Casos de uso

De streaming de vídeo a análise de dados, há muito mais do que apenas armazenamento de dados

Armazenamento e entrega de conteúdo de mídia
O armazenamento com redundância geográfica e com o mais alto nível de disponibilidade e desempenho é ideal para enviar conteúdo de baixa latência e alto QPS a usuários distribuídos nas diferentes regiões geográficas. O Google Cloud Storage oferece a disponibilidade e a capacidade necessárias para fazer streaming de áudio ou vídeo diretamente nos apps ou sites.
Casos comuns de uso
  • streaming de vídeos e músicas
  • suprimento de imagens e conteúdo de site
  • desenvolvimento de aplicativo para dispositivos móveis
Clientes
Repositório integrado para análise e aprendizado de máquina
O maior nível de disponibilidade e desempenho em uma única região é ideal para cargas de trabalho de computação, análise e aprendizado de máquina em uma determinada região. O Cloud Storage também apresenta consistência forte, proporcionando confiança e precisão sobre as cargas de trabalho de análise.
Casos comuns de uso:
  • transcodificação de vídeo
  • genômica
  • análise e computação de dados gerais
Clientes
Backups e arquivos
O Cloud Storage oferece armazenamento rápido, econômico e altamente durável de dados acessados menos de uma vez por mês. Perfeito para reduzir o custo de backups e arquivos e ainda manter o acesso imediato. Os dados de backup no Cloud Storage podem ser usados para outras atividades além de recuperação porque todas as classes dele têm latência em ms e são acessadas por uma única API.
Casos comuns de uso
  • arquivamento ou migrações de fitas
  • armazenamento de arquivos de origem de multimídia
  • recuperação de desastres
Provedores de backup com integração de armazenamento nativo de nuvem
Como escolher o armazenamento ideal para seu caso de uso
Assista uma visão geral das diferentes classes do Cloud Storage, apresentada pelos gerentes de produto do Google. Conheça a melhor maneira de usar cada classe em diversos cenários, incluindo armazenamento e entrega de conteúdo, análise de Big Data, aprendizado de máquina e arquivamento de dados.

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