Google Cloud Platform (GCP)
Google Cloud Platform (GCP) 是由 Google 提供的雲端運算服務套件，它提供一系列的基礎設施和平台服務，讓組織和開發人員能夠在 Google 的基礎設施上構建、部署和擴展應用程式。
運算服務
1. Compute Engine：虛擬機器服務
使用時機：需要完全控制虛擬機器的情況，特定作業系統或軟體需求，遷移現有的應用程序。
案例：
- 企業遷移現有的內部部署應用程序
- 需要特定操作系統或自定義軟體環境
- 運行高性能計算工作負載
2. App Engine：全代管平台即服務 (PaaS)
Kubernetes Engine (GKE)：容器管理和協調
使用時機：需要容器化應用程序的編排和管理。
案例：
- 微服務架構的部署和管理
- 大規模容器化應用程序
- DevOps自動化部署流程
3. Cloud Functions：無伺服器運算環境
Cloud Run：全代管容器環境
使用時機：無需管理基礎設施，快速部署容器化應用程序。
案例：
- 事件驅動的應用程序
- API和Web服務
- 低使用率但需要快速擴展的服務
儲存服務
Cloud Storage：對象儲存
使用時機：需要存儲非結構化數據，如圖像、視頻、備份等。
案例：
- 媒體內容分發
- 靜態網站託管
- 數據備份和歸檔
Cloud SQL：關聯式資料庫服務
使用時機：需要關聯式數據庫，如MySQL、PostgreSQL或SQL Server
案例：
- 企業應用程序的後端數據庫
- 電子商務網站的交易數據
- 具有複雜查詢需求的應用程序
Cloud Bigtable：NoSQL 資料庫
Cloud Spanner：全球分散式資料庫
Firestore：無伺服器文件資料庫
網路服務
- Virtual Private Cloud (VPC)
- Cloud Load Balancing
- Cloud CDN
- Cloud DNS
大數據服務
BigQuery：無伺服器資料倉儲
使用時機：需要分析大量數據，執行複雜的SQL查詢。
案例：
- 企業數據倉庫
- 業務智能和報表
- 大規模日誌分析
- Dataflow：串流和批次處理
使用時機：需要處理批處理和流數據的ETL工作。
案例：
- 實時數據處理管道
- 日誌和事件處理
- IoT數據分析
Dataproc：管理 Hadoop 和 Spark
Pub/Sub：訊息服務
使用時機：
需要可靠的消息傳遞系統，事件驅動架構。
案例：
- 微服務間的通信
- 事件通知系統
- 實時數據流處理
人工智慧和機器學習
Vertex AI：ML 平台
使用時機：需要構建、部署和管理機器學習模型。
案例
- 客戶行為預測
- 圖像和視頻分析
- 自然語言處理應用
Vision AI：圖像分析
使用時機：需要圖像分析和識別功能。
案例：
- 產品視覺搜索
- 內容審核
- 醫學圖像分析
Speech-to-Text 和 Text-to-Speech
使用時機：需要將語音轉換為文本。
案例：
- 客服中心通話分析
- 語音指令應用
- 會議記錄自動生成
Natural Language API
Translation API
GCP 的優勢
- 全球基礎設施：遍佈全球的資料中心
- 安全性：多層次的安全防護
- 可擴展性：根據需求自動擴展資源
- 創新技術：持續整合 Google 尖端技術
- 定價彈性：按使用量計費，無需預付費用
常見使用案例
- 企業應用程式託管
- 大數據分析和處理
- 機器學習和 AI 應用開發
- 災難復原和備份
- 開發和測試環境
GCP 提供完整的雲端解決方案，適合從初創企業到大型企業的各種規模的組織使用
