À propos des services GCP

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

Cette présentation recouvre les types de services suivants :

Services de calcul et d'hébergement

GCP propose différentes options pour répondre à vos besoins de calcul et d'hébergement. Vous pouvez choisir les options suivantes :

  • Travailler dans un environnement sans serveur
  • Utiliser une plateforme 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.

Options de calcul et d'hébergement répondant à diverses exigences opérationnelles

Informatique sans serveur

Google Cloud Functions, l'offre fonctions en tant que service (FaaS) de GCP, fournit un environnement d'exécution sans serveur pour créer et connecter des services cloud. Avec Cloud Functions vous pouvez écrire des fonctions simples, à application unique qui sont associées à des événements déclenchés par votre infrastructure et vos services cloud. Votre fonction Cloud Functions est exécutée lors du déclenchement d'un événement que vous surveillez. Votre code s'exécute dans un environnement entièrement géré, donc vous n'avez pas besoin de provisionner d'infrastructure ni de vous préoccuper de la gestion des serveurs.

Vous créez des fonctions Cloud Functions à l'aide de JavaScript et pouvez les exécuter dans un environnement Node.js v6.11.5 sur GCP. Vous pouvez exécuter Cloud Functions dans n'importe quel environnement Node.js standard, ce qui facilite la portabilité et les tests en local.

Les fonctions Cloud Functions sont parfaitement adaptées aux cas d'utilisation incluant les éléments suivants :

  • Traitement des données et opérations ETL pour des scénarios tels que le transcodage vidéo et le streaming de données IdO

  • Webhooks permettant de répondre aux déclencheurs HTTP

  • API légères permettant d'intégrer une logique faiblement couplée aux applications

  • Fonctions backend mobiles

Plate-forme d'applications

Google App Engine est l'offre PaaS (Platform as a Service) de GCP. 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 :

  • créer votre application dans les environnements d'exécution standards App Engine, dans les langages compatibles avec l'environnement standard, tels que : Python 2.7, Java 8, Java 7, PHP 5.5 et Go 1.8 et 1.6 ;

  • créer votre application dans les environnements d'exécution flexibles App Engine, dans les langages compatibles avec l'environnement flexible App Engine, tels que : Python 2.7/3.6, Java 8, Go 1.8, Node.js, PHP 5.6 et 7, .NET et Ruby. Vous avez également la possibilité de faire appel à des environnements d'exécution personnalisés pour employer une autre mise en œuvre d'un langage compatible ou utiliser un autre langage ;

  • laisser Google gérer à votre place l'hébergement, le scaling, la surveillance et l'infrastructure de l'application ;

  • utiliser le SDK App Engine pour développer et tester l'application sur votre ordinateur local dans un environnement qui stimule App Engine sur GCP ;

  • utiliser facilement les technologies de stockage compatibles avec l'environnement standard et l'environnement flexible App Engine.

    Google Cloud SQL est une base de données SQL, compatible avec MySQL ou PostgreSQL. Google Cloud Datastore est un datastore NoSQL sans schéma. Google Cloud Storage permet de stocker des fichiers volumineux.

    Dans l'environnement standard, vous pouvez également choisir parmi diverses bases de données tierces (telles que Redis, MongoDB, Cassandra et Hadoop) utilisables avec vos applications.

    Dans l'environnement flexible, vous pouvez facilement utiliser n'importe quelle base de données tierce compatible avec votre langage si cette dernière est accessible à partir de l'instance Google App Engine.

    Dans les deux environnements, ces bases de données tierces peuvent être hébergées sur Compute Engine, sur une autre solution cloud ou bien sur site. Elles peuvent également être gérées par un fournisseur tiers ;

  • utiliser Cloud Endpoints dans l'environnement standard pour générer des API et des bibliothèques clientes, afin de simplifier l'accès aux données depuis d'autres applications. Endpoints facilite la création d'un backend Web pour vos clients Web et mobiles de type Android ou iOS ;

  • utiliser des services gérés et intégrés pour les activités telles que la gestion des e-mails ou des utilisateurs ;

  • utiliser Cloud Security Scanner en complément de vos processus sécurisés de conception et de développement pour identifier les failles de sécurité ;

  • déployer votre application à l'aide de l'IUG du lanceur App Engine sur macOS ou Microsoft Windows, ou à l'aide de la ligne de commande ;

  • exécuter votre application dans l'environnement standard à partir des régions du centre des États-Unis ou d'Europe occidentale.

Pour obtenir la liste complète des fonctionnalités App Engine ainsi qu'une description de ces dernières, consultez la documentation relative à 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, l'offre conteneurs en tant que service (CaaS) de GCP, basée sur le système Open Source Kubernetes, vous offre à la fois la flexibilité des clouds sur site ou hybrides et l'infrastructure cloud publique de GCP.

Lorsque vous créez une application avec Kubernetes Engine, vous pouvez :

  • créer et gérer des groupes d'instances Compute Engine exécutant Kubernetes, appelés des clusters. Kubernetes Engine utilise les instances Compute Engine comme des 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 Google 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

Google Compute Engine est le service de calcul non géré de GCP. 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, vous êtes tenu 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 est que vous disposez d'un contrôle total sur les systèmes et d'une flexibilité illimitée.

