Google Cloud Platform für AWS-Profis

Letzte Aktualisierung am 20. November 2018

Mit diesem Dokument soll Experten, die mit Amazon Web Services (AWS) vertraut sind, die wichtigsten Konzepte vermittelt werden, die für den Einstieg in die Google Cloud Platform (GCP) erforderlich sind. In diesem Leitfaden wird die GCP mit AWS verglichen und die Ähnlichkeiten und Unterschiede werden hervorgehoben. Zusätzlich bietet dieser Leitfaden eine Kurzreferenz zur Zuordnung der Produkte, Konzepte und der Terminologie in AWS zu den entsprechenden Produkten, Konzepten und der Terminologie der GCP.

Vorteile der Google Cloud Platform

Seit 15 Jahren baut Google eine der weltweit schnellsten, leistungsfähigsten und hochwertigsten Cloudinfrastrukturen auf. Intern verwendet Google diese Infrastruktur für mehrere globale Dienste mit hohem Traffic, darunter Gmail, Maps, YouTube und die Google-Suche. Wegen des Umfangs dieser Dienste hat Google viel Arbeit in die Optimierung der Infrastruktur gesteckt sowie Tools und Dienste entwickelt, um sie effektiv zu verwalten. Die GCP legt diese Infrastruktur und diese Verwaltungsressourcen in Ihre Hände.

Regionen und Zonen

Fast alle AWS-Produkte werden innerhalb von Regionen in der ganzen Welt bereitgestellt. Jede Region besteht aus einer Gruppe von Rechenzentren, die sich relativ nah aneinander befinden. Amazon teilt jede Region in zwei oder mehr Verfügbarkeitszonen auf. In ähnlicher Weise teilt die GCP die Verfügbarkeit der Dienste in Regionen und Zonen auf, die sich auf der ganzen Welt befinden. Eine komplette Zuordnung der globalen Regionen und Zonen der GCP finden Sie unter Cloudstandorte.

Einige GCP-Dienste befinden sich aber auf einer multiregionalen Stufe statt auf einer stärker unterteilten regionalen oder zonalen Stufe. Diese Dienste umfassen Google App Engine und Google Cloud Storage. Aktuell sind die verfügbaren multiregionalen Standorte die USA, Europa und Asien.

Jede AWS-Region ist konzeptionell isoliert und unabhängig von anderen AWS-Regionen. Dieses Konzept stellt sicher, dass die Verfügbarkeit einer Region nicht die Verfügbarkeit anderer Regionen beeinflusst. In ähnlicher Weise sind die Regionen in der GCP aus Gründen der Verfügbarkeit voneinander isoliert. Die GCP hat jedoch eine eingebaute Funktionalität, die es ermöglicht, Daten je nach Bedarf eines bestimmten GCP-Dienstes regionenübergreifend zu synchronisieren.

Sowohl AWS als auch die GCP haben Points of Presence (POPs) an vielen weiteren Standorten auf der Welt. Diese POP-Standorte helfen, Inhalte näher am Endnutzer zu speichern. Die beiden Plattformen nutzen die jeweiligen POP-Standorte jedoch auf verschiedene Art:

  • AWS nutzt POPs, um ein Content Delivery Network (CDN) bereitzustellen: Amazon CloudFront.
  • Die GCP nutzt POPs, um das Google Cloud CDN (Cloud CDN) und ein eingebautes Edge-Caching für Dienste wie Google App Engine und Google Cloud Storage bereitzustellen.

Die Kabel, über die die POPs in der GCP mit Rechenzentren verbunden sind, gehören Google. Diese ungehinderte Verbindung bedeutet, dass GCP-basierte Anwendungen schnellen, zuverlässigen Zugriff auf alle Dienste in der GCP haben.

Zusammenfassend lassen sich die standortrelevanten Begriffe und Konzepte von AWS folgendermaßen mit denen der GCP vergleichen:

Konzept AWS-Begriff GCP-Begriff
Cluster von Rechenzentren und Diensten Region Region
Abstrahiertes Rechenzentrum Verfügbarkeitszone Zone
Edge-Caching POP (nur CloudFront) POP (mehrere Dienste)

Konten, Einschränkungen und Preise

Um einen AWS-Dienst zu nutzen, müssen Sie sich für ein AWS-Konto registrieren. Nachdem Sie diesen Vorgang abgeschlossen haben, können Sie jeden Dienst mit Ihrem Konto innerhalb der von Amazon festgelegten Einschränkungen starten und diese Dienste werden Ihrem Konto in Rechnung gestellt. Falls nötig, können Sie Abrechnungs- und Unterkonten erstellen, die zusammengerechnet werden. Auf diese Art können Organisationen eine standardmäßige Fakturierungsstruktur emulieren.

