Was ist die Google Cloud Platform (GCP)? Dein umfassender Guide zu Cloud‑Services

Cloud Computing visualisiert mit einem 3D‑Modell. Bild: Autor.

Cloud Computing wird für Unternehmen immer wichtiger, um wachsende Datenanforderungen zu bewältigen. Neben Azure und AWS gehört die Google Cloud Platform (GCP) zu den beliebtesten Cloud-Anbietern am Markt.

Da Datenspeicherung zunehmend in die Cloud wandert, sollten alle Datenanalyst:innen ein solides Verständnis von GCP und ähnlichen Cloud-Diensten mitbringen.

In diesem Artikel behandeln wir die Grundlagen des Cloud Computings und zeigen, warum GCP zu den führenden Cloud-Anbietern weltweit zählt. Du erfährst außerdem Vor- und Nachteile von GCP, wie sich GCP mit AWS und Azure vergleichen lässt, welche Services und Preismodelle es gibt und welche Zertifizierungen dir helfen, dein GCP-Wissen zu festigen und potenzielle Arbeitgeber zu überzeugen.

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Was ist Cloud Computing?

Als „Cloud“ bezeichnet man üblicherweise einen verteilten Verbund von Servern, die Anwendungen, Datenbanken und IT-Infrastruktur hosten und über das Internet oder andere Netzwerke erreichbar sind. Der Begriff geht auf frühere technische Diagramme zurück, in denen eine Wolke die Server- und Netzwerkinfrastruktur des Internets symbolisierte.

Cloud Computing beschreibt die bedarfsgerechte Bereitstellung dieser Ressourcen für Unternehmen und Endnutzende. Der Cloud-Anbieter (z. B. GCP) übernimmt Wartung und Betrieb der Server und IT-Infrastruktur, während die Nutzenden skalierbare Rechenleistung und Speicher im Pay‑as‑you‑go‑Modell abrufen.

Das senkt Anfangsinvestitionen in IT-Infrastruktur und erleichtert die Skalierung – besonders für kleine und mittlere Unternehmen. Neue Businesses bringen ihre Anwendungen so in kürzester Zeit an den Start. Zusätzlich lassen sich Dateien und Anwendungen aus der Cloud weltweit und geräteunabhängig nutzen – ideal für internationale Zusammenarbeit ohne Hürden.

Mit dem Aufstieg von Big Data hat sich Cloud Computing besonders für Datenspeicherung und das Ausrollen von Machine‑Learning‑Anwendungen durchgesetzt. Angesichts der stark steigenden Nachfrage nach KI-Services wird der Cloud‑Markt weiter wachsen.

Die führenden Cloud-Anbieter sind GCP (Google), AWS (Amazon) und Azure (Microsoft) mit zusammen 67 % Marktanteil. Damit zählt GCP zu den Top‑3‑Cloud‑Optionen – attraktiv für Start-ups, Entwickler:innen und datengetriebene Unternehmen aller Branchen.

Was ist die Google Cloud Platform (GCP)?

GCP ist Googles Suite an Public‑Cloud‑Tools und ‑Services, darunter bekannte Analytics‑Dienste wie Google BigQuery und Looker Studio.

Angetrieben von Googles globalem Netzwerk an Rechenzentren läuft GCP auf derselben Infrastruktur wie Gmail, Google Drive und Google Docs.

Seit Google 2008 seine Infrastruktur als Public Cloud für Unternehmen öffnete, wurde die Toolsuite rasant ausgebaut – jüngst unter anderem um Cloud AI. Weitere Services decken Compute, Networking, Datenspeicherung, IoT, Sicherheit, App‑Bereitstellung und Management ab.

GCP legt einen besonders starken Fokus auf Datenanalyse, Machine Learning und Künstliche Intelligenz – unverzichtbar für Datenanalyst:innen und Consultants. 

