面向 AWS 专业人员的 Google Cloud Platform 简介

更新时间:2018 年 11 月 20 日

本指南旨在为熟悉 Amazon Web Services (AWS) 的专业人员介绍开始使用 Google Cloud Platform (GCP) 所需要掌握的关键概念。本指南将 GCP 与 AWS 进行了比较,并重点讲解了两者之间的相似之处和不同之处。此外,本指南还提供了快速参考,将 AWS 产品、概念和术语与相应的 GCP 产品、概念和术语进行了对照。

为什么选择 GCP?

在过去的 15 年中,Google 一直致力于打造全球最快、最强大以及最高质量的云基础架构之一。在内部,Google 使用这一基础架构来支持几种高流量和全球级服务,包括 GmailGoogle 地图YouTubeGoogle 搜索。由于这些服务的规模巨大,Google 已投入了大量工作来优化其基础架构,并创建了一套工具和服务以进行有效管理。GCP 将该基础架构和这些管理资源送到了您的身边。

区域和地区

几乎所有的 AWS 产品都部署在世界各地的区域内。每个区域都由彼此位置相对临近的一组数据中心组成。Amazon 将每个区域划分为两个或两个以上的可用区。与此类似,GCP 也将其服务可用性范围划分为分布于世界各地的区域和地区。如需 GCP 全球区域和地区的完整对照表,请参阅 Cloud 网点

此外,某些 GCP 服务是多区域级,而不是更细粒度的区域或地区级,这些服务包括 Google App Engine 和 Google Cloud Storage。目前,可用的多区域位置包括美国、欧洲和亚洲。

在设计上,每个 AWS 区域都与其他 AWS 区域隔离并互相独立。这种设计有助于确保一个区域的可用性不会影响到其他区域的可用性,并且区域内的服务彼此保持独立。同样,出于可用性的考虑,GCP 的区域也彼此隔离。但是,GCP 内置了同步功能,可以根据某个给定的 GCP 服务的需要,在区域之间同步数据。

AWS 和 GCP 在全球许多位置都有存在点 (POP)。这些 POP 位置有助于将内容缓存在更靠近最终用户的地方。然而,每个平台对于其各自的 POP 位置的使用方式并不相同:

  • AWS 使用 POP 来提供内容分发网络 (CDN) 服务,即 Amazon CloudFront。
  • GCP 使用 POP 来提供 Google Cloud CDN (Cloud CDN),并为 Google App Engine 和 Google Cloud Storage 等服务提供内置边缘缓存功能。

GCP 的 POP 通过 Google 拥有的光纤连接到数据中心。这种畅通无阻的连接意味着基于 GCP 的应用可以快速、可靠地访问 GCP 上的所有服务。

总而言之,AWS 的位置术语和概念与 GCP 的位置术语和概念之间的对应关系如下:

概念 AWS 术语 GCP 术语
数据中心和服务集群 区域 区域
抽象数据中心 可用区 地区
边缘缓存 POP(只有 CloudFront) POP(多项服务)

帐号、限额和价格

要使用某项 AWS 服务,您必须注册一个 AWS 帐号。完成此过程后,您可以在 Amazon 所规定的限额内在您的帐号下启动任何服务,并且 Amazon 将针对这些服务向您的特定帐号收取费用。如果需要,您可以创建结算帐号,然后创建汇总至这些结算帐号的子帐号。通过这种方式,组织可以模拟标准的组织结算结构。

类似地,GCP 也要求您必须设置一个 Google 帐号才能使用其服务。但是,GCP 是按项目分组汇总您的服务使用量,而不是按帐号。在这种模式下,您可以在同一个帐号下创建多个完全独立的项目。在组织环境中,这种模式就可能十分有利,允许您为公司内的独立部门或工作组创建项目空间。此模式也可用于测试用途:在完成某个项目后,您可以删除该项目,并且该项目创建的所有资源也将被删除。

对于新帐号,AWS 和 GCP 都设有关于服务使用量的默认“软性限额”。这些软性限额与某项给定服务的技术限制并没有关联。实际上,设置这些限制是为了防止欺诈性帐号使用过多的资源,以及为新用户控制风险,以避免他们在了解平台时超出预期的支出。如果您发现自己的应用已经超出了这些限额,AWS 和 GCP 可以提供直接的方式让您与相应的内部团队联系,以提高服务限额。

由于价格的更改往往比核心功能或服务更频繁,因此这组文章将尽可能避免涉及价格方面的细节。不过,每篇文章都会在任何有必要的地方讨论每项服务背后的价格模式。如需针对特定解决方案的最新价格比较,可使用 Amazon 价格计算器GCP 计算器来查看哪种配置在灵活性、可扩缩性以及费用方面能提供最佳价值。