Ebenso müssen Sie bei der GCP ein Google-Konto einrichten, um die Dienste nutzen zu können. Die GCP gruppiert Ihre Dienstnutzung jedoch nach Projekt, nicht nach Konto. Mit diesem Modell können Sie mehrere, vollkommen separate Projekte mit dem gleichen Konto erstellen. Im Umfeld einer Organisation kann dieses Modell vorteilhaft sein, da es Ihnen erlaubt, Projektorte für separate Abteilungen oder Gruppen innerhalb Ihres Unternehmens zu erstellen. Dieses Modell kann auch für Tests nützlich sein: Nachdem Sie mit einem Projekt fertig sind, können Sie das Projekt löschen, und alle Ressourcen, die von diesem Projekt erstellt wurden, werden ebenfalls gelöscht.

AWS und die GCP haben für neue Konten beide standardmäßige weiche Limits für ihre Dienste. Diese weichen Grenzen sind nicht an technische Beschränkungen für einen gegebenen Dienst gebunden – stattdessen sollen sie helfen, missbräuchliche Konten davon abzuhalten, exzessiv Ressourcen zu nutzen und das Risiko für neue Nutzer zu beschränken, indem sie davon abgehalten werden, mehr als geplant für die Erkundung der Plattform auszugeben. Wenn Sie der Meinung sind, dass Ihre Anwendung über diese Limits hinausgewachsen ist, bieten AWS und die GCP unkomplizierte Möglichkeiten, mit den entsprechenden internen Teams Kontakt aufzunehmen, um die Limits für ihre Dienste anzuheben.

Da die Preise dazu neigen, sich schneller zu ändern als die Kernfunktionen oder Dienste, wird bei dieser Reihe von Artikeln nach Möglichkeit versucht, auf genaue Preisangaben zu verzichten. In den Artikeln wird jedoch das Preismodell diskutiert, das hinter jedem Dienst steht, wenn dies hilfreich ist. Für aktuelle Preisvergleiche zu Ihrer Lösung stehen Ihnen der Preisrechner von Amazon und der Preisrechner für die GCP zur Verfügung. Mit diesen können Sie herausfinden, welche Konfiguration die höchste Flexibilität und Skalierbarkeit bietet und die niedrigsten Kosten verursacht.

Schnittstellen zur Ressourcenverwaltung

AWS und die GCP bieten jeweils eine Befehlszeilenschnittstelle (Command-line Interface, CLI) zur Interaktion mit den Diensten und Ressourcen. Bei AWS ist dies die Amazon CLI und bei der GCP das Cloud SDK. Beide sind umfassende Befehlszeilen für alle Dienste. Sie sind plattformübergreifend mit Binärprogrammen für Windows, Linux und macOS. Das Cloud SDK in der GCP können Sie außerdem im Webbrowser nutzen. Dazu verwenden Sie Google Cloud Shell.

AWS und die GCP bieten auch webbasierte Konsolen. Jede Konsole erlaubt es Nutzern, ihre Ressourcen zu erstellen, zu verwalten und zu überwachen. Die Konsole für die GCP finden Sie unter https://console.cloud.google.com/.

Diensttypen

Allgemein bieten Cloudplattformen eine Reihe von grundlegenden Diensten für Computing, Speicher, Netzwerke und Datenbanken. Zu den grundlegenden Diensten von AWS gehören:

  • Computing: Amazon Elastic Compute Cloud (EC2)
  • Speicher: Amazon Simple Storage Service (S3) und Amazon Elastic Block Store (EBS)
  • Netzwerk: Amazon Virtual Private Cloud (VPC)
  • Datenbanken: Amazon Relational Database Service (RDS) und Amazon DynamoDB

Zu den grundlegenden Diensten der GCP gehören:

  • Computing: Google Compute Engine und Google App Engine
  • Speicher: Google Cloud Storage
  • Netzwerk: Google Virtual Private Cloud
  • Datenbanken: Google Cloud SQL, Google Cloud Datastore und Google Cloud Bigtable

Bei beiden Plattformen gibt es andere höherstufige Dienste, die auf diesen Diensten aufbauen. Diese höherstufigen Dienste können in vier Kategorien eingeteilt werden:

  • Anwendungsdienste: Dienste für die Optimierung von Anwendungen in der Cloud. Beispiele hierfür sind Amazon SNS und Google Cloud Pub/Sub.
  • Big Data- und Analysedienste: Dienste zur Verarbeitung großer Datenmengen wie Amazon Kinesis und Google Cloud Dataflow.
  • Verwaltungsdienste: Dienste zur Überwachung der Anwendungsleistung. Beispiele hierfür sind Amazon CloudWatch und Google Stackdriver Monitoring.
  • Dienste für maschinelles Lernen: Dienste für die Einbindung wahrnehmender KI wie Bild- oder Spracherkennung oder zum Trainieren und Bereitstellen eines eigenen Modells für maschinelles Lernen. Beispiele hierfür sind Amazon SageMaker und die Google Cloud Machine Learning Engine.

Dienste im Vergleich

Die folgende Tabelle bietet einen direkten Vergleich der verschiedenen Dienste, die auf AWS und der GCP verfügbar sind.

Dienstkategorie Dienst AWS Google Cloud Platform
Computing IaaS Amazon Elastic Compute Cloud Compute Engine
PaaS AWS Elastic Beanstalk App Engine
Container Amazon Elastic Container Service Google Kubernetes Engine
Serverlose Funktionen AWS Lambda Cloud Functions
Verwaltetes Batch-Computing AWS Batch
Netz Virtuelle Netzwerke Amazon Virtual Private Cloud Virtual Private Cloud
Lastenausgleichsmodul Elastic Load Balancer Cloud Load Balancing
Dedicated Interconnect Direct Connect Cloud Interconnect
Domains und DNS Amazon Route 53 Google Domains, Cloud DNS
CDN Amazon CloudFront Cloud CDN
Speicher Objektspeicher Amazon Simple Storage Service Cloud Storage
Blockspeicher Amazon Elastic Block Store Persistent Disk
Speicher mit geringer Verfügbarkeit Amazon S3 Standard-Infrequent Access, Amazon S3 One Zone-Infrequent Access Cloud Storage Nearline
Archivspeicher Amazon Glacier Cloud Storage Coldline
Dateispeicher Amazon Elastic File System Cloud Filestore (Betaversion)
Datenbank RDBMS Amazon Relational Database Service, Amazon Aurora Cloud SQL, Cloud Spanner
NoSQL: Schlüssel/Wert-Paar Amazon DynamoDB Cloud Datastore, Cloud Bigtable
NoSQL: Indexiert Amazon SimpleDB Cloud Datastore
Big Data und Analyse Batch-Datenverarbeitung Amazon Elastic MapReduce, AWS Batch Cloud Dataproc, Cloud Dataflow
Stream-Datenverarbeitung Amazon Kinesis Cloud Dataflow
Stream-Datenaufnahme Amazon Kinesis Cloud Pub/Sub
Analyse Amazon Redshift, Amazon Athena BigQuery
Workflow-Orchestrierung Amazon Data Pipeline, AWS Glue Cloud Composer
Anwendungsdienste Benachrichtigungen Amazon Simple Notification Service, Amazon Simple Queueing Service Cloud Pub/Sub
Verwaltungsdienste Überwachung Amazon CloudWatch Stackdriver Monitoring
Logging Amazon CloudWatch Logs Stackdriver Logging
Bereitstellung AWS CloudFormation Cloud Deployment Manager
Machine Learning Speech Amazon Transcribe Cloud Speech-to-Text
Vision Amazon Rekognition Cloud Vision
Natural Language Processing Amazon Comprehend Cloud Natural Language
Übersetzung Amazon Translate Cloud Translation
Konversationsschnittstelle Amazon Lex Dialogflow Enterprise Edition
Video Intelligence Amazon Rekognition Video Cloud Video Intelligence
Automatisch generierte Modelle Cloud AutoML (Beta)
Vollständig verwaltetes ML Amazon SageMaker Cloud Machine Learning Engine

Weitere Informationen

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