À propos des services Google Cloud

Cette présentation décrit certains des services Google Cloud les plus utilisés. Pour obtenir la liste complète des services, consultez la page Produits et services.

Cette présentation couvre les types de services suivants :

Services de calcul et d'hébergement

Google Cloud propose différentes options pour répondre à vos besoins de calcul et d'hébergement. Vous pouvez effectuer les opérations suivantes :

  • Travailler dans un environnement sans serveur
  • Utiliser une plate-forme d'applications gérée
  • Exploiter les technologies de conteneur pour bénéficier d'une flexibilité accrue
  • Créer votre propre infrastructure cloud pour disposer d'un niveau optimal de contrôle et de flexibilité

Imaginez un éventail de services avec, à une extrémité, une solution exigeant que vous assumiez la plupart des responsabilités liées à la gestion des ressources et, à l'autre extrémité, une solution confiant la plupart de ces tâches à Google.

Informatique sans serveur

Cloud Functions, l'offre FaaS (Functions as a Service) de Google Cloud, fournit un environnement d'exécution sans serveur permettant de créer et de connecter des services cloud. Avec Cloud Functions, vous pouvez écrire des fonctions simples à application unique qui sont associées à des événements émis par votre infrastructure et vos services cloud. Une fonction est déclenchée quand un événement surveillé est lancé. Votre code s'exécute dans un environnement entièrement géré. Vous n'avez pas à vous préoccuper du provisionnement de vos infrastructures, ni de la gestion des serveurs.

Les fonctions Cloud Functions peuvent être écrites en JavaScript, Python 3, Go ou Java. Vous pouvez utiliser et exécuter votre fonction dans n'importe quel environnement Node.js standard (Node.js 10), Python 3 (Python 3.7), Go (Go 1.11 ou Go 1.13) ou Java (Java 11), ce qui facilite la portabilité et les tests en local.

Les fonctions Cloud Functions sont idéales pour les cas d'utilisation suivants :

  • Traitement des données et opérations ETL pour des scénarios tels que le transcodage vidéo et le streaming de données IoT
  • Webhooks permettant de répondre aux déclencheurs HTTP
  • API légères permettant une logique faiblement couplée aux applications
  • Fonctions backend mobiles

Plate-forme d'applications

App Engine est l'offre PaaS (Platform as a Service) de Google Cloud. Cette dernière permet à Google de gérer à votre place la plupart des ressources. Par exemple, si votre application requiert davantage de ressources de calcul suite à une augmentation du trafic vers votre site Web, Google redimensionne automatiquement le système en conséquence. Si les logiciels système nécessitent une mise à jour de sécurité, Google effectue également cette opération pour vous.

Lorsque vous créez une application sur App Engine, vous pouvez :

Pour obtenir la liste complète et la description des fonctionnalités App Engine, consultez la documentation App Engine.

Conteneurs

Avec les solutions de calcul basées sur des conteneurs, vous pouvez vous concentrer sur le code de votre application plutôt que sur les déploiements et l'intégration dans les environnements d'hébergement. Google Kubernetes Engine (GKE), l'offre conteneurs en tant que service (CaaS) de Google Cloud, basée sur le système Open Source Kubernetes, propose à la fois la flexibilité des clouds sur site ou hybrides et l'infrastructure cloud publique de Google Cloud.

Lorsque vous créez une application avec GKE vous pouvez :

  • créer et gérer des groupes d'instances Compute Engine exécutant Kubernetes, appelés des clusters. GKE utilise des instances Compute Engine en tant que nœuds dans un cluster. Chaque nœud exécute l'environnement Docker, un agent de nœud Kubernetes qui surveille l'état du nœud, et un simple proxy de réseau ;

  • déclarer les exigences qui s'appliquent à vos conteneurs Docker en créant un fichier de configuration JSON simple ;

  • utiliser Container Registry afin de disposer d'un espace de stockage sécurisé et privé pour les images Docker. Vous pouvez envoyer des images vers votre registre, puis les récupérer sur n'importe quelle instance Compute Engine ou sur votre propre matériel en définissant un point de terminaison HTTP ;

