Google Earth Engine

Analyser des images satellite et des données géospatiales à l'échelle planétaire

Améliorez la prise de décision en termes de développement durable et de résilience climatique grâce au catalogue de données géospatiales d'Earth Engine, aux solutions de calcul à grande échelle et à l'IA avancée de Google Cloud.

Fonctionnalités

Plus de 90 pétaoctets de données géospatiales prêtes pour analyse

Le catalogue Earth Engine est l'un des plus grands catalogues de données accessibles au public, avec plus de 90 pétaoctets d'images satellite prêtes pour l'analyse et plus de 1 000 ensembles de données géospatiaux sélectionnés. Il inclut plus de 50 ans d'images historiques, mises à jour et enrichies quotidiennement. Exemples : données d'images satellite ouvertes, telles que Landsat, MODIS et Sentinel, données climatiques et météorologiques, données géophysiques, y compris le relief, la couverture terrestre ou les terres agricoles. 

Ce vaste catalogue fournit des données sur l'ensemble de la planète, ce qui permet aux utilisateurs de comprendre les changements terrestres qui sont en lien avec leurs objectifs de développement durable.

Plate-forme de calcul performante à grande échelle

Google Cloud permet à chacun d'exécuter des traitements parallèles à grande échelle sur plusieurs milliers d'ordinateurs. En combinant le catalogue de données d'Earth Engine aux fonctionnalités de calcul et aux outils d'analyse de données de Google Cloud, Earth Engine est une plate-forme révolutionnaire d'analyse et de visualisation des données terrestres à grande échelle. 

Un accès, un traitement et une analyse plus rapides se traduit par des innovations plus rapides, des décisions éclairées et des solutions viables.

Éditeur de code

L'éditeur de code Earth Engine est un environnement de codage Web conçu pour faciliter et accélérer le développement de workflows géospatiaux complexes, grâce aux éléments suivants :

  • Éditeur de code JavaScript
  • Affichage de la carte pour visualiser des ensembles de données géospatiales
  • Documentation de référence de l'API (onglet Docs)
  • Gestionnaire de scripts basé sur Git (onglet Scripts)
  • Résultats de la console (onglet Console)
  • Gestionnaire de tâches (onglet Tâches) pour gérer les requêtes de longue durée
  • Requête de carte interactive (onglet Inspecteur)
  • Recherche dans l'archive de données ou dans les scripts enregistrés
  • Outils de dessin géométrique

API Earth Engine pour Python et expérience Colab (geemap)

L'API Earth Engine pour Python permet aux utilisateurs d'utiliser les outils Python pour le machine learning et l'analyse, y compris pour les charges de travail géospatiales, telles que GeoTiffs et GeoPandas optimisés pour le cloud.

La bibliothèque Python geemap est prise en charge dans Earth Engine, pour les workflows visuels en Python, comme les panoramiques, les zooms et le dessin de polygones de carte pour les statistiques zonales.

Xarray, un package Python bien connu, permet de travailler avec des tableaux multidimensionnels. Xee, son intégration à Earth Engine, permet aux utilisateurs d'utiliser les ImageCollections d'Earth Engine en tant qu'ensembles de données Xarray. 

Interopérabilité entre Earth Engine et BigQuery

En utilisant BigQuery avec Earth Engine, les utilisateurs bénéficient du meilleur des deux mondes. Earth Engine se concentre sur le traitement des images (raster), tandis que BigQuery est optimisé pour le traitement de grands ensembles de données tabulaires.

La fonction "Export.table.toBigQuery()" simplifie un certain nombre de workflows :

  • Combiner les données Earth Engine et BigQuery pour obtenir une vision plus complète d'un problème particulier
  • Utiliser les outils d'analyse de BigQuery pour extraire des informations à partir des données Earth Engine
  • Partager des données Earth Engine avec les utilisateurs SQL d'une manière qui leur soit accessible

Earth Engine Machine Learning

Earth Engine dispose de fonctionnalités intégrées permettant aux utilisateurs d'entraîner et d'utiliser des modèles de ML pour des scénarios courants à l'aide d'API faciles à utiliser. Par exemple, vous pouvez utiliser un algorithme de forêt d'arbres décisionnels pour classer les terres dans une zone d'intérêt. Si vous préférez utiliser un réseau de neurones profond, vous pouvez également entraîner un modèle TensorFlow ou PyTorch, le déployer sur Vertex AI et obtenir des prédictions depuis l'éditeur de code Earth Engine.

