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面向 AWS 专业人员的 Google Cloud Platform 概述

本博客旨在为了解 Amazon Web Services (AWS) 的专家提供开始使用 Google Cloud 所需的关键思想。该博客将 AWS 与 Google Cloud 进行了比较,并提供了有关两者之间差异和相似之处的信息。此外,该博客还为您提供了 AWS 概念、产品和术语与 Google Cloud 上比较概念、产品和术语的快速参考映射。

谷歌云

在过去的 15 年中,谷歌被称为地球上最强大、最快、最高级的云基础之一。在内部,Google 将这个基础用于一些全球范围的服务和高流量,包括 YouTube、地图、Gmail 和搜索。由于规模和服务规模,谷歌投入了大量工作来优化其结构,并制作一套服务和工具来有效地管理。 Google Cloud 为您提供这些管理资源和基础架构。

区域和区域

几乎所有 AWS 项目都部署在世界各地的区域内。每个区域都包含一组数据中心,这些数据中心通常彼此靠近。亚马逊将每个区域分配到至少两个可访问区域。从本质上讲,Google Cloud 将其服务可访问性隔离到位于世界各地的地区和区域中。如需 Google Cloud 的全球区域和区域完整映射,请参阅云位置。

按照计划,每个 AWS 区域都与不同的 AWS 区域隔离且不受限制。这种结构确保一个区域的可达性不会影响不同区域的可达性,并且区域内的服务保持相互独立。此外,出于可访问性的原因,Google Clouds 的区域彼此隔离。无论如何,Google Cloud 已经致力于使区域能够根据给定 Google Cloud 服务的要求在区域之间横向同步信息。

谷歌和亚马逊网络服务 (AWS) 云在全球更多地区都有存在点 (POP)。这些 POP 区域有助于帮助内容缓存更靠近终端客户端。但是,每个阶段都以各种方式利用各自的 POP 位置:

AWS 利用 POP 提供内容交付网络 (CDN)、Amazon CloudFront 的服务。

限制、帐户和定价

Google 和 AWS Cloud 都对其服务上的新帐户设置了软默认限制。这些限制与给定帮助的专门限制无关 - 相反,它们旨在帮助防止欺诈账户使用过多资源,并限制对新客户的威胁,防止他们在平台被探索时使用超出预期的他们。如果您的应用程序超出了这些截止点,Google 和 AWS Cloud 会提供明确的方法来与适当的内部团体联系以提高限制。

要使用 AWS 的服务,您应该登录 AWS 帐户。完成此程序后,您可以在亚马逊规定的限制内使用您的账户启动不同的服务,这些服务将计入您的特定账户。如有必要,您可以创建计费帐户,然后创建向上移动的子帐户。按照这些思路,公司可以设计一种标准的计费结构。

由于定价通常会比核心服务或功能更频繁地变化,因此这组文章可能会避免定价细节。但是,每篇文章都会谈论在任何地方容纳的每项服务背后的定价模型。要对您的特定解决方案的价格进行最新比较,请使用 Google Cloud 计算器和 Amazon 定价计算器来查看哪种设计在可扩展性、灵活性和成本方面提供最佳价值。

资源管理接口

Google 和 AWS Cloud 都提供了用于与资源和服务协作的命令行界面 (CLI)。 Google Cloud 提供 Cloud SDK,Amazon Web Services (AWS) 提供 Amazon CLI。对于所有服务,两者都是统一的 CLI,并且都是跨平台的,二进制文件可用于 Linux、Windows 和 macOS。此外,在 Google Cloud 中,您可以使用 Google Cloud Shell 在互联网浏览器中使用 Cloud SDK。 Google 和 AWS Cloud 还提供在线控制台。所有控制台都使客户能够管理、创建和监控他们的资源。

服务类型

在更大的层面上,云平台首先提供一组基线服务:存储、计算、数据库和网络服务。 AWS 的这些基线服务包含:

  1. 存储:EBS – “Amazon Elastic Block Store”和 S3 – “Amazon Simple Storage Service”
  2. 计算:EC2——“弹性计算云”
  3. 数据库:Amazon Dynamo DB 和 RDS——“关系数据库服务”
  4. 网络:VPC——“虚拟私有云”

Google Cloud 的基线服务包含:

  1. 存储:Google 的云存储
  2. 计算:Google App Engine 和计算引擎
  3. 数据库:Google Cloud Firestore、Google Cloud SQL 和 Cloud Bigtable
  4. 网络:Google 的虚拟私有云

那时的每个平台都在这些服务的最顶层构建不同的更重要的服务。通常,这些上层服务可以归为以下四类之一:

  1. 分析和大数据服务:旨在处理大量信息的服务,例如 Google Dataflow 和 Amazon Kinesis。
  2. 应用服务:旨在帮助云中应用优化的服务。示例包括 Google Pub/Sub 和 Amazon SNS。
  3. 机器学习服务:旨在帮助您集成感知机器学习(例如图片或语音识别)或部署和训练您自己的机器学习模型的服务。此类服务的一些示例是 Google 机器学习平台和 Amazon Sage Maker。
  4. 管理服务:旨在帮助您管理应用程序运行的服务。此类服务的一些示例是;监控 Google Stack 驱动程序和 Amazon Cloud Watch。

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