资源管理界面

AWS 和 GCP 都提供了用来与服务和资源交互的命令行界面 (CLI)。AWS 提供了 Amazon CLI,GCP 提供了 Cloud SDK。两者都是适用于所有服务的统一 CLI,也都是跨平台的,包含了可用于 Windows、Linux 和 macOS 的二进制文件。此外,在 GCP 中,您还可以通过使用 Google Cloud Shell 在网络浏览器中使用 Cloud SDK。

AWS 和 GCP 还提供了基于网络的控制台。两种控制台都允许用户创建、管理和监控其资源。GCP 的控制台位于 https://console.cloud.google.com/

服务类型

概括来讲,云平台都是从提供一套基准服务(计算、存储、网络和数据库服务)开始。AWS 的基准服务包括:

  • 计算:Amazon Elastic Compute Cloud (EC2)
  • 存储:Amazon Simple Storage Service (S3) 和 Amazon Elastic Block Store (EBS)
  • 网络:Amazon Virtual Private Cloud (VPC)
  • 数据库:Amazon Relational Database Service (RDS) 和 Amazon DynamoDB

GCP 的基准服务包括:

  • 计算:Google Compute Engine 和 Google App Engine
  • 存储:Google Cloud Storage
  • 网络:Google Virtual Private Cloud
  • 数据库:Google Cloud SQL、Google Cloud Datastore 和 Google Cloud Bigtable

然后,每个平台都在这些服务之上构建了其他更高层级的服务。通常,这些更高层级的服务可以归为以下四种类型之一:

  • 应用服务:旨在帮助优化云端应用的服务,例如 Amazon SNS 和 Google Cloud Pub/Sub。
  • 大数据和分析服务:旨在帮助处理大量数据的服务,例如 Amazon Kinesis 和 Google Cloud Dataflow。
  • 管理服务:旨在帮助您跟踪应用性能的服务,例如 Amazon CloudWatch 和 Google Stackdriver Monitoring。
  • 机器学习服务:旨在帮助您整合感知 AI(例如图片或语音识别)的服务,或者旨在帮助您训练和部署自己的机器学习模型的服务,例如 Amazon SageMaker 和 Google Cloud Machine Learning Engine。

服务比较

下表并排比较了 AWS 和 GCP 中提供的各种服务。

服务类别 服务 AWS Google Cloud Platform
计算 IaaS Amazon Elastic Compute Cloud Compute Engine
PaaS AWS Elastic Beanstalk App Engine
容器 Amazon Elastic Container 服务 Google Kubernetes Engine
无服务器函数 AWS Lambda Cloud Functions
托管批量计算 AWS Batch 不适用
网络 虚拟网络 Amazon Virtual Private Cloud Virtual Private Cloud
负载平衡器 Elastic Load Balancer Cloud Load Balancing
专用互连 Direct Connect Cloud Interconnect
域名和 DNS Amazon Route 53 Google Domains、Cloud DNS
CDN Amazon CloudFront Cloud CDN
存储 对象存储 Amazon Simple Storage Service Cloud Storage
块存储 Amazon Elastic Block Store Persistent Disk
低可用性存储 Amazon S3 标准 - 不频繁访问、Amazon S3 单区 – 不频繁访问 Cloud Storage Nearline
归档存储 Amazon Glacier Cloud Storage Coldline
文件存储 Amazon Elastic File System Cloud Filestore(测试版)
数据库 RDBMS Amazon Relational Database Service、Amazon Aurora Cloud SQLCloud Spanner
NoSQL:键值对 Amazon DynamoDB Cloud DatastoreCloud Bigtable
NoSQL:编入索引 Amazon SimpleDB Cloud Datastore
大数据和分析 批量数据处理 Amazon Elastic MapReduce、AWS Batch Cloud DataprocCloud Dataflow
流式数据处理 Amazon Kinesis Cloud Dataflow
流式数据提取 Amazon Kinesis Cloud Pub/Sub
分析 Amazon Redshift、Amazon Athena BigQuery
工作流编排 Amazon Data Pipeline、AWS Glue Cloud Composer
应用服务 消息传递 Amazon Simple Notification Service、Amazon Simple Queueing Service Cloud Pub/Sub
管理服务 监控 Amazon CloudWatch Stackdriver Monitoring
日志记录 Amazon CloudWatch Logs Stackdriver Logging
部署 AWS CloudFormation Cloud Deployment Manager
机器学习 语音 Amazon Transcribe Cloud Speech-to-Text
视觉 Amazon Rekognition Cloud Vision
自然语言处理 Amazon Comprehend Cloud Natural Language
翻译 Amazon Translate Cloud Translation
对话界面 Amazon Lex Dialogflow Enterprise Edition
视频智能 Amazon Rekognition Video Cloud Video Intelligence
自动生成模型 不适用 Cloud AutoML(测试版)
全托管式机器学习 Amazon SageMaker Cloud Machine Learning Engine

后续事项

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