Для чего нужна Гугл платформа

Если вы работаете на облачной платформе с первого дня, то написанное ниже будет иногда очевидным или даже забавным. В любом случае многие стартапы или более устоявшиеся компании по-прежнему используют голое железо. Мы надеемся, что эта статья заставит вас подумать о переходе на облачную платформу.

Предыстория

MeilleursAgents — платформа, обеспечивающая высококачественную информацию о французском рынке недвижимости. Мы действуем как мощный катализатор, сопоставляя людей с проектом (например, buy / sell / rent / invest) с лучшими агентствами недвижимости для своих нужд.

Когда мы впервые подумали о переносе инфраструктуры на облачную платформу, мы застали появление новых средств и имели множество возможностей для доставки.

Это было самое подходящее время для подготовки к ускорению темпов внедрения инноваций.

Серверы старели, а чтобы получить новые, требовалось много времени, минимум 2 недели. Улучшить инфраструктуру в таких условиях практически невозможно. В облачном же мире мы ожили. Но у нас не было навыков DevOps, и нам нужна была помощь для успешного решения этой задачи.

Верстка сайта, почему верстальщики ненавидят конструкторы сайтов

На первом этапе погружения в миграцию мы определили несколько принципов, на которые можно положиться. Мы считаем, что они помогут решить задачи.

Ключевые принципы

• Определите дедлайн. В нашем случае это было 4 месяца.
• Не вносите слишком много изменений.Перенеситеинфраструктуру «AS IS», а затем редактируйте ее. Это означает, что изначально ваша инфраструктура не будет идеальной, но у вас будет время для ее улучшения.
• Следуйте принципам инфраструктуры как код (см. Главу «Инфраструктура в качестве кода и развертывание по клику» ниже) и автоматизируйте все, что можете.
• Создайте смешанную команду (это зависит от того, какими навыками обладают ваши сотрудники). Нам не хватало навыков DevOps, поэтому мы объединились с партнером Google Cloud Platform во Франции (Skale-5) для внедрения лучших методов автоматизации и изучения облачной платформы Google. Поскольку нам было необходимо стремительно развиваться, рабочее время одного из старших инженеров и технического директора было полностью посвящено проекту, чтобы обеспечить учет всех аспектов технического стека и инфраструктуры.
• Вовлекайте высшее руководство: достаточно еженедельных отчетов, даже если они технические. Делитесь всеми ключевыми аспектами проекта, включая риски и потенциальное воздействие на скорость работы команды.

Выбор подходящей платформы

Самая легкая часть проекта.

GCP, AWS и Microsoft Azure — довольно прочные платформы. Вы найдете огромное количество информации, которая поможет узнать, какая из них вам подходит.

Несколько причин, по которым мы выбрали Google Cloud Platform:

• Каталог услуг был понятен и соответствовал нашим потребностям.
• На GCP были размещены отзывы о подобных стартапах.
• Команда Google Tech и их партнеры произвели положительное впечатление: они поняли наш контекст и составили индивидуальный план инфраструктуры с учетом сервисов GCP.
• Определение четкой области миграции.

Миграция «AS IS»

Возможно, вы захотите изменить сразу все, но это довольно рискованно.

В нашем случае определение «мы мигрировали «AS IS» является не совсем правдой. Мы не вносили никаких существенных изменений в работу служб, а использовали миграцию инфраструктуры как средство для обновления основных компонентов технического стека:

• PHP от 5,4 до 5,6;
• все приложения Python 2 до Python 3;
• PostgreSQL от 9.2 до 9.6;
• Redis от 2.2 до 3.

Нам пришлось изменить несколько сервисов и компонентов инфраструктуры, которых не было в стандартах Google Cloud Platform.

Обязательные изменения в техническом стеке

Прежде мы отправляли все электронные письма через внутренние серверы postfix. Поскольку на Google Cloud Platform сделать это невозможно, мы перешли на известную службу электронной почты Sendgrid. В этом нет ничего сложного, за исключением того, что в рамках управления проектами придется думать наперед.

