Google Cloud Platform ( GCP ) es un conjunto de servicios de computación en la nube ofrecidos por Google que proporciona una serie de servicios de nube modulares que incluyen computación, almacenamiento de datos , análisis de datos y aprendizaje automático , junto con un conjunto de herramientas de gestión. [4] Se ejecuta en la misma infraestructura que Google usa internamente para sus productos para el usuario final, como Google Search , Gmail y Google Docs , según Verma et al. [5] El registro requiere una tarjeta de crédito o detalles de una cuenta bancaria. [6]
En abril de 2008, Google anunció App Engine , una plataforma para desarrollar y alojar aplicaciones web en centros de datos administrados por Google , que fue el primer servicio de computación en la nube de la empresa. El servicio estuvo disponible para el público en general en noviembre de 2011. Desde el anuncio de App Engine, Google agregó múltiples servicios en la nube a la plataforma.
Google Cloud Platform es una parte [7] de Google Cloud , que incluye la infraestructura de nube pública de Google Cloud Platform, así como Google Workspace (G Suite), versiones empresariales de Android y ChromeOS , e interfaces de programación de aplicaciones (API) para aprendizaje automático y servicios de mapas empresariales.
Productos
Google incluye más de 100 productos bajo la marca Google Cloud. A continuación, se enumeran algunos de los servicios más importantes.
Google Kubernetes Engine (GKE) o GKE on-prem ofrecido como parte de la plataforma Anthos [8] [9] – Contenedores como servicio basado en Kubernetes .
Funciones en la nube: funciones como servicio para ejecutar código controlado por eventos escrito en Node.js, Java, Python o Go.
Cloud Run: entorno de ejecución de cómputo basado en Knative. [10] Se ofrece como Cloud Run (totalmente administrado) [11] o como Cloud Run para Anthos. [11] Actualmente es compatible con la administración de GCP, AWS y VMware. [12]
Looker – Plataforma de inteligencia empresarial. [29] [30]
IA en la nube
Cloud AutoML: servicio para entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático personalizados. A partir de septiembre de 2018, el servicio se encuentra en versión beta. [31]
Cloud TPU : aceleradores utilizados por Google para entrenar modelos de aprendizaje automático. [32]
Motor de aprendizaje automático en la nube: servicio administrado para entrenar y crear modelos de aprendizaje automático basados en marcos convencionales. [33]
Cloud Talent Solution (anteriormente Cloud Job Discovery): servicio basado en las capacidades de búsqueda y aprendizaje automático de Google para el ecosistema de reclutamiento. [34]
Dialogflow Enterprise – Entorno de desarrollo basado en el aprendizaje automático de Google para crear interfaces conversacionales . [35]
Cloud Natural Language: servicio de análisis de texto basado en modelos de Google Deep Learning . [36]
Cloud Speech-to-Text: servicio de conversión de voz a texto basado en aprendizaje automático. [37]
Cloud Text-to-Speech: servicio de conversión de texto a voz basado en aprendizaje automático. [38]
API de traducción en la nube: servicio para traducir dinámicamente entre miles de pares de idiomas disponibles.
API de Cloud Vision: servicio de análisis de imágenes basado en aprendizaje automático. [39]
Cloud Video Intelligence: servicio de análisis de vídeo basado en aprendizaje automático. [40]
Herramientas de gestión
Suite de operaciones (anteriormente Stackdriver ): monitoreo, registro, seguimiento y diagnóstico de aplicaciones en Google Cloud Platform. [41]
Cloud Deployment Manager: herramienta para implementar recursos de Google Cloud Platform definidos en plantillas creadas en YAML , Python o Jinja2 . [42]
Cloud Console: interfaz web para administrar los recursos de Google Cloud Platform.
Cloud Shell : acceso a la línea de comandos de shell basado en navegador para administrar los recursos de Google Cloud Platform.
Aplicación móvil Cloud Console: aplicación para Android e iOS para administrar recursos de Google Cloud Platform.
API de la nube: API para acceder mediante programación a los recursos de Google Cloud Platform
Cloud Identity-Aware Proxy: servicio para controlar el acceso a las aplicaciones en la nube que se ejecutan en Google Cloud Platform sin utilizar una VPN .
API de prevención de pérdida de datos en la nube: servicio para descubrir, clasificar y redactar automáticamente datos confidenciales.
Servicio de administración de claves en la nube: servicio de administración de claves alojado en la nube integrado con IAM y registro de auditoría.
Cloud Resource Manager: servicio para administrar recursos por proyecto, carpeta y organización según la jerarquía.
Cloud Security Command Center: plataforma de seguridad y riesgo de datos para datos y servicios que se ejecutan en Google Cloud Platform.
Cloud Security Scanner: servicio automatizado de escaneo de vulnerabilidades para aplicaciones implementadas en App Engine.
Transparencia de acceso: registros de auditoría casi en tiempo real que brindan visibilidad a los administradores de Google Cloud Platform.
Controles de servicio de VPC: servicio para administrar perímetros de seguridad para datos confidenciales en los servicios de Google Cloud Platform.
Internet de las cosas (IoT)
Cloud IoT Core: servicio de gestión y conexión segura de dispositivos para Internet de las cosas .
Edge TPU: ASIC especialmente diseñado para ejecutar inferencias en el borde. A partir de septiembre de 2018, este producto se encuentra en versión beta privada.
Maps Platform: API para mapas, rutas y lugares basados en Google Maps.
Plataforma API Apigee: plataforma de gestión del ciclo de vida para diseñar, proteger, implementar, supervisar y escalar API.
Monetización de API: herramienta para que los proveedores de API creen modelos de ingresos, informes, pasarelas de pago e integraciones de portales para desarrolladores.
Portal para desarrolladores: plataforma de autoservicio para que los desarrolladores publiquen y administren API.
