Funciones únicas de GCP

¿Qué servicio de Nube elegir?

Analizar los diferentes proveedores de servicios de computo en la nube, indudablemente encontramos diferencias sustanciales, para estructurar las diferencias podemos recurrir a Atributos Fundamentales de la Nube, los cinco pilares, y entonces encontramos características únicas por proveedor, ya sea AWS, Azure, Alibaba, Oracle, IBM etc., para cada uno de estos atributos. En este post, analizaremos los principales diferenciadores de Google Cloud Platform que no encontramos, de momento, en otro proveedor. 

1. Migración de máquinas virtuales e Imágenes Personalizadas

Google Compute Engine migra en vivo las instancias en ejecución a otro host en la misma zona, en lugar de requerir que las máquinas virtuales se reinicien en caso de actividades de mantenimiento como parches, actualización de hardware, etc. La migración en vivo no cambia ningún atributo o propiedad de la máquina virtual, incluidas las direcciones IP internas y externas, metadatos de las instancias, datos y volúmenes de almacenamiento en bloque, estado del sistema operativo así como de la aplicación, configuración y conexiones de red, etc.

Máquinas Virtuales Personalizadas 

La opción de máquinas personalizadas es una mejor opción para los clientes que necesitan una máquina virtual (VM) con su propia configuración. Es decir, Compute Engine ofrece dos métodos para iniciar máquinas virtuales: el enfoque preconfigurado y el personalizado. Con el enfoque personalizado, los usuarios pueden seleccionar la cantidad de vCPU y memoria que pueden ahorrar más del 50 % en costos debido a que eligen la máquina mejor optimizada específica para su tipo de carga de trabajo.

2. Google AI Platform

Google es el creador de TensorFlow y Kubeflow. Kubeflow combina lo mejor de TensorFlow y Kubernetes para permitir que las organizaciones entrenen e implementen modelos ML en contenedores con AI Platform, Google reúne todos sus activos bajo un mismo techo. Esta oferta cubre el espectro de extremo a extremo de los servicios de aprendizaje automático, incluida la preparación de datos, la capacitación, el ajuste, la implementación, la colaboración y el intercambio de modelos de aprendizaje automático. 

3. Google Maps Platform (GMP)

Con el crecimiento de los geodatos, las APIs de Google Maps, permite obtener una amplia variedad de geoservicios únicos en el sector cloud, que, además, funcionan con una mejor latencia si nuestra aplicación esta en el mismo ecosistema de Google Cloud. O integraciones de BigQuery/DataStudio para el geoanálisis de datos.

4. Mejor Modelo de Costos 

El modelo de facturación actual disponible para la plataforma en la nube de Google es la facturación por segundo (redondeado a 1 minuto) para procesamiento y almacenamiento. Hay dos tipos diferentes de descuentos aplicables automáticamente para todos sus clientes, como SDU (descuentos por uso sostenido) y CUD (descuentos por uso comprometido). En el caso de las SDU, se aplica automáticamente hasta un 30-40 % de descuento para las instancias que se ejecutan durante un mes completo y son adecuadas para cargas de trabajo estándar que se ejecutarán durante un período de tiempo indeterminado. En el caso de CUD, no hay costos iniciales, pero ofrece hasta un 60 % de descuento si se suscribe a un compromiso de 1 o 3 años.

Con varios servicios disponibles en la capa gratuita, y crédito mensual para GMP

5. Red Privada Global

Presencia de una red internacional exclusiva masiva que utiliza cables de fibra óptica que corren bajo el Océano Pacífico y el cable tiene conexiones para cubrir toda la costa oeste de los EE. UU. y todas las ciudades principales de Japón. Además, puede conectarse con los principales centros geográficos de Asia. Este es el cable submarino de mayor capacidad jamás construido y aterriza en Oregón en los Estados Unidos y cuenta con dos puntos de aterrizaje en Japón. La excelente velocidad de red ofrece automáticamente grandes beneficios de costos, sin mencionar que los datos se pueden procesar más rápido.