  • créer des pods comportant un conteneur unique ou de multiples conteneurs. Chaque pod représente un hôte logique pouvant inclure un ou plusieurs conteneurs. Les conteneurs d'un pod fonctionnent conjointement en partageant des ressources, par exemple celles associées aux réseaux. Un ensemble de pods peut servir à constituer une application complète, un microservice ou l'une des couches d'une application à plusieurs niveaux ;

  • créer et gérer des contrôleurs de réplication, qui pilotent la création et la suppression des pods dupliqués en s'appuyant sur un modèle. Les contrôleurs de réplication garantissent que votre application dispose des ressources nécessaires pour fonctionner de manière fiable et évoluer de façon appropriée ;

  • créer et gérer des services. Ces derniers fournissent une couche d'abstraction qui dissocie les clients frontend des pods fournissant les fonctions backend. De cette manière, les clients peuvent fonctionner sans avoir à identifier constamment les pods qui sont créés et supprimés ;

  • créer un équilibreur de charge réseau externe.

Machines virtuelles

Le service de calcul non géré de Google Cloud est Compute Engine. Il s'agit en quelque sorte d'une solution IaaS (Infrastructure as a Service), car le système fournit une infrastructure de calcul robuste. Toutefois, vous devez choisir et configurer les composants de la plate-forme que vous souhaitez utiliser. Avec Compute Engine, il vous incombe de configurer, d'administrer et de surveiller les systèmes. Google s'assure que les ressources sont disponibles, fiables et prêtes à être utilisées, mais il vous incombe de les provisionner et de les gérer. L'avantage réside dans le fait que vous contrôlez entièrement les systèmes et disposez d'une flexibilité illimitée.

Lorsque vous créez sur Compute Engine, vous pouvez effectuer les opérations suivantes :

  • Utiliser des machines virtuelles (VM), qui sont désignées comme des instances, pour créer votre application, comme si vous disposiez de votre propre infrastructure matérielle. Vous pouvez choisir parmi divers types d'instances pour personnaliser votre configuration en fonction de vos besoins et de votre budget.

  • Choisir les régions et zones du monde où vous souhaitez déployer vos ressources, ce qui vous permet de déterminer l'endroit où vos données sont stockées et utilisées.

  • Choisir les systèmes d'exploitation, les piles de développement, les langages, les frameworks, les services et les autres technologies logicielles que vous préférez.

  • Créer des instances à partir d'images publiques ou privées.

  • Utiliser les technologies de stockage Google Cloud, ou bien n'importe quelle autre technologie tierce de votre choix.

  • Déployer rapidement des packages logiciels préconfigurés à l'aide de Google Cloud Marketplace. Par exemple, vous pouvez déployer une pile LAMP ou MEAN en quelques clics.

  • Créer des groupes d'instances pour pouvoir gérer plus facilement plusieurs instances en même temps.

  • Utiliser l'autoscaling avec un groupe d'instances pour augmenter et réduire automatiquement la capacité.

  • Associer et dissocier des disques selon les besoins.

  • Utiliser SSH pour vous connecter directement à vos instances.

Combiner les options de calcul et d'hébergement

Vous n'êtes pas obligé de vous limiter à un seul type de service de calcul. Par exemple, vous pouvez combiner App Engine et Compute Engine pour exploiter les fonctionnalités et les avantages de chaque service. Pour obtenir un exemple d'utilisation d'App Engine et de Compute Engine, consultez la page Planification fiable des tâches sur Compute Engine.

Pour en savoir plus sur les options de diffusion des sites Web, consultez la page Diffuser un site Web.