API Analytics: servicio para analizar programas impulsados por API mediante el monitoreo, la medición y la gestión de API.
Apigee Sense: permite la seguridad de la API al identificar y alertar a los administradores sobre comportamientos sospechosos de la API.
Cloud Endpoints: un proxy basado en NGINX para implementar y administrar API.
Infraestructura de servicio: un conjunto de servicios fundamentales para crear productos de Google Cloud.
Regiones y zonas
Una región es una ubicación geográfica específica donde los usuarios pueden implementar recursos en la nube. Cada región es un área geográfica independiente que consta de zonas.
Una zona es un área de implementación de recursos de Google Cloud Platform dentro de una región. Las zonas deben considerarse un único dominio de falla dentro de una región. La mayoría de las regiones tienen tres zonas.
A partir del primer trimestre de 2024 [actualizar], Google Cloud Platform está disponible en 40 regiones y 121 zonas. Esta es una lista de esas regiones y zonas: [43] [44]
Similitud con servicios de otros proveedores de servicios en la nube
Para aquellos familiarizados con otros proveedores de servicios en la nube destacados, una comparación de servicios similares puede ser útil para comprender las ofertas de Google Cloud Platform.
Cronología
Abril de 2008 : Se anuncia la versión preliminar de Google App Engine [52]
Mayo de 2010 : lanzamiento de Google Cloud Storage [53]
Mayo de 2010 : Se anuncia la versión preliminar de Google BigQuery y Prediction API [54]
Octubre de 2011 : se anuncia la versión preliminar de Google Cloud SQL [54]
Junio de 2012 : se lanza Google Compute Engine en versión preliminar [55]
Mayo de 2013 : Google Compute Engine se lanza al público general [56]
Agosto de 2013 : Cloud Storage comienza a cifrar automáticamente los datos y metadatos de cada objeto de almacenamiento según el estándar de cifrado avanzado de 128 bits (AES-128), y cada clave de cifrado se cifra a su vez con un conjunto de claves maestras que rotan regularmente [57].
Febrero de 2014 : Google Cloud SQL se convierte en GA [58]
Mayo de 2014 : Google adquiere Stackdriver [59]
Junio de 2014 : se anuncia Kubernetes como un gestor de contenedores de código abierto [60]
Junio de 2014 : se anuncia Cloud Dataflow en versión preliminar [61]
Octubre de 2014 – Google adquiere Firebase [62]
Noviembre de 2014 : se anuncia el lanzamiento de la versión alfa de Google Kubernetes Engine (anteriormente Container Engine) [63]
Enero de 2015 : Google Cloud Monitoring basado en Stackdriver pasa a la versión beta [64]
Marzo de 2015 : Google Cloud Pub/Sub está disponible en versión beta [65]
Abril de 2015 : Google Cloud DNS está disponible para el público en general [66]
Abril de 2015 : se lanzó Google Dataflow en versión beta [67]
Julio de 2015 : Google lanza la versión 1 de Kubernetes y se la entrega a la Cloud Native Computing Foundation
Agosto de 2015 : Google Cloud Dataflow, Google Cloud Pub/Sub, Google Kubernetes Engine y Deployment Manager pasan a estar disponibles en general [68]
Noviembre de 2015 : Bebop es adquirida y Diane Greene se incorpora a Google [69]
Febrero de 2016 : Google Cloud Functions está disponible en versión Alpha [70]
Septiembre de 2016 – Google adquiere Apigee, una empresa proveedora de gestión de interfaces de programación de aplicaciones (API) [71]
Septiembre de 2016 : Stackdriver ya está disponible para el público en general [72]
Noviembre de 2016 – Google adquiere Qwiklabs, una empresa de tecnología educativa [73]
Febrero de 2017 : Cloud Spanner, una base de datos de alta disponibilidad y distribución global, se lanza en versión beta [74]
Marzo de 2017 : Google adquiere Kaggle, la comunidad de científicos de datos y entusiastas del aprendizaje automático más grande del mundo [75]
Abril de 2017 : el profesor del MIT Andrew Sutherland rompe el récord del clúster Compute Engine más grande de la historia con 220 000 núcleos en máquinas virtuales preemptibles. [76]
Mayo de 2017 : se lanza Google Cloud IoT Core en versión Beta [77]
Noviembre de 2017 : Google Kubernetes Engine obtiene la certificación de la CNCF [78]
Febrero de 2018 : Google Cloud IoT Core ya está disponible para el público en general [79]
Febrero de 2018 : Google anuncia su intención de adquirir Xively [80]
Febrero de 2018 : las TPU en la nube, aceleradores de ML para Tensorflow, están disponibles en versión beta [81]
Mayo de 2018 : Google Cloud Memorystore está disponible en versión beta [82]
Abril de 2019 : versión beta de Google Cloud Run (totalmente administrado) [83]
Abril de 2019 : se anuncia Google Anthos [8] [84]
Noviembre de 2019 : lanzamiento de disponibilidad general de Google Cloud Run (totalmente administrado) [85]
Marzo de 2020 – Debido a la pandemia de COVID-19 , Google Cloud pospuso la versión de transmisión en línea de su megaconferencia Google Cloud Next, dos semanas después de cancelar la versión en persona. [86]
Octubre de 2020 : Google Cloud anunció que se convertirá en candidato a productor de bloques para la red EOS y el protocolo EOS.IO. Actualmente, los principales productores de bloques son las casas de cambio de criptomonedas como OKEx y Binance. [87] [88]
Febrero de 2021 : se presenta el piloto automático de Google Kubernetes Engine. [89] [90]
Mayo de 2021 : Vertex AI se anuncia en Google.io [91]
Abril de 2022 : MobiledgeX adquiere y se une a Google Cloud. [92]
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