GCP-Dienste: Wie man Cloud-Angebote gruppiert und vergleicht

Google Cloud Platform (GCP) ist ein wichtiger Akteur im Bereich Cloud Computing und bietet Dienstleistungen an, die von der reinen Infrastruktur bis hin zu vollständig verwalteten KI-gestützten Lösungen reichen. Was viele Menschen nicht wissen, ist, dass nicht alle diese Dienste auf die gleiche Weise funktionieren. Einige erfordern eine persönliche Betreuung, andere sind vollständig automatisiert. Es ist wichtig, den Unterschied zwischen Infrastructure-as-a-Service (IaaS), Platform-as-a-Service (PaaS) und Software-as-a-Service (SaaS) zu kennen und zu wissen, wie viel Kontrolle man innerhalb dieser Kategorien tatsächlich hat.

Warum ist das so wichtig? Sie wirkt sich direkt auf deine Kosten, die betriebliche Effizienz und sogar die Sicherheit aus. Die Wahl des richtigen Dienstes kann den Unterschied ausmachen, ob du Stunden mit der Verwaltung der Infrastruktur verbringst oder dich ganz auf die Entwicklung und Skalierung deiner Anwendung konzentrierst. Zu viel Kontrolle könnte dein Team mit Wartungsarbeiten überfordern, aber zu wenig könnte deine Flexibilität einschränken.

In diesem Artikel gehen wir auf die Servicemodelle und Verwaltungsebenen von GCP ein und erklären, wie du die richtige Wahl für die Bedürfnisse deines Teams triffst.

Und bevor du anfängst: Wenn du ganz neu im Cloud Computing bist, empfehle ich dir, zuerst unseren Kurs Einführung in das Cloud Computing zu besuchen. In diesem Kurs werden die Grundlagen der Cloud erläutert, Schlüsselbegriffe wie Skalierbarkeit und Latenz erklärt und die Vorteile von Cloud-Tools von Anbietern wie GCP vorgestellt.

Google Cloud Platform (GCP) Servicemodelle und Verwaltungsebenen

GCP bietet eine breite Palette von Diensten an, aber nicht alle funktionieren auf die gleiche Weise. Der Schlüssel zur Wahl des richtigen Dienstes ist das Verständnis zweier grundlegender Konzepte:

1. Servicemodell: Wie viel Abstraktion der Dienst bietet (IaaS, PaaS, SaaS).
2. Managementebene: Wie viel Kontrolle und Verantwortung du hast (selbstverwaltet, teilweise verwaltet oder vollständig verwaltet).

GCP-Dienstleistungsmodelle

Die GCP-Dienste lassen sich in drei große Kategorien einteilen, die jeweils eine andere Abstraktionsebene bieten:

• IaaS (Infrastructure-as-a-Service): Du verwaltest die meisten Komponenten, darunter virtuelle Maschinen (VMs), Netzwerke und Speicher. Dies kommt dem Betrieb deines eigenen Rechenzentrums am nächsten, nur ohne die physische Hardware. Dazu gehören Dienste wie Compute Engine (VMs), Cloud Storage und VPC Networking.
• PaaS (Platform-as-a-Service): Du konzentrierst dich auf das Schreiben und Bereitstellen von Anwendungen, während Google die Infrastruktur für dich verwaltet. Dazu gehören Dienste wie App Engine, Cloud Functions und Google Kubernetes Engine (GKE), die den betrieblichen Aufwand reduzieren, aber dennoch Flexibilität bieten.
• SaaS (Software-as-a-Service): Vollständig verwaltete Anwendungen, die du einfach nutzen kannst, ohne dich um die Verwaltung der Infrastruktur oder der Plattform kümmern zu müssen - dazu gehören Dienste wie Looker Studio, Google Workspace und Security Command Center.

Quelle: Google Cloud

Nachdem wir nun die grundlegenden Servicemodelle behandelt haben, ist es wichtig zu verstehen, wie Google Cloud die Verwaltungsebene innerhalb dieser Modelle handhabt. Je nach dem Grad der Automatisierung, den du brauchst, verlagert sich die Verantwortung für die Verwaltung von dir auf Google.

