Google Cloud Platform (GCP) 备忘单

云计算和服务市场最著名和领先的参与者之一是 Google Cloud Platform (GCP)。不可否认 Google 在运行数据中心方面的专业知识。鉴于它运行着世界顶级和最先进的搜索引擎。 2006 年亚马逊网络服务 (AWS) 推出后，谷歌开始利用其数据中心专业知识推出自己的云服务。

展望未来，截至今天，除了 AWS 和 Microsoft Azure 之外，GCP 已成为公有云供应商服务的三大参与者之一。谷歌提供的高标准服务使其成为市场空间的领导者，并且很快就会继续增长。

鉴于 GCP 的成功和普及，对 GCP 专业人员的需求不断增加。在本文中，我们将通过 Google Cloud 备忘单来获得对 Google Cloud Platform 的基本了解。

什么是 Google 云平台 (GCP)？

简单来说，谷歌云平台 (GCP) 可以最好地定义为谷歌提供的一组云计算产品和服务。 GCP 提供的这些云服务帮助客户和用户存储和计算数据。此外，它还允许 Web 开发人员构建、测试和部署应用程序。

谷歌云平台的架构

谷歌云平台架构是计算架构的一种变体，除了在主要软件之上执行它们之外，还包括形成一个或多个逻辑软件案例。架构的多租户性使众多用户能够在具有不同用户服务、接口和资源的软件环境中同时执行。

Google Cloud Platform 的关键优势

以下是 GCP 的好处，可帮助您形成实施 Google Cloud Platform 的事实依据：

高生产力 - 快速获得创新 ：Google 的系统精通每周都能熟练地提供更新。它带来更高的生产力和效率。

让用户更轻松地采用新功能 ：通过持续的流，它提供了可管理的改进，涉及较少的更改批次。

员工可以远程工作 :GCP 将巨大的优势交给员工。远程工作就是其中之一。通过由 Google Cloud 提供支持的基于网络的应用，它可以让您随时随地跨设备完全访问信息。

快速协作 ：云计算让谷歌用户更容易同时访问各种项目，同时数据保存在云端而不是个人机器上。

增强的安全性 ：Google 相信数据的一流安全性。因此，Google 聘请了领先的安全专家来为客户提供更好的安全优势。

较小的数据漏洞 ：GCP 使用户能够以最低级别将数据存储在个人计算机上。由于云平台上没有基于网络的应用程序，个人计算机上的数据更容易受到安全漏洞的影响。

控制和灵活性 ：GCP 还允许用户完全控制存储在 Google 应用中的数据的技术和所有权。此外，如果用户决定不使用某项服务，则可以从 Google 云中提取数据。

GCP 产品和服务

现在您已经了解了 Google Cloud Platform 是什么以及部署它的显着优势是什么，让我们继续前进，看看 Google 提供的产品和服务。以下是 Google 提供的可用产品和服务列表：

计算和托管 ：GCP 的计算和托管服务提供不同的选项，包括；在无服务器环境或托管应用程序平台的实用程序中工作。它还提供了额外的灵活性和最大程度的控制。

机器学习 ：Google 提供的 AI Platform 提供多种机器学习服务。用户可以选择具有针对特定应用程序的预训练模型的 API。此外，它还使用户能够在托管的 TensorFlow 框架的帮助下构建和实践他们个人的大规模、综合模型。

存储： 在谈论 GCP 存储服务时，首先想到的名称是 Google Cloud Storage。一致性、可扩展性和数据存储的大容量是它提供的一些功能。 Filestore 是另一项出色的存储服务，可提供完全托管的 NFS 文件服务器。

大数据： Big Data 提供的服务包括用于数据分析服务的 BigQuery、用于批处理和流式数据处理的 Dataflow 以及用于异步消息传递的 Pub/Sub。

网络 ：网络是 App Engine 处理中经常使用的服务之一。 GKE 通过 Compute Engine 使用网络资源实现 Kubernetes 模型。网络服务可以帮助开发 DNS 记录、现有网络与 Google 系统之间的连接以及跨资源的流量负载平衡。

数据库： GCP 流行的支柱无疑是 SQL 和 NoSQL 数据库的组合。 MySQL 或 PostgreSQL 数据库是 Cloud SQL on GCP 的两个选项。 NoSQL 数据存储的两个独特替代品是 Cloud Firestore 和 Cloud Bigtable。用户还可以选择 Cloud Spanner，它提供具有事务稳定性的完全托管的关系数据库服务。架构、SQL 查询和自动同步复制是 Cloud Spanner 的其他一些便利功能。

GCP：术语、定义和词汇

在我们开始 GCP Cheat Sheet 之前，必须了解与 Google Cloud Platform 相关的术语和定义，并且云计算非常重要。让我们通过并理解一些常见的术语、定义和词汇表。

