aws cloud map_Google Cloud击败AWS的11种方式

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毫无疑问， Amazon Web Services在云中占有不可思议的优势。该公司已经发布了如此多的产品并创建了许多惊人的工具，以至于市场通过向AWS奖励其在全球业务中所占比例惊人的高价来做出回应。

但这并不意味着AWS是该市唯一的游戏。 Google正在努力运行，并利用其用来构建主导搜索引擎的所有专业知识来创建云产品。 Google Cloud Platform具有很高的竞争力，在某些方面可以说是更好的。

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更好？好吧，很难说某些云产品比其他产品要高得多，因为产品本身通常是商品。运行当前版本的Ubuntu的计算机或存储数GB的云存储桶的机器可以与沙漠中的晴天互换。

尽管如此，云公司仍在寻找方法来通过额外的功能（通常是略有不同的方法）与众不同。 Google的云产品开始开发自己的样式，这种样式呼应了许多Google面向消费者的产品的强大简洁性。

登录后，这种样式中的一些便会显现出来，因为许多工具与广泛使用的G Suite并没有太大区别。用户界面具有与Gmail等主要面向客户的应用相同的原色和简洁的设计。在迷宫般的配置屏幕中寻路就像在Google办公应用程序或搜索屏幕中寻路。少即是多。

下面也有差异。公司内部的技术文化始终由对开源的热爱来定义。随着这种文化的发展，它创造了某种Googly风格，当您使用云时，这种风格越来越明显。到处都有可靠的开源选项，例如Kubernetes和Ubuntu。当Google构建第一个无服务器工具App Engine时，它就以一种玩具脚本语言Python开始。现在，Python语言和无服务器方法无处不在。每个角落都有这种清晰，开放的工具传统。

但这值得增加一个重要的警告。亚马逊之所以占主导地位，是因为它几乎不可能找到可以被AWS彻底淘汰的领域。在这里的所有情况下，通常都可以使用AWS做一些非常相似的事情。

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不过，这是Google Cloud发光的11种方式，比AWS发光的略多一点。

火力基地

Google Cloud Platform提供了多种存储信息的方式，但是其中一个选项Firebase与常规数据库有些不同。 Firebase不仅存储信息。它还将数据复制到数据库的其他副本，其中可能包括客户端，尤其是移动客户端。换句话说，Firebase处理从客户端到服务器的所有推送（和拉动）。您可以编写客户端代码，并假设所需的数据将在可用时神奇地出现。

向需要复制的每个人推送数据的新版本，这对于移动开发人员以及实际上任何构建分布式和互连应用程序的人来说，都是最大的难题之一。您必须保持所有这些连接，只是经常地推送一些新信息。

Firebase看起来和听起来像数据库，但实际上它是一个移动开发平台。它具有构建分布式Web或移动应用程序可能需要的许多结构。或与此相关的移动网络应用。

BigQuery ML

是的， BigQuery是一个数据库，但它也是一个机器学习的强国。您可以开始将数据存储在表中，然后，如果老板希望进行一些分析，则只需使用相同的表启动机器学习例程即可。您不需要为某些单独的机器学习工具包移动或重新打包数据。一切都停留在一个地方，此功能可以避免编写大量胶水代码。然后，作为驱动数据库SQL骑师的额外奖励，使用SQL方言的添加关键字来调用机器学习。您可以使用DBA的语言来完成AI科学家的工作。

与多个实例一起使用的永久磁盘

您是否有要在不同计算机之间共享的数据？ Google允许您通过多个实例挂载永久性磁盘，从而简化了操作。数据显示为文件系统的一部分，从而使编码人员的工作也更加轻松。唯一的限制是您必须使用只读模式，因为Google尚未准备好处理竞争条件和您可能会多次写入而创建的其他疯狂错误。如果要写，就必须像常规程序员一样获得一个数据库。

AWS鼓励您使用S3之类的不同产品共享数据，该产品将数据存储在具有键值对的存储桶中。 Amazon的Elastic Block Storage（EC2实例的标准存储机制）中的卷不能由多台机器安装。也就是说，Amazon确实提供了可以与NFSv4一起安装的弹性文件服务。换句话说，AWS可以非常接近。

G Suite整合

毫不奇怪，Google提供了其云平台产品与基本办公产品的某些集成。毕竟，Google员工在整个公司中都使用G Suite，他们也需要获取数据。例如，BigQuery通过将数据转换为Google云端硬盘中的表格文档，提供了几种访问和分析数据的方法。或者，您可以获取表格数据并将其快速移动到BigQuery数据库中。如果您的组织已经在使用其他G Suite应用，那么很有可能将数据和代码存储在Google Cloud中会更简单一些。有数十种连接和途径使集成更加简单。

