11 כלים שכדאי להשתמש בהם כמומחה בענן של Google

ערימת הטכנולוגיה הליבה של מערכת האקולוגית של Google Cloud מורכבת מכלים רבים. כלים אלו משתרעים על פני קטגוריות רבות, כולל קונטיינרים, ניתוח נתונים, אחסון, מולטי-ענן, מחשוב, מחשוב ללא שרת ומסדי נתונים.

מכיוון שרבות מהטכנולוגיות הללו יוצרות זרימת עבודה בענן, עליך להכיר את הכלים הללו מבפנים.

כאן, נסקור רשימה שנבחרה ידנית של כלים של Google Cloud החיוניים להפעלת פעילויות מבוססות ענן בהצלחה. אלה כלים שאתה צריך להשתמש בהם כמומחה של Google Cloud.

BigQuery הוא מחסן נתונים מנוהל. זה עוזר לך בליעה, אחסון, ניתוח והצגה של נתונים ללא מאמץ.

ניתן להעלות נתונים למחסן בקבוצות. אתה יכול גם להזין נתונים מכמה מקורות כמו Google Assistant, גאדג'טים חכמים, מכונות אוטומטיות וכו'.

יש לו תכונות מובנות כמו ניתוח גיאו-מרחבי, למידת מכונה (ML) ובינה עסקית (BI) שיחד מספקות תובנות ניתנות לפעולה. אתה יכול להשתמש בניבים סטנדרטיים תואמי ANSI של SQL כדי לבצע שאילתות מסד נתונים.

אתה יכול לאחסן ולנתח נתונים המאוחסנים ב-BigQuery. לחלופין, ניתן להשתמש בכלי לניתוח נתונים המאוחסנים במקום אחר.

אתה יכול ליצור אינטראקציה עם הכלי באמצעות Google Cloud

ממשק משתמש מסוף, שורת פקודה או ספריות לקוח API. אתה יכול לשלוט ב-BigQuery על ידי הרשמה תוכניות למידה של Google Cloud כמו Google Cloud Skills Boost.

Filestore הוא שירות אחסון ענן מנוהל של Google Cloud. זה מאפשר פעולות קבצים עם אחזור נמוך עבור יישומים שניגשים לנתונים דרך מכונות וירטואליות, Google Kubernetes Engine או Compute Engine.

זוהי טכנולוגיית אחסון בענן שיכולה לתמוך בעד 920K פעולות קלט/פלט בשנייה (IOPS). פרויקטים כגון ניתוח נתונים, עיבוד נתונים גנומי, עיבוד מדיה וכו', הם עומסי עבודה רגישים לאחביון.

לכן, אתה צריך אחסון עיבוד נתונים מהיר כמו Filestore. זה יכול לאחסן עד 100TB של נתונים עם קצב העברה של 25 GB/s.

דיסקים קבועים הם אפשרויות אחסון אמינות עבור מכונות וירטואליות מכיוון שהם מציעים גישה מהירה לנתונים והצפנה אוטומטית. אלה הם אחסון בלוק המורכב מכונני HDD ו-SSD.

Persistent Disk מציע דגמי פעולה גמישים, כמו העלאה בזמן אמת של גודל הדיסק מבלי להפעיל מחדש את המחשב הוירטואלי ומעבר ל-SSD מ-HDD כאשר האפליקציה שלך דורשת IOPS גבוה יותר.

אתה יכול לצרף דיסק מתמיד למופעים שאתה מפעיל ב-Compute Engine או Google Kubernetes Engine. אתה יכול לנתק את הדיסק ללא מאמץ כדי לשמור על הנתונים שלך כאשר אתה מסיים מופעים כלשהם במכונות הוירטואליות שלך.

קָשׁוּר: גוגל תשמור נתונים רפואיים בענן: האם זה טוב או רע?

מכונות וירטואליות מרובות יכולות לגשת בו-זמנית לנתונים מדיסק קבוע אחד מבלי להתמודד עם חביון.