云计算 ：IT 资源和服务的网络和基于 Internet 的交付，而不是通过本地资源。

云迁移 ：将数据、应用程序和服务从本地系统转移到云端所涉及的过程。

云服务提供商 (CSP) ：提供云计算服务（PaaS、IaaS 或 SaaS）的任何实体。

容器 :一个虚拟实例，具有操作系统内核允许的多个远程用户空间案例的便利。

开发运营 ：一种源自开发和运营团队融合的方法，鼓励沟通、协作和集成。

谷歌云平台 ：GCP 是 Google 提供的云服务，提供基础设施即服务 (IaaS) 和平台即服务 (PaaS) 产品。

主机 :物理机，通常是一台服务器，里面存放了多个容器或虚拟机。

混合云 ：一个将公共云和私有云与本地解决方案相结合而创建的云计算系统。

实例 ：支持特定工作负载的单个服务器或虚拟机。

多租户 :Model of 一种软件操作模型，支持在共享环境中运行的一个或多个应用程序的多个实例。

所有产品和服务

计算

云运行 ：容器化应用的无服务器服务

云函数 :特定于事件的无服务器功能

计算引擎 :虚拟机、TPU、GPU、磁盘

Kubernetes 引擎 (GKE) ：托管Kubernetes/容器解决方案

应用引擎 :一个托管应用平台

裸机解决方案 ：专为专业工作负载设计的硬件

抢占式虚拟机 :短期计算实例

受防护的虚拟机 :强化虚拟机

单租户节点 :专用物理服务器

存储

云文件存储 :托管网络文件系统服务器

云存储 :多类多区域对象存储

永久性磁盘 :VM 的块存储

本地固态硬盘 :本地连接到 SSD 的虚拟机

数据库

Cloud Bigtable :PB 级、非关系、低延迟

云文件存储 :Server-less, NoSQL 文档数据库

云内存存储 :Redis 和 Memcached 托管

云扳手 :可横向扩展的关系型数据库

云 SQL :托管 SQL Server、MySQL、PostgreSQL

数据和分析

BigQuery :数据仓库和分析

BigQuery BI 引擎 :内存分析引擎

BigQuery 机器学习 :BigQuery 模型训练和服务

云作曲家 :工作流编排的托管服务

云数据融合 :图形化管理的数据管道

云数据流 :数据流或批处理

云数据准备 :可视化数据整理

Cloud Dataproc :Hadoop和Spark的托管服务

云端发布/订阅 :全球实时消息

数据目录 :元数据管理的使用

数据洞察 :集体数据探索/仪表板

观察者 :企业级 BI 和分析

混合和多云

作者 ：企业级混合多云平台

Anthos GKE ：混合的 Kubernetes Engine，本地

Anthos 配置管理 :策略和安全自动化

Anthos 服务网格 :Istio - 托管服务网格

Cloud Run for Anthos :Anthos 的无服务器开发

适用于 Anthos 的 Google Cloud Marketplace ：预配置的容器化应用

为 Anthos 迁移 :将虚拟机迁移到 Kubernetes Engine

操作 :记录、监控、故障排除

云构建 :持续整合/交付平台

交通总监 :服务网格流量管理

Apigee API 管理 :API 开发、管理、安全

人工智能/机器学习

人工智能中心 :托管AI组件分享

AI 平台数据标记 :人为控制的数据标注

AI 平台深度学习虚拟机 ：用于深度学习的预配置虚拟机

人工智能平台深度学习容器 ：用于深度学习的预配置容器

人工智能平台笔记本 :托管 JupyterLab 笔记本电脑包

AI 平台流水线 ：托管机器学习工作流程

人工智能平台预测 :自动缩放模型服务

人工智能平台培训 :分散AI训练

人工智能平台 :ML 的托管平台

AutoML 自然语言 :自定义文本模型

AutoML 表 :具体的结构化数据模型

AutoML 翻译 :自定义域特定翻译

AutoML 视频智能 :自定义视频标注模型

AutoML 视觉 :自定义图片模型

云自然语言 API :文本解析分析

云语音转文本 API :音频转文字

云人才解决方案 API :用机器学习找工作

云文字转语音 API :文字转音频

云 TPU :机器学习硬件加速

云翻译 API :语言检测及翻译

云视频智能 API :场景级视频标注

云视觉 API :图像识别与分组

联系中心人工智能 :基于人工智能的联络中心

对话流 :创建口语界面

文档人工智能 :对文档进行分类、分析和搜索

可解释的人工智能 :了解机器学习模型的期望

人工智能推荐 :定制推荐

视觉产品搜索 :产品相关视觉搜索

网络

运营商对等 :通过运营商对等

直接对等 :通过 GCP 对等

专用互连 :专用的私有网络连接

合作伙伴互连 :将 VPC 与本地网络连接

云甲 :DDoS 安全和 WAF

云CDN :内容分发网络

云DNS :可编程DNS服务

云负载平衡 :多区域负载分配/均衡

云 NAT :与网络地址转换相关的服务

云路由器 :VPC/本地网络路由交换（BGP）

云 VPN (HA) :虚拟专用网络连接（VPN）

网络服务层 :价格与性能排名

网络遥测 :网络遥测相关服务

交通总监 :服务网格流量管理

Google 云服务网格 :服务感知网络管理

虚拟私有云 :软件定义的网络

VPC 服务控制 :基于 API 的服务的安全限制

网络智能中心 :网络监控与拓扑

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物联网 (IoT)

