11 инструмента, които трябва да използвате като експерт в Google Cloud

Основният технологичен пакет на екосистемата на Google Cloud се състои от множество инструменти. Тези инструменти обхващат много категории, включително контейнери, анализ на данни, съхранение, мултиоблак, изчисления, изчисления без сървър и бази данни.

Тъй като много от тези технологии формират работен поток в облак, трябва да познавате тези инструменти отвътре.

Тук ще разгледаме ръчно подбран списък с инструменти на Google Cloud, необходими за успешното извършване на облачни дейности. Това са инструменти, които трябва да използвате като експерт в Google Cloud.

BigQuery е управляван склад за данни. Той ви помага при поглъщане, съхраняване, анализиране и визуализиране на данни без усилие.

Можете да качвате данни в склада на партиди. Можете също да подавате данни от няколко източника като Google Assistant, интелигентни джаджи, автоматизирани машини и др.

Той има вградени функции като геопространствен анализ, машинно обучение (ML) и бизнес интелигентност (BI), които заедно предоставят полезна информация. Можете да използвате съвместими с ANSI стандартни диалекти на SQL за изпълнение на заявки към база данни.

Можете да съхранявате и анализирате данни, съхранявани в BigQuery. Като алтернатива можете да използвате инструмента за анализиране на данни, които се съхраняват някъде другаде.

Можете да взаимодействате с инструмента с помощта на Google Cloud Конзолен потребителски интерфейс, команден ред или клиентски библиотеки на API. Можете да овладеете BigQuery, като се регистрирате Програми за обучение в Google Cloud като Google Cloud Skills Boost.

Filestore е управлявана услуга за съхранение в облак на Google Cloud. Той улеснява файловите операции с ниска латентност за приложения, които имат достъп до данни чрез виртуални машини, Google Kubernetes Engine или Compute Engine.

Това е технология за съхранение в облак, която може да поддържа до 920K входно/изходни операции в секунда (IOPS). Проекти като анализ на данни, обработка на данни за геномика, изобразяване на медии и т.н., са чувствителни към забавяне работни натоварвания.

Следователно имате нужда от високоскоростно съхранение на данни, като Filestore. Може да съхранява до 100TB данни със скорост на трансфер от 25 GB/s.

Постоянните дискове са надеждни опции за съхранение за виртуални машини, защото предлагат бърз достъп до данни и автоматично криптиране. Това са блокови хранилища, състоящи се от HDD и SSD.

Persistent Disk предлага гъвкави модели на работа, като увеличаване на размера на диска в реално време без рестартиране на виртуалната машина и превключване към SSD от HDD, когато приложението ви изисква по-високи IOPS.

Можете да прикачите постоянен диск към екземпляри, които изпълнявате на Compute Engine или Google Kubernetes Engine. Можете без усилие да отделите диска, за да запазите данните си, когато прекратите всички екземпляри на вашите виртуални машини.

Свързано: Google ще съхранява медицински данни в облака: това е добро или лошо?

Множество виртуални машини могат едновременно да имат достъп до данни от един постоянен диск, без да се сблъскват с латентност.

Това е усъвършенствана платформа за управление на приложения за многооблачна и хибридна разработка и операции. Можете да управлявате клъстерите на Google Kubernetes Engine, натоварванията на виртуални машини и облачните операции на AWS чрез Anthos.

Не е необходимо да настройвате софтуер за VMM за хипервизор или виртуална машина, за да стартирате Anthos на вашите сървъри и виртуална изчислителна инфраструктура. Anthos е идеалният инструмент за създаване, прилагане и автоматизиране на политики за сигурност във всички виртуални машини.

Например, Anthos Config Management винаги поддържа клъстерите Kubernetes актуализирани с политики за сигурност и съответствие.

Google Kubernetes Engine (GKE) е инструмент, който управлява внедряването и работата на контейнерни приложения. Това е програма с отворен код, разработена в Google Cloud.

Той улеснява по-бързото и сигурно разработване и внедряване на софтуер навсякъде. Можете да използвате GKE за автоматизация на управлението на контейнери и да назначавате човешки ресурси за задачи, които имат най-голямо значение.

Той има вградени командни библиотеки за внедряване на софтуер, актуализиране на приложенията, мащабиране нагоре или надолу според дейностите на потребителите и наблюдение на производителността на приложението.

Compute Engines ви позволяват да стартирате виртуални машини в Google Cloud. Той улеснява живата миграция на данни и приложения между хостове без необходимост от рестартиране на виртуална машина.

Следователно, критичният облачен софтуер продължава да работи дори когато вашият бекенд екип актуализира или отстранява програмни кодове.