В качестве платформы для недвижимости мы полагались на Netapp, чтобы хранить фотографии (листинг, прошлые продажи и т.д.). Поскольку это означало бы большие изменения в базе кода (мы не могли перенести данные в хранилище облачных объектов Google), мы пошли на альтернативу — GlusterFS.

Инфраструктура как код

Jenkins для непрерывной интеграции и построения оркестровки с прямой обратной связью с Github для каждого Pull Request;

Docker для dev-контейнеров;

Ansible для написания сценариев инфраструктуры и развертывания приложений.

Процесс сборки и развертывания:

Стандартизация сборки

Чем более однородны сценарии для упаковки приложений, тем проще конфигурация развертывания Ansible.

В нашем стеке приложений мы используем 2 основных языка: Python и PHP. Для обоих языков мы полагаемся на строго аналогичные Makefile, чтобы использовать, тестировать и упаковывать приложения. Стандартизация стала сложной объемной задачей, но и ключевым фактором успеха, чтобы мигрировать без серьезных проблем.

Работа над процессами и культурой

Архитектура

Когда команда работает в монолитной инфраструктуре, инфраструктура оказывает влияние на ход мыслей членов команды и архитектуру системы.

Самой распространенной вредной привычкой является использование большого количества серверов. Установка приложений / рабочих мест / услуг на одном компьютере для оптимизации затрат часто приводит к низкой производительности, серьезным проблемам масштабирования и усложняет выявление ошибок.

Эта стратегия — противоположность философии облачной системы.

Поскольку мы переносили инфраструктуру AS IS, мы стали разделять сервисы на меньшие компоненты: код и его инфраструктуру.

Это необходимо для масштабирования по мере роста трафика.

Навыки DevOps

Через несколько недель после того, как закончили миграцию, мы наняли на полный рабочий день команду DevOps, которая уже имела значительный опыт работы на облачной платформе. Таким способом мы улучшили результаты ежедневной работы с помощью интеллектуальных трюков и инструментов автоматизации.

С первого дня мы предоставили разработчикам полный доступ к облачной платформе Google, чтобы они могли привыкнуть к ней. Наиболее распространенное использование — вычисление экземпляра ядра, тестирования и чистка.

Подготовка к важному дню

• Очевидно, подготовка будет выглядеть как запуск, перезапуск и ещё один перезапускмиграций. Придерживайтесь этой стратегии. Мы были слишком уверены в некоторых «простых» сервисах, и почти каждый из них должен был быть исправлен сразу после миграции. Да, я уверен, что вы знаете: «нет необходимости проверять миграции, если развертывание работает».
• Выполняйте огромные QA на производственной среде и просите как можно больше сотрудников компании выполнять ежедневную работу на платформе. Это нужно для того, чтобы чувствовать себя комфортно при миграции.
• Производительность и тестирование нагрузки не подлежат обсуждению. Если у вас нет времени для создания пакета тестов производительности (например, с Gatling), можно эффективно использовать веб-журналы и несколько домашних сценариев для воспроизведения реального трафика и поиска пределов системы.
• Определите, подходит ли вам время простоя. Это оказывает большое влияние на сценарий миграции. Мы выполняли миграцию в основном в выходные дни.
• Определите команду, ответственную за миграцию, и уточните роль каждого.
• После завершения миграции отслеживайте все и закрепите за членами команды обязанности по устранению проблем. У нас было много проблем, но в целом ничего серьезного.

Миграция — только начало

При переходе на Google Cloud Platform мы составили план и определили стратегию: мы будем полагаться на максимально возможное количество управляемых сервисов.

