11 Tools, die Sie als Google Cloud-Experte verwenden sollten

Der Kerntechnologie-Stack des Google Cloud-Ökosystems besteht aus zahlreichen Tools. Diese Tools umfassen viele Kategorien, darunter Container, Datenanalyse, Speicher, Multicloud, Computing, Serverless Computing und Datenbanken.

Da viele dieser Technologien einen Cloud-Workflow bilden, müssen Sie diese Tools in- und auswendig kennen.

Hier werfen wir einen Blick auf eine handverlesene Liste von Google Cloud-Tools, die für die erfolgreiche Ausführung cloudbasierter Aktivitäten unerlässlich sind. Dies sind Tools, die Sie als Google Cloud-Experte verwenden sollten.

BigQuery ist ein verwaltetes Data Warehouse. Es hilft Ihnen bei der mühelosen Aufnahme, Speicherung, Analyse und Visualisierung von Daten.

Sie können Daten stapelweise in das Lager hochladen. Sie können auch Daten aus verschiedenen Quellen wie Google Assistant, Smart Gadgets, automatisierten Maschinen usw. einspeisen.

Es verfügt über integrierte Funktionen wie Geoanalyse, maschinelles Lernen (ML) und Business Intelligence (BI), die zusammen umsetzbare Erkenntnisse liefern. Sie können ANSI-kompatible Standarddialekte von SQL verwenden, um Datenbankabfragen durchzuführen.

Sie können auf BigQuery gespeicherte Daten speichern und analysieren. Alternativ können Sie das Tool zum Analysieren von Daten verwenden, die an anderer Stelle gespeichert sind.

Sie können mit dem Tool interagieren, indem Sie die Google Cloud Konsolenbenutzerschnittstelle, Befehlszeile oder API-Clientbibliotheken. Sie können BigQuery beherrschen, indem Sie sich bei anmelden Google Cloud-Lernprogramme wie der Google Cloud Skills Boost.

Filestore ist ein verwalteter Cloud-Speicherdienst von Google Cloud. Es ermöglicht Dateivorgänge mit geringer Latenz für Anwendungen, die über virtuelle Maschinen, Google Kubernetes Engine oder Compute Engine auf Daten zugreifen.

Es handelt sich um eine Cloud-Speichertechnologie, die bis zu 920.000 Eingabe-/Ausgabevorgänge pro Sekunde (IOPS) unterstützen kann. Projekte wie Datenanalyse, Genomdatenverarbeitung, Medienrendering usw. sind latenzempfindliche Arbeitslasten.

Daher benötigen Sie einen Hochgeschwindigkeitsspeicher für die Datenverarbeitung wie Filestore. Es kann bis zu 100 TB Daten mit einer Übertragungsrate von 25 GB/s speichern.

Persistent Disks sind zuverlässige Speicheroptionen für virtuelle Maschinen, da sie schnellen Datenzugriff und automatische Verschlüsselung bieten. Dies sind Blockspeicher bestehend aus HDDs und SSDs.

Persistent Disk bietet flexible Betriebsmodelle, wie das Hochskalieren der Festplattengröße in Echtzeit ohne Neustart der virtuellen Maschine und das Umschalten von HDD auf SSD, wenn Ihre App höhere IOPS erfordert.

Sie können eine persistente Festplatte an Instanzen anhängen, die Sie in Compute Engine oder Google Kubernetes Engine ausführen. Sie können die Festplatte mühelos trennen, um Ihre Daten zu behalten, wenn Sie Instanzen auf Ihren virtuellen Maschinen beenden.

Verwandt: Google speichert medizinische Daten in der Cloud: Ist das gut oder schlecht?

Mehrere virtuelle Maschinen können gleichzeitig auf Daten von einer persistenten Festplatte zugreifen, ohne dass Latenzzeiten auftreten.

Es ist eine fortschrittliche Anwendungsverwaltungsplattform für Multi-Cloud- und Hybrid-Entwicklung und -Betrieb. Sie können Google Kubernetes Engine-Cluster, Workloads auf virtuellen Maschinen und Cloud-Operationen auf AWS über Anthos verwalten.

Sie müssen keinen Hypervisor oder eine VMM-Software zur Überwachung virtueller Maschinen einrichten, um Anthos auf Ihren Servern und der virtuellen Computing-Infrastruktur auszuführen. Anthos ist das perfekte Tool zum Erstellen, Durchsetzen und Automatisieren von Sicherheitsrichtlinien für alle virtuellen Maschinen.

Beispielsweise hält das Anthos Config Management die Kubernetes-Cluster immer mit Sicherheits- und Compliance-Richtlinien auf dem neuesten Stand.

Google Kubernetes Engine (GKE) ist ein Tool, das die Bereitstellung und den Betrieb von containerisierten Anwendungen verwaltet. Es ist ein Open-Source-Programm, das in Google Cloud entwickelt wurde.

Es ermöglicht eine schnellere und sichere Softwareentwicklung und -bereitstellung an jedem Ort. Sie können GKE für die Automatisierung der Containerverwaltung verwenden und Personal den wichtigsten Aufgaben zuweisen.

Es verfügt über integrierte Befehlsbibliotheken für die Softwarebereitstellung, das Aktualisieren der Apps, das Hoch- oder Herunterskalieren je nach Benutzeraktivität und das Überwachen der App-Leistung.

Mit Compute Engines können Sie virtuelle Maschinen in Google Cloud ausführen. Es erleichtert die Live-Migration von Daten und Apps zwischen Hosts, ohne dass ein Neustart der virtuellen Maschine erforderlich ist.

