Spickzettel für die Google Cloud Platform (GCP)

Einer der bekanntesten und führenden Akteure auf dem Cloud-Computing- und Service-Markt ist die Google Cloud Platform (GCP). Die Expertise von Google beim Betrieb von Rechenzentren kann nicht geleugnet werden. Angesichts der Tatsache, dass es die weltweit führende und fortschrittlichste Suchmaschine betreibt. Nach dem Start von Amazon Web Services (AWS) im Jahr 2006 begann Google damit, seine Rechenzentrumsexpertise für die Einführung eines eigenen Cloud-Dienstes umzusetzen.

In Zukunft hat sich GCP neben AWS und Microsoft Azure zu einem der drei großen Player bei den Diensten von Anbietern öffentlicher Clouds entwickelt. Der hohe Servicestandard von Google hat es Google ermöglicht, Marktführer auf dem Markt zu werden und wird bald weiter wachsen.

Angesichts des Erfolgs und der Popularität von GCP steigt die Nachfrage nach Fachleuten mit GCP kontinuierlich. In diesem Artikel werden wir einen Google Cloud-Spickzettel durchlaufen, um ein grundlegendes Verständnis der Google Cloud Platform zu erhalten.

Was ist die Google Cloud Platform (GCP)?

Einfacher ausgedrückt kann die Google Cloud Platform (GCP) am besten als eine Gruppe von Cloud-Computing-Produkten und -Diensten definiert werden, die von Google angeboten werden. Diese von der GCP bereitgestellten Cloud-Dienste helfen den Clients und Benutzern, Daten zu speichern und zu berechnen. Darüber hinaus ermöglicht es Webentwicklern, Anwendungen zu erstellen, zu testen und bereitzustellen.

Die Architektur der Google Cloud Platform

Die Google Cloud Platform-Architektur ist eine Variante der Computing-Architektur, die neben der Ausführung über der primären Software auch die Bildung eines oder mehrerer logischer Softwarefälle umfasst. Die Mehrmandantenfähigkeit der Architektur ermöglicht es zahlreichen Benutzern, gleichzeitig in einer Softwareumgebung mit unterschiedlichen Benutzerdiensten, Schnittstellen und Ressourcen zu arbeiten.

Kritische Vorteile der Google Cloud Platform

Im Folgenden sind die Vorteile der GCP aufgeführt, die für Sie hilfreich sein können, um eine sachliche Grundlage für die Implementierung der Google Cloud Platform zu bilden:

Hohe Produktivität – Schneller Zugang zu Innovationen :Die Systeme von Google sind in der Lage, wöchentlich Updates zu liefern. Dies führt zu einer höheren Produktivität und Effizienz.

Einfachere Übernahme neuer Funktionen für Benutzer :Durch einen kontinuierlichen Stream liefert es überschaubare Verbesserungen, die weniger Änderungen erfordern.

Mitarbeiter können aus der Ferne arbeiten :GCP verschafft seinen Mitarbeitern massive Vorteile. Remote Working ist eine davon. Über webbasierte Apps, die von Google Cloud unterstützt werden, ermöglicht es den vollständigen Zugriff auf Informationen auf allen Geräten, unabhängig vom Standort.

Schnelle Zusammenarbeit :Cloud Computing erleichtert Google-Nutzern den gleichzeitigen Zugriff auf verschiedene Projekte, während die Daten in der Cloud statt auf persönlichen Computern gespeichert werden.

Erhöhte Sicherheit :Google glaubt an höchste Datensicherheit. Daher beschäftigt Google führende Sicherheitsexperten, um Kunden die verbesserten Sicherheitsvorteile zu bieten.

Geringere Datensicherheit :GCP ermöglicht es Benutzern, Daten auf einem minimalen Niveau auf PCs zu speichern. Ohne webbasierte Apps auf der Cloud-Plattform sind Daten auf PCs anfälliger für Sicherheitsverletzungen.

Kontrolle und Flexibilität :Mit der GCP haben Nutzer außerdem die vollständige Kontrolle über die Technologie und das Eigentum an ihren in Google-Apps gespeicherten Daten. Entscheidet sich der Nutzer gegen einen Dienst, können die Daten außerdem aus der Google Cloud gezogen werden.