Importer vos propres données pour les analyser avec le catalogue de données Earth Engine

Les utilisateurs peuvent importer leurs propres données (images et tables) et les combiner avec des ensembles de données du catalogue de données Earth Engine pour en dégager des insights. À l'aide du Gestionnaire d'éléments dans l'éditeur de code ou de l'interface de ligne de commande (CLI), des ensembles de données matricielles géoréférencés au format GeoTIFF ou TFRecord et des données tabulaires au format Shapefile ou CSV peuvent être importés pour construire des produits de données, créer des modèles et développer des solutions uniques pour accélérer les efforts en matière de durabilité.

Exporter vos résultats pour les intégrer à d'autres systèmes

Si vous entraînez un modèle TensorFlow ou souhaitez exécuter des simulations hydrologiques en dehors d'Earth Engine, vous pouvez transférer les données d'Earth Engine vers un autre système. L'API d'exportation Earth Engine s'occupe des tâches fastidieuses, et nos méthodes d'extraction de données permettent de résoudre les problèmes de scaling et sont compatibles avec des frameworks tels qu'Apache Beam, Spark ou Dask. Notre bibliothèque cliente Python est fournie avec une logique côté client pour effectuer la conversion entre les objets Earth Engine et les types NumPy, Pandas et GeoPandas.

Applications Earth Engine

Pour des visualisations interactives sans code, les applications Earth Engine sont des interfaces utilisateur dynamiques et partageables pour les analyses Earth Engine. 

Avec les applications Earth Engine, les développeurs peuvent utiliser des éléments d'interface utilisateur simples pour exploiter le catalogue de données et la puissance d'analyse d'Earth Engine, ce qui permet aux personnes concernées d'interagir avec leurs données et d'obtenir des informations entre les mains de décideurs.

Cloud Score+

Cloud Score+ résout le problème de la couverture nuageuse dans les données satellites Sentinel-2. Il s'agit d'un score de contrôle qualité complet, optimisé par le deep learning, qui fournit un score d'usabilité par pixel pour masquer ou pondérer les observations en fonction de la qualité globale.

Dynamic World

Dynamic World est un ensemble de données mondial sur la couverture terrestre en temps quasi réel, avec une résolution de 10 m et alimenté par le machine learning. Il fournit des détails sans précédent sur l'utilisation des sols, et permet d'établir des prédictions précises et de mettre en place des plans de développement durable efficaces.

Fonctionnement

Référencez des ensembles de données prêts pour l'analyse dans le catalogue de données d'Earth Engine à l'échelle du pétaoctet. Exécutez des analyses de données matricielles et vectorielles en parallèle sur des milliers de machines. Testez et modifiez les résultats de manière itérative dans l'éditeur de code, en écrivant du code Python personnalisé avec la bibliothèque cliente d'Earth Engine ou en extrayant les résultats d'un modèle hébergé dans Vertex AI. Partagez les résultats dans BigQuery ou dans les applications Earth Engine.

Résoudre des cas d'utilisation géospatiales courants à grande échelle

Utilisations courantes

Approvisionnement durable

Permettre la transparence et la traçabilité de la chaîne d'approvisionnement mondiale

Les chaînes d'approvisionnement durables sont essentielles pour les entreprises. Earth Engine aide les entreprises à analyser la couverture des sols et leur utilisation sur les sites d'approvisionnement afin de mettre en évidence le risque de déforestation dans leurs chaînes d'approvisionnement. La carte mondiale de la couverture forestière EC JRC pour 2020 est utile à cet égard. Représentation spatiale explicite de la présence/absence de forêts en 2020 à une résolution de 10 mètres, cet ensemble de données correspond au règlement européen sur la déforestation (EUDR), qui exigera des entreprises qu'elles fournissent des déclarations affirmant que les biens vendus ou produits dans l'UE n'ont pas été cultivés sur des terres déforestées après le 31 décembre 2020.

