Apa itu Google Cloud Platform (GCP)? Panduan Komprehensif untuk Menguasai Layanan Cloud

Komputasi awan divisualisasikan dengan model 3D. Gambar oleh Penulis.

Komputasi awan semakin penting bagi perusahaan untuk mengelola kebutuhan data yang terus meningkat. Selain Azure dan AWS, Google Cloud Platform (GCP) adalah salah satu penyedia cloud paling populer di pasar saat ini.

Dengan penyimpanan data yang bergerak cepat ke cloud, setiap analis data perlu memiliki pemahaman yang kuat tentang GCP dan layanan komputasi awan serupa.

Dalam artikel ini, kami akan membahas dasar-dasar komputasi awan dan bagaimana GCP menjadi salah satu penyedia cloud terkemuka di dunia. Anda juga akan mempelajari kelebihan dan kekurangan GCP, perbandingan GCP dengan AWS dan Azure, layanan serta model harga yang tersedia bagi pengguna GCP, dan akhirnya, sertifikasi yang dapat Anda ambil untuk memantapkan pengetahuan GCP dan menarik perhatian calon pemberi kerja.

Mari kita mulai perjalanan Anda di dunia komputasi awan!

Apa itu Komputasi Awan?

Cloud umumnya mengacu pada kumpulan server terdistribusi yang meng-host aplikasi, basis data, dan infrastruktur TI yang dapat diakses melalui Internet atau jaringan lainnya. Istilah ini awalnya muncul dari diagram teknis lama yang sering menampilkan gambar awan untuk mewakili server dan infrastruktur jaringan yang membentuk Internet.

Komputasi awan menggambarkan ketersediaan sumber daya komputasi secara on-demand bagi bisnis dan pengguna akhir lainnya. Penyedia cloud (seperti GCP) menangani pemeliharaan server dan infrastruktur TI, sementara pengguna dapat mengakses daya komputasi dan penyimpanan data yang dapat diskalakan dengan model bayar sesuai pemakaian.

Hal ini dapat mengurangi biaya awal untuk menyiapkan infrastruktur TI dan memberikan skalabilitas yang lebih mudah, terutama bagi usaha kecil dan menengah. Bisnis baru dapat menjalankan aplikasi mereka dengan cepat. Selain itu, file dan aplikasi yang tersedia di cloud dapat diakses dari mana saja di dunia dengan perangkat apa pun, memungkinkan perusahaan bekerja secara internasional tanpa komplikasi.

Dengan bangkitnya Big Data, komputasi awan menjadi model yang sangat populer untuk mengelola penyimpanan data dan menerapkan aplikasi pembelajaran mesin. Karena permintaan layanan AI yang terus meningkat, pasar komputasi awan diperkirakan akan terus tumbuh.

Penyedia cloud terkemuka di dunia adalah GCP (oleh Google), AWS (oleh Amazon), dan Azure (oleh Microsoft), dengan pangsa pasar gabungan sebesar 67%. Hal ini menempatkan GCP di antara tiga opsi cloud teratas di pasar, menjadikannya solusi menarik bagi start-up, pengembang, dan bisnis berbasis data dari semua sektor.

Apa itu Google Cloud Platform (GCP)?

GCP adalah rangkaian alat dan layanan komputasi awan publik milik Google, termasuk layanan analitik data yang dikenal luas seperti Google BigQuery dan Looker Studio.

Didukung oleh jaringan pusat data global Google, GCP berjalan di infrastruktur yang sama dengan Gmail, Google Drive, dan Google Docs.

Google awalnya membuka infrastrukturnya untuk pengguna bisnis pada tahun 2008 melalui cloud publik. Sejak itu, rangkaian alat layanannya berkembang pesat, dengan Cloud AI sebagai salah satu tambahan terbaru. Layanan lainnya mencakup sumber daya komputasi, jaringan, penyimpanan data, IoT, keamanan, penerapan aplikasi, dan alat manajemen.

GCP memiliki fokus yang sangat kuat pada analitik data, pembelajaran mesin, dan kecerdasan buatan, menjadikannya alat penting untuk dipelajari bagi analis data dan konsultan. 

Google Cloud Platform (GCP) vs. Google Cloud

Orang kadang tertukar antara GCP dan Google Cloud dengan menggunakan istilahnya secara bergantian, padahal sebenarnya GCP adalah bagian dari Google Cloud.