云物联网核心 :设备管理和数据摄取

游戏

Google 云游戏服务器 :编排的 Agones 集群

身份和安全

访问透明度 :访问审计云提供商

二进制授权 :Kubernetes 的部署时安全

云审计日志 :GCP 的审计跟踪

云数据丢失防护 API :分类和编辑关键数据

云HSM :硬件相关的安全模块服务

云EKM :用户控制的外部按键

云端 IAM :资源访问控制

云身份 ：管理用户、设备和应用

云身份感知代理 :基于身份的应用访问

云端 KMS :托管密钥管理服务

云资源管理器 :云项目元数据管理

云安全指挥中心 :安全管理与数据风险平台

云安全扫描器 :应用引擎安全扫描器

情境感知访问 :基于属性的终端用户访问控制

事件威胁检测 :扫描可疑活动

Microsoft Active Directory 的托管服务 :管理 Microsoft Active Directory

秘密经理 ：积累和管理秘密

安全密钥执行 :两步密钥验证

受防护的虚拟机 :强化虚拟机

Titan 安全密钥 :一种双因素认证（2FA）设备

VPC 服务控制 :VPC数据限制

管理工具

云 API :云相关服务的API

Cloud Billing API ：由程序管理的 GCP 计费

云结算 :计​​费和成本管理工具

云控制台 :基于Web的管理控制台

云部署管理器 :基于模板的基础设施部署

云移动应用 ：iOS/Android GCP 管理应用

私人目录 :内部解决方案目录

云调试器 :现场生产调试

错误报告 :应用报错

云日志 :集中日志

云监控 :基础设施和应用监控

云分析器 :CPU 和堆分析

云跟踪 :应用性能理解

透明的 SLI :GCP服务监控

开发者工具

云构建 :持续整合交付平台

IntelliJ 的云代码 :IntelliJ GCP 工具

VS Code 的云代码 :VS Code GCP 工具

云代码 :云原生 IDE 扩展

云调度程序 :Cron 作业服务

云 SDK :GCP 的 CLI

云外壳 :基于浏览器的终端/CLI

云源代码库 :托管私有 Git 存储库

云任务 :异步任务实现

Eclipse 云工具 :Eclipse GCP 工具

Visual Studio 云工具 :Visual Studio 的 GCP 工具

容器分析 :程序化安全扫描

容器注册 :私有容器注册/存储

工件注册表 :通用包管理器

Gradle 应用引擎插件 :Gradle App Engine 插件

Maven 应用引擎插件 :Maven App Engine 插件

迁移到 GCP

BigQuery 数据传输服务 :大量导入分析数据

云端数据传输 :数据重定位工具/CLI

Google Transfer Appliance :可出租的数据传输箱

为 Anthos 迁移 :将虚拟机转移到 GKE 容器

为 Compute Engine 迁移 :Compute Engine 迁移工具

从 Amazon Redshift 迁移 ：从 Redshift 迁移到 BigQuery

从 Teradata 迁移 :从 Teradata 迁移到 BigQuery

存储传输服务 :在线/本地传输数据

虚拟机迁移 :虚拟机传输工具

云基础工具包 :基础设施即代码概述

API 平台和生态系统

API 分析 :API 指标

API 货币化 :API 的财务方面

Apigee API 平台 ：开发、监控和保护 API

Apigee 混合 :混合/多云 API 环境的管理

Apigee Sense :保护 API 免受攻击

云端点 :云API网关

云医疗 API ：医疗保健系统的GCP互操作性

开发者门户 :API 管理入口

GCP 市场 :合作伙伴和开源市场

谷歌地图平台

路线 API :获取位置之间的方向

距离矩阵 API :多出发地/目的地旅行时间

地理编码 API :地址与坐标的转换

地理定位 API :不使用 GPS 定位

地图嵌入 API :演示 iframe 嵌入地图

地图 JavaScript API :动态网络地图

Android 版地图 SDK :为安卓应用制作的地图

iOS 版地图 SDK :为iOS应用制作的地图

地图静态 API :显示静止的地图图像

Unity 地图 SDK :Unity SDK 用于游戏

地图网址 :地图的URL系统

地方 API :基于休息的地方功能

地点库、Maps JS API :放置用于网络的功能

放置适用于 Android 的 SDK :为 Android 制作的地方功能

为 iOS 放置 SDK :iOS 的地方功能

道路 API :把坐标改成道路

街景静态 API :固定街景图片

街景服务 :JavaScript 的街景

时区 API :将坐标转换为时区