GCP-Verwaltungsebenen

Innerhalb dieser Servicemodelle variiert der Grad der Verwaltung, den Google anbietet:

• Selbstverwaltete Dienste: Vor allem bei IaaS hast du die volle Kontrolle über die Infrastruktur und musst sie manuell bereitstellen, aktualisieren, sichern und skalieren. Beispiele: Bare Metal Solutions, Persistent Disk, VPC Networking.
• Teilweise verwaltete Dienste: Vor allem bei PaaS- und einigen IaaS-Angeboten bieten sie Automatisierung, erfordern aber immer noch Benutzereingaben für Konfigurationen, Optimierungen oder Verwaltung. Google Kubernetes Engine (GKE), Compute Engine und Cloud Dataproc sind teilweise verwaltete Dienste.
• Managed Services: GCP Managed Services sind vor allem bei PaaS und SaaS zu finden und kümmern sich automatisch um die Bereitstellung, Skalierung, Updates, Sicherheitspatches und Überwachung. Du konzentrierst dich ausschließlich auf die Nutzung. Beispiele dafür sind Cloud SQL, Cloud Run und Vertex AI.

Die Wahl des richtigen GCP-Dienstes für deine Bedürfnisse

Nachdem wir uns nun mit den Servicemodellen und Verwaltungsebenen von GCP beschäftigt haben, stellt sich die Frage, wie du dich entscheidest, welche du nutzen willst. Die richtige Wahl hängt von Faktoren wie der Erfahrung des Teams, dem betrieblichen Aufwand, der Skalierbarkeit und dem Budget ab. Die folgende Kategorisierung ist keine Einheitsgröße, aber sie soll dir helfen, eine bessere Vorstellung davon zu bekommen, was du brauchst.

Wann sollte man selbst verwaltet werden (IaaS)?

• Du brauchst maximale Kontrolle über Konfigurationen, Betriebssysteme und Netzwerke.
• Du hast das Fachwissen, um die Infrastruktur zu verwalten und willst die Kosten optimieren.
• Beispiele: Betreiben einer Hochleistungsdatenbank auf der Compute Engine, Einrichten einer benutzerdefinierten VPC.

Wann sollten teilweise verwaltete Dienste genutzt werden?

• Du willst ein Gleichgewicht zwischen Flexibilität und Automatisierung.
• Du brauchst Anpassungen, willst dich aber nicht um die Wartung der Hardware kümmern.
• Beispiele: Bereitstellung von containerisierten Anwendungen mit GKE, mit Cloud Dataproc für Big Data.

Wann sollten vollständig verwaltete Dienste (PaaS/SaaS) genutzt werden?

• Du willst dich auf die Entwicklung und die Geschäftslogik konzentrieren, nicht auf die Infrastruktur.
• Du brauchst automatische Skalierung, Sicherheitsupdates und Wartung.
• Beispiele: Hosting einer Web-App auf App Engine mit Cloud SQL für verwaltete Datenbanken.

Nehmen wir ein praktisches Beispiel:

Lucy ist die CTO eines schnell wachsenden SaaS-Startups. Ihr Team ist klein, mit nur einem DevOps-Ingenieur, ein paar Backend-Entwicklern und einem starken Fokus auf schnelle Funktionsentwicklung. Sie müssen ein skalierbares Backend für ihre mobile App entwickeln, das Tausende von gleichzeitigen Nutzern verarbeiten kann.

Sie hat zwei Möglichkeiten, das Backend einzurichten:

1. Compute Engine (selbstverwaltetes IaaS)
• Sie gibt ihrem Team die volle Kontrolle über VMs, Netzwerke und Betriebssystemkonfigurationen.
• Die automatische Skalierung, Sicherheitspatches und Überwachung müssen manuell eingerichtet werden.
• Mehr Flexibilität, aber erhöhter betrieblicher Aufwand.
2. App Engine (Vollständig verwaltete PaaS)
• Skaliert automatisch nach oben und unten, je nach Traffic.
• Er kümmert sich um die Wartung der Server, Sicherheitsupdates und Netzwerke.
• Reduziert die Kontrolle, aber ermöglicht es dem Team, sich ausschließlich auf die Entwicklung zu konzentrieren.

Was denkst du, was Lucy wählen sollte?

Angesichts der Fachkenntnisse und Prioritäten ihres Teams sollte Lucy wahrscheinlich App Engine verwenden. Es ist zwar etwas teurer pro Anfrage, aber die eingesparte Zeit für die Verwaltung der Infrastruktur bedeutet, dass ihre Ingenieure die Funktionen schneller bereitstellen können. Wenn das Unternehmen wächst und in Zukunft mehr Kontrolle braucht, kann es eine Migration zur Google Kubernetes Engine (GKE) in Betracht ziehen, um mehr Flexibilität zu erhalten.

