Nguyên lý Hệ Điều hành - Google Cloud Platform và các ứng dụng của Điện toán đám mây

Cloud Datastore: Kho lưu trữ tài liệu

Nó lần đầu tiên được ra mắt như một cách mặc định để lưu trữ dữ liệu trong Google App Engine và từ đó đã phát triển thành một hệ thống lưu trữ độc lập. Dịch vụ này được sử dụng rộng rãi cho việc lưu trữ dữ liệu ứng dụng web và di động, cũng như cho phát triển các ứng dụng quy mô lớn với nhu cầu lưu trữ lớn.

Cloud Spanner: SQL quy mô lớn

Google như một hệ thống lưu trữ được host, giống như Cloud Datastore hoặc Cloud Bigtable.

Dịch vụ điện toán

Google App Engine (thường được gọi bằng từ viết tắt GAE hoặc đơn giản là App Engine) là một nền tảng điện toán đám mây đóng vai trò là dịch vụ phát triển và lưu trữ các ứng dụng web trong các trung tâm dữ liệu do Google quản lý. Khả năng này rất quan trọng vì BIND, mặc dù đã được thử nghiệm qua nhiều năm và được chứng minh là khá đáng tin cậy, nhưng lại hơi bất tiện khi chạy và bảo trì cũng như không hỗ trợ API hiện đại để thực hiện các thay đổi đối với bản ghi DNS.

Học máy (Machine learning)

• Cloud Natural Language: text analysis

(chẳng hạn như A hoặc CNAME) và “time to live” (viết tắt là ttl), hướng dẫn khách hàng về thời gian lưu trữ những bản ghi này. Chúng có khả năng lưu trữ nhiều bản ghi cho một loại và tên miền phụ nhất định. Ví dụ: cấu trúc này cho phép lưu trữ một số địa chỉ IP cho www.mydomain.com bằng cách đặt nhiều bản ghi trong bộ bản ghi loại A. bản giữa các ngôn ngữ). Nghiên cứu về 'thị giác máy tính' và công nghệ nhận dạng hình ảnh đã được tiến hành ngay từ những năm 1960, nhưng những tiến bộ gần đây về trí tuệ nhân tạo và học máy đã mang lại tiến bộ to lớn trong lĩnh vực này, nhất là nhờ vào Google Cloud Vision API. Google Cloud Vision sẽ không chỉ xác định chủ thể của hình ảnh là đàn ông hay phụ nữ, mèo hay chó, thuyền hay máy bay - nó thậm chí còn có thể xác định xem một người đang vui hay buồn hay liệu một người có đang vui hay không.

Vision API là mô hình được đào tạo trước của Google, giúp phát hiện các đối tượng, nhận dạng khuôn mặt, nhận dạng hình ảnh, phân loại, gán nhãn và trích xuất văn bản của văn bản in hoặc hình ảnh chữ viết tay. API ngôn ngữ tự nhiên của Google Cloud là một công cụ mạnh mẽ cho các ứng dụng NLP khác nhau, cung cấp các mô hình được đào tạo trước có thể dễ dàng tích hợp vào các ứng dụng web và thiết bị di động thông qua API RESTful. Đây là một dịch vụ hữu ích cho phép các nhà phát triển sử dụng tính năng trả lời bằng giọng nói trong trung tâm cuộc gọi, cho phép các thiết bị Internet of Things (IoT) giao tiếp với người dùng và chuyển tin nhắn văn bản sang định dạng giọng nói.

Google Speech-to-Text bao gồm một số mô hình học máy nhận dạng giọng nói được điều chỉnh cho phù hợp với các trường hợp sử dụng cụ thể, bao gồm chép lời cuộc gọi điện thoại, chép âm thanh từ video, nội dung dài hoặc ngắn, v.v. Các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu có thể sử dụng thư viện máy khách với chương trình quen thuộc bao gồm Python, Java, JavaScript và Go, cũng như API REST và API RPC của BigQuery để chuyển đổi và quản lý dữ liệu. Với tư cách là nhà phân tích dữ liệu, kỹ sư dữ liệu, quản trị viên kho dữ liệu hoặc nhà khoa học dữ liệu, tài liệu BigQuery ML giúp bạn khám phá, triển khai và quản lý các công cụ dữ liệu để đưa ra các quyết định kinh doanh quan trọng.

Cloud Machine Learning Engine: managed machine learning Học máy là khái niệm bao quát mà bạn có thể huấn luyện máy tính thực

Tuy nhiên, việc tích hợp không đồng bộ trong Pub/Sub làm tăng tính linh hoạt và mạnh mẽ của toàn bộ hệ thống. Pub/Sub đảm bảo sao chép đồng bộ tất cả dữ liệu sang ít nhất hai vùng và sao chép nỗ lực tốt nhất sang vùng bổ sung thứ ba. Chỉ xem xét Pub/Sub Lite cho các ứng dụng có chi phí thấp cần phải thực hiện một số công việc vận hành bổ sung và độ tin cậy thấp hơn.

TensorFlow là một khung mã nguồn mở giúp dễ dàng diễn đạt các khái niệm máy học cấp cao (chẳng hạn như mạng thần kinh) bằng mã Python. Cloud Machine Learning Engine (ML Engine) là một dịch vụ được lưu trữ để đào tạo và phục vụ các mô hình machine learning được xây dựng bằng TensorFlow. Bạn có thể định cấu hình phần cứng ảo cơ bản sẽ được sử dụng trong ML Engine, bằng cách sử dụng các cấp được xác định trước hoặc các tham số cụ thể hơn (ví dụ: loại máy).

ML Engine tính phí dựa trên mức tiêu thụ tài nguyên hàng giờ (tương tự như các dịch vụ tập trung vào điện toán khác như công cụ điện toán) cho cả công việc đào tạo và dự đoán.

DEMO - DEPLOY WORDPRESS WITH SQL ON GCP

SO SÁNH VỚI CÁC DỊCH VỤ ĐÁM MÂY KHÁC

Như AWS và Azure, GCP cung cấp một loạt các dịch vụ tương, với các tùy chọn giá khác nhau và các gói sử dụng khác nhau, cũng tập chung vào lượng sử dụng, quy mô dịch vụ. *Việc so sánh về giá thành của Azure, AWS, OpenStack và GCP là phức tạp và phụ thuộc vào các yếu tố khác nhau như loại dịch vụ, khu vực sử dụng, thời gian sử dụng, cấu hình hệ thống và các chính sách giá của từng nhà cung cấp dịch vụ. Một số nền tảng có thể đưa ra giá cả hấp dẫn hơn cho các dịch vụ cơ bản, nhưng có thể có chi phí cao hơn cho các dịch vụ đặc biệt hoặc phí quản lý hệ thống.

Identity Service giúp quản lý quyền truy cập và sử dụng các dịch vụ OpenStack, trong khi Compute Service và Networking Service cung cấp khả năng tạo máy ảo và mạng riêng ảo. AWS được triển khai trên các trung tâm dữ liệu toàn cầu của Amazon, bao gồm các khu vực khác nhau trên thế giới để cung cấp một môi trường đám mây phân tán. Azure được triển khai trên các trung tâm dữ liệu toàn cầu của Microsoft, bao gồm các khu vực khác nhau trên thế giới để cung cấp một môi trường đám mây phân tán.

OpenStack bao gồm các module khác nhau, bao gồm Nova (quản lý máy chủ ảo), Swift (lưu trữ đối tượng), Cinder (lưu trữ khối), Neutron (mạng) và Keystone (xác thực và ủy quyền).