En savoir plus sur la carte mondiale de la couverture forestière EC JRC

    Permettre la transparence et la traçabilité de la chaîne d'approvisionnement mondiale

    Les chaînes d'approvisionnement durables sont essentielles pour les entreprises. Earth Engine aide les entreprises à analyser la couverture des sols et leur utilisation sur les sites d'approvisionnement afin de mettre en évidence le risque de déforestation dans leurs chaînes d'approvisionnement. La carte mondiale de la couverture forestière EC JRC pour 2020 est utile à cet égard. Représentation spatiale explicite de la présence/absence de forêts en 2020 à une résolution de 10 mètres, cet ensemble de données correspond au règlement européen sur la déforestation (EUDR), qui exigera des entreprises qu'elles fournissent des déclarations affirmant que les biens vendus ou produits dans l'UE n'ont pas été cultivés sur des terres déforestées après le 31 décembre 2020.

    En savoir plus sur la carte mondiale de la couverture forestière EC JRC

      TraceMark : une traçabilité basée sur le premier kilomètre pour les matières premières

      TraceMark, créé par NGIS, un partenaire Google Cloud Advantage, utilise Earth Engine pour cartographier l'approvisionnement en matières premières et les risques potentiels via les chaînes d'approvisionnement mondiales, afin de fournir une surveillance complète des premiers kilomètres et des insights de traçabilité de bout en bout.

      TraceMark s'appuie sur les principaux frameworks et fournit des fonctionnalités propres au règlement sur la déforestation de l'UE (UEDR) pour réduire les risques et établir des obligations de diligence raisonnable, y compris pour l'échange de données et l'engagement avec les fournisseurs, ainsi que des métriques de développement durable pour la création de rapports.

      TraceMark offre une capacité multi-produits pour traiter tous les produits concernés par l'EUDR, y compris le palmier, le café, le cacao, le soja et le papier.

      Risques climatiques

      Protéger les ressources contre les risques climatiques extrêmes, comme les incendies

      Les organismes de réponse aux sinistrés ont besoin de données et d'informations précises et à jour pour surveiller les incendies, évaluer les risques et protéger les ressources. Les ensembles de données dans Earth Engine, tels que GOES MCMIP (images), GOES FDC (détection d'incendie) et FIRMS (Fire Information for Resource Management System) peuvent être analysés pour surveiller les incendies, mais aussi faciliter la modélisation des incendies et la gestion des risques. L’analyse de ces données contribue à améliorer l’efficacité des efforts de réponse et de reprise après sinistre, ce qui les rend plus efficaces.

      Voir un exemple de cartographie de feux de forêt grâce à la puissance des données satellite

        Protéger les ressources contre les risques climatiques extrêmes, comme les incendies

        Les organismes de réponse aux sinistrés ont besoin de données et d'informations précises et à jour pour surveiller les incendies, évaluer les risques et protéger les ressources. Les ensembles de données dans Earth Engine, tels que GOES MCMIP (images), GOES FDC (détection d'incendie) et FIRMS (Fire Information for Resource Management System) peuvent être analysés pour surveiller les incendies, mais aussi faciliter la modélisation des incendies et la gestion des risques. L’analyse de ces données contribue à améliorer l’efficacité des efforts de réponse et de reprise après sinistre, ce qui les rend plus efficaces.

        Voir un exemple de cartographie de feux de forêt grâce à la puissance des données satellite

          Le cloud s'associe à des experts en risques climatiques

          La solution SpatiaFi de Climate Engine associe les données sur les ressources et les données géospatiales pour faciliter les rapports réglementaires, la réduction des risques climatiques et la finance durable.

          La plate-forme cloud native Location Intelligence de CARTO aide les entreprises à analyser l'impact sur le climat, à optimiser leurs processus et à prédire les résultats.

          Deloitte développe de nouvelles solutions de planification géospatiale à l'aide d'Earth Engine et de l'IA générative de Google Cloud pour aider ses clients à créer des communautés et des infrastructures durables, à améliorer la résilience opérationnelle et à se préparer à l'impact du changement climatique.

