A pilha de tecnologia central do ecossistema do Google Cloud consiste em várias ferramentas. Essas ferramentas abrangem muitas categorias, incluindo contêineres, análise de dados, armazenamento, multicloud, computação, computação sem servidor e bancos de dados.
Como muitas dessas tecnologias formam um fluxo de trabalho em nuvem, você precisa conhecer essas ferramentas de dentro para fora.
Aqui, daremos uma olhada em uma lista escolhida a dedo de ferramentas do Google Cloud essenciais para a execução bem-sucedida de atividades baseadas em nuvem. São ferramentas que você deve usar como um especialista do Google Cloud.
BigQuery é um data warehouse gerenciado. Ele ajuda você a ingerir, armazenar, analisar e visualizar dados sem esforço.
Você pode fazer upload de dados para o warehouse em lotes. Você também pode alimentar dados de várias fontes, como Google Assistant, smart gadgets, máquinas automatizadas, etc.
Ele tem recursos integrados como análise geoespacial, aprendizado de máquina (ML) e inteligência de negócios (BI) que, juntos, fornecem insights acionáveis. Você pode usar dialetos padrão de SQL em conformidade com ANSI para realizar consultas de banco de dados.
Você pode armazenar e analisar dados armazenados no BigQuery. Como alternativa, você pode usar a ferramenta para analisar dados armazenados em outro lugar.
Você pode interagir com a ferramenta usando o Nuvem do Google Interface de usuário do console, linha de comando ou bibliotecas de cliente de API. Você pode dominar o BigQuery inscrevendo-se em Programas de aprendizagem do Google Cloud, como o Google Cloud Skills Boost.
Filestore é um serviço de armazenamento em nuvem gerenciado do Google Cloud. Ele facilita as operações de arquivo de baixa latência para aplicativos que acessam dados por meio de máquinas virtuais, Google Kubernetes Engine ou Compute Engine.
É uma tecnologia de armazenamento em nuvem que pode suportar até 920 mil operações de entrada / saída por segundo (IOPS). Projetos como análise de dados, processamento de dados genômicos, renderização de mídia, etc., são cargas de trabalho sensíveis à latência.
Portanto, você precisa de armazenamento de processamento de dados de alta velocidade como o Filestore. Ele pode armazenar até 100 TB de dados com uma taxa de transferência de 25 GB / s.
Os discos permanentes são opções de armazenamento confiáveis para máquinas virtuais porque oferecem acesso rápido aos dados e criptografia automática. Esses são armazenamentos de bloco que consistem em HDDs e SSDs.
O Persistent Disk oferece modelos de operação flexíveis, como upscaling em tempo real do tamanho do disco sem reiniciar a máquina virtual e mudar para SSD do HDD quando seu aplicativo requer IOPS mais alto.
Você pode anexar o disco permanente a instâncias executadas no Compute Engine ou Google Kubernetes Engine. Você pode desanexar o disco sem esforço para manter seus dados ao encerrar qualquer instância em suas máquinas virtuais.
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Várias máquinas virtuais podem acessar dados simultaneamente de um disco permanente sem enfrentar latência.
É uma plataforma avançada de gerenciamento de aplicativos para operações e desenvolvimento híbrido e multicloud. Você pode gerenciar clusters do Google Kubernetes Engine, cargas de trabalho em máquinas virtuais e operações em nuvem na AWS por meio do Anthos.
Você não precisa configurar um software de hipervisor ou monitor de máquina virtual VMM para executar o Anthos em seus servidores e infraestrutura de computação virtual. O Anthos é a ferramenta perfeita para criar, aplicar e automatizar políticas de segurança em todas as máquinas virtuais.
Por exemplo, o Anthos Config Management sempre mantém os clusters Kubernetes atualizados com políticas de segurança e conformidade.
O Google Kubernetes Engine (GKE) é uma ferramenta que gerencia a implantação e operação de aplicativos em contêineres. É um programa de código aberto desenvolvido no Google Cloud.
Ele facilita o desenvolvimento e a implantação de software mais rápidos e seguros em qualquer lugar. Você pode usar o GKE para automação do gerenciamento de contêineres e atribuir recursos humanos às tarefas mais importantes.
Possui bibliotecas de comando embutidas para implantação de software, atualização de aplicativos, aumento ou redução de acordo com as atividades do usuário e monitoramento do desempenho do aplicativo.
Os Compute Engines permitem que você execute máquinas virtuais no Google Cloud. Ele facilita a migração ao vivo de dados e aplicativos entre hosts sem a necessidade de reinicialização da máquina virtual.
Portanto, o software crítico baseado em nuvem continua em execução mesmo quando sua equipe de back-end está atualizando ou depurando códigos de programação.
O Google Cloud classifica os Compute Engines de acordo com os núcleos da CPU, a memória e o desempenho. Existem até nove variantes de Compute Engines, e eles carregam códigos como T2D, M2, N2, C2, A2, etc.
