Google Cloud per data scientist: sfruttare le risorse cloud per l’analisi dei dati

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La maggior parte delle aziende deve usare e processare quantità enormi di dati. I servizi di calcolo non hanno sempre le capacità tecniche per lavorare a queste scale. Le risorse cloud sono disponibili per facilitare vari calcoli e l’analisi dei dati, semplificando notevolmente il lavoro dei professionisti IT e aumentando l’efficienza.

Vantaggi del cloud computing per i data scientist

Google Cloud Platform (GCP) è una piattaforma cloud efficiente che può migliorare la gestione dei dati, ridurre le risorse economiche e umane necessarie per la gestione dell’infrastruttura e abilitare la configurazione di rete. GCP prevede una fatturazione pay‑as‑you‑go, quindi le aziende pagano solo per le risorse di calcolo utilizzate in ciascun ciclo di fatturazione. Questo consente di ridimensionare l’uso in modo flessibile secondo le esigenze. L’accesso ai server è garantito 24 ore su 24 e la piattaforma è altamente sicura.

Grazie a questa piattaforma, i data scientist possono migliorare la gestione del data warehouse e di vari sistemi. Inoltre, questo servizio ti permette di ottimizzare e personalizzare al massimo diversi processi di calcolo e di creare soluzioni cloud.

Ora che abbiamo chiarito cos’è GCP, evidenziamo i vantaggi più importanti del suo utilizzo:

• Alto livello di sicurezza, garantito dall’adozione di metodi di protezione efficaci;
• Accesso alla rete globale – la più grande al mondo;
• Molti servizi assicurano archiviazione affidabile dei dati e la loro elaborazione per risolvere varie esigenze degli specialisti;
• Riduzione dei costi – rispetto ad altri provider cloud, questa piattaforma costa il 20‑25% in meno – in generale, l’uso di GCP consente all’azienda di risparmiare oltre il 52% dei costi;
• Alleggerimento del carico sui servizi dell’azienda fino a l’80%; in caso contrario, i sovraccarichi portano a malfunzionamenti del software;
• Possibilità di selezionare la configurazione cloud e la memoria (risparmi fino al 50%).

Inoltre, l’uso di GCP offre intelligenza artificiale e solide capacità analitiche. Considerando tutti questi vantaggi, Google Cloud Platform può essere vista come uno strumento molto efficace per archiviare ed elaborare enormi quantità di dati, consentendo notevoli risparmi di costi e risorse.

Tipi di cloud computing

Google Cloud Platform offre diverse opzioni per soluzioni cloud, permettendoti di scegliere in modo ottimale quella più efficace per la tua azienda. Ogni opzione richiede un diverso livello di conoscenza tecnica dell’analisi dei dati. Quando scegli un’opzione cloud, dovresti definire gli obiettivi dell’azienda e i risultati desiderati.

IaaS

Infrastructure as a Service. L’azienda dispone di un’infrastruttura con il software appropriato, cavi di rete, storage a container, processori e RAM necessaria. In altre parole, l’attrezzatura tecnica viene fornita in affitto. Il resto va gestito in autonomia (amministrazione): configurazione della rete, installazione del sistema operativo, scelta del processore per il carico richiesto e molto altro.

PaaS

Platform as a Service. In questo caso, l’azienda ha a disposizione una piattaforma con un ambiente completo che consente di sviluppare applicazioni. Il provider si occupa di tutta la selezione tecnica (processore, RAM, storage, ecc.).

SaaS

Software as a Service. Il provider offre vari servizi con software che gestisce direttamente (incluse gli aggiornamenti automatici). Il provider gestisce completamente l’attrezzatura tecnica e garantisce la sicurezza.

Componenti core di Google Cloud per l’analisi dei dati

GCP include diversi componenti, ciascuno con uno scopo specifico per l’analisi dei dati:

• Compute – consente di eseguire vari calcoli di qualsiasi complessità, indipendentemente dalla quantità di dati utilizzati;
• Cloud: archiviazione cloud con database – garantisce la sicurezza affidabile dei dati archiviati;
• Strumenti di gestione – permettono di monitorare, registrare log, generare report di errori, tracciare, fare debug e molto altro;
• Networking: rete cloud virtuale – sistema di domini, rete di distribuzione dei contenuti, interconnessioni, bilanciamento del carico;
• BigData: big data;
• Cloud Machine: machine learning;
• Strumenti di sviluppo cloud (repository, endpoint, deployment);
• Sicurezza e identità.

Questo insieme di strumenti consente di elaborare in modo efficace enormi quantità di dati ed eseguire processi di qualsiasi complessità. Di seguito vedremo più da vicino i principali componenti di Google Cloud Platform.

BigQuery

Come servizio di cloud computing di tipo IaaS, BigQuery fornisce funzionalità di archiviazione, analisi e gestione per volumi di dati enormi. Include opzioni per creare, eliminare e importare dati. È anche possibile fornire accesso all’archivio dati a terzi o a un team di specialisti. Puoi integrare i dati archiviati con vari software. Inoltre, è presente un’opzione che consente di creare ed eseguire il machine learning. Agli utenti di questo servizio vengono forniti 10 GB di archiviazione cloud e possono eseguire fino a un terabyte di query al mese.