GCP-Produkte und -Dienste

Nachdem Sie nun erfahren haben, was die Google Cloud Platform ist und was die bemerkenswerten Vorteile der Bereitstellung sind, lassen Sie uns einen Blick auf die Produkte und Dienste von Google werfen. Im Folgenden finden Sie eine Liste der verfügbaren Produkte und Dienste von Google:

Computing und Hosting :Computing- und Hosting-Dienste der GCP bieten verschiedene Optionen, darunter:Arbeiten in einer serverlosen Umgebung oder der Nutzen einer verwalteten Anwendungsplattform. Außerdem bietet es zusätzliche Flexibilität und maximale Kontrolle.

Maschinelles Lernen :Die von Google angebotene AI Platform bietet mehrere Dienste für maschinelles Lernen. Benutzer haben die Möglichkeit, APIs mit vortrainierten Modellen für bestimmte Anwendungen auszuwählen. Darüber hinaus ermöglicht es den Benutzern, ihre persönlichen umfangreichen, umfassenden Modelle mit Hilfe eines verwalteten TensorFlow-Frameworks zu erstellen und zu üben.

Speicher: Wenn man über GCP-Speicherdienste spricht, denkt man am häufigsten an Google Cloud Storage. Konsistenz, Skalierbarkeit und die große Kapazität für die Datenspeicherung sind einige Funktionen, die es bietet. Filestore ist ein weiterer herausragender Speicherdienst, der vollständig verwaltete NFS-Dateiserver bereitstellt.

Big Data: Zu den von Big Data angebotenen Diensten gehören BigQuery für Datenanalysedienste, Dataflow für Batch- und Streaming-Datenverarbeitung und Pub/Sub für asynchrones Messaging.

Netzwerk :Networking ist einer der am häufigsten verwendeten Dienste mit App Engine-Handling. Die GKE implementiert das Kubernetes-Modell mit Netzwerkressourcen von Compute Engine. Die Netzwerkdienste können bei der Entwicklung von DNS-Einträgen, der Verbindung zwischen dem vorhandenen Netzwerk und dem Google-System und dem Lastenausgleich des Datenverkehrs zwischen Ressourcen helfen.

Datenbanken: Das Rückgrat der Popularität von GCP ist zweifellos die Auswahl an SQL- und NoSQL-Datenbanken. MySQL- oder PostgreSQL-Datenbanken sind zwei Optionen von Cloud SQL auf der GCP. Zwei unterschiedliche Alternativen zum NoSQL-Datenspeicher sind The Cloud Firestore und Cloud Bigtable. Benutzer haben auch die Option Cloud Spanner, die einen vollständig verwalteten, relationalen Datenbankdienst mit Transaktionskonstanz bietet. Schemas, SQL-Abfragen und automatische synchrone Replikation sind einige weitere praktische Funktionen von Cloud Spanner.

GCP:Begriffe, Definitionen und Vokabular

Bevor wir mit dem GCP-Spickzettel beginnen, ist es wichtig, die Begriffe und Definitionen zu verstehen, die sich auf die Google Cloud Platform beziehen, und Cloud Computing hat eine große Bedeutung. Lassen Sie uns einige gängige Begriffe, Definitionen und ein Glossar durchgehen und verstehen.

Cloud-Computing :Die netzwerk- und internetbasierte Bereitstellung von IT-Ressourcen und -Diensten anstelle von Ressourcen vor Ort.

Cloud-Migration :Der Prozess der Verlagerung von Daten, Anwendungen und Diensten von On-Premise-Systemen in die Cloud.

Cloud-Dienstanbieter (CSP) :Jedes Unternehmen, das Cloud-Computing-Dienste anbietet, entweder PaaS, IaaS oder SaaS.

Behälter :Eine virtuelle Instanz mit der Möglichkeit von mehreren Remote-User-Space-Fällen, die vom Kernel eines Betriebssystems zugelassen werden.