Services de stockage

Quelle que soit votre application, vous aurez probablement besoin de stocker des fichiers multimédias, des sauvegardes ou d'autres objets fichiers. Google Cloud propose différents services de stockage, y compris les services suivants :

  • Un espace de stockage de données cohérent, évolutif et de grande capacité dans Cloud Storage, qui est disponible en plusieurs versions :

    • Cloud Storage standard, qui offre une disponibilité maximale
    • Cloud Storage Nearline, qui offre un service d'archivage à faible coût, parfaitement adapté aux données consultées moins d'une fois par mois
    • Cloud Storage Coldline, qui offre un service d'archivage encore plus économique, parfaitement adapté aux données consultées moins d'une fois par trimestre
    • Cloud Storage Archive, qui offre le service d'archivage le plus économique, pour la sauvegarde et la reprise après sinistre, parfaitement adapté aux données auxquelles vous comptez accéder moins d'une fois par an
  • Des disques persistants sur Compute Engine qui peuvent être utilisés comme espace de stockage principal pour vos instances. Compute Engine propose à la fois des disques persistants sur disque dur, appelés disques persistants standards, et des disques persistants SSD.

  • Des serveurs de fichiers NFS entièrement gérés dans Filestore. Vous pouvez utiliser des instances Filestore pour stocker des données provenant d'applications exécutées sur des instances de VM Compute Engine ou des clusters GKE.

    Pour découvrir la gamme complète des services de stockage disponibles sur Google Cloud et leurs avantages, consultez davantage d'informations sur nos options de stockage.

Services de base de données

Google Cloud propose différents services de base de données SQL et NoSQL :

  • Une base de données SQL dans Cloud SQL, qui permet de définir des bases de données MySQL ou PostgreSQL.

  • Une base de données relationnelle stratégique et entièrement gérée dans Cloud Spanner, qui offre une cohérence transactionnelle à l'échelle mondiale, des schémas, des fonctionnalités de requête SQL et un mécanisme de réplication synchrone automatique garantissant une haute disponibilité.

  • Deux options de stockage de données NoSQL : Firestore, pour les données de type document, et Cloud Bigtable, pour les données tabulaires.

Vous pouvez également configurer votre technologie de base de données préférée sur Compute Engine à l'aide de disques persistants. Par exemple, vous pouvez configurer MongoDB pour le stockage de documents NoSQL.

Pour en savoir plus sur les différences entre nos services de base de données, consultez davantage d'informations sur les bases de données Google Cloud.

Services de mise en réseau

Alors qu'App Engine gère la mise en réseau pour vous et que GKE utilise le modèle Kubernetes, Compute Engine fournit un ensemble de services de mise en réseau. Ces services vous aident à répartir le trafic entre les ressources, à créer des enregistrements DNS et à connecter votre réseau existant à celui de Google.

Réseaux, pare-feu et routes

Virtual Private Cloud (VPC) fournit un ensemble de services réseau utilisés par vos instances de VM. Une instance peut avoir plusieurs interfaces, mais chaque interface doit être connectée à un réseau différent. Chaque projet VPC dispose d'un réseau par défaut. Vous pouvez créer des réseaux supplémentaires dans votre projet. Toutefois, il est impossible de partager des réseaux entre plusieurs projets.

Les règles de pare-feu régissent le trafic entrant des instances d'un réseau. Le réseau par défaut dispose d'un ensemble de règles de pare-feu par défaut. Vous pouvez par ailleurs créer des règles personnalisées.

Une route vous permet de mettre en œuvre des fonctions de mise en réseau plus avancées dans vos instances, telles que la création de VPN. Elle spécifie de quelle manière les paquets quittant une instance doivent être acheminés. Par exemple, une route peut indiquer que les paquets destinés à une plage de réseau particulière doivent être traités par une instance de machine virtuelle de passerelle que vous configurez et gérez.

Équilibrage de charge

Si votre site Web ou votre application s'exécute sur Compute Engine, vous pouvez être amené à répartir la charge de travail sur plusieurs instances. Les fonctionnalités d'équilibrage de charge côté serveur vous offrent les avantages suivants :

  • L'équilibrage des charges réseau permet de répartir le trafic entre les instances de serveur de la même région en fonction des données de protocole IP entrantes, telles que l'adresse, le port et le type de protocole. Cette fonctionnalité s'avère une solution très efficace si, par exemple, vous souhaitez répondre à l'augmentation du trafic vers votre site Web.

