Python in Google Cloud

Python-Anwendungen im Handumdrehen erstellen und in Google Cloud bereitstellen.

Erstellen, Bereitstellen und Monitoring

Google Cloud bietet Python-Entwicklern die Tools, mit denen sie erfolgreich cloudnative Anwendungen erstellen können. Erstellen Sie Anwendungen schneller dank SDKs und integrierter IDE-Unterstützung und skalieren Sie sie bedarfsgerecht in Cloud Run, GKE oder Anthos.

Für Python optimierte Bibliotheken

Idiomatische Bibliotheken ermöglichen ein einfaches und intuitives Schreiben von Python-Anwendungen für Google Cloud. Bibliotheken übernehmen alle Low-Level-Details der Kommunikation mit dem Server, einschließlich der Authentifizierung bei Google. So können Sie sich ganz auf Ihre Anwendung konzentrieren.

Tiefe IDE-Einbindungen

Mit Cloud Code können Sie cloudnative Anwendungen schnell und einfach schreiben, ausführen und debuggen. Erweiterungen für IDEs bieten umfassende Unterstützung für die Python-Entwicklung, einschließlich Codevervollständigung, Linting und Snippets.

Komplexe Probleme finden, diagnostizieren und lösen

Python in Google Cloud lässt sich in Cloud Monitoring, Cloud Trace, Cloud Logging und Error Reporting einbinden. So können Sie aktive Produktionsanwendungen transparent untersuchen, um Leistungsengpässe und Softwareprogrammfehler schnell zu erkennen.

Überall ausführbare Arbeitslasten

Google Cloud überlässt Ihnen die Wahl der besten Umgebung für Ihre Python-Anwendungen. Mögliche Optionen sind serverlos, Kubernetes, VMs oder benutzerdefinierte Hardware.

Verwaltete JupyterLab-Notebooks

AI Platform Notebooks ist ein verwalteter Dienst, der Data Scientists und ML-Entwicklern eine integrierte und sichere JupyterLab-Umgebung bietet, in der sie experimentieren, entwickeln und Modelle in der Produktion bereitstellen können.

Cloud Run

Mit unserer vollständig verwalteten Computing-Plattform können Sie Python-Containeranwendungen schnell bereitstellen und skalieren.

AI Platform Notebooks

AI Platform Notebooks bieten eine verwaltete Umgebung für JupyterLab-Notebooks, die für Anwendungsfälle des maschinellen Lernens optimiert wurden.

App Engine

Erstellen Sie hoch skalierbare Python-Anwendungen auf der vollständig verwalteten, serverlosen Plattform von Google Cloud.

Vorgänge

Operations (ehemals Stackdriver) ermöglicht das Monitoring, die Fehlerbehebung und eine Verbesserung der Leistung von Python-Anwendungen in Ihrer Google Cloud-Umgebung.

Cloud Code

Alles, was Sie zum Schreiben, Debuggen und Bereitstellen cloudnativer Anwendungen in Visual Studio Code oder IntelliJ benötigen.

Google Kubernetes Engine

Führen Sie Ihre Python-Anwendungen in einem sicheren und verwalteten Kubernetes-Dienst mit Vier-Wege-Autoscaling und Multi-Cluster-Unterstützung aus.

Technische Ressourcen

GCP Podcast 208: Python with Katie McLaughlin

Katie McLaughlin erklärt die Vorteile von Python 3 und warum Version 2 eingestellt wurde. Außerdem spricht sie über die Schwierigkeiten bei der Bereitstellung und darüber, wie sie eine reibungslose Funktion in Google Cloud erhält.

Introducing Python 3, Python streaming support from Dataflow

Hier erfahren Sie, warum die Streaminganalyse ein essenzieller Teil von Datenplattformen ist und Unternehmen in Echtzeit bei der Erhebung und Analyse von Daten unterstützt.

Codelabs: Python on Google Cloud

Hier erfahren Sie mehr über Python in Google Cloud. Dazu absolvieren Sie Codelabs, die zahlreiche Themen abdecken, darunter Computing, Daten und maschinelles Lernen.

Cloud Storage with gsutils and Python client library

Hier lernen Sie die häufigsten Befehle für die Kommunikation mit Cloud Storage kennen. Dazu nutzen Sie gsutil und die Python-Clientbibliothek, google-cloud-storage.