Google Cloud Platform para profissionais da AWS

Atualizado em 20 de novembro de 2018

Este guia foi elaborado para apresentar profissionais familiarizados com a Amazon Web Services (AWS) aos principais conceitos necessários para começar a usar o Google Cloud Platform (GCP). O guia compara o GCP com a AWS e destaca as semelhanças e diferenças entre os dois. Além disso, há também mapeamentos de referência rápida sobre os conceitos e terminologia dos produtos da AWS e do GCP

Por que usar o GCP?

Nos últimos 15 anos, o Google vem construindo uma das infraestruturas de nuvem mais rápidas, avançadas e de alta qualidade do planeta. Internamente, essa infraestrutura é usada para vários serviços de alto volume de tráfego e escala global, como o Gmail, o Maps, o YouTube e a Search. Por causa do tamanho e da dimensão desses serviços, o Google investiu muito para otimizar a infraestrutura e criar um conjunto de ferramentas e serviços para gerenciá-la de maneira eficaz. O GCP coloca essa infraestrutura e esses recursos de gerenciamento ao seu alcance.

Regiões e zonas

Quase todos os produtos da AWS são implantados em regiões em todo o mundo. Cada região abrange um grupo de data centers relativamente próximos uns dos outros. A Amazon divide cada região em duas ou mais zonas de disponibilidade. De forma parecida, o GCP divide a disponibilidade do serviço dele em regiões e zonas que estão localizadas ao redor do mundo. Veja um mapeamento completo das regiões e zonas globais em Locais do Google Cloud Platform.

Além disso, alguns serviços do GCP estão localizados em um nível multirregional, em vez de níveis regionais ou por zonas mais granulares. Esses serviços incluem o Google App Engine e o Google Cloud Storage. Atualmente, os locais multirregionais disponíveis estão nos Estados Unidos, na Europa e na Ásia.

A AWS foi projetado com regiões isoladas e independentes das demais. Com isso, ele garante que a disponibilidade de uma região não afete a disponibilidade de outras regiões e que os serviços dentro das regiões permaneçam independentes entre si. Da mesma forma, as regiões do GCP são isoladas umas das outras por motivos de disponibilidade. Entretanto, o GCP tem uma funcionalidade integrada para que as regiões sincronizem os dados entre si de acordo com as necessidades de determinado serviço do GCP.

A AWS e o GCP têm pontos de presença (POPs, na sigla em inglês) localizados em vários locais em todo o mundo. Esses locais de POP armazenam o conteúdo em cache mais perto dos usuários finais. No entanto, cada plataforma usa os respectivos locais de POP delas de diferentes maneiras:

  • A AWS utiliza POPs para oferecer um serviço de rede de fornecimento de conteúdo (CDN, na sigla em inglês), a Amazon CloudFront.
  • O GCP usa POPs para fornecer o Google Cloud CDN (Cloud CDN) e o armazenamento em cache próximo dos usuários finais integrado para serviços como o Google App Engine e o Google Cloud Storage.

Os POPs do GCP se conectam aos data centers pelas redes de fibra pertencentes ao Google. Com essa conexão sem obstáculos, os aplicativos com base na nuvem têm acesso rápido e confiável a todos os serviços no GCP.

Em resumo, os termos e os conceitos de localização da AWS se comparam aos do GCP da seguinte maneira:

Conceito Termo da AWS Termo do GCP
Cluster de data centers e serviços Região Região
Data center isolado Zona de disponibilidade Zona
Armazenamento em cache de extremidade POP (somente CloudFront) POP (vários serviços)

Contas, limites e preços

Para usar um serviço da AWS, você precisa se inscrever em uma conta da AWS. Depois de concluir esse processo, você pode iniciar serviços na sua conta dentro dos limites estabelecidos pela Amazon. Esses serviços são faturados na sua conta específica. Se necessário, você pode criar contas de faturamento e, em seguida, criar subcontas vinculadas a elas. Assim, as organizações podem simular uma estrutura organizacional padrão de faturamento.

Da mesma forma, o GCP requer que você configure uma Conta do Google para usar os serviços dele. No entanto, o GCP agrupa o uso do serviço por projeto e não por conta. Nesse modelo, você pode criar vários projetos, totalmente diferentes, na mesma conta. Em um ambiente organizacional, esse modelo é vantajoso, permitindo que você crie espaços de projeto para divisões ou grupos separados dentro da sua empresa. Esse modelo também pode ser útil para fins de teste: quando concluir um projeto, você pode excluí-lo e todos os recursos criados por esse projeto também serão excluídos.

A AWS e o GCP têm limites flexíveis padrão nos serviços deles para novas contas. Esses limites flexíveis não estão vinculados às limitações técnicas de determinado serviço. Em vez disso, o objetivo deles é evitar que contas fraudulentas usem recursos excessivos e limitar o risco para novos usuários, impedindo-os de gastar mais do que o pretendido conforme eles exploram a plataforma. Se você acredita que seu aplicativo precisa de mais recursos, a AWS e o GCP oferecem maneiras simples de entrar em contato com as equipes internas apropriadas para aumentar os limites dos serviços.

Como os preços tendem a mudar com mais frequência que os recursos ou serviços principais, este conjunto de artigos evitará abordá-los. No entanto, cada artigo discutirá o modelo de preços de cada serviço quando isso for útil. Para comparar preços atualizados para sua solução, use as calculadoras de preços da Amazon e a calculadora do GCP e veja qual configuração oferece o melhor custo-benefício em termos de flexibilidade, escalonabilidade e custo.