  • L'équilibrage de charge HTTP/HTTPS permet de répartir le trafic entre les régions, afin de vous assurer que les requêtes sont acheminées vers la région la plus proche ou, en cas de défaillance ou de dépassement de limites de capacité, vers une instance opérationnelle de la deuxième région la plus proche. Vous pouvez également utiliser l'équilibrage de charge HTTP(S) pour répartir le trafic en fonction du type de contenu. Par exemple, vous pouvez configurer vos serveurs pour que l'un d'eux diffuse le contenu statique (CSS et images, par exemple) et qu'un autre diffuse le contenu dynamique (tel que des pages PHP). L'équilibreur de charge peut diriger chaque requête vers le serveur fournissant chaque type de contenu.

Cloud DNS

Vous avez la possibilité de publier et gérer les enregistrements DNS (Domain Name System) en utilisant la même infrastructure que Google. Vous pouvez utiliser Google Cloud Console, la ligne de commande ou une API REST pour exploiter les zones gérées et les enregistrements DNS.

Connectivité avancée

Google Cloud offre les options de connectivité avancée ci-après, permettant de connecter un réseau existant aux ressources Google Cloud :

  • Cloud Interconnect permet de connecter votre réseau existant à votre réseau VPC via une connexion à disponibilité élevée, à faible temps de latence et adaptée aux entreprises. Vous pouvez utiliser une interconnexion dédiée pour vous connecter directement à Google, ou passer par une interconnexion partenaire pour vous connecter à Google via un fournisseur de services compatible.

  • Cloud VPN permet de relier votre réseau existant à votre réseau VPC via une connexion IPsec. Vous pouvez également utiliser un VPN pour connecter deux passerelles Cloud VPN.

  • L'appairage direct permet d'échanger du trafic Internet entre votre réseau professionnel et Google, au niveau de l'un des emplacements du réseau périphérique étendu de Google. Consultez le site d'appairage de Google pour plus d'informations sur les emplacements périphériques.

  • L'appairage opérateur permet de connecter votre infrastructure au réseau périphérique de Google via des connexions à disponibilité élevée et à faible temps de latence, en passant par des fournisseurs de services. Vous pouvez également étendre votre réseau privé sur votre réseau privé VPC via des liens d'appairage opérateur, en utilisant un tunnel VPN entre les réseaux.

Services de big data

Les services de big data vous permettent de traiter et d'interroger des volumes importants de données dans le cloud pour obtenir des réponses rapides à des questions complexes.

Analyse de données

BigQuery fournit des services d'analyse de données. Cette solution vous permet d'effectuer les actions suivantes :

  • Créer des schémas personnalisés qui organisent vos données dans des ensembles de données et des tables
  • Charger des données à partir de diverses sources, y compris des flux
  • Interroger très rapidement des ensembles de données volumineux au moyen de commandes de type SQL. BigQuery est conçu et optimisé pour une plus grande rapidité.
  • Utiliser l'interface utilisateur Web, l'interface de ligne de commande ou l'API
  • Charger, interroger, exporter et copier des données à l'aide de tâches
  • Gérer des données et les protéger à l'aide d'autorisations

Pour essayer rapidement et facilement BigQuery, consultez le guide de démarrage rapide de l'UI Web afin d'interroger un ensemble de données public.

Traitement des données par lots et par flux

Dataflow fournit un service géré et un ensemble de SDK qui vous permettent d'effectuer des tâches de traitement de données par lot et par flux. Cette solution est adaptée aux calculs portant sur de gros volumes de données, en particulier lorsque les tâches de traitement peuvent être clairement et facilement divisées en charges de travail parallèles. Elle est également appropriée pour les tâches d'extraction, de transformation et de chargement (extract, transform, load, ETL) qui permettent de déplacer des données d'un support de stockage à un autre, de les convertir dans un format plus adapté ou de les charger sur un nouveau système de stockage.

