для Maven App Engine

Переход на GCP

Служба передачи данных BigQuery :Большой объем данных аналитики импорта

Передача данных в облаке :Инструменты перемещения данных / CLI

Google Transfer Appliance :Арендуемая коробка для передачи данных

Переход на Anthos :Перенос виртуальных машин в контейнеры GKE

Переход на Compute Engine :Инструменты миграции Compute Engine

Переход с Amazon Redshift :Переход с Redshift на BigQuery

Переход с Teradata :Переход с Teradata на BigQuery

Служба передачи хранилища :Онлайн / локальная передача данных

Перенос ВМ :Инструменты переноса ВМ

Набор инструментов Cloud Foundation :Инфраструктура как структура кода

Платформа и экосистемы API

API Analytics :Показатели API

Монетизация API :Финансовый аспект API

Платформа API Apigee :Разработка, мониторинг и защита API

Apigee Hybrid :Управление гибридными / мультиоблачными API-средами

Apigee Sense :Защита API от атак

Конечные точки в облаке :Шлюз Cloud API

Cloud Healthcare API :Совместимость GCP систем здравоохранения

Портал разработчика :Портал управления API

Торговая площадка GCP :Партнер и рынок открытого исходного кода

Платформа Google Maps

Directions API :Прокладывать маршруты между местоположениями

Distance Matrix API :Время в пути из нескольких пунктов отправления и назначения

API геокодирования :Преобразование адреса в / из координат

API геолокации :Определение местоположения без использования GPS

Maps Embed API :Демонстрация встроенных карт iframe

Maps JavaScript API :Динамические веб-карты

SDK Карт для Android :Карты созданы для приложений Android

SDK Карт для iOS :Карты созданы для приложений iOS

Статический API Карт :Отображение изображений стационарной карты

SDK карт для Unity :Unity SDK используется для игр

URL-адреса карт :Система URL-адресов для карт

Places API :Особенности отдыха на основе мест

Библиотека мест, Maps JS API :Функции Адресов, предназначенные для Интернета

SDK Адресов для Android :Функции Адресов для Android

SDK Адресов для iOS :Функция "Адреса" для iOS

Roads API :Преобразовать координаты в дороги

Статический API просмотра улиц :Стационарные изображения для просмотра улиц

Служба просмотра улиц :Просмотр улиц для JavaScript

API часового пояса :Преобразовать координаты в часовой пояс

Платформа G Suite

Admin SDK :Управление ресурсами G Suite

AMP для электронной почты :Динамическая и интерактивная электронная почта

Скрипт приложений :Распространять и автоматизировать почти все

Calendar API :Создание календарей и управление ими

Classroom API :Создавать классы и управлять ими

Облачный поиск :Комбинированный поиск для предприятий

Docs API :Создание и редакция документов

Drive Activity API :Восстановить активность Google Диска

Drive API :Чтение и запись файлов

Средство выбора диска :Виджет выбора файлов на диске

Разметка электронной почты :Интерактивная электронная почта с использованием schema.org

Дополнения G Suite :Распространение приложений G Suite

Торговая площадка G Suite :Витрина для встроенных приложений

Gmail API :Улучшить Gmail

Чат-боты Hangouts :Разговорные боты в чате

People API :Управление контактами пользователей

API Таблиц :Создавать, читать и писать таблицы

Slides API :Создавать, читать и редактировать презентации

API задач :Искать, читать и обновлять задачи

Vault API :Управление eDiscovery в вашей организации

Мобильный (Firebase)

Cloud Firestore :Хранение и синхронизация документов

Облачные функции для Firebase :Управляемые событиями бессерверные приложения

Облачное хранилище для Firebase :Хранение и обслуживание Объекта

Crashlytics :Запись сбоев и аналитика

Тестирование Firebase A / B :Создание тестовых экспериментов A / B

Распространение приложений Firebase :Надежный тестер, быстрый доступ

Аутентификация Firebase :Прямая аутентификация

Firebase Cloud Messaging :Отправлять уведомления на устройство

Динамические ссылки Firebase :Ссылка на содержание приложения

Расширения Firebase :Предустановленные решения для разработки

Хостинг Firebase :Веб-хостинг с CDN / SSL

Обмен сообщениями в приложениях Firebase :Отправлять сообщения, относящиеся к приложению