DevOps :Ein Ansatz, der aus der Mischung von Entwicklungs- und Betriebsteams abgeleitet wurde und die Kommunikation, Zusammenarbeit und Integration fördert.

Google Cloud Platform :GCP ist der Cloud-Dienst von Google, der sowohl Infrastructures-as-a-Service-(IaaS-) als auch Platform-as-a-Service-(PaaS-)Produkte bereitstellt.

Hostcomputer :Die physische Maschine, normalerweise ein Server, auf dem mehrere Container oder virtuelle Maschinen gespeichert sind.

Hybrid-Cloud :Ein Cloud-Computing-System, das aus einer Kombination aus öffentlichen und privaten Clouds zusammen mit lokalen Lösungen erstellt wurde.

Instanz :Ein einzelner Server oder eine virtuelle Maschine, die eine bestimmte Arbeitslast unterstützt.

Mandantenfähigkeit :Model of Ein Softwarebetriebsmodell, das die Ausführung mehrerer Instanzen einer oder mehrerer Anwendungen in einer gemeinsam genutzten Umgebung ermöglicht.

Alle Produkte und Dienstleistungen

Berechnen

Cloud Run :Ein serverloser Dienst für containerisierte Anwendungen

Cloud Functions :Ereignisspezifische, serverlose Funktionen

Compute Engine :VMs, TPUs, GPUs, Festplatten

Kubernetes Engine (GKE) :Verwaltete Kubernetes/Container-Lösung

App Engine :Eine verwaltete Anwendungsplattform

Bare-Metal-Lösung :Hardware für spezielle Workloads

VMs auf Abruf :Kurzlebige Recheninstanzen

Abgeschirmte VMs :Gehärtete VMs

Knoten für einzelne Mandanten :Dedizierte physische Server

Speicher

Cloud File Store :Verwalteter Netzwerkdateisystemserver

Cloud-Speicher :Objektspeicher mit mehreren Klassen und mehreren Regionen

Persistenter Datenträger :Blockierter Speicher für VMs

Lokale SSD :VM lokal an SSDs angeschlossen

Datenbank

Cloud Bigtable :Petabyte-Skala, nicht relational und mit geringer Latenz

Cloud Filestore :Serverlose NoSQL-Dokumentdatenbank

Cloud Memory Store :Redis und Memcached, die verwaltet werden

Cloud Spanner :Horizontal skalierbare relationale Datenbank

Cloud SQL :Verwalteter SQL-Server, MySQL, PostgreSQL

Daten und Analysen

BigQuery :Data Warehouse und Analysen

BigQuery-BI-Engine :In-Memory-Analyse-Engine

BigQuery ML :BigQuery-Modelltraining und -bereitstellung

Cloud Composer :Ein verwalteter Dienst zur Workflow-Orchestrierung

Cloud Data Fusion :Datenpipelines, die grafisch verwaltet werden

Cloud Dataflow :Stream- oder Batch-Verarbeitung von Daten

Cloud Dataprep :Visueller Datenkampf

Cloud Dataproc :Verwaltete Dienste von Hadoop und Spark

Cloud Pub/Sub :Globales und Echtzeit-Messaging

Datenkatalog :Eine Verwendung der Metadatenverwaltung

Datenstudio :Kollektive Datenexploration/Dashboarding

Hingucker :BI und Analytics auf Unternehmensebene

Hybrid und Multi-Cloud

Autoren :Hybrid- und Multi-Cloud-Plattform auf Unternehmensebene

Anthos GKE :Kubernetes Engine, hybrid, lokal

Anthos-Konfigurationsverwaltung :Automatisierung von Richtlinien und Sicherheit

Anthos Service Mesh :Istio - Managed Service Mesh

Cloud Run für Anthos :Eine serverlose Entwicklung für Anthos

Google Cloud Marketplace für Anthos :Vorkonfigurierte containerisierte Apps

Für Anthos migrieren :Migration von VMs zu Kubernetes Engine

Operationen :Protokollierung, Überwachung, Fehlerbehebung

Cloud Build :Kontinuierliche Integrations-/Lieferplattform

Verkehrsleiter :Service-Mesh-Traffic-Management

Apigee API-Verwaltung :API-Entwicklung, Verwaltung, Sicherheit

KI/ML

KI-Hub :Gemeinsame Nutzung von gehosteten KI-Komponenten

AI Platform-Datenkennzeichnung :Vom Menschen kontrollierte Datenkennzeichnung

AI Platform Deep Learning-VMs :Vorkonfigurierte VMs für Deep Learning

Deep Learning-Container für AI Platform :Vorkonfigurierte Container für Deep Learning