Messagerie asynchrone

Pub/Sub est un service de messagerie asynchrone. Votre application peut envoyer des messages sous la forme de structures de données JSON à une unité de publication appelée sujet. Les sujets Pub/Sub représentent une ressource globale. Par conséquent, les autres applications des projets qui vous appartiennent peuvent s'y abonner pour recevoir les messages dans le corps de la requête ou de la réponse HTTP. Pour en savoir plus, consultez le guide de démarrage rapide de Pub/Sub.

L'utilité de Pub/Sub ne se limite pas au big data. Vous pouvez l'utiliser dans de nombreux cas nécessitant un service de messagerie asynchrone. Pour obtenir un exemple montrant comment utiliser Pub/Sub pour coordonner le fonctionnement d'App Engine et de Compute Engine, consultez la page Planification fiable des tâches sur Compute Engine.

Services de machine learning

La technologie d'IA dans le cloud de GCP offre divers services puissants de machine learning. Vous pouvez choisir d'utiliser des API fournissant des modèles pré-entraînés qui ont été optimisés pour des applications spécifiques, ou de créer et d'entraîner des modèles sophistiqués à grande échelle à l'aide d'un framework TensorFlow géré.

API de machine learning

Grâce aux différentes API de Google Cloud, vous pouvez exploiter les solutions de ML de Google sans créer, ni entraîner vos propres modèles.

  • L'API Video Intelligence permet d'utiliser la technologie d'analyse vidéo, qui fournit des fonctionnalités de détection de thèmes, de détection de contenu explicite, de détection de changements de plans et de régionalisation.

  • Speech-to-Text permet de convertir du contenu audio en texte, en reconnaissant plus de 110 langues et variantes pour une compatibilité avec votre base d'utilisateurs mondiale. Avec cette API, vous pouvez par exemple transcrire ce que les utilisateurs disent au micro d'une application ou des fichiers audio, et activer des commandes vocales.

  • Cloud Vision vous permet d'intégrer facilement des fonctionnalités de détection par la vision telles que l'ajout d'étiquettes à des images, la détection de visages et de points de repère, la reconnaissance optique des caractères et l'ajout de tags au contenu explicite.

  • L'API Cloud Natural Language vous permet d'ajouter des fonctionnalités d'analyse (sentiments, entités, sentiments des entités ou syntaxe) et de classification de contenu.

  • Cloud Translation permet de traduire rapidement un texte source dans l'une des nombreuses langues disponibles (plus d'une centaine). La détection de la langue s'avère utile dans le cas où la langue source n'est pas connue.

  • Avec Dialogflow, créez des interfaces de conversation destinées aux sites Web, aux applications mobiles, aux plates-formes de messagerie les plus utilisées et aux appareils IoT. Vous pouvez l'utiliser pour créer des interfaces, telles que des chatbots permettant de mettre en œuvre des interactions riches et naturelles avec les utilisateurs.

AI Platform

AI Platform associe l'infrastructure gérée de Google Cloud à la puissance et à la flexibilité de TensorFlow. Cette solution vous permet d'entraîner vos modèles de machine learning à grande échelle et d'héberger ceux-ci pour réaliser des prédictions sur les nouvelles données dans le cloud.

AI Platform permet d'entraîner des modèles de machine learning en exécutant des applications d'entraînement TensorFlow sur Google Cloud et d'héberger ces modèles entraînés pour vous permettre de prédire les nouvelles données. AI Platform gère les ressources de calcul que votre tâche d'entraînement doit exécuter. Vous pouvez ainsi vous concentrer sur votre modèle plutôt que sur la configuration matérielle ou la gestion des ressources.

Pour essayer la plate-forme AI Platform, consultez la pagePremiers pas : entraînement et prédiction avec Keras.

Étape suivante : Découvrez les outils de développement et d'administration.