Fundamentos do Google Cloud Platform


Google Cloud Platform saiba como tomar as melhores decisões

Você sabe o que é necessário saber para tomar decisões de arquitetura e infraestrutura, utilizando GCP (Google Cloud Platform), assim como a utilização de seus serviços?

No artigo de hoje, vamos nos aprofundar nos tópicos relacionados de forma a descobrir as melhores práticas para utilização:

• Introdução ao Google Cloud Platform
• Começando com o Google Cloud Platform
• Google App Engine e Cloud Datastore
• Opções de storage para o GCP
• Google Containter Engine
• Google Compute Engine e Networking
• Big Data e Machine Learning

Vamos lá?

O que é o Google Cloud Platform (GCP)?

Basicamente, o Google Cloud Platform oferece serviços de infraestrutura para criar máquinas virtuais e suas respectivas configurações de rede. Existem serviços que fazem com que o deploy de uma aplicação seja mais fácil, assim como serviços de Big Data que permitem armazenar quantidades enormes de dados em tempo real.

Utilizando o GCP, você pode facilmente incorporar conceitos de Machine Learning e treinar modelos para tomar decisões de forma rápida, o que, atualmente, é um diferencial para muitas empresas.

Vamos falar sobre a estrutura básica do Google Cloud Platform e como são seus datacenters e estruturas de rede?

Como funciona o Google Cloud Platform (GCP)?

O GCP permite que você rode suas aplicações na mesma infraestrutura em que o Google utiliza seus sistemas. Alguns dos apps mais utilizadas no mundo utilizam esta mesma infraestrutura. Quer ter uma ideia de como isso é imenso? É algo até difícil de imaginar em um primeiro momento: são incríveis um trilhão de buscas feitas anualmente e mais de um bilhão de contas ativas do Gmail.

O ambiente é seguro. Tudo que é armazenado no Google Cloud Platform (GCP) é criptografado em estado de “repouso”, assim como quando se trafega na rede – você não precisa habilitar ou configurar nada. Todos os serviços são pensados com tolerância a falhas e, caso algum problema de hardware aconteça, sempre vão existir sistemas de backup para tomar o seu lugar.

Existem diversos serviços que o GCP disponibiliza como, por exemplo, os de infraestrutura computacional e de dados, big data e machine learning. A missão do Google é organizar toda a informação do mundo e, seguindo este caminho, eles construíram a maior estrutura de datacenters.

Ela fornece poder computacional e de armazenamento, assim como está toda conectada por meio de fibra óptica de alta velocidade. Além dos datacenters, existem, ainda, outros pontos de presença divididos em todo o mundo que também são conectados pelo backbone do Google.

O Google opera com o chamado edge caching, no qual os dados podem ser cacheados em zonas próximas ao usuário para uma melhor performance e redução de custos. Sim, conteúdo distribuído através de edge cache não é cobrado.

Regiões e Zonas

Um pouco de terminologia para definirmos o nosso vocabulário. Os datacenters estão espalhados em várias localizações do mundo, denominadas regiões. O Google tem um datacenter no estado de Iowa, nos EUA, conhecido por US Central 1. Cada região é dividida em um número de zonas. Assim, US Central 1 é dividido em quatro zonas distintas, A, B, C e F.

É possível disponibilizar o deploy de um app em todas as quatro zonas para uma melhor tolerância à falha, e, também, habilitá-lo em uma outra região, assim, caso algum desastre natural aconteça, o seu sistema vai continuar no ar.

Amigos do Meio Ambiente

O Google está comprometido em fazer com que seus datacenters sejam amigos do meio ambiente. Isto é feito, em parte, por sempre inovar e elevar sua capacidade em gerar energia de forma eficiente e em seu ambiente. O Google também investe em formas de gerar energia renovável e todos os seus datacenters não emitem Carbono.

A migração para a nuvem

Não se migra para o cloud porque é mais barato. A nuvem é superior em todas as formas possíveis e imagináveis, e este deveria ser o real motivo. Mesmo assim, ele também é mais barato do que a forma tradicional. Nesse sentido, o Google inova mais uma vez e com seu modelo de preços, e, atualmente, é o mais atrativo do mercado.

Formatos de preço no GCP

Primeiramente, temos o chamado sub-hour billing. Trata-se de uma cobrança feita por minutos e não por horas, como em alguns concorrentes. Colocando em termos práticos, se uma rotina roda 75 minutos, a conta já vai ficar bem mais barata.

Para máquinas que rodam 24/7, existe o sustained-use. Esta modalidade permite que, caso você utilize uma máquina por mais de 25% do mês, a ferramenta automaticamente te dá um desconto para cada minuto a mais. Quanto mais se usa, maior o desconto, que pode chegar a 30% para instâncias que rodam o mês todo – sem pagamento adiantado ou contrato de longo termo.

Finalmente, podemos customizar nossas instâncias com os custom machine types. Estes permitem que você customize a capacidade de CPU e memória para suas máquinas virtuais.

APIs abertas e Open Source

Os clientes devem utilizar nossos serviços porque nos amam, e não porque não podem migrar, afirma o Google. A empresa tem compromisso com código aberto e, atualmente, muitos dos seus produtos utilizam esta mesma tecnologia, como o TensorFlow, uma API para machine learning, que foi recentemente aberto para o público.

O Android é outro grande produto do Google, assim como a linguagem Go, que é usada no App Engine e, finalmente, o Kubernetes (Sistema de orquestração de containters).

Um pouco da história

A primeira onda

Todos lembram quando começou o interesse por computadores e a dificuldade que era adquirir um exemplar. Imagina montar um datacenter?

Nesta época, era comum “alugar” tempo de mainframe, que eram de universidades ou grandes empresas. PCs vieram e, como eram mais baratos, começou a ser possível unir uma porção deles. Com isso, as redes ficaram maiores e mais difíceis de manter e atualizar — foi quando surgiram as empresas de co-location.

A partir daí, você comprava as máquinas e o software e alugava um espaço em um lugar específico para esse fim. Estas empresas conseguiam garantir uma maior tolerância à falha e performance de rede porque eram escaláveis. De qualquer forma, você ainda era o dono das máquinas e software.

A segunda onda

Uma nova e promissora tecnologia surgiu — a virtualização. Ela possibilitou a utilização de múltiplos sistemas operacionais rodando ao mesmo tempo em uma única máquina.

Empresas como a Amazon começaram a alugar espaço de seu hardware e o Cloud Computing nasceu. Esta, definitivamente, é a segunda onda e acreditamos estar nela nos dias de hoje. Você não é o dono das máquinas, você é o administrador e paga pelo aluguel delas.

A terceira onda

O Google tem a visão de uma nova onda no Cloud Computing, aquela em que os serviços são totalmente administrados pelo provedor e seus clientes focam apenas em criar suas aplicações e aplicar suas regras de negócio. Na verdade, já existem diversos serviços com este propósito e a onda já tem um nome: NoOps.

O Google Cloud Platform tem um leque enorme de produtos e serviços, que podem ser amplamente categorizados como compute, storage, big data e machine learning.

Links úteis:
• Porque o GCP?
• Filosofia de preços
• Data Centers
• Overview do Produto GCP
• Soluções do GCP

LAB

Clique neste link para realizar. Não deixe de executar todos os passos do lab, ele é incremental e nos ensina muita coisa também.

No próximo post, vamos colocar a mão na massa e começar a entender as estruturas do Google Cloud Platform CP e seus projetos. Até lá! 


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