6. Alcance de la Red VPC es Global (VPC global)

En cualquiera de las otras nubes públicas, el alcance de la VPC es específico de la región y, en el caso de GCP, el alcance de la VPC es global y los clientes no necesitan preocuparse por cambiar el tamaño de la red en futuros requisitos/expansión de red. En el caso de AWS/Azure, si un cliente desea cambiar el tamaño de la red de VPC, debe eliminar y volver a crear la VPC.

7. Persistencia en Direcciones IP y Discos 

Promueva cualquier IP temporal a IP reservada. 

Los discos persistentes pueden montar varias máquinas virtuales simultáneamente con el modo de solo lectura.

8. Imágenes Multi-Región

Todos los recursos de Compute Engine son globales, regionales o zonales. Por ejemplo, las imágenes son un recurso global, pero los discos persistentes son recursos regionales o zonales. El ámbito del recurso determina qué tan accesible es el recurso para otros recursos. Por ejemplo, los recursos globales son accesibles por recursos en cualquier región o zona, por lo que las instancias de máquinas virtuales (VM) de diferentes zonas pueden usar la misma imagen global.

9. Autopilot GKE

GKE Autopilot es un servicio de Kubernetes gestionado (“fully managed”). Que sea un servicio gestionado no significa que esté limitado en funciones.

Podríamos decir que GKE Autopilot ofrece lo mejor de ambos mundos Serverless + GKE, serverless como la facilidad de administración y la elasticidad de escala, y GKE con la flexibilidad de poder desplegar cualquier tipo de carga: Stateless applications, Stateful applications, Batch jobs, etc. Todo esto complementado con una fuerte apuesta por la seguridad y buenas prácticas testadas en entornos productivos.

10. Ofertas híbridas y multinube basadas en Kubernetes

La mayoría de las empresas suelen por optar en hacer uso de diferentes servicios, tanto locales (on-premise) cómo servicios en la nube de diferentes proveedores, según sus necesidades. Poder realizar integraciones, portabilidad e interconexión serán fundamentales para el desarrollo de la infraestructura de las organizaciones. Para lo que Google ofrece las siguientes soluciones:

Google Anthos

Una capa de administración de múltiples nubes para todas sus aplicaciones. Anthos le brinda una plataforma uniforme para todas sus implementaciones de aplicaciones, tanto heredadas como nativas de la nube, al tiempo que ofrece una vista centrada en el servicio de todos sus entornos. Anthos facilita la multicloud con una API basada en Kubernetes que le permite ejecutar Google Cloud, en las instalaciones, AWS y pronto Azure con una única interfaz de administración.

BigQuery Omni 

Este servicio cuenta con la tecnología de Anthos. Podremos consultar datos sin tener que administrar la infraestructura subyacente. BigQuery Omni, una solución de análisis flexible y multicloud que le permite acceder de forma rentable y analizar datos de forma segura en Google Cloud, AWS y Azure. BigQuery Omni representa una nueva forma de analizar los datos almacenados en varias nubes públicas mediante una función de "separación de cómputo y almacenamiento". Al desacoplar estos dos, BigQuery proporciona almacenamiento escalable que puede residir en Google Cloud u otras nubes públicas.

Looker

Looker puede facilitar el acceso y el análisis de datos distribuidos entre nubes debido a su capacidad para consultar datos "en la base de datos" (donde se encuentra) y conectarse directamente a más de una base de datos a la vez. Un caso de uso común para Looker es analizar datos en una base de datos en la nube (como BigQuery, Redshift o Snowflake) junto con análisis utilizando bases de datos locales (MySQL o PostgreSQL).

¿Conviene Google Cloud?

Sin duda Google Cloud ha implementado interesantes características en su visión de la nube. Si bien, se considera pionero a los servicios de AWS, vemos cómo cada uno de los grandes proveedores del cloud luchan por un segmento del ahora masificado mercado. Entender sus ventajas y funciones únicas, nos permitirá sacar el máximo provecho a cada una de estas ofertas de servicios en la nube

Notas: 

Traducción del post original de Dr Rabi Prasad Padhy con modificaciones de actualizaciones y tendencias de Enero de 2023.