Saldré y lo diré: Google Cloud Platform es una nube mejor. Cloud Platform tiene diferenciadores técnicos claros y específicos, ventajas centrales en la red, niveles de almacenamiento, cómputo y software distribuido que brindan características y capacidades increíbles a nuestros clientes. Esto es importante por dos razones:
- Cloud Platform ofrece características que son muy valiosas para los clientes y muy difíciles de imitar para los competidores.
- Las tecnologías subyacentes, creadas y perfeccionadas por Google en los últimos 15 años, nos permiten ofrecer nuestros servicios a un precio mucho más bajo.
Primero, algunos ejemplos de estas características valiosas y diferenciadas:
1. Migración en vivo: las instancias de Google Compute Engine se pueden mover a hosts cercanos mientras están activas, incluso bajo una carga extrema, con hasta 1.5 TB de SSD local. Como resultado, dado que sus instancias no necesitan reiniciarse para actualizaciones de software de host u otras tareas operativas estándar, e incluso algunas clases de fallas de hardware detectables, los tiempos promedio de inactividad son excelentes. Esto mejora el rendimiento de las aplicaciones de nuestros clientes al aumentar la consistencia del rendimiento de los sistemas distribuidos y mejorar drásticamente la disponibilidad de las aplicaciones que dependen de una instancia como un único punto de falla (no todos podemos tener un software perfecto).
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2. Balanceadores de carga de escala de 0-1m +: nuestro servicio de equilibrador de carga, una característica integrada de Compute Engine, Container Engine y App Engine, es en sí mismo un componente central de Google Frontend, un enorme sistema distribuido en todo el mundo para entregar a los clientes a la infraestructura. Este sistema alimenta la gran mayoría de las aplicaciones de Google, como Maps, Apps, Gmail y Search. Este sistema está diseñado para tolerar picos extremos en el tráfico, escalando fácilmente de cero tráfico a millones de solicitudes por segundo, en segundos. Esto mejora el rendimiento de las aplicaciones de nuestros clientes; cada usuario, sin importar cuántos de ellos aparezcan a la vez, llegará a su pila.
3. Tiempos de arranque de 45 segundos instancias: ¿qué sucede una vez que pasan por el equilibrador de carga a sus instancias? Incluso con la automatización en funcionamiento, como nuestro Autoscaler, a medida que aumenta el tráfico, debe poder escalar rápidamente. Las instancias de Google Compute Engine se inician de manera muy consistente en el rango de 40-50 segundos, aproximadamente 1/5 del tiempo requerido por las nubes de la competencia. Esto significa que puede hacer crecer el marco de alojamiento de su aplicación muy rápidamente en respuesta al tráfico entrante, al igual que Google lo hace para sus propias aplicaciones.
4. Velocidad de lectura de SSD local sostenida de 680,000 IOPS: cada instancia dentro de Google Compute Engine, con excepción de las instancias micro y pequeñas de núcleo compartido, puede montar hasta 1.5TB de SSD local con capacidad de 680k de rendimiento de lectura sostenida. Esto es radicalmente más rápido que los sistemas de la competencia, que alcanza un máximo de menos de la mitad de eso, a casi cuatro veces el costo, todo mientras vincula el tamaño / rendimiento de SSD a tamaños de instancia específicos, lo que significa que en muchos casos paga por el cómputo y la memoria que no tiene no necesito Esto significa que los cachés, las bases de datos, los sistemas NoSql, los sistemas de archivos y más funcionan a una velocidad increíblemente rápida para responder a las solicitudes de los usuarios rápidamente y para manejar más usuarios por instancia.
5. 3 segundos para restaurar el archivo: nuestro servicio de almacenamiento de datos “archivado”, Google Cloud Storage Nearline, ofrece disponibilidad de datos en 3 segundos y proporciona un alto rendimiento para una pronta restauración de datos. De hecho, es lo suficientemente rápido como para que muchos clientes simplemente lo usen como su único nivel de almacenamiento. Los sistemas de la competencia tardan de 4 a 5 horas en realizar la misma tarea y ofrecen un rendimiento sustancialmente menor, sin mencionar una estructura de tarifas de restauración confusa y potencialmente extremadamente costosa. El nuestro es simple: 1 centavo por GB / mes para almacenar, 1 centavo por GB para restaurar. Las nuevas ofertas competitivas como el almacenamiento Standard-IA cuestan más, agregan restricciones de tamaño mínimo extrañas y no ofrecen un servicio global. Cerca, pero sin cigarro!
¿Cómo cumple Google Cloud Platform con estas funciones y por qué son tan difíciles de igualar para nuestros competidores? Google ha creado una de las tecnologías más sorprendentes, adaptadas a nuestras necesidades y diseños específicos, que llena algunos de los centros de datos más sofisticados del mundo. Tenemos potentes redes definidas por software, componentes de almacenamiento más rápidos y un mejor software de almacenamiento, un hipervisor más ágil y algunos de los mejores ingenieros de operaciones y desarrolladores de software distribuido del mundo.