AI Platform-Notizbücher :Verwaltete JupyterLab Notebooktaschen

AI Platform-Pipelines :Gehostete ML-Workflows

AI Platform-Vorhersagen :Automatisch skalierte Modellbereitstellung

AI Platform-Schulung :Training mit verteilter KI

KI-Plattform :Eine verwaltete Plattform für ML

AutoML Natural Language :Benutzerdefinierte Textmodelle

AutoML-Tabellen :Spezifische strukturierte Datenmodelle

AutoML-Übersetzung :Maßgeschneiderte domänenspezifische Übersetzung

AutoML Video Intelligence :Benutzerdefinierte Modelle für Videoanmerkungen

AutoML Vision :Benutzerdefinierte Bildmodelle

Cloud Natural Language API :Parsing und Analyse von Text

Cloud Speech-to-Text-API :Audio-Konvertierung in Text

Cloud Talent Solutions API :Jobsuche mit ML

Cloud Text-to-Speech-API :Textkonvertierung in Audio

Cloud-TPU :Hardwarebeschleunigung für ML

Cloud Translation API :Erkennung von Sprache und ihrer Übersetzung

Cloud Video Intelligence-API :Videoanmerkung auf Szenenebene

Cloud Vision-API :Bilderkennung und Gruppierung

Kontaktcenter-KI :KI-basiert im Contact Center

Dialogflow :Umgangssprachliche Schnittstellen erstellen

Dokument-KI :Dokumente klassifizieren, analysieren und durchsuchen

Erklärbare KI :Erwartungen an ML-Modelle verstehen

Empfehlungs-KI :Benutzerdefinierte Empfehlungen abgeben

Vision-Produktsuche :Visuelle Suche nach Produkten

Netzwerk

Netzbetreiber-Peering :Peering durch einen Träger

Direktes Peering :Peering über GCP

Dedizierte Verbindung :Dedizierte private Netzwerkverbindung

Partnerverbindung :VPC mit lokalem Netzwerk verbinden

Wolkenrüstung :DDoS-Sicherheit und WAF

Cloud-CDN :Netzwerk für die Bereitstellung von Inhalten

Cloud-DNS :Programmierbare DNS-Bereitstellung

Cloud-Load-Balancing :Lastverteilung/-ausgleich in mehreren Regionen

Cloud-NAT :Dienst im Zusammenhang mit der Übersetzung von Netzwerkadressen

Cloud-Router :VPC/On-Prem Network Route Exchange (BGP)

Cloud VPN (HA) :Virtuelle private Netzwerkverbindung (VPN)

Netzwerkdienststufen :Preis-Leistungs-Ranking

Netzwerktelemetrie :Dienst im Zusammenhang mit Netzwerktelemetrie

Verkehrsleiter :Service-Mesh-Traffic-Management

Google Cloud Service Mesh :Serviceorientiertes Netzwerkmanagement

Virtuelle private Cloud :Vernetzung durch Software definiert

VPC-Dienstkontrollen :Sicherheitsgrenzen für API-basierte Dienste

Network Intelligence Center :Netzwerküberwachung und Topologie

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Internet der Dinge (IoT)