Облачная платформа Google для начинающих

Google Cloud Platform (GCP), предлагаемый Google, представляет собой набор сервисов облачных вычислений, которые работают в той же инфраструктуре, которую Google использует для внутренних нужд своих продуктов для конечных пользователей, например, Google-Search и YouTube. Наряду с набором инструментов управления, он также предоставляет серию модульных облачных сервисов, включая вычисления, хранение данных, аналитику данных и регистрацию машинного обучения.
Google Cloud Platform предоставляет систематизированную инфраструктуру и различные другие важные платформы как сервис, который включает в качестве среды бессерверных вычислений.
В апреле 2008 года Google анонсировала app Engine, платформу для разработки и размещения веб-приложений в центрах обработки данных, управляемых Google, которая была первой службой облачных вычислений компании. Эта услуга стала доступна для обычных пользователей с ноября 2011 года. После анонса App Engine компания Google позже добавила в платформу несколько облачных сервисов.
Google Cloud Platform является частью Google Cloud, которая включает в себя инфраструктуру общедоступного облака Google Cloud Platform (gcp), а также G Suit для разрабатывая версии Android и Chrome OS, а также различные интерфейсы прикладного программирования (API) для машинного обучения и корпоративного картографического сервиса.
Таким образом, Google продолжает добавлять сервисы более высокого уровня, например, связанные с большими данными и машинным обучением. на свою облачную платформу. Сервисы Google для обработки больших данных включают их для обработки и анализа данных, такие как Google BigQuery для SQL, который включает запросы, выполняемые по многотерабайтным наборам данных.

Кроме того, Google Cloud Dataflow — это служба обработки данных, предназначенная для аналитики, такой как извлечение, преобразование и загрузка (ETL), которая также касается вычислительных проектов в реальном времени. Платформа также включает Google Cloud Dataproc, который предлагает сервисы Apache Spark и Hadoop для обработки больших данных.
Для искусственного интеллекта (ИИ) Google предлагает свой Cloud Machine Learning Engine, управляемый сервис, который позволяет пользователю создавать и обучать машины. обучающие модели. Также доступны различные API-интерфейсы для перевода и анализа речи, текстов, изображений и видео.
Google также предоставляет услуги для Интернета вещей, такие как Google Cloud IoT Core, который представляет собой серию управляемых служб, позволяющих пользователям использовать и управлять данными с устройств Интернета вещей.

Набор сервисов Google Cloud Platform постоянно развивается. Google часто и периодически вносит изменения или может прекратить обслуживание в зависимости от спроса пользователей или давления со стороны конкурентов. Основными конкурентами Google на рынке общедоступных облачных вычислений являются Amazon Web Services (AWS) и Microsoft Azure.

КАК НАЧАТЬ?

Чтобы узнать о платформе Google Cloud Platform, сначала нам нужно ознакомиться с документацией платформы Google Cloud. Также необходимо выполнить все лабораторные работы и квесты на Qwiklabs, что даст вам практический опыт и практику для Google Cloud Platform.

Для теоретической части вы можете ознакомиться с документацией Google Cloud, а для практики нужно обратиться за практическими занятиями на qwiklabs.

Вместо этого они предоставили coursera, где мы можем пройти различные курсы в соответствии с тем, что мы хотим изучать, которые могут быть вводными, фундаментальными или, возможно, продвинутыми.

А отдых — «Всего наилучшего для нового начала! «

Услуги GCP Essentials для машинного обучения

Google Cloud предлагает несколько высококачественных предварительно обученных моделей через API или строительные блоки Cloud AI, , которые могут легко использоваться разработчиками независимо от языка и характера их применения.

Cloud AI Platform — это управляемый сервис, который позволяет разработчикам и специалистам по обработке данных создавать и запускать превосходные модели машинного обучения в производственной среде. Cloud ML Engine предлагает услуги обучения и прогнозирования, которые можно использовать вместе или по отдельности.

Cloud AutoML позволяет разработчикам обучать высококачественные модели в соответствии с потребностями их бизнеса, фактически не требуя опыта машинного обучения. Это достигается за счет использования передовых технологий трансферного обучения Google.

Независимо от того, являетесь ли вы новичком в машинном обучении или уже являетесь экспертом, в GCP есть множество инструментов, которые помогут вам.