Daher läuft kritische Cloud-basierte Software auch dann weiter, wenn Ihr Backend-Team Programmiercodes aktualisiert oder debuggt.

Google Cloud klassifiziert Compute Engines nach CPU-Kernen, Arbeitsspeicher und Leistung. Es gibt bis zu neun Varianten von Compute Engines, die Codes wie T2D, M2, N2, C2, A2 usw. tragen.

Verwandt: Können Sie ein Machine Learning-Projekt zu Hause durchführen?

T2Ds sind ideal für Webserver, umfangreiche Java-Apps, Medientranskodierung usw. Auf der anderen Seite sind A2s die leistungsstärksten Compute Engines mit A100-GPU für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz-Workloads.

Es handelt sich um eine serverlose Computing-Plattform, die eine schnelle Entwicklung und Bereitstellung von Apps in der Cloud ermöglicht. Sie müssen sich keine Sorgen um die Infrastruktur und Systemkompatibilität Ihrer Binärdateien oder Programmiersprache machen.

Sie können Codes in jeder beliebigen Sprache Ihrer Wahl wie Python, Java, Go, Ruby und vielen mehr schreiben. Cloud Run macht Ihre Apps wirklich portabel, da diese Plattform auf den offenen Knative-Standards basiert.

Sie können Ihre Apps mühelos in beliebige Kubernetes-Cluster, die Google Cloud Platform oder jede andere Cloud-Lösung von Drittanbietern verschieben.

Wenn Sie in größerem Umfang Host-Webanwendungen entwickeln möchten, ist App Engine das ideale Google Cloud-Tool für Sie. Schreiben Sie einfach ein Programm in einer beliebigen unterstützten Sprache wie PHP, Java, Go, Python usw. und klicken Sie auf die gcloud-App-Bereitstellung.

App Engine lädt Ihren Code automatisch hoch und führt ihn in Google Cloud aus. Es skaliert automatisch je nach App-Nutzungsanfragen nach oben und unten.

Daher können App-Besitzer durch automatische Skalierung viel sparen und nicht an ungenutzter App-Hosting-Infrastruktur festhalten. Es bietet auch kostenlose SSL-Zertifikate für die Datenübertragungssicherheit für Ihre Apps, entweder für Mobilgeräte oder das Web.

Es handelt sich im Wesentlichen um einen NoSQL-Dokumentdatenbankdienst auf der Google Cloud Platform. Sie können Daten in Apps für Geräte wie IoT-Appliances, IoT-Wearables, Smartphone-Apps und Web-Apps effizient speichern, synchronisieren und abfragen.

Es sichert auch Ihre Datenbank und repliziert die Datenbank automatisch für multiregionale Apps. Ihre Apps spiegeln Live-Änderungen wider, wenn Sie den Back-End-Code ändern, da Firestore nahezu in Echtzeit arbeitet.

So können Sie kollaboratives Arbeiten und geräteübergreifende Funktionalitäten in Ihren Apps implementieren.

Verwandt: SQL vs. NoSQL: Was ist die beste Datenbank für Ihr nächstes Projekt?

Firestore skaliert auch automatisch die Nachfrage nach App-Datenzugriff. Wenn sich also eine App im Firestore befindet, wird sie keine bizarren Momente wie App-Abstürze aufgrund von Milliarden von Zugriffsanfragen erleben.

Cloud Spanner ist eine verwaltete relationale Datenbank von Google Cloud. Es ist die ideale Datenbank für geschäftskritische Apps, die auf Echtzeit-Datenabruf ohne Latenz angewiesen sind.

Daher sehen Sie die Verwendung von Spanner in Apps, die Echtzeit-Online-Transaktionen und Live-Entscheidungsarbeitslasten erleichtern.

Es bietet ein hybrides Erlebnis der besten Attribute aus relationalen Datenbanken und der Skalierung aus NoSQL-Datenbanken. Sie können mit Spanner über die Google Cloud Console oder die gcloud-Befehlszeilenschnittstelle interagieren.

Bigtable ist eine von der GCP verwaltete NoSQL-Datenbank für umfangreiche analytische Arbeiten. Es handelt sich um eine dünn gefüllte Tabelle, die Tausende von Spalten und Milliarden von Zeilen aufnehmen kann.

Sie benötigen Bigtable von Google Cloud, wenn Sie mit Big Data-Analysen arbeiten, z. B. Terabyte oder Petabyte an Daten. Es ermöglicht den schnellen Zugriff auf große Datenmengen durch hohe Lese-/Schreibraten bei geringer Latenz.

Sie können eine Bigtable-Instanz erstellen, indem Sie die Befehlszeilenschnittstelle, die Cloudkonsole oder die API verwenden. Die Google-Suchmaschine und Google Maps verwenden Bigtable, um Milliarden von Nutzern blitzschnell Suchergebnisse zu liefern.

Google Cloud leicht gemacht

Jetzt wissen Sie, welche Google Cloud-Tools Sie zuerst lernen sollten, um sich den Herausforderungen von Google Cloud-basierten Projekten zu stellen. Es gibt jedoch noch viel mehr Tools und Produkte, die Google unter dem Dach der Google Cloud anbietet.

Heute oder morgen müssen Sie sich mit allen Google Cloud-Tools vertraut machen, um eine starke Kontrolle über den Google Cloud-Betrieb zu erlangen. Sie können sich für kostenlose Online-Kurse anmelden, um Ihre IT-Lernziele zu beschleunigen.

Diese 5 Tech-Giganten bieten kostenlose Online-Kurse zur IT-Weiterbildung an

Microsoft, Google und Amazon sind nur einige der Giganten, die kostenlose Tech-Kurse anbieten.

Weiter lesen

Über den Autor