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T2Ds são ideais para servidores da web, aplicativos java em grande escala, transcodificação de mídia, etc. Por outro lado, os A2s são os motores de computação de melhor desempenho com a GPU A100 para aprendizado de máquina e cargas de trabalho de inteligência artificial.
É uma plataforma de computação sem servidor que permite rápido desenvolvimento e implantação de aplicativos na nuvem. Você não precisa se preocupar com a infraestrutura e compatibilidade do sistema de seus binários ou linguagem de programação.
Você pode escrever códigos em qualquer linguagem de sua escolha, como Python, Java, Go, Ruby e muito mais. O Cloud Run torna seus aplicativos verdadeiramente portáteis, pois esta plataforma foi construída nos padrões abertos da Knative.
Você pode mover facilmente seus aplicativos para qualquer cluster do Kubernetes, Google Cloud Platform ou qualquer outra solução de nuvem de terceiros.
Se você deseja desenvolver aplicativos da web de host em uma escala maior, o App Engine é a ferramenta do Google Cloud ideal para você. Basta escrever um programa em qualquer linguagem compatível, como PHP, Java, Go, Python, etc., e clicar em gcloud app deploy.
O App Engine fará upload e executará automaticamente seu código no Google Cloud. Ele aumenta ou diminui automaticamente, dependendo das solicitações de uso do aplicativo.
Portanto, os proprietários de aplicativos podem economizar muito por meio do dimensionamento automático e não se limitarem a uma infraestrutura de hospedagem de aplicativos não utilizada. Ele também oferece certificados SSL gratuitos para segurança de transferência de dados para seus aplicativos, seja para celular ou web.
É essencialmente um serviço de banco de dados de documentos NoSQL no Google Cloud Platform. Você pode armazenar, sincronizar e consultar dados de maneira eficiente em aplicativos para dispositivos como aparelhos IoT, wearables IoT, aplicativos de smartphone e aplicativos da web.
Ele também protege seu banco de dados enquanto replica automaticamente o banco de dados para aplicativos multirregionais. Seus aplicativos refletirão mudanças ao vivo se você modificar o código de back-end, já que o Firestore opera quase em tempo real.
Assim, você pode implementar trabalho colaborativo e funcionalidades entre dispositivos em seus aplicativos.
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O Firestore também aumenta / diminui automaticamente a demanda de acesso a dados de aplicativos. Portanto, se um aplicativo estiver no Firestore, ele não enfrentará momentos bizarros como travamentos de aplicativos devido a bilhões de solicitações de acesso.
Cloud Spanner é um banco de dados relacional gerenciado do Google Cloud. É o banco de dados ideal para aplicativos de missão crítica que dependem da recuperação de dados em tempo real sem latência.
Portanto, você verá o uso do Spanner em aplicativos que facilitam transações online em tempo real e cargas de trabalho de tomada de decisão ao vivo.
Ele oferece uma experiência híbrida dos melhores atributos de bancos de dados relacionais e dimensionamento de bancos de dados NoSQL. Você pode interagir com o Spanner por meio do Google Cloud Console ou da interface de linha de comando gcloud.
Bigtable é um banco de dados NoSQL gerenciado pelo GCP para grandes trabalhos analíticos. É uma tabela pouco povoada que pode acomodar milhares de colunas e bilhões de linhas.
Você precisa do Bigtable do Google Cloud ao trabalhar com análise de big data, como terabytes ou petabytes de dados. Ele facilita o acesso rápido a grandes quantidades de dados por meio de altas taxas de leitura / gravação em baixa latência.
Você pode criar uma instância do Bigtable usando a interface de linha de comando, console em nuvem ou API. O mecanismo de pesquisa do Google e o Google Maps usam o Bigtable para entregar resultados de pesquisa a bilhões de usuários em um piscar de olhos.
Google Cloud Made Easy
Agora você sabe quais ferramentas do Google Cloud deve aprender primeiro para enfrentar os desafios de qualquer projeto baseado no Google Cloud. No entanto, existem muito mais ferramentas e produtos que o Google oferece sob a égide do Google Cloud.
Hoje ou amanhã, você precisa se familiarizar com todas as ferramentas do Google Cloud para criar um comando forte sobre as operações do Google Cloud. Você pode se inscrever em cursos online gratuitos para acelerar seus objetivos de aprendizado de TI.
Microsoft, Google e Amazon são apenas alguns dos gigantes que oferecem cursos gratuitos de tecnologia.
Leia a seguir
- Internet
- Programação
- Listas de sites
- Computação em Nuvem
Tamal é redatora freelance da MakeUseOf. Depois de adquirir experiência substancial em tecnologia, finanças e negócios processos em seu trabalho anterior em uma empresa de consultoria de TI, ele adotou a escrita como profissão de tempo integral há 3 anos. Embora não escreva sobre produtividade e as últimas notícias de tecnologia, ele adora jogar Splinter Cell e assistir a vídeos Netflix / Prime.
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