G Suite 平台

管理 SDK :G Suite 资源管理

电子邮件 AMP :动态互动电子邮件

应用脚本 :传播和自动化几乎所有的东西

日历 API :日历创建和管理

课堂 API :建立和管理教室

云搜索 :企业联合搜索

文档 API :文档创建与编辑

云端硬盘活动 API ：恢复 Google 云端硬盘活动

云端硬盘 API :读写文件

驱动器选择器 :驱动器的文件选择小部件

电子邮件标记 ：使用 schema.org 的交互式电子邮件

G Suite 插件 ：传播 G Suite 应用

G Suite 市场 :Storefront 合并应用程序

Gmail API ：改进 Gmail

环聊聊天机器人 :聊天中的口语机器人

人员 API :用户联系人管理

表格 API :创建、读取和写入电子表格

幻灯片 API :创建、阅读和编辑演示文稿

任务 API :搜索、阅读和更新任务

保险柜 API ：管理您组织的电子数据展示

移动（Firebase）

云防火墙 :文件存储与同步

Firebase 云函数 :事件驱动的无服务器应用

Firebase 云存储 :Object 的存储和服务

Crashlytics :崩溃记录和分析

Firebase A/B 测试 :创建 A/B 测试实验

Firebase 应用分发 :可靠的测试仪快速访问

Firebase 身份验证 :Drop-in 认证

Firebase 云消息传递 :发送设备通知

Firebase 动态链接 :申请内容链接

Firebase 扩展程序 :预装开发方案

Firebase 托管 :使用 CDN/SSL 的虚拟主机

Firebase 应用内消息 :发送应用内相关消息

Firebase 性能监控 :监控应用/网络性能

Firebase 预测 :预测用户定位

Firebase 实时数据库 :数据实时同步

Firebase 远程配置 :远程配置已安装应用

Firebase 测试实验室 :移动测试设备农场

Google Analytics for Firebase :移动应用分析

Firebase 机器学习套件 ：适用于移动设备的 ML API

GCP 基础开源项目

阿帕奇梁 :批量/流式数据处理服务

gRPC： 远程过程调用（RPC）框架

gVisor： 受保护的容器运行时

Istio： 连接和保护服务

原生： Kubernetes 的无服务器框架

Kubeflow： Kubernetes 机器学习工具包

Kubernetes： 容器化应用管理服务

开放人口普查： 为云原生可观察性制作的框架

TensorFlow： 机器学习框架

如何在 Google Cloud Platform 上工作？

让我们简要了解一下使用 GCP 的基本步骤的详细信息。最有效的学习方法是采取小步骤。可以借助一些与 Google Cloud Platform 相关的快速入门指南来练习这些小步骤。所述指南是包含基本任务的实时活动。

• 第一个任务是了解 Linux VM 的创建、连接和最终删除。这项简单易行的任务有助于了解 Google Compute Engine。
• 了解如何使用 GCP 的下一项活动是了解如何存储和共享文件。这个活动包含了一些简单易懂的bucket创建、文件上传、文件共享的任务，然后组织成一个文件夹。可以通过此活动了解 Google Cloud Storage。
• 通过部署 Docker 容器映像的简单任务，您可以获得对 Kubernetes Engine 和 Cloud SDK 的基本印象。该活动涉及使用 Cloud Shell 配置云和运行容器映像。

您可以练习的其他必要活动如下：

• 为了理解机器学习 API，请在云中使用单独的工作人员和分散的环境在本地训练 TensorFlow 模型。
• 通过 Cloud Vision API 服务，还可以练习对图像运行标签检测。
• 通过创建 Python 应用程序部署小型 App Engine 应用程序，以便对 Google App Engine 有基本的了解

附加 资源

以下是一些与 GCP 相关的其他资源：

• Google 云主页
• Google 云博客
• Google Cloud 开源
• GCP 媒体出版物
• Apigee 博客
• Firebase 博客
• G Suite 开发者博客
• G Suite GitHub
• G Suite 推特
• Google Cloud 认证
• Google 云系统状态
• Google 云培训
• Google 开发者博客
• Google 地图平台博客
• Google 开源博客
• Google 安全博客
• Kaggle 主页
• Kubernetes 博客
• 区域和网络地图

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