Google Cloud für Data Scientists: Cloud-Ressourcen für die Datenanalyse nutzen

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Die meisten Unternehmen stehen vor der Herausforderung, riesige Datenmengen zu nutzen und zu verarbeiten. Herkömmliche Rechenressourcen stoßen dabei häufig an technische Grenzen. Cloud-Ressourcen erleichtern komplexe Berechnungen und die Datenanalyse und können so die Arbeit von IT-Profis deutlich vereinfachen und die Effizienz steigern.

Vorteile von Cloud Computing für Data Scientists

Die Google Cloud Platform (GCP) ist eine leistungsstarke Cloud-Plattform, die das Datenmanagement verbessert, finanzielle und personelle Aufwände für Infrastruktur verringert und flexible Netzwerkkonfigurationen ermöglicht. GCP rechnet nach dem Pay-as-you-go-Prinzip ab: Unternehmen zahlen nur für die Rechenressourcen, die im jeweiligen Abrechnungszeitraum tatsächlich genutzt werden. Das schafft Flexibilität, Nutzung je nach Bedarf hoch- oder runterzuskalieren. Der Serverzugang ist rund um die Uhr verfügbar, und die Plattform ist umfassend abgesichert.

Dank dieser Plattform können Data Scientists ihr Data-Warehouse und unterschiedliche Systeme effizienter verwalten. Außerdem lassen sich mit diesem Service Rechenprozesse weitreichend optimieren und anpassen sowie Cloud-Lösungen entwickeln.

Nachdem nun klar ist, was GCP ist, fassen wir die wichtigsten Vorteile zusammen:

• Hohe Sicherheit durch wirksame Schutzmechanismen;
• Zugang zu einem globalen Netzwerk – dem größten der Welt;
• Zahlreiche Services für zuverlässige Datenspeicherung sowie deren Verarbeitung zur Lösung vielfältiger Fachaufgaben;
• Niedrigere Kosten – im Vergleich zu anderen Cloud-Anbietern ist diese Plattform 20–25% günstiger – insgesamt ermöglicht GCP Einsparungen von über 52%;
• Entlastung der Systemlast um bis zu 80%; andernfalls drohen Überlastungen und Softwareausfälle;
• Möglichkeit zur individuellen Cloud-Konfiguration und Speicherauswahl (Einsparungen bis zu 50%).

Darüber hinaus bietet GCP umfangreiche KI- und Analysefunktionen. Angesichts dieser Vorteile ist die Google Cloud Platform ein äußerst wirkungsvolles Werkzeug zur Speicherung und Verarbeitung sehr großer Datenmengen – mit spürbaren Einsparungen bei Kosten und Ressourcen.

Arten von Cloud Computing

Die Google Cloud Platform stellt mehrere Cloud-Modelle bereit, sodass du die optimale Lösung für dein Unternehmen wählen kannst. Jedes Modell erfordert ein anderes technisches Niveau in der Datenanalyse. Lege bei der Wahl fest, welche Ziele und Ergebnisse dein Unternehmen erreichen will.

IaaS

Infrastructure as a Service. Das Unternehmen mietet Infrastruktur samt passender Software, Netzwerkkabeln, Container-Speicher, Prozessoren und benötigtem RAM. Die technische Ausstattung wird also bereitgestellt. Alles Weitere (Administration) liegt bei dir – Netzwerke einrichten, Betriebssystem installieren, Prozessorleistung passend zur Last auswählen und vieles mehr.

PaaS

Platform as a Service. Hier erhält das Unternehmen eine Plattform mit einer vollständigen Umgebung für die Anwendungsentwicklung. Der Provider übernimmt die gesamte technische Auswahl (Prozessor, RAM, Speicher usw.).

SaaS

Software as a Service. Der Provider stellt unterschiedliche Dienste inklusive Software bereit und betreibt sie (inklusive automatischer Updates). Die technische Ausstattung wird vollständig gemanagt und die Sicherheit gewährleistet.