Мониторинг производительности Firebase :Мониторинг производительности приложений / веб-сайтов

Прогнозы Firebase :Прогнозирование таргетинга на пользователей

База данных Firebase Realtime :Синхронизация данных в реальном времени

Удаленная конфигурация Firebase :Удаленная настройка установленных приложений

Тестовая лаборатория Firebase :Ферма мобильных устройств для тестирования

Google Analytics для Firebase :Аналитика мобильных приложений

ML Kit для Firebase :API ML для мобильных устройств

Основные проекты GCP с открытым исходным кодом

Apache Beam :Служба обработки данных пакетной / потоковой передачи

gRPC: Платформа удаленного вызова процедур (RPC)

gVisor: Защищенная среда выполнения контейнера

Istio: Подключение и защита сервисов

Knative: Бессерверный фреймворк для Kubernetes

Kubeflow: Набор инструментов машинного обучения для Kubernetes

Kubernetes: Служба управления контейнерным приложением

OpenCensus: Платформа для наблюдения за облачными технологиями

TensorFlow: Фреймворк машинного обучения

Как работать на Google Cloud Platform?

Давайте кратко рассмотрим основные этапы работы с GCP. Самый эффективный способ учиться - делать маленькие шаги. Эти небольшие шаги можно практиковать с помощью некоторых руководств по быстрому запуску, связанных с Google Cloud Platform. Указанные руководства представляют собой действия в режиме реального времени, которые содержат основные задачи.

• Первая задача - узнать о создании виртуальной машины Linux, подключении к ней и, в конечном итоге, ее удалении. Эта простая и легкая задача может быть полезна при изучении Google Compute Engine.
• Следующее, что нужно знать о работе с GCP, - это знать, как сохранить файл и поделиться им. Это упражнение содержит несколько простых для понимания задач по созданию корзины, загрузке файлов, совместному использованию файлов и последующей организации в папку. Облачное хранилище Google можно изучить с помощью этого упражнения.
• Вы можете получить полное представление о Kubernetes Engine и Cloud SDK, выполнив простую задачу развертывания образа контейнера Docker. Мероприятие включает использование Cloud Shell для настройки облака и запуск образа контейнера.

Другие необходимые действия, которые вы можете практиковать, перечислены ниже:

• Чтобы понять API машинного обучения, обучите модель TensorFlow локально в облаке с одиночным исполнителем и распределенной средой.
• С помощью службы Cloud Vision API можно также практиковаться в обнаружении меток на изображении.
• Развертывание небольшого приложения App Engine путем создания приложения Python для базового понимания Google App Engine.

Дополнительно Ресурсы

Ниже приведены некоторые дополнительные ресурсы, связанные с GCP:

• Домашняя страница Google Cloud
• Блог Google Cloud
• Google Cloud с открытым исходным кодом
• Публикация GCP Medium
• Блог Apigee
• Блог Firebase
• Блог разработчиков G Suite
• G Suite GitHub
• G Suite Twitter
• Сертификаты Google Cloud
• Статус системы Google Cloud
• Обучение работе с Google Cloud
• Блог разработчиков Google
• Блог платформы Google Maps
• Блог Google с открытым исходным кодом
• Блог по безопасности Google
• Домашняя страница Kaggle
• Блог Kubernetes
• Регионы и карта сети

Свяжитесь с нашими экспертами из Cloud Institute, чтобы они подскажут, как пройти курс обучения по сертификации облачных вычислений Google, соответствующий вашему уровню карьеры и вашим амбициям.