Если вы хотите выиграть классную толстовку с капюшоном Google и другие вкусности, просто следуйте инструкциям: https://dscmitaoe.github.io/gcpcrashcourse/

Если вы хотите связаться со мной:

Источник: questu.ru

Самоучитель по Gcp

Самоучитель по облачной платформе Google | Самоучитель по облачной платформе Google для начинающих | Simplilearn

Связанные ответы

Как начать изучение GCP?
Изучение облачной платформы Google (GCP) — пошаговое руководство

1. Что такое облако Google?
2. Создайте учетную запись GMAIL.
3. Используйте учетную запись для входа в консоль GCP.
4. Добавьте данные кредитного счета для выставления счетов.
5. Создайте проект.
6. Создайте экземпляр виртуальной машины UBUNTU.
7. Открыть порт из сети VPC.
8. Запуск команд на виртуальной машине Ubuntu.

Каковы основные принципы работы GCP?

Google Cloud Platform (GCP) работает так же, как и другие провайдеры публичного облака. Она предоставляет виртуальные машины и аппаратное обеспечение, размещая их в региональном центре обработки данных. Затем регионы делятся на отдельные зоны, в которых хранятся данные. Это позволяет размещать ресурсы рядом с вашим физическим местоположением.

Как можно бесплатно изучить GCP?
7 лучших бесплатных курсов Google Cloud Platform (GCP) для начинающих в 2022 году

1. Основы облачной платформы Google: Основная инфраструктура [БЕСПЛАТНО] …
2. Google Cloud Fundamentals for AWS Professionals [Free Trial] …
3. Основы облачной платформы Google [Pluralsight] …
4. Концепции облака Google [БЕСПЛАТНЫЙ курс Udemy].

Сложно ли изучать GCP?

Q1. Легко ли освоить GCP? Ответ: Если у вас есть базовые знания об облачных вычислениях и вы в какой-то степени использовали AWS, изучение Google Cloud Platform не будет сложной задачей.

Сложнее ли GCP, чем AWS?

AWS и GCP одинаково просты и сложны. Не существует конкретного ответа, который бы утверждал, что одна из них легче другой. В Google Cloud есть кривая обучения, но не стоит забывать и о том, что многие сертифицированные инженеры AWS уже присутствуют на рынке благодаря доле рынка AWS.

Сколько дней потребуется для изучения GCP?

Предварительные условия сертификации GCP

Для сертификации Associate требуется около 6 месяцев практического опыта, а для сертификации Professional — около 2-3 лет отраслевого опыта, включая 1 год работы в соответствующей вертикали.

Каковы 3 основных принципа GCP?

Три одинаково важных принципа, связанных с базовой этикой, в частности, признание личности, благодеяние и справедливость, пронизывают все остальные принципы GCP.

Нужно ли вам знать кодирование для GCP?

Вам не нужно знать ни одного тега или строчки кода, чтобы начать изучать любую из этих систем. На самом деле существует множество программ сертификации, которые обучают основам этих платформ без какого-либо акцента на кодирование. Многие люди начинают изучать AWS, Azure и GCP благодаря их удобному интерфейсу.

Каковы 7 преимуществ GCP?

1. Выдающаяся доступность и безотказность. …
2. Живая миграция виртуальных машин. …
3. Бесплатный мониторинг времени работы. …
4. Ведущая глобальная инфраструктура. …
5. Непревзойденная пропускная способность. …
6. Оптимизация производительности с помощью уровней сетевых услуг. …
7. Постоянное стремление к расширению сети. …
8. Простота настройки.

Стоит ли сертификация GCP того?

Да, сертификат Google Professional Cloud Developer является достойной сертификацией для многих ИТ-специалистов. Но это ни в коем случае не необходимая сертификация, и для многих специалистов найдутся другие сертификаты, более соответствующие вашим требованиям к работе.

Какая сертификация GCP подходит для начинающих?