Zentrale Google-Cloud-Komponenten für die Datenanalyse

GCP umfasst mehrere Komponenten, die jeweils einen eigenen Zweck für die Datenanalyse erfüllen:

• Compute – ermöglicht Berechnungen jeder Komplexität, unabhängig vom Datenvolumen;
• Cloud: Cloudspeicher mit Datenbank – sorgt für die zuverlässige Aufbewahrung der dort abgelegten Daten;
• Management-Tools – Monitoring, Logging, Fehlerberichte, Tracing, Debugging und mehr;
• Networking: virtuelles Cloud-Netzwerk – Domain-System, Content Delivery Network, Interconnects, Lastverteilung;
• Big Data: Verarbeitung großer Datenmengen;
• Cloud Machine: Machine Learning;
• Cloud-Entwicklungstools (Repositories, Endpoints, Deployment);
• Sicherheit und Identität.

Dieses Tool-Set ermöglicht die effiziente Verarbeitung riesiger Datenmengen und Workflows jeder Komplexität. Im Folgenden schauen wir uns die wichtigsten Komponenten der Google Cloud Platform genauer an.

BigQuery

Als Cloud-Computing-Service vom Typ IaaS bietet BigQuery Funktionen für Speicherung, Analyse und Verwaltung sehr großer Datenvolumina. Dazu zählen das Erstellen, Löschen und Importieren von Daten. Zugriffe für Dritte oder ein Expertenteam lassen sich ebenfalls vergeben. Gespeicherte Daten können mit verschiedener Software integriert werden. Außerdem gibt es eine Option zum Erstellen und Ausführen von Machine Learning. Nutzerinnen und Nutzer erhalten 10 GB Cloudspeicher und können monatlich bis zu ein Terabyte an Abfragen ausführen.

App Engine

Cloud-Computing nach dem PaaS-Modell. Dieser Service ermöglicht die Entwicklung und das Hosting von Webservices und mobilen Anwendungen. Das System bietet umfangreiche Managementfunktionen, inklusive Skalierung. Darüber hinaus stehen zahlreiche API-Schnittstellen zur Verfügung, um Anwendungen zu verbinden und die Produktentwicklung zu beschleunigen.

Der Service unterstützt verschiedene Programmiersprachen. Basisressourcen werden zu Informationszwecken kostenlos bereitgestellt. Im Bezahlmodell zahlst du ausschließlich für das tatsächlich genutzte Volumen.

Compute Engine

Cloud-Computing nach dem IaaS-Modell. Bietet die Möglichkeit, Cloud-VMs auf Basis der Google-Infrastruktur zu erstellen und auszuführen. Der Zugriff erfolgt über ein Interface. Weitere Funktionen sind Bare-Metal-ähnliche Instanzen, Datenverschlüsselung und Ressourcenoptimierung durch automatisierte Empfehlungen. Eine virtuelle Maschine steht zur kostenlosen Nutzung bereit.

Kubernetes Engine

Der Hauptzweck dieses Services ist die Arbeit mit containerisierten Anwendungen. Er bietet automatisiertes Skalieren und Ausrollen von Anwendungen. Sicherheitsfunktionen wie Datenverschlüsselung und Container-Scanning zum Aufdecken von Schwachstellen sind enthalten. Der Service unterstützt gängige Containerisierungstechnologien und Hardware-Virtualisierung.

Cloud Storage

Cloud-Computing nach dem IaaS-Modell. Ein Objektspeicher, in dem Daten ohne feste Struktur abgelegt werden. Inklusive Skalierung der Google Virtual Cloud und weiterer Funktionen. Der Service ermöglicht die Speicherung von bis zu fünf Terabyte in Buckets mit individuellen Schlüsseln. Zudem lassen sich Daten optimieren und redundante Daten reduzieren.