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

  • 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 GCP, ou bien n'importe quelle autre technologie tierce que vous préféreriez ;

  • utiliser Google Cloud Launcher pour déployer rapidement des packages logiciels préconfigurés. 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 tirer parti des fonctionnalités et des avantages de chaque service. Pour obtenir un exemple illustrant l'utilisation conjointe d'App Engine et de Compute Engine, consultez la page Planification fiable des tâches sur Google 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 données. GCP offre divers services de stockage, y compris les suivants :

  • 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 pour le stockage de données NoSQL : Cloud Datastore et Cloud Bigtable.

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

    • Stockage multirégional offrant une disponibilité optimale et permettant la redondance géographique
    • Stockage régional garantissant une haute disponibilité et fournissant un emplacement de stockage localisé
    • Stockage Nearline fournissant un service d'archivage à faible coût, parfaitement adapté aux données consultées moins d'une fois par mois
    • Stockage Coldline fournissant le service d'archivage le moins coûteux, pour la sauvegarde et la reprise après sinistre
  • Des disques persistants sur Compute Engine qui peuvent être utilisés comme espace de stockage principal pour vos instances. Compute Engine offre à la fois des disques persistants standards, qui sont basés sur un disque dur, et des disques persistants SSD.

Vous pouvez également choisir de configurer votre technologie de stockage préférée sur Compute Engine en utilisant des disques persistants. Par exemple, vous avez la possibilité de configurer MongoDB en tant que système de stockage NoSQL.

Pour découvrir la gamme complète des services de stockage disponibles sur GCP et leurs avantages, consultez la page Choisir une option de stockage.

Services de mise en réseau

Tandis qu'App Engine gère la mise en réseau à votre place et que Kubernetes Engine 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. Chaque instance ne peut être associée qu'à un seul réseau. 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/HTTPS pour répartir le trafic en fonction du type de contenu. Par exemple, vous avez la possibilité de 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 vous servir de la console Google Cloud Platform, de la ligne de commande ou d'une API REST pour exploiter les zones gérées et les enregistrements DNS.

Connectivité avancée

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

  • 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. Avec cette solution, vous pouvez :

  • 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 dans une optique de rapidité maximale ;

  • 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'interface utilisateur Web afin d'interroger un ensemble de données public.

Traitement des données par lots et par flux

Cloud Dataflow fournit un service géré et un ensemble de SDK que vous pouvez utiliser pour effectuer des tâches de traitement de données par lots et par flux. La 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 (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

Cloud 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 Cloud 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 de Cloud Pub/Sub.

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

Grâce aux différentes API de GCP, vous pouvez tirer parti des solutions de ML de Google sans créer ni entraîner vos propres modèles.

  • L'API Google Cloud 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.

  • L'API Google Cloud Speech permet de convertir du contenu audio en texte. Elle reconnaît plus de 110 langues et variantes pour s'adapter à votre base mondiale d'utilisateurs. Avec cette API, vous pouvez par exemple transcrire des fichiers audio, ou ce que les utilisateurs disent au micro d'une application, ou bien encore activer des commandes vocales.

  • L'API Google Cloud Vision permet d'intégrer facilement des fonctionnalités de détection par la vision telles que l'ajout de thèmes à des images, la détection de visages et de points de repère, la reconnaissance optique des caractères et l'ajout de tags sur les contenus explicites.

  • L'API Google Natural Language permet d'ajouter des fonctionnalités de classification de contenu et d'analyse des sentiments, des entités, des entités-sentiments et de la syntaxe.

  • L'API Google Cloud Translation permet de traduire rapidement un texte source dans une langue parmi les nombreuses disponibles (plus de 100). La détection de la langue s'avère utile dans le cas où la langue source n'est pas connue.

  • Dialogflow Enterprise Edition permet de créer des interfaces de conversation pour les sites Web, les applications mobiles, les plates-formes de messagerie les plus utilisées et les appareils IdO. 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.

Cloud ML Engine

Cloud Machine Learning Engine associe l'infrastructure gérée de GCP 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 ces derniers pour réaliser des prédictions sur les nouvelles données dans le cloud.

Grâce au service Cloud ML Engine, vous pouvez entraîner des modèles de machine learning en exécutant des applications d'entraînement TensorFlow sur GCP. Il héberge ces modèles pour vous afin que vous puissiez les utiliser pour obtenir des prédictions concernant de nouvelles données. Cloud ML Engine gère les ressources de calcul nécessaires à l'exécution de vos tâches d'entraînement de sorte que vous pouvez vous concentrer sur votre modèle plutôt que sur la configuration matérielle ou la gestion des ressources.

Pour essayer Cloud ML Engine, consultez la page Classification d'images à l'aide de l'ensemble de données Flowers.

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

Cette page vous a-t-elle été utile ? Évaluez-la :

Envoyer des commentaires concernant…