techradar.setechradar.se

Google Cloud Platform (GCP)

cloudgcpgoogleinfrastructureplatformsdataml
TRIAL

Varför TRIAL?

GCP är en stark cloud platform med specifika styrkor inom data analytics, machine learning och Kubernetes. Moget nog för production workloads, särskilt för data-intensive use cases, men mindre marknadsandel än AWS/Azure gör det till TRIAL istället för ADOPT för generella enterprise workloads.

Core strengths:

  • Data & Analytics - Industry-leading BigQuery, best-in-class data warehouse
  • Machine Learning - TensorFlow, Vertex AI, cutting-edge ML services
  • Kubernetes - GKE är gold standard för managed Kubernetes (Google skapade K8s)
  • Developer experience - Enklare och mer konsekvent än AWS/Azure
  • Networking - Googles globala nätverk, snabbaste performance
  • Open source-vänlig - Strong commitment till open source

Key services att kunna

Compute:

  • Compute Engine - Virtual machines
  • Cloud Run - Serverless containers (excellent developer experience)
  • GKE - Google Kubernetes Engine (best managed K8s)
  • Cloud Functions - Serverless functions

Data & Analytics:

  • BigQuery - Serverless data warehouse (killer feature)
  • Dataflow - Stream och batch data processing (Apache Beam)
  • Pub/Sub - Messaging och event streaming
  • Dataproc - Managed Spark/Hadoop

Machine Learning:

  • Vertex AI - Unified ML platform
  • AutoML - No-code ML model training
  • TensorFlow - ML framework (Google-utvecklat)

Storage & Databases:

  • Cloud Storage - Object storage
  • Cloud SQL - Managed PostgreSQL/MySQL
  • Firestore - NoSQL document database
  • Spanner - Globally distributed relational database

Networking:

  • Cloud CDN - Content delivery network
  • Cloud Load Balancing - Global load balancing
  • Cloud Armor - DDoS protection och WAF

Security:

  • Secret Manager - Credentials management
  • Security Command Center - Security posture management
  • Identity-Aware Proxy - Zero-trust access
  • VPC Service Controls - Data exfiltration protection

Observability:

  • Cloud Monitoring - Metrics och alerting (f.d. Stackdriver)
  • Cloud Logging - Centralized logging
  • Cloud Trace - Distributed tracing
  • Cloud Profiler - Performance profiling

Best practices

Project structure:

  • Använd folder hierarchy i organization
  • Shared VPC för networking
  • Separate projects per environment/team

Identity:

  • Cloud Identity för user management
  • Service Accounts för workload identity
  • Workload Identity för GKE pods

Infrastructure as Code:

  • Terraform (rekommenderat)
  • Cloud Deployment Manager (GCP-native)

Cost optimization:

  • Committed Use Discounts (motsvarar AWS Reserved Instances)
  • Spot VMs för batch workloads (upp till 91% rabatt)
  • Sustained use discounts (automatiska rabatter)
  • BigQuery slot reservations för stora queries
  • Resource quotas och budget alerts

När välja GCP

✅ Passar bäst för:

  • Data analytics & data science - BigQuery är oslagbart
  • Machine learning workloads - Vertex AI, TensorFlow
  • Kubernetes-first organizations - GKE är gold standard
  • Startups med data focus - Snabb time-to-value
  • Modern cloud-native apps - Cloud Run excellent för containers

Utmaningar

⚠️ Tänk på:

  • Mindre marknadsandel = mindre community/ecosystem
  • Färre third-party integrations än AWS
  • Viss produktinstabilitet - Google har historik av att sunset:a tjänster
  • Enterprise support inte lika moget som AWS/Azure
  • Färre regions än konkurrenterna (men växer)

Migrationsväg

  1. Start small - Proof of concept med BigQuery eller GKE
  2. Data workloads först - Migrera analytics/ML pipelines
  3. Hybrid approach - Kör GCP för specific use cases, AWS/Azure för annat
  4. Multi-cloud - Använd GCP's styrkor (data/ML), kombinera med primary cloud

Further reading