Cloud IoT Core :Geräteverwaltung und Datenaufnahme

Spiele

Google Cloud-Spielserver :Orchestrierte Agones-Cluster

Identität und Sicherheit

Auf Transparenz zugreifen :Zugriff auf den Audit-Cloud-Anbieter

Binärautorisierung :Sicherheit bei der Bereitstellung von Kubernetes

Cloud-Audit-Logs :Audit-Tracks für die GCP

Cloud Data Loss Prevention API :Kritische Daten kategorisieren und redigieren

Cloud-HSM :Hardwarebezogener Sicherheitsmodulservice

Cloud-EKM :Vom Benutzer gesteuerte externe Schlüssel

Cloud IAM :Ressourcenzugriffskontrolle

Cloud Identity :Benutzer, Geräte und Anwendungen verwalten

Cloud Identity-Aware Proxy :Identitätsbasierter Anwendungszugriff

Cloud KMS :Gehosteter Schlüsselverwaltungsdienst

Cloud-Ressourcen-Manager :Verwaltung von Cloud-Projekt-Metadaten

Cloud Security Command Center :Plattform für Sicherheitsmanagement und Datenrisiko

Cloud-Sicherheitsscanner :Scanner der App-Engine-Sicherheit

Kontextsensitiver Zugriff :Endbenutzer-Zugriffskontrolle basierend auf Attribut

Erkennung von Ereignisbedrohungen :Scannt nach zweifelhaften Aktivitäten

Verwalteter Dienst für Microsoft Active Directory :Verwaltetes Microsoft Active Directory

Geheimer Manager :Geheimnisse sammeln und verwalten

Durchsetzung von Sicherheitsschlüsseln :Schlüsselüberprüfung in zwei Schritten

Abgeschirmte VMs :Gehärtete VMs

Titan-Sicherheitsschlüssel :Ein Gerät für die Zwei-Faktor-Authentifizierung (2FA)