Google Cloud mengacu pada semua layanan cloud milik Google. Ini juga mencakup Google Workspace (sebelumnya dikenal sebagai G-Suite atau Google Apps) dan versi enterprise dari Android dan Chrome OS. Google Cloud juga mencakup aplikasi Google seperti Gmail dan Google Docs.

GCP, di sisi lain, hanya mengacu pada layanan cloud yang tercakup oleh model harga GCP, seperti App Engine, Google BigQuery, dan Cloud Console, yang akan kita bahas di bawah.

Kelebihan dan Kekurangan GCP

Seperti semua layanan, GCP memiliki beberapa kelebihan dan kekurangan bagi penggunanya. Mari kita lihat dulu kelebihannya.

Kelebihan GCP

Ragam layanan komputasi awan yang luas

GCP menawarkan ragam layanan komputasi awan yang sangat luas bagi bisnis dan pengguna akhir. Ini mencakup daya komputasi, jaringan, penyimpanan data, analitik data, pembelajaran mesin, kecerdasan buatan, hingga penerapan aplikasi dan integrasi API. Semua ini menjadikan GCP solusi yang baik bagi bisnis dengan kebutuhan cloud yang beragam atau cepat berubah.

Jangkauan global infrastruktur jaringan

Bisnis yang menggunakan GCP mendapatkan akses ke infrastruktur jaringan Google yang tangguh dan terdistribusi secara global. Ini memungkinkan penerapan redundansi multiregion atau menggunakan lokasi yang sangat murah untuk meng-host beban kerja utama.

Keamanan yang tangguh

Google Cloud Platform menyediakan opsi keamanan yang kuat, termasuk IAM (Identity and Access Management), KMS (Key Management Service), dan SCC (Security Command Center). Ini memberikan langkah-langkah keamanan siber yang andal saat bisnis meng-host data mereka dari jarak jauh.

Fokus kuat pada inovasi

Google dikenal dengan semangat pelopor dan fokusnya dalam menerapkan kemajuan teknologi dengan cepat di dalam rangkaian produknya. Pelanggan GCP karenanya berpeluang menikmati teknologi baru seperti integrasi kecerdasan buatan untuk menganalisis data mereka.

Kekurangan GCP

Model harga yang kompleks

Berbeda dengan penyedia cloud lainnya, GCP memiliki model harga yang relatif kompleks. Ini dapat menyulitkan bisnis untuk memproyeksikan dan mengelola pengeluaran komputasi awan mereka.

Dukungan terbatas

GCP juga menyediakan tim dukungan yang relatif terbatas dan sulit diakses yang mungkin tidak merespons permintaan dengan segera. Hal ini dapat berdampak negatif pada produktivitas dan ketersediaan data jika ada masalah yang sedang berlangsung dengan infrastruktur cloud.

Platform proprietari

Perlu dicatat juga bahwa GCP adalah platform proprietari. Ini dapat mempersulit migrasi data dan penerapan aplikasi jika suatu bisnis ingin meninggalkan layanan Google. Selain itu, GCP bisa lebih mahal daripada solusi open-source atau layanan cloud dari penyedia yang lebih kecil.

Contoh Penggunaan GCP

Berkat rangkaian layanan dan alat cloud yang beragam, GCP memiliki banyak kasus penggunaan bagi bisnis dari berbagai ukuran. Berikut beberapa cara umum bisnis memanfaatkan GCP:

• Penyimpanan data: Dengan Google BigQuery, bisnis dapat menggunakan gudang data tingkat enterprise di GCP. Selain itu, Cloud SQL menyediakan model database-as-a-service untuk basis data MySQL, PostgreSQL, dan Microsoft SQL Server. Cloud BigTable dapat digunakan untuk database NoSQL dan Cloud Storage menawarkan opsi untuk data tidak terstruktur serta file besar seperti gambar.
• Business intelligence: Alat BI terintegrasi GCP, Looker Studio, menawarkan visualisasi data dan pelaporan cepat langsung di platform. Ini memungkinkan analis dan konsultan data mendapatkan insight dengan cepat dan membuat visual yang dapat dibagikan untuk presentasi dan sesi konsultasi.
• Pembelajaran mesin: GCP juga menawarkan layanan untuk menerapkan model pembelajaran mesin seperti Cloud AutoML dan Cloud Machine Learning Engine. Bisnis dapat menggunakan alat ini untuk melatih, memvalidasi, dan menerapkan model mereka langsung di cloud, mengotomatisasi dan meningkatkan proses business intelligence.
• Manajemen IoT: GCP ideal untuk mengelola jaringan IoT (Internet of Things) di seluruh perusahaan. Layanan untuk koneksi dan manajemen perangkat IoT seperti Cloud IoT Core memudahkan penyiapan dan pengawasan berbagai perangkat IoT.
• Penerapan aplikasi: GCP juga dapat digunakan untuk menerapkan aplikasi yang dikembangkan dengan bahasa pemrograman Java, Python, Go, Ruby, PHP, atau C# dengan memanfaatkan layanan App Engine. Ini memudahkan bisnis untuk meng-host aplikasi mereka tanpa penyiapan infrastruktur di awal dan memungkinkan mereka beriterasi dengan cepat selama proses pengembangan.
• Pengembangan API: Alat terintegrasi GCP, Apigee API Platform dan Developer Portal, memungkinkan penggunaan GCP sebagai basis untuk mengembangkan dan meng-host API.

Layanan yang Ditawarkan GCP

Google Cloud Platform menawarkan lebih dari 100 alat, layanan, dan elemen infrastruktur berbasis cloud, yang dapat diklasifikasikan sebagai produk SaaS (Software-as-a-Service), PaaS (Platform-as-a-Service), atau IaaS (Infrastructure-as-a-Service).

Layanan komputasi

Mari mulai dengan sumber daya komputasi inti GCP, yang dirancang untuk memenuhi berbagai kebutuhan pengembangan dan penerapan. Layanan ini menjadi fondasi bagi aplikasi atau sistem apa pun yang ingin Anda bangun di cloud, dan penting untuk diketahui:

• App Engine: Untuk menerapkan aplikasi yang dikembangkan dalam Java, Go, PHP, C#, Ruby, Python, atau Node.js.
• Compute Engine: Untuk menjalankan mesin virtual Windows atau Linux.
• Google Kubernetes Engine (GKE): Untuk menjalankan container berbasis Kubernetes.
• Cloud Functions: Untuk menjalankan kode berbasis event dalam Java, Go, Python, atau Node.js.

Layanan penyimpanan data

GCP juga menyediakan solusi andal yang mendukung opsi SQL dan NoSQL. Ini memastikan manajemen basis data yang skalabel dan fleksibel untuk aplikasi modern:

• Cloud Storage: Penyimpanan objek untuk data tidak terstruktur dan berbagai jenis file.
• Cloud SQL: Layanan basis data berbasis cloud untuk basis data MySQL, PostgreSQL, atau Microsoft SQL Server.
• Cloud Bigtable: Layanan basis data berbasis cloud untuk database NoSQL.
• Cloud Spanner: Layanan basis data untuk database relasional.
• Cloud Datastore: Database NoSQL untuk aplikasi web dan mobile.
• Firestore: Database dokumen untuk membangun aplikasi mobile, web, dan IoT.

Layanan analitik data

Alat GCP yang kuat memproses, menganalisis, dan memvisualisasikan himpunan data besar, sehingga memungkinkan insight bisnis yang lebih baik. Mari lihat rangkaian alat yang penting bagi perusahaan yang ingin memanfaatkan data dalam pengambilan keputusan:

• BigQuery: Gudang data enterprise berbasis cloud untuk business intelligence.
• Cloud Dataflow: Layanan untuk pemrosesan streaming dan batch.
• Cloud Data Fusion: Layanan ETL untuk menyiapkan pipa data.
• Dataproc: Untuk menjalankan job Apache Hadoop dan Apache Spark.
• Cloud Composer: Layanan orkestrasi alur kerja berbasis Apache Airflow.
• Cloud Datalab: Layanan Jupyter Notebook untuk eksplorasi data, analisis data, visualisasi data, dan pembelajaran mesin.
• Cloud Dataprep: Untuk menjelajah, membersihkan, dan menyiapkan data secara visual.
• Looker Studio/Looker: Alat business intelligence untuk membuat laporan dan visualisasi data seperti bagan dan tabel.