          Protéger les ressources naturelles

          Gestion et conservation durables des ressources naturelles

          En s'appuyant sur l'ensemble de données Hansen sur l'évolution des forêts dans le monde d'Earth Engine, les utilisateurs peuvent effectuer une analyse de l'évolution des forêts, quantifier cette évolution au fil du temps et cartographier la déforestation annuelle. À l'aide des données de surveillance des forêts pour l'action (FORMA, Hammer et al. 2009) issues de Global Forest Watch, les utilisateurs peuvent filtrer par dates et configurer des alertes dans des zones d'intérêt spécifiques.

          En savoir plus sur l'évolution des forêts à l'échelle mondiale
          • Tutoriel : analyse de l'évolution des forêts

          • Tutoriel : estimation de la couverture des forêts et de estimation des pertes

          Gestion et conservation durables des ressources naturelles

          En s'appuyant sur l'ensemble de données Hansen sur l'évolution des forêts dans le monde d'Earth Engine, les utilisateurs peuvent effectuer une analyse de l'évolution des forêts, quantifier cette évolution au fil du temps et cartographier la déforestation annuelle. À l'aide des données de surveillance des forêts pour l'action (FORMA, Hammer et al. 2009) issues de Global Forest Watch, les utilisateurs peuvent filtrer par dates et configurer des alertes dans des zones d'intérêt spécifiques.

          En savoir plus sur l'évolution des forêts à l'échelle mondiale
          • Tutoriel : analyse de l'évolution des forêts

          • Tutoriel : estimation de la couverture des forêts et de estimation des pertes

          Agriculture

          Obtenez des rendements plus élevés et un système alimentaire à plus faible impact grâce aux insights sur l'agriculture

          Earth Engine peut être utilisé pour obtenir des informations sur la santé des cultures, la consommation d'eau et les modèles saisonniers de productivité. Vous pouvez exploiter MOD13A2.061 Terra Vegetation Indices 16-Day Global 1km pour générer une animation de série temporelle représentant la productivité médiane de la végétation sur 20 ans. Pour prendre des décisions plus éclairées, les utilisateurs peuvent analyser des ensembles de données tels que des données sur la température de surface du sol MODIS ou des composites ERA5 pour calculer le nombre de jours de croissance (GDD), puis appliquer le machine learning dans Vertex AI pour anticiper le moment où les récoltes atteindront leur maturité ou pour calculer le moment optimal de gestion des nuisibles.

          Voir le tutoriel sur l'animation de séries temporelles NDVI
          • Étude de cas : Découvrez comment Regrow Ag utilise Earth Engine et Google Cloud

          • Story : Découvrez comment Sayukt change la vie des agriculteurs

          • Blog : Découvrez comment Earth Engine peut contribuer à des pratiques plus durables en matière d'agriculture durable

          Obtenez des rendements plus élevés et un système alimentaire à plus faible impact grâce aux insights sur l'agriculture

          Earth Engine peut être utilisé pour obtenir des informations sur la santé des cultures, la consommation d'eau et les modèles saisonniers de productivité. Vous pouvez exploiter MOD13A2.061 Terra Vegetation Indices 16-Day Global 1km pour générer une animation de série temporelle représentant la productivité médiane de la végétation sur 20 ans. Pour prendre des décisions plus éclairées, les utilisateurs peuvent analyser des ensembles de données tels que des données sur la température de surface du sol MODIS ou des composites ERA5 pour calculer le nombre de jours de croissance (GDD), puis appliquer le machine learning dans Vertex AI pour anticiper le moment où les récoltes atteindront leur maturité ou pour calculer le moment optimal de gestion des nuisibles.

