在过去一年中，着眼于企业的Google云端服务有着显著的发展。而在2017年还有改进的余地。

亚马逊网络服务公司的公共云的普及使得很多企业容易忽略其他大型厂商提供的具有竞争性的基础设施即服务产品，如谷歌云平台。大多数人都通过其在线办公软件Google Apps熟悉了谷歌公司的云产品，Google Apps目前已更名为G-Suite。而其基础架构即服务产品（称为Google Compute Engine）和平台即服务产品（称为Google App Engine）的推出，使其Google云端平台服务成为亚马逊具有挑战的云服务竞争对手。

但是，虽然云计算提供商在2016年采取了一系列措施扩大其企业吸引力，但仍然需要做的工作就是将Google云平台服务与内部部署的原有工作负载进行整合。

让我们来看一下Google公司2016年迄今为止取得的进展，包括其云平台的最新更新情况，以及2017年云计算管理员期望在清单中保留的项目。

Google云平台服务和功能

Google云端平台由分布在全球五个区域的冗余数据中心运作，其他几个区域则设定在2017年开放。该技术建立在用于Google消费者服务（例如搜寻，Gmail，地图和YouTube）的相同基础架构和数据中心上。正因为如此，很少有企业在构建，优化和管理超大规模基础设施方面符合Google公司的规模。

与AWS类似，Google云平台已连接部署在地区和可用区域的地理分布式基础设施;前者是一组非常接近的数据中心，以实现自动的站点级冗余，而区域数据中心则是隔离且独立的广泛分离的区域。Google云端平台可通过区域之间的数据同步来减少延迟并提高性能。

Google云端平台服务分为四大类：

·计算：用于基础架构即服务（IaaS）的Google计算引擎;Google应用引擎平台即服务;Google容器引擎，一组使用Kubernetes进行集群管理和自动化的Docker容器镜像。

·存储：Google云存储　　

·网络：Google云DNS和互连

·数据库：Google Cloud SQL，Google Cloud Datastore和Google Cloud Big Table

定价的主要区别

与其他一些IaaS产品相比，Google云平台服务在结算方面具有更大的粒度，并为基于使用的折扣提供了一个简单的模型。

Google的定价结构的主要功能包括：

·每分钟粒度：计算实例的用法按分钟计算，最小值为10分钟，而AWS通过比较计算接近以小时计算。

·持续使用的自动折扣：当实例使用超过一个月的25％时，Google会自动对每个递增分钟应用20％的折扣。每月使用率超过50％和75％会得到升级折扣，因此一个月的全天使用的净折扣为30％。

·自定义机器类型：与所有IaaS产品一样，Google云平台为计算实例提供标准尺寸和费率。它还允许用户为其中一种预定义类型的工作负载使用成比例的定价来定义自定义规模。自定义实例的范围可以从1到32个虚拟CPU，每个虚拟CPU最多6.5GB的RAM。

此外，Google降低了使用率，降低了反映基础设施成本的下降，而其定价模式可以节省成本。来自分析公司Enterprise Strategy Group的委托研究发现，对于成熟的企业应用程序部署，AWS的节约量为15％至50％。

Google的高阶服务

与所有IaaS提供商一样，Google在其基本基础架构服务之外还分层提供更高级别的服务。这些包括：

·应用通知：Google Cloud Pub/Sub

·身份管理和安全：Google Cloud IAM，Google云资源管理器和Google云安全扫描器

·大数据分析：Google Cloud Dataflow，Google Cloud Dataproc，Google Datalab和Google Big Query

·机器学习：使用Tensor Flow，图像分析，语音识别和自然语言处理和翻译的模型驱动算法

·管理和自动化：Stackdriver，Trace，Google Cloud Deployment Manager，Google Cloud Shell，Google Cloud Console以及各种服务和计费API

改进的余地

在前VMware公司丹尼尔·格林尼的领导下，Google云平台在加强监控，日志记录，自动化，身份管理和网络功能，以吸引企业客户。此外，Google云平台还专注于应用程序容器化，Google公司采用的技术长期以来一直用于简化部署，并提高公共云用户可用的基础架构效率。

虽然客户可以在虚拟机中运行Linux和Windows应用程序，但将Google云平台服务与传统的本地虚拟化管理平台（如VMware或Microsoft System Center）集成并不容易。这使Google云端平台成为云滞后，并试图卸载传统虚拟基础架构和应用程序的组织的一个糟糕选择。

相反，Google云平台是云原生应用程序的理想选择，特别是那些使用大数据分析或机器学习的应用程序。其容器和自动化功能还使其成为采用DevOps，持续集成和交付过程以及基于微服务的应用程序架构的组织的良好平台。