在過去一年中，著眼于企業(yè)的Google云端服務(wù)有著顯著的發(fā)展。而在2017年還有改進(jìn)的余地。

亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)公司的公共云的普及使得很多企業(yè)容易忽略其他大型廠商提供的具有競爭性的基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)產(chǎn)品，如谷歌云平臺。大多數(shù)人都通過其在線辦公軟件Google Apps熟悉了谷歌公司的云產(chǎn)品，Google Apps目前已更名為G-Suite。而其基礎(chǔ)架構(gòu)即服務(wù)產(chǎn)品（稱為Google Compute Engine）和平臺即服務(wù)產(chǎn)品（稱為Google App Engine）的推出，使其Google云端平臺服務(wù)成為亞馬遜具有挑戰(zhàn)的云服務(wù)競爭對手。

但是，雖然云計算提供商在2016年采取了一系列措施擴(kuò)大其企業(yè)吸引力，但仍然需要做的工作就是將Google云平臺服務(wù)與內(nèi)部部署的原有工作負(fù)載進(jìn)行整合。

讓我們來看一下Google公司2016年迄今為止取得的進(jìn)展，包括其云平臺的最新更新情況，以及2017年云計算管理員期望在清單中保留的項目。

Google云平臺服務(wù)和功能

Google云端平臺由分布在全球五個區(qū)域的冗余數(shù)據(jù)中心運作，其他幾個區(qū)域則設(shè)定在2017年開放。該技術(shù)建立在用于Google消費者服務(wù)（例如搜尋，Gmail，地圖和YouTube）的相同基礎(chǔ)架構(gòu)和數(shù)據(jù)中心上。正因為如此，很少有企業(yè)在構(gòu)建，優(yōu)化和管理超大規(guī)?；A(chǔ)設(shè)施方面符合Google公司的規(guī)模。

與AWS類似，Google云平臺已連接部署在地區(qū)和可用區(qū)域的地理分布式基礎(chǔ)設(shè)施;前者是一組非常接近的數(shù)據(jù)中心，以實現(xiàn)自動的站點級冗余，而區(qū)域數(shù)據(jù)中心則是隔離且獨立的廣泛分離的區(qū)域。Google云端平臺可通過區(qū)域之間的數(shù)據(jù)同步來減少延遲并提高性能。

Google云端平臺服務(wù)分為四大類：

·計算：用于基礎(chǔ)架構(gòu)即服務(wù)（IaaS）的Google計算引擎;Google應(yīng)用引擎平臺即服務(wù);Google容器引擎，一組使用Kubernetes進(jìn)行集群管理和自動化的Docker容器鏡像。

·存儲：Google云存儲　　

·網(wǎng)絡(luò)：Google云DNS和互連

·數(shù)據(jù)庫：Google Cloud SQL，Google Cloud Datastore和Google Cloud Big Table

定價的主要區(qū)別

與其他一些IaaS產(chǎn)品相比，Google云平臺服務(wù)在結(jié)算方面具有更大的粒度，并為基于使用的折扣提供了一個簡單的模型。

Google的定價結(jié)構(gòu)的主要功能包括：

·每分鐘粒度：計算實例的用法按分鐘計算，最小值為10分鐘，而AWS通過比較計算接近以小時計算。

·持續(xù)使用的自動折扣：當(dāng)實例使用超過一個月的25％時，Google會自動對每個遞增分鐘應(yīng)用20％的折扣。每月使用率超過50％和75％會得到升級折扣，因此一個月的全天使用的凈折扣為30％。

·自定義機(jī)器類型：與所有IaaS產(chǎn)品一樣，Google云平臺為計算實例提供標(biāo)準(zhǔn)尺寸和費率。它還允許用戶為其中一種預(yù)定義類型的工作負(fù)載使用成比例的定價來定義自定義規(guī)模。自定義實例的范圍可以從1到32個虛擬CPU，每個虛擬CPU最多6.5GB的RAM。

此外，Google降低了使用率，降低了反映基礎(chǔ)設(shè)施成本的下降，而其定價模式可以節(jié)省成本。來自分析公司Enterprise Strategy Group的委托研究發(fā)現(xiàn)，對于成熟的企業(yè)應(yīng)用程序部署，AWS的節(jié)約量為15％至50％。

Google的高階服務(wù)

與所有IaaS提供商一樣，Google在其基本基礎(chǔ)架構(gòu)服務(wù)之外還分層提供更高級別的服務(wù)。這些包括：

·應(yīng)用通知：Google Cloud Pub/Sub

·身份管理和安全：Google Cloud IAM，Google云資源管理器和Google云安全掃描器

·大數(shù)據(jù)分析：Google Cloud Dataflow，Google Cloud Dataproc，Google Datalab和Google Big Query

·機(jī)器學(xué)習(xí)：使用Tensor Flow，圖像分析，語音識別和自然語言處理和翻譯的模型驅(qū)動算法

·管理和自動化：Stackdriver，Trace，Google Cloud Deployment Manager，Google Cloud Shell，Google Cloud Console以及各種服務(wù)和計費API

改進(jìn)的余地

在前VMware公司丹尼爾·格林尼的領(lǐng)導(dǎo)下，Google云平臺在加強(qiáng)監(jiān)控，日志記錄，自動化，身份管理和網(wǎng)絡(luò)功能，以吸引企業(yè)客戶。此外，Google云平臺還專注于應(yīng)用程序容器化，Google公司采用的技術(shù)長期以來一直用于簡化部署，并提高公共云用戶可用的基礎(chǔ)架構(gòu)效率。

雖然客戶可以在虛擬機(jī)中運行Linux和Windows應(yīng)用程序，但將Google云平臺服務(wù)與傳統(tǒng)的本地虛擬化管理平臺（如VMware或Microsoft System Center）集成并不容易。這使Google云端平臺成為云滯后，并試圖卸載傳統(tǒng)虛擬基礎(chǔ)架構(gòu)和應(yīng)用程序的組織的一個糟糕選擇。

相反，Google云平臺是云原生應(yīng)用程序的理想選擇，特別是那些使用大數(shù)據(jù)分析或機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用程序。其容器和自動化功能還使其成為采用DevOps，持續(xù)集成和交付過程以及基于微服務(wù)的應(yīng)用程序架構(gòu)的組織的良好平臺。