          Voir le tutoriel sur l'animation de séries temporelles NDVI
          • Étude de cas : Découvrez comment Regrow Ag utilise Earth Engine et Google Cloud

          • Story : Découvrez comment Sayukt change la vie des agriculteurs

          • Blog : Découvrez comment Earth Engine peut contribuer à des pratiques plus durables en matière d'agriculture durable

          Le cloud s'associe à une expertise agricole

          • Woolpert : un partenaire et un fournisseur majeur de services géospatiaux de pointe. Woolpert a aidé plusieurs organisations des secteurs public et privé à créer leur pile Earth Engine pour l'intelligence géospatiale, y compris l'analyse des données agricoles et d'autres applications de gestion des terres.
          • NGIS : entreprise spécialisée dans les géospatiales et partenaire Google possédant une vaste expérience en partenariat avec de grandes organisations agricoles, vous pouvez mettre en œuvre Earth Engine. Avec Earth Engine, l'équipe NGIS a développé des solutions de nutrition, de protection, de production et d'analyse agricoles pour opérationnaliser des pétaoctets d'images satellite afin de fournir de nouveaux insights et produits.
          • Spatial Informatics Group (SIG) : fournit des outils d'aide à la prise de décisions environnementales depuis 25 ans. Exemples d'expertise : identification des types de couvertures végétales par discrimination spectrale ; phénologie et analyse des variations saisonnières de la végétation ; contrôle des cultures et estimation du rendement.

          Impact environnemental

          Recueillir des données environnementales ; détecter et surveiller les variations

          Pour les organisations et les entreprises du secteur public qui cherchent à lutter contre les émissions et à dégager des insights sur les facteurs de dégradation et d'efficacité des interventions, une analyse personnalisée peut être appliquée aux ensembles de données Earth Engine pour détecter les impacts environnementaux au fil du temps. Par exemple, nous avons utilisé des données annuelles de séries temporelles Landsat de 1984 à 2019 pour représenter la sécheresse des lacs en Bolivie, ou des données sur les méthanes combinées à d'autres ensembles de données, comme la couverture des sols, les forêts, l'eau, les écosystèmes, les frontières régionales et plus encore, afin de suivre au fil du temps les émissions de méthane d'une zone donnée.

          Consulter le tutoriel sur la modélisation de séries temporelles

            Recueillir des données environnementales ; détecter et surveiller les variations

            Pour les organisations et les entreprises du secteur public qui cherchent à lutter contre les émissions et à dégager des insights sur les facteurs de dégradation et d'efficacité des interventions, une analyse personnalisée peut être appliquée aux ensembles de données Earth Engine pour détecter les impacts environnementaux au fil du temps. Par exemple, nous avons utilisé des données annuelles de séries temporelles Landsat de 1984 à 2019 pour représenter la sécheresse des lacs en Bolivie, ou des données sur les méthanes combinées à d'autres ensembles de données, comme la couverture des sols, les forêts, l'eau, les écosystèmes, les frontières régionales et plus encore, afin de suivre au fil du temps les émissions de méthane d'une zone donnée.

            Consulter le tutoriel sur la modélisation de séries temporelles

              Google Cloud s'appuie sur une expertise en impact environnemental

              La solution de quantification des émissions de méthane de Deloitte, basée sur Google Earth Engine, est un outil d'analyse géospatiale d'intelligence artificielle (IA) et de machine learning (ML) conçu pour les organisations afin de surveiller, quantifier et prioriser la fermeture de puits orphelins problématiques pour réduire les émissions de méthane, protéger l'eau et l'air, et atténuer les risques de sécurité afin d'améliorer la santé humaine et environnementale.

              Tarification

              Fonctionnement des tarifs d'Earth EngineLes tarifs d'Earth Engine sont basés sur l'utilisation des ressources Earth Engine (unités de calcul et stockage), ainsi que sur des frais mensuels de plate-forme.
              Forfaits et utilisationDescriptionPrix (USD)

              De base

              Idéal pour les organisations avec de petites équipes et de petites charges de travail. Inclut 2 licences de développement, 20 requêtes API pouvant générer un volume élevé de requêtes simultanées et jusqu'à 8 tâches d'exportation par lot simultanées.

              500 $

              par mois

              Professionnel

              Idéal pour les organisations dont les équipes sont de taille moyenne et dont les charges de travail à grande échelle sont prévisibles et limitées dans le temps. Inclut 5 licences de développeur, 500 requêtes API simultanées pour un volume élevé et jusqu'à 20 tâches d'exportation par lot simultanées.