No puede falsificar estas características, o simplemente comprar las piezas más caras; debe invertir, en gran medida, en componentes básicos y desarrollo de habilidades para ofrecer las mejores capacidades de su clase.
La ventaja no termina ahí; Resulta que, en la mayoría de los casos y para la mayoría de los productos, Google Cloud Platform tiene una ventaja de costo sustancial, generalmente del orden de un 40% más barato que las nubes de la competencia.
¿Cómo puede una plataforma en la nube ser mejor y más barata?
Fácil: resulta que la misma tecnología que necesita para crear servicios increíbles para sus clientes, es la misma que necesitamos para brindarle servicios increíbles. Consumimos estos mismos recursos para ofrecer no solo los componentes básicos de nuestra oferta, sino también los servicios administrados como App Engine, BigQuery, Cloud Bigtable, Cloud Dataflow, Cloud Pub / Sub y más. ¿Cómo construimos un almacén de datos más rápido y barato como BigQuery? Para principiantes; tienen tecnología de contenedor que arranca más rápido, SSD que sirve datos más rápido y un equilibrador de carga diseñado para distribuir el tráfico de manera más eficiente. ¿Cómo construimos un motor ETL eficiente como Cloud Dataflow? Bien; tiene una larga historia en el desarrollo de software de procesamiento distribuido como MapReduce, Dremel y Spanner, entregue con la red definida por software más poderosa del mundo y respalde con un almacenamiento sólido como una roca.
Del mismo modo, nuestras herramientas operativas internas, la infraestructura de monitoreo, registro, medición, facturación, auditoría y análisis forense que nos permite ofrecer una infraestructura de nube escalada a cientos de miles de clientes y miles de millones de usuarios, operan dramáticamente de manera más eficiente debido a esta base. Recuerde, es solo una pequeña fracción de la nube a la que tiene acceso directamente como productos y servicios; La medida real de una nube es su capacidad para una escala eficiente, y Google ha construido eficientemente a escala planetaria.
Por lo tanto, resulta que, en general, desde precios de instancia hasta almacenes, desde herramientas de almacenamiento hasta motores de automatización, podemos ofrecer una ventaja de precio realmente sustancial a todos nuestros clientes, incluso al brindarle las mejores herramientas del mundo para entregar por el tuyo.
Pero no confíes en mí, el idioma inglés hace que sea fácil decir “¡es más barato!”, Pero las matemáticas son lo que lo demuestra. Hemos creado varias herramientas para ayudarlo a hacer su propio análisis de la comparación de costos entre diferentes nubes, públicas y privadas, así como para ejecutar una infraestructura estática en instalaciones de colocación o sus propios centros de datos.
Costo total de propiedad y Google Cloud Platform
La primera de esas herramientas es la herramienta GCP vs. AWS TCO, una interfaz de usuario web simple para observar cómo algunos factores que muchos clientes no anticipan en su modelado pueden tener un gran impacto en el TCO real con el tiempo. El costo de capital, la tendencia descendente constante en los costos de infraestructura a lo largo del tiempo, la probabilidad de cambio en el diseño del sistema, así como el valor de la facturación por minuto versus la facturación por hora, a menudo pueden generar una gran diferencia en lo que esperaría que un sistema costo. Nuestro modelo captura correctamente estos factores (como lo verificó la firma de analistas independientes ESG) y proporciona una comparación fácil de entender.
Incluso hemos incluido algunos ejemplos preconfigurados que capturan algunos de los patrones que vemos jugar todos los días en nuestra infraestructura, que podrían ser similares a los tipos de sistemas que diseñaría. La primera, que llamamos una “aplicación madura”, está diseñada para reflejar un sistema de producción, aún en desarrollo, pero ya en manos de los clientes. Tiene algunos recursos de desarrollo, sistemas que ejecutan desarrolladores y prueban cargas de trabajo que exigen una infraestructura explosiva y de corta duración. También tiene un sistema de producción con una oscilación de utilización diurna de 6: 1 de día a noche (por lo tanto, si su sistema necesita ejecutar 2 computadoras por la noche para atender el tráfico, en este ejemplo ejecutaría 12 durante el día para manejar la carga máxima) , que es típico de muchas aplicaciones, y tiene medidas relativamente conservadoras para la probabilidad de cambio en el sistema, costo de capital y trayectoria de precios a la baja esperada. Dada esta configuración, incluso cuando se utiliza la combinación más eficiente de instancias reservadas de AWS, se obtiene una ventaja de precio de Google Cloud Platform del 40%.
