10 motivi per cui Google Cloud è preferibile ad AWS

Anthos, Firebase, machine learning, Chrome Enterprise. Ecco alcuni dei motivi per cui Google Cloud può risultare preferibile ad Amazon Web Services.

Google Cloud

Il grande pubblico sa cosa significa la parola “google”. È un motore di ricerca, sebbene esistano anche Gmail e alcuni servizi come Google Maps. Ma questo è tutto. Gli sviluppatori sanno che dietro le quinte, diversi decenni fa, la società ha iniziato a costruire uno dei servizi cloud originali per supportare questi enormi siti che funzionano su scala mondiale. È stata un’impresa ingegneristica straordinaria. Ora lo stesso software e hardware che alimenta il loro grande impero di ricerca e pubblicità può supportare anche la vostra azienda, piccola o grande. È a portata di clic.

Il business del cloud potrebbe essere dominato da Amazon e dalla sua collezione in continua espansione di decine di prodotti e servizi, ma Google non sta certo a guardare. I colossi del cloud stanno trovando il modo di differenziarsi con funzionalità extra e, come spesso accade, approcci leggermente diversi. I prodotti cloud di Google hanno uno stile tutto loro che fa eco alla potente semplicità di molti dei prodotti rivolti ai consumatori di Google.

Parte di questo stile è evidente non appena accedete perché molti degli strumenti non sono troppo diversi dalla G Suite ampiamente utilizzata. L’interfaccia utente ha gli stessi colori primari e un design pulito delle principali app rivolte al cliente come Gmail. Trovare la strada attraverso il labirinto di schermate di configurazione è molto simile a trovare la strada attraverso le applicazioni per ufficio di Google o le schermate di ricerca. Meno è, meglio è.

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Ma non si tratta solo di estetica e di approccio minimal. Ecco infatti i 10 modi in cui Google Cloud risulta più appetibile ai nostri occhi di AWS.

Google Chrome Enterprise

Quando sono iniziati i lockdown in tutto il mondo per il COVID-19, le aziende che si affidano a Chrome Enterprise hanno trovato un po’ più facile far lavorare tutti da casa, perché tutti i servizi cloud sono costruiti attorno a uno standard aperto che funziona praticamente ovunque. Non è necessario limitare il vostro team a un particolare marchio o modello. Google distribuisce Chrome per una vasta gamma di sistemi operativi per laptop, desktop e smartphone.

Questa stessa strategia del Web come sistema operativo passa ai servizi cloud. Sebbene probabilmente cercherete macchine generiche con sistemi operativi generici, avrete a che fare con strumenti e interfacce che funzionano un po’ meglio con l’ecosistema Chrome. Il vostro team non ha bisogno di eseguire una particolare VPN o configurare l’accesso remoto. Non è necessario limitarsi a un determinato sistema operativo. Tutto viene eseguito nel browser.

Apps Script

Le macro scritte per un foglio di calcolo valgono come sviluppo software legittimo? O sono solo qualcosa che un non programmatore di talento impara a fare? Apps Script è un livello simile a una macro nel cloud di Google che consente ai programmatori JavaScript di collegare tutte le app di Google. Un pulsante di registrazione trasformerà i passaggi in codice, rendendo molto più semplice collegare le app G Suite piuttosto che creare un container elaborato.

Se il vostro compito è semplice, un po’ di Apps Script potrebbe essere sufficiente per portare a termine il lavoro. Se questo invece è un po’ più elaborato, potreste comunque voler scrivere i passaggi finali per la presentazione con Apps Script. Se gli utenti vivono nelle app G Suite, allora Apps Script può essere il modo più semplice per creare qualcosa che venga loro incontro.

AppSheet

Quando i servizi cloud diventano più grandi, le persone vogliono collegarli insieme. In passato, ciò significava un sacco di codice personalizzato, ma le cose stanno diventando più semplici per tutti. Google AppSheet è un’opzione “senza codice” che collegherà insieme i servizi dominanti come Google Analytics e G Suite. Le parti sono tutte presenti nel cloud di Google e ora è più facile collegarle senza preoccuparsi di problemi di sintassi associati al codice basato su testo.

Anthos

È un po’ ingiusto pensare ad Anthos come a qualcosa di unico per Google Cloud Platform poiché è commercializzato come piattaforma per lo sviluppo e la distribuzione multicloud. È infatti già in esecuzione su AWS ed è disponibile in versione preview su Azure. Tuttavia, l’idea è nata da Google Cloud e rimane una parte importante della visione di Google per il futuro del cloud.