Layanan kecerdasan buatan

Kecerdasan buatan tentu menjadi topik besar, dan GCP memiliki penawaran mutakhir yang memungkinkan bisnis mengimplementasikan kapabilitas AI dan pembelajaran mesin terdepan. Alat-alat ini mengubah cara bisnis berinteraksi dengan data, mendapatkan insight, dan mengotomatisasi proses:

• Vertex AI: Platform berbasis cloud untuk model ML dan AI generatif.
• AutoML: Pelatihan dan pengembangan model pembelajaran mesin kustom.
• Dialogflow: AI percakapan dengan agen virtual.
• Vision AI: Model untuk mengekstrak insight dari gambar, video, dan dokumen.
• Translation AI: Model untuk deteksi bahasa dan terjemahan otomatis.
• Document AI: AI untuk pemrosesan dokumen dan penangkapan data.
• Recommendations AI: AI untuk rekomendasi produk otomatis.
• Natural Language AI: Model untuk analisis sentimen dan klasifikasi teks tidak terstruktur.
• Text-to-Speech/Speech-to-Text: AI untuk pengenalan dan transkripsi ucapan (tersedia dalam 125 bahasa) serta untuk sintesis ucapan (tersedia dalam 40 bahasa).

Layanan jaringan

Sekarang mari bahas jaringan; GCP menawarkan layanan yang memastikan infrastruktur jaringan yang aman, andal, dan dapat diskalakan. 

• VPC: Virtual private cloud untuk membangun jaringan sumber daya cloud.
• Cloud CDN: Jaringan pengiriman konten berbasis cloud.
• Cloud DNS: Layanan hosting DNS yang berjalan di infrastruktur Google.
• Cloud Armor: Firewall aplikasi web yang di-host di cloud.
• Cloud Load Balancing: Layanan terkelola untuk penyeimbangan beban lalu lintas jaringan.

Layanan API

GCP menyediakan alat komprehensif untuk merancang, menerapkan, dan menskalakan API. Alat-alat ini wajib diketahui bagi pengembang yang perlu berintegrasi dengan sistem pihak ketiga:

• Apigee API Platform: Untuk merancang, menerapkan, dan menskalakan API di lingkungan cloud.
• API Monetization: Untuk membuat model pendapatan, laporan, gerbang pembayaran, dan integrasi portal pengembang untuk API.
• Developer Portal: Layanan bagi pengembang untuk memublikasikan dan mengelola API.
• API Analytics: Untuk memantau dan mengukur kinerja API.

Alat manajemen, keamanan & identitas

Terakhir dalam daftar kami adalah alat yang terkait dengan keamanan:

• Google Cloud Console: Antarmuka web untuk mengelola sumber daya GCP.
• Cloud Shell: Antarmuka baris perintah shell berbasis peramban untuk mengelola GCP.
• Operations Suite (Sebelumnya Slackdriver): Layanan untuk pemantauan, pencatatan, penelusuran, dan diagnostik aplikasi yang berjalan di GCP.
• Cloud IAM: Layanan Identity & Access Management (IAM) untuk kebijakan berbasis kontrol akses berbasis peran.
• Cloud Resource Manager: Untuk mengelola sumber daya berdasarkan proyek, folder, dan organisasi berdasarkan hierarki.
• Cloud Security Command Center: Platform untuk keamanan dan risiko data.
• Cloud Key Management: Layanan manajemen kunci yang di-host di cloud.

GCP vs. Azure vs. AWS

Meskipun memiliki banyak kesamaan, seperti model bayar sesuai pemakaian, ada nuansa dalam penawaran layanan dan infrastruktur cloud mereka yang penting untuk dipertimbangkan saat membuat pilihan.

Di sini saya sertakan tabel lengkap untuk perbandingan mudah. Jika Anda ingin mengeksplorasi perbedaan antar penyedia cloud secara mendetail, Anda juga dapat mengunduh lembar contekan perbandingan layanan kami yang komprehensif, yang disertakan di bawah ini.

Layanan cloud AWS, Azure, dan GCP. Sumber: Lembar Contekan Perbandingan Layanan

Model Harga Google Cloud Platform

GCP memiliki model bayar sesuai pemakaian, yang berarti Anda hanya akan dikenai biaya untuk layanan yang benar-benar Anda gunakan dan beban kerja yang dihasilkan. Model harga GCP bisa cukup kompleks karena layanan dan alat diberi harga secara individual. 

Anda dapat menggunakan kalkulator harga GCP untuk memperkirakan biaya di awal. GCP juga menyediakan berbagai alat untuk memantau biaya dan meningkatkan pengeluaran Anda.

