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为什么要选择Google Cloud的4个理由

本文概述

云计算的起源可以追溯到1990年代, 当时电信公司首次在其产品中加入了虚拟专用网。

那时, 术语”云”是指提供者和最终用户之间的计算空间。

云计算领域的真正革命发生在1999年, 当时Salesforce.com进入了照片。我们今天知道, Salesforce.com被认为是云计算的先驱。

是Salesforce通过Internet将企业应用程序交付给最终用户的。

在Salesforce.com之后不久, 亚马逊于2002年推出了其基于Web的零售服务。它提供了许多基于云的服务, 例如存储和计算。

Google于2008年推出Google App Engine时一跃成为云技术的潮流。该公司于2010年推出了Google Storage。

电力成本的上升和对可伸缩性的需求是导致云革命的原因。如今, 云计算已成为流行语。 2016年, 公共云服务市场规模为2092亿美元, 预计2017年将增长18%。

市场上的主要参与者是:

  • 微软Azure
  • Google Cloud Platform(GCP)
  • 亚马逊网络服务(AWS)
  • IBM云

尽管GCP在市场份额方面落后于AWS, 但它正在建立自己的实力并试图迅速追赶。从Google能够从亚马逊获得Spotify和Apple的评分中可以看出这一点。

最近, Planet Labs, Lush Cosmetics和Evernote也选择了Google云, 因为它可以帮助他们满足他们的特定需求。

有四个原因使你比其他人更喜欢Google Cloud。

价钱

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图片来源:setalks

Planet Labs之所以转向Google的原因之一是价格优惠。 Google与Amazon Web Services的不同之处在于, 它仅提供一种定价方案, 你需要按使用量按月付费。

最小使用时间是十分钟, 四舍五入到最接近的分钟。

Google提供的一项有吸引力的定价功能是”承诺使用折扣”。在这种方案下, 如果你承诺使用1年或3年, 则可以购买”特定数量的vCPU和内存, 价格比正常价格低57%”。另一个优点是所有虚拟机都包含在使用中。

另一方面, 亚马逊提供了几种复杂的计划。另外, 它四舍五入到比一分钟更近的小时数, 这使其变得昂贵。

此外, 亚马逊提供承诺的折扣, 但仅适用于一台虚拟机。谷歌还向用户承诺, 它将继承由于技术增强而实现的任何降价。

定价也是Geek Flare和Site Relic迁移到Google Cloud的因素之一。

速度

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尽管亚马逊可能会提供更大范围的服务, 但谷歌在速度方面领先于亚马逊。去年, 谷歌宣布将投资于Faster Cable系统, 通过该系统, 它可以为Google Cloud和Google App客户提供高达10Tbs(每秒比特数)的速度。

该电缆位于太平洋下, Google是可使用该电缆的六个成员之一。该电缆的连接范围覆盖整个美国西海岸和日本所有主要城市。而且, 它可以与亚洲主要枢纽连接。

速度大大提高了性能。根据TechCrunch的说法, 尽管由于超快的速度, Google Compute Engine中的计算和存储是分开的, 但对于用户来说, 好像是一个。

更高的速度也会影响成本, 并允许在更短的时间内处理更多的数据。根据Google产品经理Amit Aggarwal的说法, 网络成本下降的幅度不及存储和计算成本。因此, Google庞大的物理网络使其比其他服务更具优势。

Google还以提供低延迟的网络基础结构而闻名。

实时迁移

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图片来源:Google Cloud Docs

与其他服务相比, Google可以在主机之间实时迁移虚拟机, 从而使企业可以24 * 7全天候运行, 而不会影响性能。 Google于2014年推出了这项服务。”我们正在引入将软件和数据结合在一起的透明维护

Google于2014年推出了这项服务。”我们正在引入透明的维护, 将软件和数据中心的创新与实时迁移技术相结合, 以在虚拟机保持运行的同时进行主动维护。”

实时维护使公司无需重新启动机器即可修复和更新包括安全相关程序的软件。

另一方面, 其他服务会预先向你发送一封电子邮件, 通知你你的计算机将被关闭并重新分配给另一台主机。

Evernote迁移到Google的原因之一是, 它无需处理任何锁定。另外, 万一发生故障, 公司会自动重新启动虚拟机, 因此几分钟之内它们就可以联机。

大数据

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图片来源:TNW

尽管Amazon Web Services以其计算和基础架构而闻名, Azure以其操作系统而闻名, 但Google因其数据分析而脱颖而出。

Google的创新工具云仓库(例如Google BigQuery)以及批处理和实时数据处理工具(例如Google Cloud Dataflow和Google Cloud Dataproc)可以为你提供一些深刻的见解。

例如, BigQuery是一个完全托管的数据仓库, 可让你以超快速度处理大量数据。

根据Google的说法, 其客户将BigQuery之类的工具视为”几乎不可思议的工具”, 因为过去只需数小时即可完成, 而现在只需几分钟即可完成。

云计算是该镇的话题。随着公司学习以最佳实践控制成本, 市场将变得更具竞争力。

在旧金山举行的2017年Google Cloud Next会议上, 该公司宣布其对云的关注将是数据分析和机器学习。

Google确认其工程师已经在该平台上发布了500个版本。该公司还与SAP和依赖大数据分析的国际银行HSBC等巨头建立了各种合作伙伴关系。

谷歌还在会议上透露了一些新的机器学习和人工智能工具。 Google可能暂时落后于Amazon, 但以其不断努力的速度, 不久之后Google就会迎头赶上。

如果对学习Google Cloud感兴趣, 那么我建议你参加Coursera提供的在线课程。

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