定制云机器

Google允许您选择多少虚拟CPU以及实例将获得多少RAM。 AWS有很多选择，其中之一注定会非常接近您的需求，但这与真正定制不同，不是吗？ Google提供了一些滑块，让您更加特别，可以选择12个vCPU和74 GB的RAM。或者，您可能需要14个vCPU。如果是这样，Google将为您提供住宿。

但是，这种灵活性有局限性。不要梦见无限精度，因为滑块往往会粘在偶数上。例如，您不能选择13个vCPU，这可能很不幸。但是，如果您需要一个奇怪的配置，或者您想精确地配置最少的RAM来完成工作，那么灵活性仍然会大大提高。

优质网络

谷歌和亚马逊拥有连接其数据中心的庞大网络，但只有谷歌拥有独立的“高级”网络。这就像是面向高级客户的特殊快速通道，具有一些可靠性和性能保证，例如N + 2冗余以及数据中心之间的至少三条路径。如果您想依靠Google CDN和跨不同数据中心的负载平衡，那么选择高级网络将使数据流的生活更顺畅。

非高级用户呢？他们的小包会骑着burro和信鸽运吗？不可以，但是接受较少的保证会降低价格。通过打开此选项，Google可以让我们决定是要为更快的全球数据移动支付更多的费用，还是通过偶尔打h而省钱。迷惑我们的大脑不是另一种选择。这是一个机会。

“始终免费”的云服务

云提供商通常会在有限的时间内提供其产品的各种免费样品，而Google也不例外。目前，Google会在前12个月内为您提供300美元的免费服务。之所以如此，是因为Google Cloud的某些最低级别是“始终免费”的。 “总是”一词是市场营销用语，因为下面较小的文字表示它“可能会发生变化”，但是当计算机语言足够困难时，我们不要陷入解析英语的困境。

在这一决定性的一天发生变化之前，您可以自由使用各种Google Cloud功能最低的选项，例如带有30 GB硬盘空间的f1-micro实例。如果您可以处理关于“永远”的含义的不确定性，并且您的需求很轻，那么您可以做很多实验，而不必面对明确定义的乐趣。

无服务器容器

如今，“无服务器”这个流行语非常普遍，以至于其含义变得越来越模糊。 Google正在测试一款不错的产品，它可以让您拿起任何容器并将其连接到端点，以便它可以响应请求。您不受无服务器功能定义，语言选择或其他任何细节的限制。如果您可以使容器运行，则可以按需调用它并按需计费。这是一项很棒的服务，可以节省您启动和关闭实例的麻烦。

可抢占实例

对网站的新访问需要立即做出响应，但是大多数网站周围的大量后台处理和内务处理并不需要立即完成。它甚至不需要在接下来的几个小时内完成。最终只需要完成它。

Google提供了一种称为“抢先式实例”的东西，价格非常便宜。问题在于，Google保留关闭您的实例并在有人或其他更重要的东西想要资源时将其搁置的权利。当计算需求下降时，他们将在稍后再次启动。

AWS提供了另一种节省计算成本的方式，在这个市场中，您可以竞标资源，并且仅在提交高额中标时才使用它们。如果您有时间观看拍卖并调整工作价格，这会很棒，但是如果您还有其他重要的事情要做，那也就不好了。 Google提出了一种机制，该机制可以奖励因遭到志愿服务而遭受的自愿，并将其与锁定的价格相匹配。不要混淆。

持续使用折扣

Google Cloud Platform的另一个不错的功能是，您使用的机器越多，折扣就会自动显示出来。您的计算实例从当月起以全价开始，然后开始下降。您不需要保持机器连续运行，因为价格由您当月的使用情况决定。如果您的实例的使用时间约为半个月，则折扣约为10％。如果您从第一天到最后一天离开实例，最终将节省30％的全价。

顺便说一下，Google像计算机科学家一样对待这一定价。它会跟踪您在各种机器类型之间使用了多少个vCPU和多少内存，然后在可能的情况下组合了不同的机器，从而为您提供更大的折扣。 Google将其称为“推断的实例”。如果您经常启动和停止多台计算机，该模型将非常有用。

同样，AWS也提供折扣，但价格优惠适用于那些购买预留机器或在现货市场竞标的人。换句话说，您需要做一些事情并做出承诺。 Google只是奖励您。

翻译自: https://www.infoworld.com/article/3316720/11-ways-google-cloud-beats-aws.html

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