Google Cloud класифицира Compute Engines в зависимост от процесорните ядра, паметта и производителността. Има до девет варианта на Compute Engines и те носят кодове като T2D, M2, N2, C2, A2 и т.н.

Свързано: Можете ли да стартирате проект за машинно обучение у дома?

T2D са идеални за уеб сървъри, широкомащабни java приложения, транскодиране на медии и др. От друга страна, A2s са най-високопроизводителните изчислителни машини с A100 GPU за машинно обучение и натоварвания с изкуствен интелект.

Това е изчислителна платформа без сървър, която позволява бързо разработване и внедряване на приложения в облака. Не е нужно да се притеснявате за инфраструктурната и системната съвместимост на вашите двоични файлове или език за програмиране.

Можете да пишете кодове на всеки език по ваш избор като Python, Java, Go, Ruby и много други. Cloud Run прави вашите приложения наистина преносими, тъй като тази платформа е изградена върху отворените стандарти на Knative.

Можете без усилие да преместите приложенията си във всеки клъстер на Kubernetes, Google Cloud Platform или всяко друго облачно решение на трета страна.

Ако искате да разработите хост уеб приложения в по-голям мащаб, App Engine е идеалният инструмент на Google Cloud за вас. Просто напишете програма на всеки поддържан език като PHP, Java, Go, Python и т.н. и натиснете gcloud app deploy.

App Engine автоматично ще качи и стартира вашия код в Google Cloud. Той автоматично се увеличава и намалява в зависимост от заявките за използване на приложението.

Следователно собствениците на приложения могат да спестят много чрез автоматично мащабиране и да не се придържат към неизползвана инфраструктура за хостинг на приложения. Той също така предлага безплатни SSL сертификати за сигурност на трансфера на данни за вашите приложения, за мобилни или уеб.

По същество това е услуга за база данни с документи NoSQL на Google Cloud Platform. Можете ефективно да съхранявате, синхронизирате и заявявате данни в приложения за устройства като IoT уреди, IoT носими устройства, приложения за смартфони и уеб приложения.

Той също така защитава вашата база данни, като автоматично репликира базата данни за многорегионални приложения. Вашите приложения ще отразяват промените на живо, ако промените бекенд кода, тъй като Firestore работи в почти реално време.

По този начин можете да внедрите съвместна работа и функции на различни устройства във вашите приложения.

Свързано: SQL срещу NoSQL: Коя е най-добрата база данни за следващия ви проект?

Firestore също така автоматично увеличава/намалява търсенето на достъп до данни на приложението. Така че, ако дадено приложение е във Firestore, то няма да се сблъска с странни моменти като сривове на приложението поради милиарди заявки за достъп.

Cloud Spanner е управлявана релационна база данни от Google Cloud. Това е идеалната база данни за критични приложения, които разчитат на извличане на данни в реално време без забавяне.

Следователно, ще видите използването на Spanner в приложения, които улесняват онлайн транзакциите в реално време и натоварванията за вземане на решения на живо.

Той предлага хибридно изживяване на най-добрите атрибути от релационни бази данни и мащабиране от бази данни NoSQL. Можете да взаимодействате със Spanner чрез Google Cloud Console или интерфейса на командния ред gcloud.

Bigtable е управлявана от GCP NoSQL база данни за голяма аналитична работа. Това е слабо населена таблица, която може да побере хиляди колони и милиарди редове.

Имате нужда от Bigtable от Google Cloud, когато работите с анализ на големи данни, като терабайти или петабайти данни. Той улеснява бърз достъп до големи количества данни чрез висока скорост на четене/запис при ниска латентност.

Можете да създадете екземпляр на Bigtable, като използвате интерфейса на командния ред, облачната конзола или API. Търсачката Google и Google Maps използват Bigtable, за да доставят резултати от търсенето на милиарди потребители за миг.

Google Cloud стана лесно

Сега знаете кои инструменти на Google Cloud трябва да научите първо, за да се справите с предизвикателствата на всеки базиран на Google Cloud проекти. Въпреки това, има много повече инструменти и продукти, които Google предлага под чадъра на Google Cloud.

Днес или утре трябва да се запознаете с всички инструменти на Google Cloud, за да изградите силна команда над операциите на Google Cloud. Можете да се регистрирате за безплатни онлайн курсове, за да ускорите целите си за обучение по ИТ.

Тези 5 технологични гиганта предлагат безплатни онлайн курсове за повишаване на квалификацията

Microsoft, Google и Amazon са само част от гигантите, предлагащи безплатни курсове по технологии.

Прочетете Следващото

За автора