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Google Cloud (GCP) ist die Cloud-Computing-Plattform von Google, die Infrastruktur-, Plattform- und Software-Dienste für Unternehmen jeder Größe bereitstellt.
Google Cloud Platform (GCP) ist neben AWS und Microsoft Azure einer der drei großen Hyperscale-Cloud-Anbieter weltweit. Die Plattform profitiert von Googles jahrzehntelanger Erfahrung im Betrieb globaler Infrastruktur – dieselbe Technologie, die Google-Suche, YouTube und Gmail antreibt, steht Unternehmen als Cloud-Service zur Verfügung. Besonders stark ist Google Cloud in den Bereichen Datenanalyse (BigQuery), Künstliche Intelligenz (Vertex AI) und Kubernetes (GKE als Geburtsort von Kubernetes). Für Unternehmen, die datengetriebene Anwendungen und KI-gestützte Lösungen entwickeln, ist GCP eine erstklassige Wahl.
Google Cloud Platform (GCP) ist eine umfassende Cloud-Computing-Plattform, die über 200 Dienste in den Bereichen Compute, Storage, Netzwerk, Datenbanken, Big Data, Machine Learning, Sicherheit und DevOps anbietet. Zu den zentralen Compute-Diensten gehören Compute Engine (VMs), Google Kubernetes Engine (GKE), Cloud Run (serverlose Container) und Cloud Functions (serverlose Funktionen). Im Storage-Bereich bietet GCP Cloud Storage (Objektspeicher), Persistent Disks und Filestore. Datenbank-Dienste umfassen Cloud SQL (MySQL, PostgreSQL), Cloud Spanner (global verteilte relationale DB), Firestore (NoSQL) und Bigtable (Wide-Column). BigQuery ist Googles vollständig verwaltetes Data Warehouse für Petabyte-Analysen in Sekunden. Vertex AI vereint alle KI/ML-Dienste von Modelltraining über AutoML bis hin zum Deployment. GCP betreibt Rechenzentren in über 40 Regionen weltweit und setzt vollständig auf erneuerbare Energien. Die Abrechnung erfolgt sekundengenau nach dem Pay-as-you-go-Prinzip.
Unternehmen erstellen ein GCP-Projekt über die Google Cloud Console, die CLI (gcloud) oder Infrastructure-as-Code-Tools wie Terraform. Innerhalb eines Projekts werden Ressourcen wie VMs, Kubernetes-Cluster, Datenbanken und Storage-Buckets provisioniert. IAM (Identity and Access Management) steuert granular, welche Nutzer und Service-Accounts auf welche Ressourcen zugreifen dürfen. VPC-Netzwerke isolieren Ressourcen und ermöglichen sichere Kommunikation. Cloud Monitoring und Cloud Logging bieten Echtzeit-Einblicke in Performance und Fehler. Für Deployment nutzen Teams CI/CD-Pipelines über Cloud Build oder externe Tools wie GitHub Actions. Die Abrechnung ist projektbasiert, und Budgetwarnungen verhindern unerwartete Kosten.
Datenanalyse-Plattform: Ein Handelsunternehmen analysiert täglich 50 TB Verkaufsdaten in BigQuery und erstellt mit Looker (ehemals Data Studio) automatisierte Dashboards für das Management.
KI-gestützte Anwendung: Ein Healthtech-Startup trainiert medizinische Bilderkennungsmodelle auf Vertex AI mit GPUs und deployt sie als API über Cloud Run.
Kubernetes-Cluster: Ein SaaS-Anbieter betreibt seine Microservice-Architektur auf GKE mit Autopilot-Modus – Google verwaltet die Kubernetes-Infrastruktur vollautomatisch.
Globale Webanwendung: Eine Medienplattform nutzt Cloud CDN und Cloud Load Balancing für weltweite Content-Auslieferung mit minimaler Latenz.
IoT-Datenverarbeitung: Ein Energieversorger sammelt Sensordaten über Cloud IoT Core, verarbeitet sie in Dataflow (Apache Beam) und speichert Ergebnisse in Bigtable.
Big Data und Analytics: Petabyte-Analysen mit BigQuery, Dataflow und Dataproc für datengetriebene Entscheidungen
Künstliche Intelligenz und Machine Learning: Modelltraining, AutoML und KI-APIs (Vision, Speech, NLP) über Vertex AI
Container und Microservices: Kubernetes-Orchestrierung mit GKE und serverlose Container mit Cloud Run
Globale Webanwendungen: Skalierbare Webapps mit App Engine, Cloud Load Balancing und Cloud CDN
Hybrid- und Multi-Cloud: Anthos ermöglicht einheitliches Kubernetes-Management über GCP, AWS, Azure und On-Premises
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