Il brand Anthos è un ombrello per la visione ibrida di Google in cui le macchine virtuali si trasformeranno in container e si muoveranno tra i pod di Kubernetes. Lo strumento Migrate for Anthos trasformerà un vecchio stack in esecuzione in una macchina virtuale in un container pronto per la moderna distribuzione di Kubernetes nel cloud locale nella vostra sala server o in uno qualsiasi dei cloud pubblici che eseguono Anthos. Una service mesh sovrapposta semplifica la distribuzione e il debug dei microservizi, mentre le policy di sicurezza e identità sono gestite in modo uniforme, salvando gli sviluppatori dall’assumersi questo onere.

google cloud platform

Firebase

Google Cloud Platform offre diversi modi per archiviare le informazioni, ma una delle opzioni, Firebase, è leggermente diversa dal normale database. Firebase non memorizza solo informazioni. Replica anche i dati su altre copie del database, che possono includere client, in particolare client mobili. In altre parole, Firebase gestisce tutte le operazioni di push (e pull) dai client ai server. Potete scrivere il vostro codice client e presumere che i dati di cui ha bisogno appariranno magicamente quando saranno disponibili.

Trasmettere nuove versioni dei dati a tutti coloro che hanno bisogno di una copia è uno dei maggiori problemi per gli sviluppatori mobili e per chiunque crei app distribuite e interconnesse. Dovete mantenere tutte queste connessioni solo per inviare un po’ di nuove informazioni ogni tanto. Firebase può apparire e sembrare un database, ma in realtà è una piattaforma di sviluppo mobile con una raccolta di estensioni e integrazioni con altre piattaforme. Ha gran parte della struttura di cui potreste aver bisogno per creare app Web o mobili distribuite.

Machine learning incorporato

Sì, BigQuery e Firebase sono chiamati database, ma sono anche un motore di machine learning. Potete iniziare a memorizzare i vostri dati e poi, se il vostro capo vuole delle analisi, potete dare il via alle routine di machine learning con le stesse tabelle. Non è necessario spostare i dati o modificarli per alcuni toolkit di machine learning separati. Tutto rimane in un unico posto, una funzione che vi salverà dalla scrittura di un sacco di codice.

E poi, come bonus aggiuntivo per gli esperti di SQL che gestiscono database, il machine learning in BigQuery viene richiamato con una parola chiave aggiunta al dialetto SQL. Potete fare il lavoro di uno scienziato dell’IA con il linguaggio di un DBA. Nel frattempo, gli sviluppatori di Firebase possono sfruttare la forza di quel database e invocare ML Kit for Firebase, uno strumento che porta il machine learning dei dati memorizzati localmente in un dispositivo Android o iOS.

Integrazione di G Suite

Non sorprende che Google offra una certa integrazione dei suoi prodotti della piattaforma cloud con i suoi prodotti base per ufficio. Dopotutto i Googler utilizzano G Suite in tutta l’azienda e devono anche ottenere i dati. BigQuery, ad esempio, offre diversi modi per accedere e analizzare i dati trasformandoli in un documento di Fogli in Google Drive. Oppure potete prendere i dati in Fogli e spostarli rapidamente in un database BigQuery. Se la vostra organizzazione sta già utilizzando le diverse app di G Suite, ci sono buone probabilità che sarà un po’ più semplice archiviare dati e codice in Google Cloud. Ci sono dozzine di connessioni e percorsi che rendono l’integrazione più semplice.

Più CPU virtuali

L’ultima volta che abbiamo esaminato la documentazione, le istanze di AWS EC2 hanno raggiunto il limite massimo di 96 vCPU. L’elenco di macchine di Google Cloud ne include alcune in cui il numero di CPU virtuali arriva a tre cifre. E poi c’è il m2-ultramem-4164, un mostro con 416 CPU virtuali e 11.776 gigabyte di RAM. Naturalmente, le CPU non hanno esattamente la stessa potenza e quasi certamente eseguono alcuni benchmark a velocità diverse. Inoltre l’aggiunta di più CPU virtuali non sempre rende il vostro software più veloce. Ma se volete vantarvi di avviare una macchina con 416 CPU, ora potete farlo.

Macchine cloud personalizzate

Google consente di scegliere quante CPU virtuali e quanta RAM riceverà la vostra istanza. AWS ha molte opzioni e una di esse è destinata ad essere abbastanza vicina a ciò di cui avete bisogno, ma non è la stessa cosa rispetto a una vera e propria personalizzazione. Google vi permette di scegliere ad esempio 12 vCPU e 74 GB di RAM. O forse volete 14 vCPU? Google vi accontenterà.

Ci sono limiti a questa flessibilità, però. Ad esempio non potete scegliere 13 vCPU (sono ammessi solo numeri pari). Inoltre, alcune categorie di macchine come N2D richiedono che il numero di CPU virtuali sia un multiplo di quattro e se iniziate a diventare avidi costruendo la vostra macchina dei sogni, le regole insistono sul fatto che consumiate vCPU in blocchi di sedici.

Una rete premium

Google e Amazon hanno reti enormi che collegano i loro data center, ma solo Google ha una rete “premium” separata. È come una corsia preferenziale per i clienti premium che offre alcune garanzie di affidabilità e prestazioni come la ridondanza N+2 e almeno tre percorsi tra i data center. Se volete fare affidamento sulla CDN di Google e bilanciare il carico tra diversi data center, optare per la rete premium renderà il tutto un po’ più fluido per i vostri flussi di dati.