VPC-Dienstkontrollen :VPC-Datenbeschränkungen

Verwaltungstools

Cloud-APIs :APIs für Dienste im Zusammenhang mit der Cloud

Cloud Billing API :Vom Programm verwaltete GCP-Abrechnung

Cloud-Abrechnung :Tools zur Abrechnung und Kostenverwaltung

Cloud Console :Webbasierte Verwaltungskonsole

Cloud Deployment Manager :Infrastrukturbereitstellung basierend auf Vorlagen

Mobile Cloud-App :iOS/Android GCP-Verwaltungs-App

Privater Katalog :Katalog interner Lösungen

Cloud Debugger :Live-Produktions-Debugging

Fehlerberichterstattung :Anwendungsfehlermeldung

Cloud-Logging :Zentralisierte Protokollierung

Cloud-Monitoring :Infrastruktur- und Anwendungsüberwachung

Cloud Profiler :CPU- und Heap-Profiling

Cloud Trace :Verständnis der Anwendungsleistung

Transparente SLIs :Überwachung von GCP-Diensten

Entwicklertools

Cloud Build :Konstante Integrations- und Bereitstellungsplattform

Cloud-Code für IntelliJ :IntelliJ GCP-Tools

Cloud Code für VS Code :VS Code GCP-Tools

Cloud-Code :Cloud-native IDE-Erweiterungen

Cloud-Planer :Cron-Jobservice

Cloud-SDK :CLI für GCP

Cloud Shell :Terminal/CLI basierend auf Browser

Cloud-Quell-Repositorys :Gehostete private Git-Repositorys

Cloud-Aufgaben :Asynchrone Aufgabenimplementierung

Cloud-Tools für Eclipse :Eclipse GCP-Tools

Cloud-Tools für Visual Studio :GCP-Tools für Visual Studio

Containeranalyse :Programmierte Sicherheitsüberprüfung

Container-Registrierung :Private Container-Registry/-Speicher

Artefaktregistrierung :Universeller Paketmanager

Gradle App Engine-Plug-in :Plugin für Gradle App Engine

Maven App Engine-Plug-in :Plugin für Maven App Engine

Migration zur GCP

BigQuery-Datenübertragungsdienst :Große Menge importierter Analysedaten

Cloud-Datenübertragung :Tools zur Datenverlagerung/CLI

Google Transfer Appliance :Mietbare Datentransportbox

Für Anthos migrieren :VMs in GKE-Container übertragen

Für Compute Engine migrieren :Compute Engine-Migrationstools

Von Amazon Redshift migrieren :Migration von Redshift zu BigQuery

Von Teradata migrieren :Migration von Teradata zu BigQuery

Speicherübertragungsdienst :Online-/On-Premise-Datenübertragung

VM-Migration :VM-Übertragungstools

Cloud Foundation-Toolkit :Infrastruktur als Code skizziert

API-Plattform und Ökosysteme

API-Analyse :API-Metriken

API-Monetarisierung :Finanzieller Aspekt von APIs

Apigee API-Plattform :APIs entwickeln, überwachen und sichern

Apigee-Hybrid :Verwaltung von Hybrid-/Multi-Cloud-API-Umgebungen

Apigee Sense :Schutz der API vor Angriffen

Cloud-Endpunkte :Cloud API-Gateway

Cloud Healthcare-API :GCP-Interoperabilität von Gesundheitssystemen

Entwicklerportal :Verwaltungsportal der API

GCP Marketplace :Partner &Open Source Markt

Google Maps-Plattform

Wegbeschreibungs-API :Wegbeschreibungen zwischen Standorten abrufen

Distance Matrix API :Reisezeiten mit mehreren Herkunfts-/Zielorten

Geokodierungs-API :Umrechnung der Adresse in/von Koordinaten

Geolocation API :Ursprungsort ohne GPS verwenden

Maps Embed API :Demonstrieren Sie in iframe eingebettete Karten

Maps-JavaScript-API :Dynamische Webkarten

Maps-SDK für Android :Karten für Android-Anwendungen

Maps-SDK für iOS :Karten für iOS-Anwendungen

Maps Static API :Zeigen Sie stationäre Kartenbilder an

Maps-SDK für Unity :Unity SDK für Spiele verwendet

Maps-URLs :URL-System für Karten

Places-API :Funktionen für ruhebasierte Orte

Places-Bibliothek, Maps JS API :Orte für Web-Funktionen

Places SDK für Android :Funktionen für Orte für Android

Places SDK für iOS :Orte-Funktion für iOS

Straßen-API :Koordinaten in Straßen ändern

Statische Street View-API :Stationäre Street View-Bilder

Street View-Dienst :Die Straßenansicht für JavaScript

Zeitzonen-API :Koordinaten in Zeitzone umwandeln

G Suite-Plattform

Admin-SDK :Verwaltung von G Suite-Ressourcen

AMP für E-Mail :Dynamische und interaktive E-Mail

Apps-Skript :Verbreiten und automatisieren Sie fast alles

Kalender-API :Kalender erstellen und verwalten

Classroom-API :Klassenzimmer einrichten und verwalten

Cloud-Suche :Kombinierte Suche nach Unternehmen

Docs-API :Erstellung und Bearbeitung von Dokumenten

Drive Activity API :Google Drive-Aktivität wiederherstellen

Drive-API :Dateien lesen und schreiben

Drive-Auswahl :Dateiauswahl-Widget des Laufwerks

E-Mail-Markup :Interaktive E-Mail mit schema.org

G Suite-Add-ons :G Suite-Apps verbreiten

G Suite Marketplace :Storefront für eingebundene Anwendungen

Gmail-API :Gmail verbessern

Hangouts-ChatBots :Umgangssprachliche Bots im Chat

Personen-API :Kontaktverwaltung des Benutzers

Tabellen-API :Tabellen erstellen, lesen und schreiben

Folien-API :Präsentationen erstellen, lesen und bearbeiten

Aufgaben-API :Aufgaben suchen, lesen und aktualisieren

Vault-API :Verwaltung der eDiscovery Ihres Unternehmens

Mobil (Firebase)