Datastore

Stellt eine skalierbare, nicht-relationale Datenbank für Anwendungen bereit. Ein Set an Optionen ermöglicht automatisiertes Sharding und Synchronisation. Dieser Service eignet sich besonders für kleinere Datenmengen.

Container Registry

Ein zentralisiertes Container-Register, das die Verwaltung von Images, das Erkennen von Sicherheitslücken und die Zugriffskonfiguration ermöglicht. Eine eigene VM zu mieten oder Speicherplatz zu suchen, ist dafür nicht erforderlich.

Die komplette Infrastruktur und die nötigen Tools stehen als sofort einsatzbereite Lösung zur Verfügung. Die Arbeit mit Containern erfolgt über das Dashboard. Dieser Service reduziert den Aufwand für Speicherung und Deployment containerisierter Anwendungen. Außerdem ist eine Integration in CI/CD-Prozesse möglich.

Cloud Functions

Mit diesem Service kannst du Anwendungen in einer sicheren, automatisch skalierenden Umgebung ausführen, ohne Cloud-VMs zu erstellen und zu betreiben. Die entwickelte Anwendung läuft auf den Servern des Anbieters – ein eigener Server zum Ausführen und Testen ist nicht notwendig.

Wir haben hier die wichtigsten GCP-Services aufgeführt. Natürlich gibt es noch viele weitere – nicht nur für Datenverarbeitung und Softwareentwicklung, sondern auch für ein hohes Sicherheitsniveau.

Praxisbeispiele für Google Cloud

Im Folgenden einige Beispiele großer Unternehmen, die GCP eingesetzt haben, um unterschiedliche Software-Herausforderungen zu lösen.

Spotify

Spotify bietet eine große Auswahl an Musiktracks und Videos. Die Plattform hat über 75 Millionen Abonnenten und rund 2 Milliarden Playlists. Dank GCP-Services konnte eine robuste Infrastruktur aufgebaut und die Effizienz des Spotify-Dienstes gesteigert werden. Abfragen, die früher einen Tag dauerten, werden heute in wenigen Minuten erledigt. Das optimiert die Performance des Dienstes für Nutzerinnen und Nutzer.

X (ehemals Twitter)

Das beliebte soziale Netzwerk zählt rund 330 Millionen aktive Nutzer. Twitter verwaltet enorme Datenmengen und hat durch den Einsatz von GCP die Sicherheit seiner Plattform deutlich verbessert und seine Disaster-Recovery-Fähigkeiten erweitert.

BestBuy

Ein internationaler Händler für Unterhaltungselektronik mit über 1.000 Filialen weltweit. Das Unternehmen entwickelte seine Anwendung mit App Engine, sodass Nutzerinnen und Nutzer Wunschlisten erstellen und mit Freunden teilen können.

Diese und viele weitere globale Unternehmen – darunter Twitter, PayPal, eBay und 20th Century Fox – konnten den Betrieb ihrer Plattformen optimieren.

Fazit

Die Google Cloud Platform ist ein führender Cloud-Anbieter mit vielfältigen Services für Computing und Datenverarbeitung, die Analysen und Prozessoptimierung ermöglichen. Zusätzlich stehen Werkzeuge für Künstliche Intelligenz und Machine Learning bereit.

Mit GCP können Unternehmen wachsen und zugleich erhebliche Mittel und Ressourcen sparen. GCP liefert sofort einsatzbereite Lösungen für verschiedenste Anforderungen – von der Modernisierung der Infrastruktur über Integration bis hin zu Sicherheit. Besonders Data Scientists profitieren in vielen Unternehmensbereichen.

Wenn du mehr über Cloud Computing lernen möchtest, schau dir den DataCamp-Kurs Understanding Cloud Computing an. Wenn du deine Expertise belegen willst, findest du in unserem Leitfaden zu Cloud-Zertifizierungen, wie du dich optimal darauf vorbereitest.