              2 000 $

              par mois

              Premium

              Idéal pour les grandes équipes dont les charges de travail sont critiques, urgentes et à grande échelle. Les répartitions du forfait Premium peuvent être personnalisées. Pour en savoir plus, veuillez contacter votre conseiller commercial Google Cloud.

              Nous contacter


              Calcul (analyse)


              Les unités de calcul Earth Engine (EECU) représentent les nœuds de calcul gérés par Earth Engine utilisés pour exécuter les tâches. Les tarifs de calcul sont facturés par heure d'EECU, et les tarifs varient en fonction de l'environnement de traitement que vous utilisez.

              EECU en ligne

              Permet d'exécuter des calculs de manière synchrone et d'inclure la sortie directement dans la réponse.

              1,33 $

              par heure d'EECU

              EECU par lot

              Exécutez des calculs de manière asynchrone et générez les résultats pour un accès ultérieur (dans Google Cloud Storage, le magasin d'actifs Earth Engine, etc.).

              0,40 $

              par heure d'EECU

              Stockage

              0,026 $

              par Go et par mois

              Utilisateurs supplémentaires

              Premier utilisateur gratuit, 500 $ par mois pour chaque utilisateur supplémentaire*

              En savoir plus sur les tarifs d'Earth Engine.Afficher le détail des tarifs

              Fonctionnement des tarifs d'Earth Engine

              Les tarifs d'Earth Engine sont basés sur l'utilisation des ressources Earth Engine (unités de calcul et stockage), ainsi que sur des frais mensuels de plate-forme.

              De base

              Description

              Idéal pour les organisations avec de petites équipes et de petites charges de travail. Inclut 2 licences de développement, 20 requêtes API pouvant générer un volume élevé de requêtes simultanées et jusqu'à 8 tâches d'exportation par lot simultanées.

              Prix (USD)

              500 $

              par mois

              Professionnel

              Description

              Idéal pour les organisations dont les équipes sont de taille moyenne et dont les charges de travail à grande échelle sont prévisibles et limitées dans le temps. Inclut 5 licences de développeur, 500 requêtes API simultanées pour un volume élevé et jusqu'à 20 tâches d'exportation par lot simultanées.

              Prix (USD)

              2 000 $

              par mois

              Premium

              Description

              Idéal pour les grandes équipes dont les charges de travail sont critiques, urgentes et à grande échelle. Les répartitions du forfait Premium peuvent être personnalisées. Pour en savoir plus, veuillez contacter votre conseiller commercial Google Cloud.

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              Calcul (analyse)


              Description

              Les unités de calcul Earth Engine (EECU) représentent les nœuds de calcul gérés par Earth Engine utilisés pour exécuter les tâches. Les tarifs de calcul sont facturés par heure d'EECU, et les tarifs varient en fonction de l'environnement de traitement que vous utilisez.

              Prix (USD)

              EECU en ligne

              Permet d'exécuter des calculs de manière synchrone et d'inclure la sortie directement dans la réponse.

              Description

              1,33 $

              par heure d'EECU

              EECU par lot

              Exécutez des calculs de manière asynchrone et générez les résultats pour un accès ultérieur (dans Google Cloud Storage, le magasin d'actifs Earth Engine, etc.).

              Description

              0,40 $

              par heure d'EECU

              Stockage

              Description
              Prix (USD)

              0,026 $

              par Go et par mois

              Utilisateurs supplémentaires

              Description
              Prix (USD)

              Premier utilisateur gratuit, 500 $ par mois pour chaque utilisateur supplémentaire*

              En savoir plus sur les tarifs d'Earth Engine.Afficher le détail des tarifs

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              Premiers pas avec Earth Engine

              Guide de démarrage rapide

              Brève présentation

              Explorer le catalogue Earth Engine

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              Collaborez avec un partenaire qui connaît bien Earth Engine

              Earth Engine s'associe à une expertise géospatiale et à des solutions évolutives, renforce les capacités d'Earth Engine et aide les entreprises à atténuer l'impact, à protéger les ressources naturelles et à construire un avenir durable.

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