Google Cloud Platform (GCP) vs. Google Cloud

Oft werden GCP und Google Cloud verwechselt und synonym verwendet, tatsächlich ist GCP jedoch ein Teil von Google Cloud.

Google Cloud umfasst alle Cloud‑Services von Google. Dazu zählen auch Google Workspace (früher G Suite bzw. Google Apps) sowie Enterprise‑Versionen von Android und Chrome OS. Ebenso gehören Apps wie Gmail und Google Docs dazu.

GCP hingegen bezieht sich ausschließlich auf die Cloud‑Services, die unter die GCP‑Preismodelle fallen – etwa App Engine, Google BigQuery und die Cloud Console, die wir unten vorstellen.

Vor- und Nachteile von GCP

Wie jeder Service hat auch GCP Stärken und Schwächen. Schauen wir uns zuerst die Vorteile an.

GCP: Vorteile

Breites Spektrum an Cloud‑Services

GCP bietet eine besonders große Bandbreite an Cloud‑Diensten für Unternehmen und Endnutzende: Rechenleistung, Networking, Datenspeicherung, Data Analytics, Machine Learning, Künstliche Intelligenz sowie App‑Bereitstellung und API‑Integration. Ideal für Unternehmen mit vielfältigen oder dynamischen Cloud‑Anforderungen.

Globale Reichweite der Netzwerkinfrastruktur

Unternehmen auf GCP nutzen Googles robuste, weltweit verteilte Netzwerkinfrastruktur. So lassen sich etwa Multi‑Region‑Redundanzen umsetzen oder besonders kostengünstige Regionen für die Haupt-Workloads wählen.

Robuste Sicherheit

Die Google Cloud Platform stellt starke Sicherheitsoptionen bereit, darunter IAM (Identity and Access Management), KMS (Key Management Service) und das SCC (Security Command Center). So profitieren Unternehmen von hoher Cybersicherheit bei externer Datenhaltung.

Starker Innovationsfokus

Google ist bekannt für Pioniergeist und schnelle Umsetzung technologischer Neuerungen. GCP‑Kund:innen profitieren daher früh von neuen Technologien wie KI‑Integrationen zur Datenanalyse.

GCP: Nachteile

Komplexes Preismodell

Im Vergleich zu anderen Anbietern sind die GCP‑Preismodelle relativ komplex. Das erschwert Kostenprognosen und Ausgabensteuerung für Cloud‑Ressourcen.

Begrenzter Support

Der Support von GCP ist teils eingeschränkt und nicht immer leicht erreichbar, was bei laufenden Infrastrukturproblemen Produktivität und Datenverfügbarkeit beeinträchtigen kann.

Proprietäre Plattform

GCP ist eine proprietäre Plattform. Das kann Datenmigrationen und das Ausrollen von Anwendungen erschweren, wenn ein Unternehmen Google verlassen möchte. Zudem kann GCP teurer sein als Open‑Source‑Lösungen oder kleinere Anbieter.

GCP: Anwendungsfälle

Dank der vielfältigen Services und Tools bietet GCP Einsatzszenarien für Unternehmen jeder Größe. Hier einige typische Beispiele, wie Unternehmen GCP nutzen:

• Datenspeicherung: Mit Google BigQuery steht ein Enterprise‑Data‑Warehouse bereit. Cloud SQL bietet Database‑as‑a‑Service für MySQL, PostgreSQL und Microsoft SQL Server. Für NoSQL eignet sich Cloud Bigtable, und Cloud Storage deckt unstrukturierte Daten und große Dateien wie Bilder ab.
• Business Intelligence: Das integrierte BI‑Tool Looker Studio ermöglicht schnelle Visualisierung und Reporting direkt auf der Plattform. Analyst:innen und Consultants gewinnen rasch Einblicke und erstellen teilbare Visuals für Präsentationen und Beratungscalls.
• Machine Learning: GCP bietet Services zum Ausrollen von ML‑Modellen wie Cloud AutoML und Cloud Machine Learning Engine. Unternehmen trainieren, validieren und deployen Modelle direkt in der Cloud – für automatisierte, verbesserte BI‑Prozesse.
• IoT‑Management: GCP eignet sich ideal für das Management eines unternehmensweiten IoT‑Netzwerks. Services wie Cloud IoT Core erleichtern Anschluss und Verwaltung diverser IoT‑Geräte.
• App‑Bereitstellung: Über App Engine lassen sich Anwendungen in Java, Python, Go, Ruby, PHP oder C# deployen. So hosten Unternehmen Apps ohne Vorlauf für Infrastruktur und können während der Entwicklung schnell iterieren.
• API‑Entwicklung: Mit der Apigee API Platform und dem Developer Portal dient GCP als Basis zum Entwickeln und Hosten von APIs.

