Was ist Google Compute Engine? Ein kurzes Intro

Was sind Google Compute Engine und Google Cloud Engine?

Die Google Compute Engine, die auch als  Google Cloud Engine   bekannt ist und Teil der  Google Cloud Platform   ist, ist für die Bereitstellung virtueller Maschinen verantwortlich, die im globalen Glasfasernetz und in den neuen Informationszentren von Google betrieben werden. Die Skalierung von einzelnen Instanzen auf weltweites Cloud-Computing wird durch die Workflow-Unterstützung und das Tooling von Google Compute Engine unterstützt.

Die virtuellen Maschinen von  Google Cloud Engine   werden relativ schnell gestartet und bieten zudem eine konstante Leistung. Sie bieten auch unermüdliche Speichermöglichkeiten.

Wie hoch ist der Preis für Google Cloud Computing?

Sie geben von 0,15 USD pro Gigabyte bis zu mehreren tausend Dollar pro Monat aus. Unabhängig davon, welcher Cloud -Speicher Sie verwenden, liegt das Budget zwischen 5 und 25 USD pro Benutzer und Monat. Ein typischer Pauschalpreis liegt zwischen 2 und 50 USD pro Monat.

Es ist Ihr Geld wert, da pro Minute-Abrechnung, flexible Konfigurationen für virtuelle Maschine und automatische Rabatte für die laufende Verwendung Rechenmotor zu einem Preis-/Leistungsleiter machen.

Derzeit finden Sie die virtuellen Server in einigen Konfigurationen, die auch bereits definierte Größen enthalten. Die Google Compute Engine ist in Bezug auf Leistung und Preis dank flexibler Kostenberechnung und automatisierter Preisnachlässe für die dauerhafte Nutzung führend im Wettbewerb.

Beginnen Sie mit der Erstellung eines Google Cloud-Kontos und erstellen Sie dann ein Dienstkonto in Google Cloud, um die Möglichkeiten von  Google Cloud Engine   zu nutzen.

Branchenführende Leistung und Preis

Die virtuellen Maschinen von Google Compute Engine starten recht schnell und bieten auch konstant hohe Leistung. Es bietet auch erstklassige lokale SSD-Leistung. Erwerben Sie eine GPU oder eine Cloud-TPU für zusätzliches Leistungstraining sowie für das Bedienen von Maschinenlernversionen.

Reduzierte Preise, automatisierte Rabatte

Rechnungen werden von Google in Schritten der zweiten Ebene erstellt. Daher muss nur die verwendete Rechenzeit bezahlt werden. Sie erhalten ermäßigte Preise, wenn es um nachhaltige Benutzerermäßigungen für eine über einen längeren Zeitraum laufende Arbeitsauslastung geht, ohne dass eine vorherige Verpflichtung erforderlich ist.

Effektive und schnelle Vernetzung

Mit  Google Cloud Engine   können Sie große Computing-Cluster entwickeln, die von einer konsistenten und starken maschinenübergreifenden Bandbreite profitieren. Es kann mithilfe des persönlichen globalen Glasfasernetzwerks von Google eine Verbindung zu Maschinen in anderen Informationszentren herstellen. Es ist möglich, die Netzwerkkonfigurationen zu überprüfen, eine Instanz zu entwickeln, einige Tests durchzuführen usw.

Globales umweltfreundliches Netzwerk

Die Infrastruktur von Google Compute Engine ist vollständig klimaneutral. Ihr internationales Netzwerk von Informationszentren verbraucht im Vergleich zum Standard-Rechenzentrum viel weniger Energie. Außerdem kaufen sie ausreichend erneuerbare Energie, um den gesamten Energieverbrauch ihrer weltweiten Aktivitäten zu decken.

Das Unternehmen entwickelt jetzt seine weltweite Rechenzentrumsfläche so, dass es möglich ist, dass die Anwendungen näher an den Verbrauchern der Benutzer arbeiten und diese aus Gründen der Ausfallsicherheit physisch zugeordnet werden können.

Flexibilität der Google Cloud Engine

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Es wird dabei helfen, Maschinen-Images zu entwickeln, die Größe der Cluster zu ändern, das Netzwerk zu virtualisieren, benutzerdefinierte Maschinentypen zu entwickeln und präemptible VMs zu verwenden, die für Batch-Workloads gedacht sind, um für die spezifischen Anforderungen des Benutzers zu optimieren.

Das Preismodell des Unternehmens wird die Benutzer nicht an nutzlose und veraltete Maschinentypen und Vorabverträge binden.

Hauptfunktionen von Google Compute Engine:

1. Vordefinierte Maschinentypen

Von Google Compute Engine werden vordefinierte Konfigurationen für virtuelle Maschinen für jede einzelne Anforderung bereitgestellt, die von Mikroinstanzen bis zu 3,75 TB Arbeitsspeicher plus 160 vCPUs reicht.

2. Benutzerdefinierte Maschinentypen

Mit Compute Engine können virtuelle Maschinen mit einer Form erstellt werden, die für die Arbeitslast des Benutzers ideal ist. Durch die Anpassung eines benutzerdefinierten Maschinentyps an die spezifischen Anforderungen des Benutzers können erhebliche Einsparungen erzielt werden.

3. Globaler Lastausgleich

Die Technologie des globalen Lastausgleichs ermöglicht es dem Benutzer, eingehende Anforderungen auf mehrere Regionen zu verteilen, sodass der Benutzer in der Lage ist, eine optimale Leistung zu relativ reduzierten Kosten zu erzielen.

4. Windows- und Linux-Unterstützung

Der Benutzer kann das von Ihnen bevorzugte Betriebssystem ausführen, einschließlich CentOS, Debian, Ubuntu, CoreOS, SUSE, FreeBSD, Red Hat Enterprise Linux oder Windows Server 2012 R2, 2008 R2 und 2016. Die Verwendung ist möglich von einer freigegebenen Grafik aus der  Google Cloud Platform   Community, oder man kann auch seine eigene mitbringen.

Google Cloud Engine in Kürze

Es gibt weitere Funktionen von Google Compute Engine, die wir in diesem Artikel nicht behandelt haben. Wenn Sie Ihr Wissen zu diesem bestimmten Thema erweitern möchten, können Sie online die entsprechenden Videos und Artikel ansehen.

Beginnen Sie mit einer Einführung in die Google Cloud-Plattform, dem Erstellen eines Google Cloud-Kontos und dem Erstellen eines Dienstkontos in Google Cloud, bevor Sie die volle Leistungsfähigkeit der Google Cloud-Dienste nutzen können.

Häufig Gestellte Fragen

Können Sie einen Überblick über die Google Compute Engine und die primären Verwendungszwecke im Cloud -Computing geben?

Google Compute Engine ist eine Infrastruktur als Dienstangebot (IAAS), die den Benutzern virtuelle Maschineninstanzen für das Hosting von Workload in der Infrastruktur von Google bietet. Es ermöglicht skalierbare Computerdienste, bei denen Benutzer die Größe, Networking und den Speicher der VM anhand ihrer Anforderungen anpassen können. Es wird häufig für die Ausführung von Workloads, Hosting-Anwendungen und Datenverarbeitung in großem Maßstab verwendet.