App Engine

Cloud computing di tipo PaaS. Questo servizio consente di sviluppare e ospitare servizi web e applicazioni mobili. Il sistema dispone di un ampio set di funzionalità di gestione che permette lo scaling del software. Inoltre, una vasta gamma di interfacce API software può interconnettere diverse applicazioni, consentendo di accelerare lo sviluppo del prodotto.

Il servizio supporta vari linguaggi di programmazione. Le risorse primarie sono fornite gratuitamente solo a scopo informativo. Nel caso di un set a pagamento, l’utente pagherà esclusivamente per il volume utilizzato.

Compute Engine

Cloud computing di tipo IaaS. Fornisce la possibilità di creare ed eseguire macchine cloud basate sull’infrastruttura Google. L’accesso è fornito tramite interfaccia. Altre funzionalità includono macchine cloud puntuali e la possibilità di crittografare i dati e ottimizzare le risorse tramite raccomandazioni automatizzate. All’utente viene fornita una macchina virtuale per l’uso gratuito.

Kubernetes Engine

Lo scopo principale di questo servizio è lavorare con applicazioni con container. Offre la possibilità di ridimensionare e distribuire le applicazioni in modo automatizzato. Include anche funzionalità di sicurezza come la crittografia dei dati e la scansione dei container per identificare i punti deboli. Il servizio supporta le principali tecnologie di containerizzazione e la virtualizzazione hardware.

Cloud Storage

Cloud computing di tipo IaaS. Un servizio cloud in cui i dati non hanno struttura. Include la possibilità di ridimensionare la Google Virtual Cloud insieme a funzionalità aggiuntive. Questo servizio fornisce archiviazione fino a cinque terabyte in container con assegnazione di chiavi individuali. Inoltre, c’è la possibilità di ottimizzare i dati e ridurre quelli superflui.

Datastore

Fornisce un database scalabile e non relazionale per le applicazioni. Un set di opzioni consente di gestire segmentazione e sincronizzazione in modo automatizzato. Questo servizio è perfetto per l’elaborazione di dati su piccola scala.

Container Registry

È un registro unificato di container che consente di gestire le immagini, eseguire processi di rilevamento delle vulnerabilità e configurare gli accessi. In questo caso, non è necessario noleggiare una macchina virtuale o trovare spazio su disco per l’azienda.

Tutta l’infrastruttura e gli strumenti necessari sono presentati come una soluzione completamente pronta all’uso. Puoi lavorare con i container tramite il pannello di controllo. Questo servizio semplifica per gli sviluppatori l’archiviazione e la distribuzione di container di immagini. È anche possibile integrare con i processi CI/CD.

Cloud Functions

Con questo servizio, puoi eseguire applicazioni in un ambiente sicuro che può scalare senza creare e mantenere macchine virtuali cloud. Cioè, l’applicazione sviluppata verrà eseguita sul server dell’azienda che fornisce questo servizio, e non è necessario avere un proprio server per eseguire e testare l’applicazione.

Abbiamo elencato i servizi GCP più basilari, ma ovviamente ce ne sono molti altri, non solo per l’elaborazione dei dati e lo sviluppo software, ma anche per creare un alto livello di sicurezza.

Casi d’uso di Google Cloud

Ecco alcuni esempi di grandi aziende che hanno utilizzato il servizio GCP per risolvere varie esigenze software.

Spotify

Spotify offre una varietà di brani musicali e video. Questa piattaforma ha più di 75 milioni di abbonati e circa 2 miliardi di playlist. Grazie a tali servizi GCP, è stato possibile creare un’infrastruttura affidabile e aumentare l’efficienza del servizio Spotify. È anche possibile completare richieste che prima richiedevano un giorno, mentre ora tutto avviene in pochi minuti. Questo consente di ottimizzare le prestazioni del servizio con gli utenti.

X (ex Twitter)

Il popolare social network conta circa 330 milioni di utenti attivi. Twitter è un archivio di enormi quantità di dati e, grazie all’uso di GCP, ha migliorato in modo significativo la sicurezza della sua piattaforma ed espanso le capacità di disaster recovery.

BestBuy

Un’azienda internazionale di elettronica di consumo con oltre 1.000 negozi in tutto il mondo. A suo tempo, ha creato la sua applicazione utilizzando App Engine, consentendo agli utenti di creare la propria lista dei desideri e condividerla con gli amici.

Queste e molte altre aziende globali sono riuscite a ottimizzare il funzionamento delle loro piattaforme, tra cui Twitter, PayPal, eBay e 20th Century Fox.

Conclusione

Google Cloud Platform è un primario provider di servizi cloud che offre vari servizi di calcolo ed elaborazione dei dati per abilitare l’analisi e l’ottimizzazione dei processi. Inoltre, è possibile utilizzare strumenti di intelligenza artificiale e machine learning.

Grazie a GCP, le aziende potranno crescere risparmiando al contempo risorse e fondi significativi. GCP fornisce soluzioni chiavi in mano per diverse esigenze, tra cui modernizzazione dell’infrastruttura, integrazione e sicurezza. Questi servizi saranno efficaci in molte aree dell’attività aziendale, in particolare nel lavoro dei data scientist.

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