Algunos clientes están buscando construir el próximo Snapchat, por lo que hemos incluido un ejemplo más flexible y ágil de un sistema más pequeño llamado “aplicación de inicio”. Con este ejemplo, las ventajas de la facturación por minuto y la capacidad de tolerar grandes cambios de día / noche generan una ventaja de precio de Google Cloud Platform de casi el 60%.
Hablamos con muchos clientes en empresas que argumentan que sus sistemas no funcionan así; que no desarrollan software, lo compran. Que ejecutan sistemas de infraestructura estática para minimizar la sobrecarga operativa y que otorgan licencias de software de forma fija, lo que exige que eviten este tipo de variabilidad en la implementación. ¿Seguramente pagar por adelantado para lograr un descuento fijo, como las instancias reservadas de AWS, debe salvar a los clientes que siguen este patrón de uso bastante en Cloud Platform? Hemos capturado esta carga de trabajo como “aplicación empresarial estática” en nuestra herramienta de TCO, y si echas un vistazo, resulta que no importa: nuestras tarifas básicas más bajas, combinadas con descuentos automáticos de uso sostenido borran la ventaja de precio de Reservado. Instancias. Incluso en este ejemplo, Google Cloud Platform todavía disfruta de una ventaja de precio del 36%.
Estas vistas son un poco resumidas, pero sabemos que la gente está ansiosa por profundizar en detalles adicionales. Vinculada a la herramienta TCO está nuestra Calculadora de precios de Google Cloud Platform, una interfaz de usuario simple para ayudarlo a estimar con precisión el precio que debe pagar por ejecutar aplicaciones en nuestra nube.
Si ya sabe lo que está ejecutando en otro lugar y tiene una buena idea de cuáles son sus costos totalmente cargados, intente ingresar esos mismos requisitos de infraestructura en nuestra Calculadora de precios, sospecho que se sorprenderá de lo que está haciendo mensualmente los costos serían
Entonces, ¿cómo puedes optimizar?
Los clientes a menudo me preguntan cómo pueden optimizar mejor sus sistemas para el costo, cómo pueden ahorrar usando Google Cloud Platform. En realidad, la simple implementación de aplicaciones siguiendo las mejores prácticas básicas en Cloud Platform puede ofrecer ventajas de costos realmente sustanciales sobre implementaciones de centros de datos más estáticos, pero a menudo la gente espera que haya trucos especiales para obtener un buen negocio en la nube.
Resulta que, la mayoría de las veces, el verdadero truco es “desaprender” los comportamientos ineficientes que los centros de datos requieren para satisfacer las necesidades de las empresas. Estos comportamientos ineficientes suelen ir en la línea de … ¿Planificación del crecimiento? Compre infraestructura con meses de anticipación y realice una prueba previa. ¿Planeando cambios de software? Sobreaprovisionamiento radical de hardware y memoria “por si acaso”. ¿Planeando pruebas robustas? Duplique la infraestructura de producción para su configuración de prueba. Planificación, en absoluto? Pase ciclos en estimaciones complejas en lugar de mejorar su producto.
Para la mayoría de los clientes de la nube, toda esta planificación simplemente se elimina; solo paga por lo que usa, solo cuando lo necesita, por lo que el esfuerzo de trabajo se reorienta para garantizar que sus sistemas se adapten a la escalabilidad con la suficiente facilidad para ajustarse ágilmente según la demanda real. Algunos ejemplos: Ponga el trabajo en colas y procesadores de autoescala contra la profundidad de la cola = ¡nunca tenga una máquina encendida que no esté haciendo un trabajo productivo! ¡Si su software no puede ejecutarse en un grupo de escalado automático, es un error! Para los sistemas de herramientas internos, considere un página estática de “retención” que llama a un script del administrador de implementación para iniciar el sistema de alojamiento dinámico para una aplicación cuando los usuarios visitan si nadie está en línea, ¡se apaga! No sobreaprovisione instancias para la demanda futura proyectada, elija exactamente el tamaño que necesita ahora y aumente o amplíe a medida que crecen sus demandas. La mayoría de los sistemas de base de datos están profundamente vinculados a IO; no consigas grandes computadoras cuando lo que realmente necesitas es un gran almacenamiento.
Si bien lo anterior podría requerir algunos ajustes para su software si se ejecuta en Google Compute Engine, resulta que muchos servicios de Google Cloud Platform funcionan de esta manera de manera predeterminada. App Engine, BigQuery, Cloud Bigtable, Cloud Dataflow, CloudSQL a tiempo parcial, y más, hacen todo lo posible para minimizar automáticamente el consumo innecesario de recursos.
Estamos entusiasmados con las ventajas que compartimos con los clientes, la forma en que están construyendo productos increíbles sobre nosotros y cómo esos productos son desafiantes e interrumpen el status quo para mejor. ¡Qué buen momento para construir! Estamos ansiosos por ver lo que compilará a continuación en Google Cloud Platform.
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