Services in GCP

Die Google Cloud Platform bietet über 100 cloudbasierte Tools, Services und Infrastrukturkomponenten, die als SaaS (Software‑as‑a‑Service), PaaS (Platform‑as‑a‑Service) oder IaaS (Infrastructure‑as‑a‑Service) einzuordnen sind.

Compute‑Services

Beginnen wir mit den Kern‑Compute‑Ressourcen von GCP, die unterschiedliche Entwicklungs‑ und Deployment‑Bedürfnisse abdecken. Diese Dienste sind die Grundlage für jede Anwendung oder jedes System in der Cloud und solltest du kennen:

• App Engine: Zum Bereitstellen von Anwendungen in Java, Go, PHP, C#, Ruby, Python oder Node.js.
• Compute Engine: Zum Betrieb von Windows‑ oder Linux‑VMs.
• Google Kubernetes Engine (GKE): Zum Ausführen von Containern auf Basis von Kubernetes.
• Cloud Functions: Zum Ausführen ereignisgetriebener Funktionen in Java, Go, Python oder Node.js.

Datenspeicher‑Services

GCP stellt robuste Lösungen für SQL‑ und NoSQL‑Szenarien bereit. So lassen sich moderne Anwendungen skalierbar und flexibel mit Datenbanken versorgen:

• Cloud Storage: Objektspeicher für unstrukturierte Daten und Dateien aller Art.
• Cloud SQL: Cloudbasierter Datenbankservice für MySQL, PostgreSQL oder Microsoft SQL Server.
• Cloud Bigtable: Cloudbasierter Service für NoSQL‑Datenbanken.
• Cloud Spanner: Datenbankservice für relationale Datenbanken.
• Cloud Datastore: NoSQL‑Datenbanken für Web‑ und Mobile‑Apps.
• Firestore: Dokumentdatenbank für Mobile‑, Web‑ und IoT‑Apps.

Data‑Analytics‑Services

Die leistungsstarken Tools von GCP verarbeiten, analysieren und visualisieren große Datenmengen und ermöglichen bessere Business‑Insights. Hier die wichtigsten Bausteine für datengetriebene Entscheidungen:

• BigQuery: Cloudbasiertes Enterprise‑Data‑Warehouse für Business Intelligence.
• Cloud Dataflow: Service für Stream‑ und Batch‑Verarbeitung.
• Cloud Data Fusion: ETL‑Service zum Aufbau von Datenpipelines.
• Dataproc: Zum Ausführen von Apache Hadoop‑ und Apache Spark‑Jobs.
• Cloud Composer: Workflow‑Orchestrierung auf Basis von Apache Airflow.
• Cloud Datalab: Jupyter‑Notebook‑Service für Exploration, Analyse, Visualisierung und Machine Learning.
• Cloud Dataprep: Visuelles Erkunden, Bereinigen und Vorbereiten von Daten.
• Looker Studio/Looker: BI‑Tool für Reports und Visualisierungen wie Diagramme und Tabellen.

