Google Cloud Platform (GCP) è la suite di servizi di cloud computing offerta dal colosso di Mountain View. Sebbene sia stata lanciata nel 2011, un anno dopo Microsoft Azure e ben cinque anni a distanza dalla nascita di Amazon Web Services (AWS), proprio nel 2020 GPC è stata riconosciuta leader insieme ai suoi due competitor nel Magic Quadrant di Gartner per la categoria Cloud Infrastructure and Platform Services. I servizi di Google Cloud Platform sono suddivisi in alcuni macro segmenti:
- computing
- archiviazione e database
- big data e machine learning
- networking
- strumenti per sviluppatori
- identità e sicurezza
All’interno di ciascun ambito, le singole risorse possono essere rilasciate scegliendo una delle 24 aree geografiche che vedono la presenza dei data center di Google. In Europa, per esempio, attualmente si trovano a Londra, in Belgio, nei Paesi Bassi, a Zurigo, a Francoforte e in Finlandia. A breve dovrebbero essere disponibili anche a Varsavia, Parigi, Madrid e Milano.
Le varie funzionalità di Google Cloud Platform
Seguendo lo schema indicato in precedenza, ecco quali sono le funzionalità principali della piattaforma cloud di Google.
Computing
Per quanto riguarda il “calcolo”, i servizi di GCP prevedono diverse tipologie che vanno dallo IaaS (Infrastructure-as-a-service) di Compute Engine che propone macchine virtuali al PaaS (platform-as-a-service) di App Engine che fornisce hosting di applicazioni a elevata scalabilità, da Kubernetes Engine con cui gestire i cluster del noto orchestratore open source al FaaS (function-as-a-service) di Cloud Function che funge da ambiente serverless con cui eseguire il codice senza gestione del server e con cui connettere servizi cloud anche di terze parti. A perfezionare l’offerta di GCP lato computing c’è anche Cloud Run, piattaforma completamente gestita per eseguire il deployment e scalare applicazioni containerizzate.
Archiviazione e database
Sul fronte dello storage, sono ben nove i servizi di Google Cloud Platform riconducibili in questa area. Senza elencarli tutti, si posso citare Cloud Storage, Cloud SQL e Cloud Bigtable. Il primo consente storage illimitato con la possibilità di recupero dei dati in base alla frequenza desiderata, da quella standard per dati ad accesso frequente come quelli utilizzati per siti web e app per dispositivi mobili, fino ai dati che possono essere conservati per almeno 365 giorni come quelli per i registri normativi.
Cloud SQL è un servizio completamente gestito per database relazionali MySQL, PostgreSQL e SQL Server. Permette di automatizzare backup, repliche, patch di crittografia e gli incrementi di capacità, con una disponibilità superiore al 99,95% in tutte le parti del mondo. Bigtable, infine, è un database NoSQL scalabile con cui è possibile passare da centinai a milioni di operazioni di lettura/scrittura al secondo senza interruzioni, aggiungendo o rimuovendo nodi cluster.
Big data e machine learning
BigQuery, nella categoria dei big data e machine learning, è il data warehouse multi-cloud serverless di Google Cloud Platform. Proposto in modalità SaaS (software-as-a-service), integra algoritmi di machine learning per ottenere insight in tempo reale su vari processi aziendali. Cloud Dataflow, invece, abilita l’elaborazione unificata dei dati sia in streaming sia in chiave storica o batch. Ha l’obiettivo di ridurre al minimo i tempi di latenza della pipeline, abbattendo anche i costi di elaborazione tramite la scalabilità automatica delle risorse, grazie alla capacità di partizionarle automaticamente e ridistribuirne l’utilizzo. Altri servizi GCP per big data e machine learning, poi, si focalizzano sull’esecuzione in ambienti open source, come Cloud Composer basato su Apache Airflow, o Dataproc per l’esecuzione di cluster Hadoop e Spark.
Networking
Google Cloud Platform contempla anche funzionalità di networking come Virtual Private Cloud (VPC) con cui è possibile connettere le risorse GCP e mettere in grado i team di isolarle all’interno dello stesso spazio IP privato condiviso. Grazie al servizio softare-defined Cloud Load Balancing, inoltre, la distribuzione delle risorse e il bilanciamento del carico in una o più aree geografiche in prossimità degli utenti può soddisfare requisiti di alta disponibilità, poiché è applicabile al traffico HTTP(S), TCP/SSL e UDP. A completare la parte di networking la funzionalità Cloud Interconnect estende la rete on-premises al network Google attraverso una connessione ad alta disponibilità e bassa latenza.
Strumenti per sviluppatori
Sono tre gli strumenti principali al servizio degli sviluppatori compresi nella piattaforma cloud di Google: Cloud Scheduler, Container Registry e Cloud Tasks. Il primo è un servizio di livello enterprise con cui pianificare i vari job, inclusi job batch, job per big data e operazioni dell’infrastruttura cloud. Permette, anche da un’unica console, di automatizzare le attività, riducendo così il lavoro e gli interventi manuali. Container Registry è il sistema GCP concepito per archiviare e gestire le immagini del container Docker. Oltre a consentire la configurazione delle pipeline CI/CD, aiuta a rilevare le vulnerabilità in modo aggiornato con le nuove minacce. Cloud Tasks, infine, è lo strumento per scalare i microservizi in modo indipendente, giacché abilita l’esecuzione di attività asincrone e si presta a organizzare con meno code un numero elevato di attività distribuite.
Identità e sicurezza
In merito alle esigenze di identità e sicurezza, i servizi di Google Cloud Platform si articolano in strumenti come Cloud Key Management per la gestione di chiavi di crittografia simmetriche e asimmetriche, nonché in servizi per l’individuazione, la classificazione e la protezione dei dati sensibili (Cloud Data Loss Prevention). Inoltre, il un modello di compliance della piattaforma tiene conto delle differenze geografiche e quindi fa in modo di rendere conforme la gestione della privacy dei dati, per esempio, alla direttiva statunitense HIPAA o a quella europea GDPR.
Quanto costa Google Cloud Platform
GCP prevede una prova gratuita del valore di 300 dollari per 90 giorni. Per accedervi è sufficiente avere un account Gmail e una carta di credito o un altro metodo di pagamento fra quelli accettati da Google. La società tiene a precisare che la sola configurazione di un account di fatturazione non coincide con l’addebito durante il periodo di prova gratuita, ma serve a verificare l’identità dell’iscritto. Nell’arco di questo periodo si possono testare uno o più prodotti quali Compute Engine, Cloud Storage o BigQuery. La prova si intende conclusa quando l’ammontare del credito di 300 dollari viene speso anche prima dei 90 giorni o allo scadere dei tre mesi. Per conoscere i dettagli del Google Cloud Free Program si può consultare la pagina dedicata in cui sono indicati i limiti di utilizzo suddivisi per singolo servizio.
Per calcolare invece il costo effettivo dei servizi GCP, Google mette a disposizione il suo Cloud Pricing Calculator. Si tratta di un calcolatore personalizzabile con il quale, selezionando la tipologia di servizio, le voci correlate quali il numero di istanze, la localizzazione del data center e altri parametri, si ottiene una stima di quanto si andrà a pagare nella valuta che si desidera. Per esempio, l’archiviazione di 512 GiB per un mese nel Cloud Storage ha un costo all’incirca di poco superiore ai 10 euro. Sommando tutti i servizi scelti dall’elenco si può avere un’idea dell’importo finale, ma per essere certi che corrisponda alla spesa effettiva bisogna procedere ovviamente all’iscrizione.