Сертификаты Google Cloud делятся на две группы: ассоциативные и профессиональные сертификаты. Ассоциативная сертификация предназначена для новичков, желающих получить базовые навыки, такие как развертывание облачных сервисов, а профессиональная сертификация — для профессионалов, желающих усовершенствовать свои навыки проектирования и управления.

Стоит ли получать сертификат GCP?

Да, сертификат Google Professional Cloud Architect определенно стоит получить облачным архитекторам — и не только потому, что это указано в названии. Если вы работаете сетевым или облачным архитектором, вы находитесь на том этапе своей карьеры, когда вы не просто внедряете незначительные технические решения и конфигурации.

Закроет ли Google GCP?

Google Cloud IoT Core закрывается.

Не совсем так; облачная платформа Google Cloud Platform (GCP) все еще жива и может обрабатывать данные от любого развертывания IoT. Google решил переориентировать свое внимание на другие облачные сервисы, а часть IoT передать своим специализированным партнерам.

Что лучше — освоить AWS или GCP?

Если вы хотите занять должность начального уровня в сфере облачных технологий, у вас будет больше шансов, если вы выберете изучение AWS, поскольку большее количество вакансий предполагает наличие опыта работы в AWS. Если же вас интересуют такие специализированные области, как большие данные и машинное обучение в облаке, то вам стоит обратить внимание на GCP.

Почему GCP не пользуется популярностью?

Основных причин две: Google, как и Microsoft, поздно вышел на рынок облачных вычислений, а у Amazon почти 6 лет форы. Microsoft является крупным корпоративным поставщиком и имеет хорошо налаженную партнерскую сеть, которая может продавать его облачные услуги, а Google пришлось создавать эту сеть с нуля.

Какой язык программирования лучше всего подходит для GCP?

Язык программирования Golang используется на многих облачных платформах, но при работе с Google Cloud (GCP) он является наиболее предпочтительным. Вы можете создавать эффективные, масштабируемые и безопасные приложения с использованием микросервисов, а также обрабатывать низкоуровневые коммуникации с сервером.

Какая самая сложная облачная сертификация?

Microsoft Certified Azure Solutions Architect Expert

Достижение этой сертификации Microsoft и сдача двух сложных экзаменов — AZ-303 и AZ-304 — является одним из самых сложных подвигов в облачной сертификации.

Что лучше — GCP или Azure?

Резюме: Azure предоставляет широкий набор услуг и функций хранения данных, но может оказаться сложным в освоении, особенно для пользователей без опыта работы с технологиями Microsoft. Google предлагает меньшее количество функций, но отличается ценой хранения и простотой использования.

Какая сертификация GCP подходит для начинающих?

Сертификаты Google Cloud подразделяются на две группы: ассоциативные и профессиональные. Ассоциативная сертификация предназначена для новичков, желающих получить базовые навыки, такие как развертывание облачных сервисов, а профессиональная — для профессионалов, желающих усовершенствовать свои навыки проектирования и управления.

Как я могу пройти практику GCP?
Вы можете получить доступ к курсам GCP через нашу учебную платформу NIHR Learn.

1. Вы уже зарегистрированы в NIHR Learn? Войдите в систему и просмотрите курсы на NIHR Learn.
2. Не зарегистрированы в NIHR Learn? Перейдите по ссылке: Начало работы с NIHR Learn.
3. У вас есть вопрос о GCP? Перейдите в раздел Помощь NIHR Learn.

Related posts:

• Самоучитель по облачным вычислениям Aws
• Aws Cloud Practitioner Tutorial
• Учебник по сертификации Aws
• Что такое сертификация Workday
• Самоучитель Aws для начинающих
• Как изучить Aws бесплатно
• Aws Cloud Computing Tutorial
• Самоучитель по облачным вычислениям Java
• Aws Developer Tutorial
• Aws Учебник Java
• Самоучитель по облачным вычислениям для начинающих
• Tutorial de certificación de Aws

Источник: geocentr-msk.ru