Google Cloud Entwicklung – Cloud-native Architektur, Analytics & KI-Services (GCP)

Die Google Cloud Platform (GCP) bietet starke Dienste für Datenanalyse (BigQuery), KI/ML (Vertex AI, Vision, NLP) und containerisierte Anwendungen (GKE). Für datengetriebene Anwendungen, Machine Learning und global verteilte Workloads ist GCP oft eine sehr gute Wahl. Die Integration mit Google Workspace und anderen Google-Diensten erleichtert kollaborative Szenarien.

Wir setzen GCP für Daten-Pipelines, ML-Modelle, Kubernetes (GKE) und moderne Anwendungsarchitekturen ein. Die Auswahl der passenden Dienste, Kostenoptimierung und Sicherheitskonfiguration gehören dazu. Bei Multi-Cloud oder Migration von anderen Anbietern begleiten wir mit klarer Architektur und Best Practices.

Ob Datenplattform, KI-Projekt oder Infrastruktur-Migration: Wir sorgen dafür, dass Ihre GCP-Nutzung zielgerichtet, sicher und wartbar ist.

BigQuery ist einer der Gründe, warum viele unserer datengetriebenen Projekte auf GCP setzen. Das serverlose Data Warehouse verarbeitet Terabytes an Daten innerhalb von Sekunden, ohne dass Cluster-Management nötig ist. In Kombination mit Kubernetes Engine (GKE) und Cloud Run bietet GCP eine flexible Plattform, auf der analytische Workloads neben operativen Anwendungen laufen. Wir designen Daten-Pipelines, die von der Erfassung über die Verarbeitung bis zur Visualisierung durchgehend automatisiert sind – mit Dataflow, Pub/Sub und Looker oder eigenen Dashboards.

Die KI- und ML-Dienste der Google Cloud gehören zu den ausgereiftesten am Markt. Vertex AI vereint Training, Deployment und Monitoring von ML-Modellen auf einer Plattform. Für Unternehmen, die ohne eigenes Data-Science-Team starten möchten, bieten die vortrainierten APIs für Sprache, Bild und Text einen niedrigschwelligen Einstieg. Wir beraten, welche Dienste für Ihr konkretes Szenario sinnvoll sind, und vermeiden unnötige Komplexität, wenn einfachere Ansätze ausreichen.

GCP eignet sich besonders für Cloud-native Architekturen: GKE gilt als eines der ausgereiftesten Managed-Kubernetes-Angebote, Pub/Sub entkoppelt Microservices über asynchrones Messaging, und Cloud Build automatisiert CI/CD-Pipelines nativ in der Plattform. Wir setzen GCP dort ein, wo Datenanalyse, KI-Integration oder Kubernetes-Workloads im Vordergrund stehen, und begleiten bei Multi-Cloud-Strategien mit klarer Abgrenzung der Provider-Verantwortlichkeiten.