זוהי פלטפורמת ניהול יישומים מתקדמת לפיתוח ותפעול מולטיענן והיברידית. אתה יכול לנהל אשכולות של Google Kubernetes Engine, עומסי עבודה במכונות וירטואליות ופעולות ענן ב-AWS דרך Anthos.

אינך צריך להגדיר Hypervisor או תוכנת VMM לפקח על מכונה וירטואלית כדי להפעיל את Anthos על השרתים שלך ותשתית מחשוב וירטואלית. Anthos הוא הכלי המושלם ליצור, לאכוף ולהפוך מדיניות אבטחה לאוטומטית בכל המכונות הוירטואליות.

לדוגמה, Anthos Config Management תמיד שומר על אשכולות Kubernetes מעודכנים במדיניות אבטחה ותאימות.

Google Kubernetes Engine (GKE) הוא כלי המנהל את הפריסה והתפעול של אפליקציות מכולות. זוהי תוכנית קוד פתוח שפותחה ב-Google Cloud.

זה מאפשר פיתוח ופריסה של תוכנה מהירה ומאובטחת יותר בכל מקום. אתה יכול להשתמש ב-GKE לאוטומציה של ניהול מיכלים ולהקצות משאבי אנוש למשימות החשובות ביותר.

יש לו ספריות פקודות מובנות לפריסת תוכנה, עדכון האפליקציות, הגדלה או הקטנה לפי פעילויות המשתמש, וניטור ביצועי האפליקציה.

Compute Engines מאפשרים לך להפעיל מכונות וירטואליות ב-Google Cloud. זה מקל על הגירה חיה של נתונים ואפליקציות בין מארחים ללא כל צורך באתחול מחשב וירטואלי.

לכן, תוכנה קריטית מבוססת ענן ממשיכה לפעול גם כאשר צוות הקצה האחורי שלך מעדכן או מנפה באגים בקודי תכנות.

Google Cloud מסווג את מנועי מחשוב בהתאם לליבות מעבד, זיכרון וביצועים. יש עד תשע גרסאות של Compute Engines, והם נושאים קודים כמו T2D, M2, N2, C2, A2 וכו'.

קָשׁוּר: האם אתה יכול להפעיל פרויקט למידת מכונה בבית?

T2Ds אידיאליים עבור שרתי אינטרנט, אפליקציות Java בקנה מידה גדול, המרת מדיה וכו'. מצד שני, A2s הם מנועי המחשוב בעלי הביצועים הגבוהים ביותר עם A100 GPU עבור למידת מכונה ועומסי עבודה של בינה מלאכותית.

זוהי פלטפורמת מחשוב ללא שרת המאפשרת פיתוח ופריסה מהירה של אפליקציות בענן. אינך צריך לדאוג לגבי התשתית ותאימות המערכת של הקבצים הבינאריים או שפת התכנות שלך.

אתה יכול לכתוב קודים בכל שפה שתבחר כמו Python, Java, Go, Ruby ועוד רבים. Cloud Run הופך את האפליקציות שלך לניידות באמת שכן פלטפורמה זו נבנתה על הסטנדרטים הפתוחים של Knative.

אתה יכול להעביר ללא מאמץ את האפליקציות שלך לכל אשכולות Kubernetes, Google Cloud Platform, או כל פתרון ענן אחר של צד שלישי.

אם אתה רוצה לפתח יישומי אינטרנט מארח בקנה מידה גדול יותר, App Engine הוא הכלי האידיאלי של Google Cloud עבורך. כל שעליך לעשות הוא לכתוב תוכנית בכל שפה נתמכת כמו PHP, Java, Go, Python וכו', ולחצו על פריסת אפליקציית gcloud.

App Engine יעלה ויפעיל באופן אוטומטי את הקוד שלך ב-Google Cloud. זה מוגדל ומטה באופן אוטומטי בהתאם לבקשות השימוש באפליקציה.