Was ich hier noch hinzufügen möchte, ist, dass du dich nicht für ein Modell oder eine Managementebene entscheiden und daran festhalten musst. Du solltest auf jeden Fall die Flexibilität von GCP nutzen und die Dienste je nach Bedarf kombinieren. Du könntest zum Beispiel deine Kernanwendung wegen ihrer Skalierbarkeit auf der App Engine laufen lassen und die Compute Engine für die Batch-Verarbeitung von Workloads nutzen, die individuelle Konfigurationen erfordern.

GCP Fach- und Beratungsdienste

Trotz der vielen verfügbaren Dokumentationen und Online-Ressourcen ist die Navigation in der Google Cloud nicht immer ganz einfach. Wenn du mit einer komplexen Migration konfrontiert bist, dein Team weiterbilden musst oder praktische Unterstützung für kritische Workloads benötigst, bietet Google professionelle Dienstleistungen an, die dir helfen. Aber wann lohnt es sich wirklich, sie einzusetzen?

Cloud-Beratungsdienste

Wenn du Workloads auf GCP verlagerst oder ein bestehendes System optimierst, bieten dir die Beratungsdienste von Google strategische Unterstützung. Dies kann für Unternehmen nützlich sein, die umfangreiche Migrationen, komplexe Architekturen oder Umgebungen mit hohem Compliance-Aufwand bewältigen müssen. Sie helfen zum Beispiel bei der Auswahl der richtigen Dienste, bei der Optimierung der Kosteneffizienz und bei der Gewährleistung der besten Sicherheitsverfahren.

Wenn du ein Startup bist, lohnt es sich auf jeden Fall zu prüfen, ob du Zugang zu kostenlosen Beratungsdiensten hast. Wenn du am Startups Cloud Programm teilnimmst, bekommst du eine gute Menge an Credits für die Nutzung der GCP-Dienste und einen engagierten technischen Experten, der dir hilft, dein Unternehmen in der Cloud einzurichten! Die wenigen Erfolgsmanager, mit denen ich zu tun hatte, waren immer sehr hilfsbereit und haben schnell geantwortet, daher würde ich es auf jeden Fall empfehlen.

Ausbildung und Zertifizierung

GCP bietet Trainingsprogramme und Zertifizierungen an, die Ingenieuren, Datenwissenschaftlern und IT-Teams helfen, sich mit Cloud-Technologien vertraut zu machen. Wenn dein Team neu bei GCP ist oder Fachwissen in Bereichen wie Kubernetes, Data Engineering oder KI benötigt, kann ein strukturiertes Training die Lernkurve beschleunigen. Wenn du ein Neuling bist, kannst du sogar mit einer 30-tägigen kostenlosen Testphase beginnen.

Alternativ dazu gibt es viele GCP-Kurse im Internet, die nicht von der offiziellen GCP-Plattform entwickelt wurden, aber genauso gut sind. In diesem Tutorial für Datenwissenschaftler lernst du zum Beispiel, wie du eine neue Compute Engine-Instanz erstellst und Jupyter-Notebooks darauf laufen lässt. Wenn du etwas Allgemeineres suchst, kannst du diesen Einführungskurs zu GCP besuchen und etwas über Speicherung, Datenverarbeitung und Geschäftsmodernisierung mit GCP lernen.

Quelle: Google Cloud

Kundenbetreuung und Unternehmensdienstleistungen

Für unternehmenskritische Workloads können Ausfallzeiten oder Sicherheitsvorfälle ein Alptraum sein. GCP bietet mehrstufige Support-Pläne, die von einfacher Fehlerbehebung bis hin zu engagierten technischen Account Managern reichen, die deine Infrastruktur proaktiv überwachen und optimieren. 

Ich habe diesen Service selbst noch nie genutzt und kann dir daher keine Insidertipps geben. Wenn du hochverfügbare Anwendungen betreibst, kann es sich lohnen, in Enterprise Support zu investieren.

Zukünftige Trends im Cloud Service Management

Cloud Computing wird immer intelligenter, automatisierter und immer weniger aufwändig. Hier sind einige der Trends, die die Zukunft des Cloud Service Managements bestimmen, und was sie für dein Unternehmen bedeuten:

1. Der Aufstieg des KI-gesteuerten Cloud-Betriebs

Cloud-Plattformen nutzen KI, um die Leistung zu optimieren, Kosten zu senken und Ausfälle vorherzusagen, bevor sie passieren. Dienste wie der Autopilot für Kubernetes von GCP und die KI-gestützten Empfehlungen der Cloud Operations Suite machen das Infrastrukturmanagement proaktiver und weniger praxisbezogen.