KI‑Services

Künstliche Intelligenz ist ein zentrales Thema – und GCP bietet State‑of‑the‑Art‑Funktionen, mit denen Unternehmen moderne KI‑ und ML‑Fähigkeiten implementieren. Diese Tools verändern, wie Daten genutzt, Erkenntnisse gewonnen und Prozesse automatisiert werden:

• Vertex AI: Cloudplattform für ML‑Modelle und generative KI.
• AutoML: Training und Entwicklung individueller ML‑Modelle.
• Dialogflow: Konversations‑KI mit virtuellen Agenten.
• Vision AI: Modelle für Insights aus Bildern, Videos und Dokumenten.
• Translation AI: Modelle für Spracherkennung und automatische Übersetzung.
• Document AI: KI für Dokumentenverarbeitung und Datenerfassung.
• Recommendations AI: KI für automatisierte Produktempfehlungen.
• Natural Language AI: Modelle für Sentiment‑Analyse und Klassifikation unstrukturierter Texte.
• Text‑to‑Speech/Speech‑to‑Text: KI für Spracherkennung und Transkription (in 125 Sprachen) sowie Sprachsynthese (in 40 Sprachen).

Networking‑Services

Kommen wir zum Netzwerk: GCP bietet Dienste für eine sichere, zuverlässige und skalierbare Netzwerkinfrastruktur. 

• VPC: Virtuelle Private Cloud zum Aufbau von Netzwerken für Cloud‑Ressourcen.
• Cloud CDN: Cloudbasiertes Content Delivery Network.
• Cloud DNS: DNS‑Hosting auf Googles Infrastruktur.
• Cloud Armor: Cloud‑basierte Web Application Firewall.
• Cloud Load Balancing: Verwalteter Dienst für Lastverteilung.

API‑Services

GCP stellt umfassende Tools zum Design, Deployment und Skalieren von APIs bereit. Ein Muss für Developer mit Integrationsanforderungen:

• Apigee API Platform: Zum Entwerfen, Bereitstellen und Skalieren von APIs in der Cloud.
• API Monetization: Zum Aufsetzen von Erlösmodellen, Reports, Payment‑Gateways und Developer‑Portal‑Integrationen für APIs.
• Developer Portal: Service zum Veröffentlichen und Verwalten von APIs.
• API Analytics: Zum Überwachen und Messen der API‑Performance.

Management‑, Sicherheits‑ & Identity‑Tools

Zum Schluss die sicherheitsrelevanten Tools:

• Google Cloud Console: Weboberfläche zur Verwaltung von GCP‑Ressourcen.
• Cloud Shell: Browserbasierte Shell‑CLI zur Verwaltung von GCP.
• Operations Suite (ehemals Stackdriver): Monitoring, Logging, Tracing und Diagnose für Anwendungen auf GCP.
• Cloud IAM: Identity & Access Management mit rollenbasierter Zugriffsteuerung.
• Cloud Resource Manager: Ressourcenverwaltung nach Projekt, Ordner und Organisation in Hierarchien.
• Cloud Security Command Center: Plattform für Sicherheits‑ und Datenrisiken.
• Cloud Key Management: Cloud‑basierter Schlüsselverwaltungsdienst.

GCP vs. Azure vs. AWS

Obwohl es viele Gemeinsamkeiten gibt – etwa das Pay‑as‑you‑go‑Modell –, unterscheiden sich die Anbieter in Services und Infrastruktur. Diese Nuancen sind für die Wahl entscheidend.

Zur schnellen Übersicht findest du hier eine Vergleichstabelle. Wenn du tiefer einsteigen willst, lade dir unser umfassendes Service‑Comparison Cheat Sheet herunter, das unten verlinkt ist.

AWS‑, Azure‑ und GCP‑Cloud‑Services. Quelle: Service Comparison Cheat Sheet

Das Preismodell der Google Cloud Platform

GCP arbeitet im Pay‑as‑you‑go‑Modell – du zahlst nur für tatsächlich genutzte Services und die damit verbundenen Workloads. Weil Services und Tools einzeln bepreist sind, kann das Modell recht komplex wirken. 