לכן, בעלי אפליקציות יכולים לחסוך הרבה באמצעות קנה מידה אוטומטי ואי היצמדות לתשתית אירוח אפליקציות לא מנוצלת. הוא מציע גם תעודות SSL בחינם לאבטחת העברת נתונים עבור האפליקציות שלך, לנייד או לאינטרנט.

זהו למעשה שירות מסד נתונים של מסמכים NoSQL ב-Google Cloud Platform. אתה יכול ביעילות לאחסן, לסנכרן ולשאול נתונים באפליקציות עבור מכשירים כמו מכשירי IoT, IoT לבישים, אפליקציות לסמארטפונים ואפליקציות אינטרנט.

זה גם מאבטח את מסד הנתונים שלך תוך שכפול אוטומטי של מסד הנתונים עבור אפליקציות רב-אזוריות. האפליקציות שלך ישקפו שינויים בזמן אמת אם תשנה את קוד הקצה האחורי, שכן Firestore פועלת כמעט בזמן אמת.

לפיכך, אתה יכול ליישם עבודה משותפת ופונקציונליות חוצת-מכשירים באפליקציות שלך.

קָשׁוּר: SQL לעומת NoSQL: מהו מסד הנתונים הטוב ביותר עבור הפרויקט הבא שלך?

Firestore גם מגדילה/מורידה באופן אוטומטי את הדרישה לגישה לנתוני אפליקציה. לכן, אם אפליקציה נמצאת ב-Firestore, היא לא תתמודד עם רגעים מוזרים כמו קריסות אפליקציה עקב מיליארדי בקשות גישה.

Cloud Spanner הוא מסד נתונים יחסי מנוהל מ-Google Cloud. זהו מסד הנתונים האידיאלי עבור אפליקציות קריטיות למשימה המסתמכות על אחזור נתונים בזמן אמת ללא השהייה.

לכן, תראה את השימוש ב-Spann באפליקציות המאפשרות עסקאות מקוונות בזמן אמת ועומסי עבודה חיים של קבלת החלטות.

הוא מציע חוויה היברידית של מיטב התכונות ממסדי נתונים יחסיים ושינוי קנה מידה מבסיסי נתונים NoSQL. אתה יכול ליצור אינטראקציה עם Spanner דרך Google Cloud Console או ממשק שורת הפקודה gcloud.

Bigtable הוא מסד נתונים NoSQL המנוהל על ידי GCP לעבודה אנליטית גדולה. זוהי טבלה מאוכלסת דק שיכולה להכיל אלפי עמודות ומיליארדי שורות.

אתה צריך Bigtable מ-Google Cloud כשאתה עובד עם ניתוח נתונים גדולים, כמו טרה-בייט או פטה-בייט של נתונים. זה מאפשר גישה מהירה לכמויות גדולות של נתונים באמצעות קצבי קריאה/כתיבה גבוהים בהשהייה נמוכה.

אתה יכול ליצור מופע Bigtable באמצעות ממשק שורת הפקודה, קונסולת הענן או API. מנוע החיפוש של גוגל ומפות Google משתמשים ב-Bigtable כדי לספק תוצאות חיפוש למיליארדי משתמשים במהירות הבזק.

Google Cloud בפשטות

עכשיו אתה יודע אילו כלים של Google Cloud עליך ללמוד תחילה כדי להתמודד עם האתגרים של כל פרויקט מבוסס Google Cloud. עם זאת, ישנם הרבה יותר כלים ומוצרים שגוגל מציעה תחת המטריה של Google Cloud.

היום או מחר, עליך להכיר את כל הכלים של Google Cloud כדי לבנות שליטה חזקה על פעולות Google Cloud. אתה יכול להירשם לקורסים מקוונים בחינם כדי להאיץ את יעדי הלמידה שלך ב-IT.

5 ענקיות הטכנולוגיה הללו מציעות קורסי שיפור מיומנות IT בחינם באינטרנט

מיקרוסופט, גוגל ואמזון הן רק חלק מהענקיות המציעות קורסים בחינם בטכנולוגיה.

קרא הבא

על הסופר