面向数据科学家的 Google Cloud：利用云资源进行数据分析

[mostakimvip06]

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大多数公司都面临着使用和处理海量数据的问题。计算服务有时才具备处理如此规模的技术能力。云资源可用于进行各种计算和数据分析，这可以大大简化IT专业人员的工作并提高效率。

云计算对数据科学家的好处
Google Cloud Platform (GCP)是一个高效的云平台，可以改善数据管理，减少用于基础设施管理的财务和人力资源，并实现网络配置。GCP 采用按需付费计费，因此公司只需为每个计费周期内使用的计算资源付费。这允许根据需要灵活地增加或减少使用量。全天候保持对服务器的访问，并且平台高度安全。

借助该平台，数据科学家可以改善其数据仓库和各种系统的管理。此外，该服务还允许您尽可能地优化和定制多个计算过程并创建云解决方案。

因此，现在我们已经明确了什么是 GCP，让我们来重点介绍一下其使用的最重要的优势：

高度的安全性，通过建立有效的保护方法来保证；
访问全球网络——世界上最大的网络；
许多服务提供可靠的数据存储及其处理，以解决专家的各种问题；
降低财务成本——如果我们比较其他云提供商，该平台的成本将降低20-25％ ——一般来说，使用 GCP 可以让公司节省52％以上的成本；
节省公司服务的工作量高达80%；否则，超负荷会导致软件故障；
提供选择云配置和内存的能力（节省高达50%）。
此外，使用 GCP 还可以提供人工智能和强大 的分析能力。考虑到所有 加纳赌博数据 这些优势，Google Cloud Platform 可以被视为存储和处理大量数据的非常有效的工具，从而可以大大节省成本和资源。

云计算的类型
Google Cloud Platform 提供了多种云解决方案选项，让您可以为您的公司选择最有效的解决方案。每个选项都需要不同级别的数据分析技术知识。选择云选项时，您应该根据公司的目标和期望的结果来决定。

基础设施即服务 (IaaS)
基础设施即服务。公司拥有基础设施，包括适当的软件、网络电缆、容器存储、处理器和必要的 RAM。也就是说，提供技术设备供出租。其余工作必须由您自己完成（管理）——设置网络、安装操作系统、选择所需负载的处理器等等。

平台即服务 (PaaS)
平台即服务。在这种情况下，公司拥有一个具有成熟环境的平台，可以开发应用程序。提供商执行所有技术选择（处理器、RAM、存储等）。

软件即服务
软件即服务。提供商提供各种软件服务（包括自动更新）。提供商全面管理技术设备并确保安全。

用于数据分析的 Google Cloud 核心组件
GCP 包含多个组件，每个组件都有特定的数据分析用途：

计算——允许您执行任何复杂程度的各种计算，无论使用的数据量有多少；
云：带有数据库的云存储——确保存储在那里的数据的可靠安全；
管理工具——允许您监控、记录、生成错误报告、跟踪、调试等等；
网络：虚拟云网络——域系统、内容交付网络、互连、负载平衡；
BigData：大数据；
云端机器：机器学习；
云开发工具（存储库、端点、部署）；
安全和识别。
这一系列工具可让您有效地处理大量数据并执行任何复杂程度的流程。接下来，我们将仔细研究 Google Cloud Platform 的主要组件。

BigQuery
BigQuery是一种 IaaS 类型的云计算服务，它提供海量数据的存储、分析和管理功能。其中包括创建、删除和导入数据的选项。它还可以向第三方或专家团队提供对数据存储的访问权限。您可以将存储的数据与各种软件集成。此外，还有一个选项允许您创建和运行机器学习。该服务的用户可获得 10GB 的云存储空间，每月最多可执行 1TB 的请求。

应用引擎
PaaS 类型的云计算。此服务允许您开发和托管 Web 服务和移动应用程序。该系统具有庞大的功能管理集，允许软件扩展。此外，广泛的软件 API 接口可以互连不同的应用程序，从而帮助您加快产品开发速度。

多种编程语言支持该服务。主要资源免费提供，仅供参考。如果是付费套餐，用户只需为使用量付费。