Mit dem Pricing‑Rechner von GCP lässt sich der Aufwand vorab schätzen. Zudem stehen Tools bereit, um Kosten zu überwachen und Ausgaben zu optimieren.

Free Tier

GCP bietet ein Free Tier für alle, die die Plattform ausprobieren, Cloud‑Grundlagen lernen oder kleine Entwicklungsprojekte umsetzen wollen. Nach Hinterlegen einer Kreditkarte erhältst du 300 US‑Dollar Startguthaben für dein Projekt.

Über 20 Produkte sind im Free Tier nutzbar, darunter Compute Engine, BigQuery, Cloud Storage, Google Kubernetes Engine, Firestore, Vision AI und AutoML. Zusätzlich bietet Looker eine 30‑tägige kostenlose Testphase.

Produktpreise

Details zu einzelnen Services findest du in der Produktpreisliste von GCP.

• Google BigQuery: Preise richten sich nach gespeicherter Datenmenge im Warehouse und Rechenkosten für SQL‑Abfragen.
• Google Bigtable: Abhängig vom Instanztyp, der Anzahl der Knoten in den Cluster‑Instanzen, der genutzten Speichertabellen und der verwendeten Netzwerkbandbreite.
• Compute Engine: Abhängig vom Typ der genutzten VMs.
• Cloud Storage: Abhängig von der gespeicherten Datenmenge in Buckets, der durch Google ausgeführten Datenverarbeitung und der Netzwerknutzung (Datenbewegung zwischen Buckets).
• AutoML: Separate Preise für Training, Deployment und Vorhersagen.
• Google Kubernetes Engine: Abhängig von Edition, Compute‑Ressourcen, Cluster‑Betriebsmodus und Managementgebühren.
• Looker: Zusammengesetzt aus Plattformkosten für die Looker‑Instanz und Lizenzkosten pro Nutzer:in.

Am Ende erhalten Unternehmen oder Endnutzende eine individuell zugeschnittene Abrechnung – für maximale Flexibilität bei den Kosten.

Google‑Cloud‑Zertifizierungen

Wenn du dein GCP‑Wissen ausbauen oder potenziellen Arbeitgebern deine Cloud‑Expertise belegen willst, bietet GCP verschiedene Zertifizierungen, die du teils sogar im Free Tier vorab erkunden kannst.

• Foundational Certification: Breites Verständnis von Cloud‑Technologien und kompletter Überblick über die GCP‑Produktpalette. Keine technischen Voraussetzungen – ideal für Einsteiger:innen.
• Associate Certification: Vermittelt grundlegende Kompetenzen für Deployment und Betrieb von Cloud‑Projekten mit GCP. Geeignet für Cloud Engineers mit Erfahrung im Ausrollen von Anwendungen.
• Professional Certification: Erweitertes Know‑how für Design, Implementierung und Management von GCP‑Projekten und ‑Produkten. Ideal für Spezialist:innen mit fundierter Praxiserfahrung.

Mehr über Cloud Computing lernen

Cloud Computing ist für alle Berufsprofile im Datenbereich ein echter Wettbewerbsvorteil. Da viele Unternehmen in Cloud‑Workspaces oder cloudbasierte Datenbanken arbeiten, verschafft dir solide Cloud‑Expertise – oder sogar eine Zertifizierung – die Nase vorn.

Du willst mehr über Cloud Computing oder GCP lernen? Diese Ressourcen helfen dir beim Einstieg:

• Understanding Cloud Computing: Deckt die Grundlagen des Cloud Computings ab und erklärt Bedeutung und Anwendungen im Datenkontext.
• Google Cloud for Data Scientists: Ein Guide, wie Data Scientists Google Cloud nutzen – mit Fokus auf Tools und Services.
• Google Cloud for Data Science: Schritt‑für‑Schritt‑Anleitung zum Setup von Google Cloud speziell für Data‑Science‑Zwecke – für einen reibungslosen Start.