Was das für dich bedeutet: Anstatt Zeit mit Tuning und Fehlerbehebung zu verbringen, können sich deine Teams auf KI-gesteuerte Erkenntnisse verlassen, um die Skalierung zu automatisieren, Anomalien zu erkennen und die Sicherheit zu verbessern.

2. Mehr vollständig verwaltete Dienste

Der Trend zu vollständig verwalteten Lösungen hält an, da die Unternehmen ihre Infrastruktur entlasten wollen. Google Cloud erweitert seine Managed Services für Datenbanken (wie AlloyDB), maschinelles Lernen (Vertex AI) und Sicherheit (Security Command Center), damit sich die Teams auf die Entwicklung und nicht auf die Wartung konzentrieren können.

Für Datenwissenschaftler/innen kann die Nutzung von Cloud-Ressourcen den Datenanalyseprozess drastisch rationalisieren. Wenn du dich dafür interessierst, wie Unternehmen in diesem Bereich bereits von Google Cloud profitieren, schau dir diesen Artikel auf Google Cloud für Datenwissenschaftler/innen an: Nutzung von Cloud-Ressourcen für die Datenanalyse.

Was das für dich bedeutet: Erwarte mehr Dienste, bei denen Google die Bereitstellung, Skalierung und Aktualisierung übernimmt.

3. Hybrid und Multi-Cloud als neuer Standard

Vorbei sind die Zeiten, in denen sich Unternehmen an einen einzigen Cloud-Anbieter hielten. Immer mehr Unternehmen setzen auf hybride und Multi-Cloud-Strategien, um die Bindung an einen Anbieter zu vermeiden, die Ausfallsicherheit zu erhöhen und regionale Datenvorschriften einzuhalten. Tools wie Anthos und BigQuery Omni machen es einfacher, Workloads in verschiedenen Cloud-Umgebungen auszuführen.

Was das für dich bedeutet: Die Zukunft liegt in der Flexibilität, egal ob es darum geht, Arbeitslasten über AWS, Azure und GCP laufen zu lassen oder die On-Premise-Infrastruktur in die Cloud zu integrieren.

4. Automatisierung von Sicherheit und Compliance

Da die Cyberbedrohungen zunehmen, automatisieren die Cloud-Anbieter bewährte Sicherheitsverfahren. Google integriert KI-gesteuerte Bedrohungserkennung, Zero-Trust-Sicherheitsmodelle und automatisierte Compliance-Überwachung, um Unternehmen dabei zu helfen, ihre Workloads mit minimalem manuellen Aufwand zu sichern.

Was das für dich bedeutet: Die Sicherheit wird zunehmend eingebaut und nicht mehr aufgeschraubt, was den Bedarf an spezialisierten Teams für die ständige Konfiguration und Überwachung von Cloud-Umgebungen verringert.

5. Serverlose und ereignisgesteuerte Architekturen auf dem Vormarsch

Immer mehr Anwendungen bewegen sich weg von traditionellen Servern hin zu ereignisgesteuerten, serverlosen Modellen. Google Cloud Functions, Cloud Run und ereignisgesteuerte Architekturen machen es einfacher, skalierbare Anwendungen zu entwickeln, ohne sich um die Infrastruktur zu kümmern.

Was das für dich bedeutet: Entwickler/innen werden sich mehr auf das Schreiben von Code und weniger auf die Verwaltung von Servern konzentrieren, wodurch es schneller und billiger wird, skalierbare Anwendungen zu entwickeln.

Hier ist eine gut strukturierte Tabelle (oder zwei), die die im Artikel erwähnten GCP-Dienste zusammenfasst und der Übersichtlichkeit halber nach Kategorien gruppiert.

GCP Dienste Liste

Um die in diesem Artikel erwähnten Dienste zusammenzufassen, findest du hier eine Tabelle zum einfachen Nachschlagen.

In unserem BlogbeitragWas ist Google Cloud Platform (GCP)? findest du außerdem Informationen über viele andere wichtige GCP-Dienste.

Fazit

Die Cloud-Landschaft entwickelt sich ständig weiter, und GCP bietet jede Menge Flexibilität, um deine Bedürfnisse in jeder Phase zu erfüllen. Habt keine Angst, mit verschiedenen Kombinationen von Dienstleistungen zu experimentieren, um herauszufinden, was für euer Team am besten funktioniert!

Wenn du mit GCP spielen und praktische Erfahrungen sammeln willst, findest du hier 10 Projektideen, die dich mit der Plattform vertraut machen! Und stöbere in unserer großen Sammlung von Cloud-Kursen.