Tingkat gratis

GCP menawarkan tingkat gratis yang cocok bagi pengguna yang hanya ingin mencoba platform, mempelajari komputasi awan, atau menerapkan proyek pengembangan kecil. Setelah menghubungkan kartu kredit, Anda menerima kredit gratis sebesar $300 yang dapat Anda gunakan untuk proyek Anda.

Anda dapat menggunakan 20+ produk dengan tingkat gratis, termasuk Compute Engine, BigQuery, Cloud Storage, Google Kubernetes Engine, Firestore, VisionAI, dan AutoML. Selain itu, Looker menawarkan uji coba gratis 30 hari untuk menjelajahi platform data.

Harga produk

Anda bisa mendapatkan informasi lebih detail tentang harga masing-masing layanan dalam daftar harga produk GCP.

• Google BigQuery: Harga bergantung pada jumlah data yang Anda simpan di gudang dan biaya komputasi untuk mengeksekusi kueri SQL.
• Google Bigtable: Harga bergantung pada jenis instance Bigtable dan jumlah node dalam klaster instance, serta jumlah tabel penyimpanan yang digunakan dan jumlah bandwidth jaringan yang digunakan.
• Compute Engine: Harga bergantung pada jenis VM yang ingin Anda gunakan.
• Cloud Storage: Harga bergantung pada jumlah data yang disimpan dalam bucket, pemrosesan data oleh Google, dan penggunaan jaringan (jumlah data yang dipindahkan antar bucket).
• AutoML: Harga ditetapkan secara terpisah untuk pelatihan model, penerapan model, dan penggunaan model untuk membuat prediksi.
• Google Kubernetes Engine: Harga bergantung pada edisi, sumber daya komputasi, mode operasi klaster, dan biaya manajemen klaster.
• Looker: Harga disusun dari biaya platform untuk menjalankan instance Looker dan biaya pengguna untuk lisensi tiap pengguna.

Pada akhirnya, bisnis atau pengguna akhir akan menerima tagihan yang sangat terpersonalisasi, memungkinkan penyesuaian biaya yang fleksibel.

Sertifikasi Google Cloud

Jika Anda ingin meningkatkan pengetahuan tentang GCP atau memberikan bukti keahlian komputasi awan kepada calon pemberi kerja, GCP juga menawarkan beragam sertifikasi, yang dapat Anda jelajahi bahkan di tingkat gratis GCP.

• Sertifikasi Foundational: Memberikan pengetahuan luas tentang teknologi cloud dan gambaran lengkap rangkaian produk yang ditawarkan GCP. Tidak memiliki prasyarat teknis dan ideal untuk kandidat tingkat awal.
• Sertifikasi Associate: Memberikan keterampilan dasar untuk menerapkan dan memelihara proyek cloud dengan GCP. Pilihan yang bagus bagi insinyur cloud dengan pengalaman menerapkan aplikasi cloud.
• Sertifikasi Professional: Memberikan keterampilan lanjutan dalam merancang, mengimplementasikan, dan mengelola proyek serta produk GCP. Ideal untuk spesialis cloud yang sudah memiliki pengalaman mendalam dalam menyiapkan ruang kerja cloud.

Pelajari Lebih Lanjut tentang Komputasi Awan

Secara keseluruhan, komputasi awan adalah aset berharga untuk dipahami oleh profesional di bidang data. Dengan banyaknya perusahaan yang menggunakan ruang kerja cloud atau basis data berbasis cloud, memiliki keahlian cloud yang solid atau bahkan sertifikasi komputasi awan dapat membuat Anda selangkah lebih maju dari kompetitor.

Ingin mempelajari lebih lanjut tentang komputasi awan atau GCP? Berikut beberapa sumber yang mungkin membantu Anda memulai:

• Understanding Cloud Computing: Sumber ini membahas konsep dasar komputasi awan, menjelaskan pentingnya dan penerapannya di bidang data.
• Google Cloud for Data Scientists: Panduan ini memberikan wawasan tentang bagaimana Google Cloud dapat dimanfaatkan oleh data scientist, menyoroti alat dan layanannya.
• Google Cloud for Data Science: Artikel blog ini memandu Anda menyiapkan Google Cloud secara khusus untuk keperluan data science, memastikan awal perjalanan cloud yang lancar.