Cloud Firestore :Dokumentenspeicherung und -synchronisation

Cloud Functions für Firebase :Ereignisgesteuerte, serverlose Anwendungen

Cloud-Speicher für Firebase :Speicherung und Bereitstellung von Objekten

Crashlytics :Absturzaufzeichnung und -analyse

Firebase A/B-Tests :Erstellung von A/B-Testexperimenten

Firebase-App-Verteilung :Zuverlässiger Tester-Schnellzugriff

Firebase-Authentifizierung :Drop-in-Authentifizierung

Firebase Cloud Messaging :Gerätebenachrichtigungen senden

Dynamische Firebase-Links :Link zum Anwendungsinhalt

Firebase-Erweiterungen :Vorinstallierte Entwicklungslösungen

Firebase-Hosting :Webhosting mit CDN/SSL

Firebase In-App-Messaging :Senden Sie relative Nachrichten in der App

Firebase-Leistungsüberwachung :Überwachung der App-/Webleistung

Firebase-Vorhersagen :Nutzer-Targeting prognostizieren

Firebase-Echtzeitdatenbank :Echtzeit-Synchronisation von Daten

Firebase Remote-Konfiguration :Fernkonfiguration installierter Apps

Firebase-Testlabor :Farm für mobile Testgeräte

Google Analytics für Firebase :Analyse mobiler Anwendungen

ML-Kit für Firebase :ML-APIs für Mobilgeräte

GCP Foundational Open Source Projects

Apache-Strahl :Datenverarbeitungsdienst für Batch/Streaming

gRPC: RPC-Framework (Remote Procedure Call)

gVisor: Geschützte Containerlaufzeit

Istio: Verbinden und Sichern von Diensten

Knativ: Serverloses Framework für Kubernetes

Kubeflow: Toolkit für maschinelles Lernen für Kubernetes

Kubernetes: Verwaltungsdienst für containerisierte Anwendungen

OpenCensus: Framework für Cloud-native Beobachtbarkeit

TensorFlow: Framework für maschinelles Lernen

Wie arbeite ich auf der Google Cloud Platform?

Sehen wir uns kurz die Details der grundlegenden Schritte für die Arbeit an der GCP an. Am effektivsten lernt man in kleinen Schritten. Diese kleinen Schritte können mit Hilfe einiger Kurzanleitungen zur Google Cloud Platform geübt werden. Die genannten Leitfäden sind Echtzeitaktivitäten, die grundlegende Aufgaben enthalten.

• Die erste Aufgabe besteht darin, etwas über die Erstellung einer Linux-VM zu erfahren, sich damit zu verbinden und sie schließlich zu löschen. Diese einfache Aufgabe kann hilfreich sein, um mehr über die Google Compute Engine zu erfahren.
• Die nächste Aktivität, in der Sie mehr über die Arbeit mit der GCP erfahren, ist das Speichern und Freigeben einer Datei. Diese Aktivität enthält einige leicht verständliche Aufgaben der Bucket-Erstellung, des Datei-Uploads, der Dateifreigabe und der anschließenden Organisation in einem Ordner. Durch diese Aktivität können Sie sich mit Google Cloud Storage vertraut machen.
• Sie können einen wesentlichen Eindruck von Kubernetes Engine und Cloud SDK gewinnen, indem Sie einfach ein Docker-Container-Image bereitstellen. Die Aktivität umfasst die Verwendung von Cloud Shell für die Konfiguration der Cloud und das Ausführen eines Container-Images.

Andere notwendige Aktivitäten, die Sie üben können, sind wie folgt:

• Zum Verständnis der Machine Learning API trainieren Sie ein TensorFlow-Modell lokal in der Cloud mit einem einzelnen Mitarbeiter und einer verteilten Umgebung.
• Über den Cloud Vision API-Dienst kann auch die Ausführung der Labelerkennung für ein Bild geübt werden.
• Bereitstellung einer kleinen App Engine-Anwendung durch die Erstellung einer Python-Anwendung für ein grundlegendes Verständnis von Google App Engine

Zusätzlich Ressourcen

Im Folgenden finden Sie einige zusätzliche Ressourcen zur GCP:

• Google Cloud-Startseite
• Google Cloud-Blog
• Google Cloud Open Source
• GCP-Medienpublikation
• Apigee-Blog
• Firebase-Blog
• G Suite-Entwicklerblog
• G Suite GitHub
• G Suite-Twitter
• Google Cloud-Zertifizierungen
• Google Cloud-Systemstatus
• Google Cloud-Schulung
• Google-Entwicklerblog
• Google Maps Platform-Blog
• Google Open-Source-Blog
• Google-Sicherheitsblog
• Kaggle-Startseite
• Kubernetes-Blog
• Regionen und Netzwerkkarte

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