Interfaces de gerenciamento de recursos

A AWS e o GCP oferecem uma interface de linha de comando (CLI, na sigla em inglês) para interagir com serviços e recursos. Enquanto a AWS oferece a Amazon CLI, o GCP oferece o SDK do Cloud. Ambos consistem em uma CLI unificada para todos os serviços e são multiplataforma, com binários disponíveis para Windows, Linux e macOS. Além disso, no Cloud Platform, é possível usar o SDK do Cloud no navegador da Web com o Google Cloud Shell.

A AWS e o GCP também oferecem consoles baseados na web. Cada console permite aos usuários criar, gerenciar e monitorar os recursos deles. O Console do GCP está localizado em https://console.cloud.google.com/.

Tipos de serviço

Em um nível superior, as plataformas de nuvem começam com o fornecimento de um conjunto de serviços básicos: computação, armazenamento, rede e banco de dados. Os serviços básicos da AWS são:

  • Computação: Amazon Elastic Compute Cloud (EC2).
  • Armazenamento: Amazon Simple Storage Service (S3) e Amazon Elastic Block Store (EBS).
  • Rede: Amazon Virtual Private Cloud (VPC).
  • Bancos de dados: Amazon Relational Database Service (RDS) e Amazon DynamoDB.

Os serviços de valor de referência do GCP incluem:

  • Computação: Google Compute Engine e Google App Engine.
  • Armazenamento: Google Cloud Storage.
  • Rede: nuvem privada virtual do Google Cloud.
  • Bancos de dados: Google Cloud SQL, Google Cloud Datastore e Google Cloud Bigtable.

Cada plataforma oferece outros serviços de nível mais alto além desses. Em geral, esses serviços de nível mais alto podem ser classificados como um destes quatro tipos:

  • Serviços de aplicativos: criados para otimizar aplicativos na nuvem. Exemplos: Amazon SNS e Google Cloud Pub/Sub.
  • Serviços de Big Data e análise de dados: criados para processar grandes quantidades de dados, como o Amazon Kinesis e o Google Cloud Dataflow.
  • Serviços de gerenciamento: criados para rastrear o desempenho de um aplicativo. Exemplos: o Amazon CloudWatch e o Google Stackdriver Monitoring.
  • Serviços de machine learning: criados para incorporar a IA perceptiva, como reconhecimento de imagem ou fala, ou para treinar e implantar seus próprios modelos de machine learning. Os exemplos incluem o Amazon SageMaker e o Google Cloud Machine Learning Engine.

Comparação de serviços

A tabela a seguir mostra uma comparação lado a lado dos diversos serviços disponíveis na AWS e no GCP.

Categoria do serviço Serviço AWS Google Cloud Platform
Computação IaaS Amazon Elastic Compute Cloud Compute Engine
PaaS AWS Elastic Beanstalk App Engine
Contêineres Amazon Elastic Container Service Google Kubernetes Engine
Funções sem servidor AWS Lambda Cloud Functions
Computação em lote gerenciada Lote da AWS N/D
Rede Redes virtuais Nuvem privada virtual da Amazon Nuvem privada virtual
Balanceador de carga Elastic Load Balancer Cloud Load Balancing
Interconexão dedicada Direct Connect Cloud Interconnect
Domínios e DNS Amazon Route 53 Google Domains, Cloud DNS
CDN Amazon CloudFront Cloud CDN
Armazenamento Armazenamento de objeto Amazon Simple Storage Service Cloud Storage
Armazenamento em blocos Amazon Elastic Block Store Persistent Disk
Armazenamento de disponibilidade reduzida Amazon S3 Standard - acesso não frequente, Amazon S3 One Zone - acesso não frequente Cloud Storage Nearline
Armazenamento de arquivos Amazon Glacier Cloud Storage Coldline
Armazenamento de arquivos Amazon Elastic File System Cloud Filestore (beta)
Database RDBMS Amazon Relational Database Service, Amazon Aurora Cloud SQL, Cloud Spanner
NoSQL: chave-valor Amazon DynamoDB Cloud Datastore, Cloud Bigtable
NoSQL: indexado Amazon SimpleDB Cloud Datastore
Big Data e análise de dados Processamento de dados em lote Amazon Elastic MapReduce, AWS Batch Cloud Dataproc, Cloud Dataflow
Processamento de dados de stream Amazon Kinesis Cloud Dataflow
Ingestão de dados de stream Amazon Kinesis Cloud Pub/Sub
Análise Amazon Redshift, Amazon Athena BigQuery
Orquestração de fluxo de trabalho Amazon Data Pipeline, AWS Glue Cloud Composer
Serviços de aplicativo Mensagens Amazon Simple Notification Service, Amazon Simple Queueing Service Cloud Pub/Sub
Serviços de gerenciamento Monitoramento Amazon CloudWatch Stackdriver Monitoring
Logging Registros do Amazon CloudWatch Stackdriver Logging
Implantação AWS CloudFormation Cloud Deployment Manager
Aprendizado de máquina Speech Amazon Transcribe Cloud Speech-to-Text
Vision Amazon Rekognition Cloud Vision
Processamento de linguagem natural Amazon Comprehend Cloud Natural Language
Tradução Amazon Translate Cloud Translation
Interface de conversação Amazon Lex Dialogflow Enterprise Edition
Video Intelligence Amazon Rekognition Video Cloud Video Intelligence
Modelos gerados automaticamente N/D Cloud AutoML (beta)
Aprendizado de máquina totalmente gerenciado Amazon SageMaker Cloud Machine Learning Engine

A seguir

Confira os artigos sobre o GCP destinados a profissionais da AWS para cada tipo de serviço:

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