O que é o Google Cloud Platform (GCP)? Um guia completo para dominar serviços de nuvem

Computação em nuvem visualizada em um modelo 3D. Imagem por Author.

A computação em nuvem vem ganhando importância para as empresas darem conta do crescimento das demandas de dados. Além de Azure e AWS, o Google Cloud Platform (GCP) é um dos provedores de nuvem mais populares do mercado.

Com o armazenamento de dados migrando rapidamente para a nuvem, todo analista de dados precisa entender bem o GCP e serviços de computação em nuvem semelhantes.

Neste artigo, vamos abordar os fundamentos da computação em nuvem e como o GCP se consolidou entre os principais provedores do mundo. Você também vai conhecer os prós e contras do GCP, como ele se compara à AWS e ao Azure, quais serviços e modelos de preço estão disponíveis para usuários do GCP e, por fim, quais certificações podem fortalecer seu conhecimento em GCP e impressionar futuros empregadores.

Vamos direto ao ponto e começar sua jornada em computação em nuvem!

O que é computação em nuvem?

“A nuvem” costuma se referir a um conjunto distribuído de servidores que hospedam aplicativos, bancos de dados e infraestrutura de TI acessados pela Internet ou por outro tipo de rede. O termo surgiu de diagramas técnicos antigos, que usavam um desenho de nuvem para representar os servidores e a infraestrutura de rede que compõem a Internet.

Computação em nuvem descreve a disponibilidade sob demanda desses recursos de computação para empresas e outros usuários finais. O provedor de nuvem (como o GCP) cuida da manutenção de servidores e da infraestrutura de TI, enquanto os usuários acessam poder de processamento e armazenamento de dados em um modelo de pagamento conforme o uso.

Isso reduz custos iniciais de implantação de infraestrutura de TI e facilita a escalabilidade, principalmente para pequenos e médios negócios. Novas empresas conseguem colocar seus aplicativos no ar rapidamente. Além disso, arquivos e aplicativos na nuvem podem ser acessados de qualquer lugar do mundo e de qualquer dispositivo, permitindo atuação global sem complicações.

Com o avanço de Big Data, a nuvem se tornou um modelo especialmente popular para gerenciar armazenamento de dados e implantar aplicações de machine learning. Diante da crescente demanda por serviços de IA, a expectativa é que o mercado de computação em nuvem continue crescendo.

Os principais provedores globais são GCP (do Google), AWS (da Amazon) e Azure (da Microsoft), somando 67% de participação de mercado. Isso coloca o GCP entre as três melhores opções, tornando-o uma solução atraente para startups, desenvolvedores e negócios orientados por dados de todos os setores.

O que é o Google Cloud Platform (GCP)?

GCP é o conjunto de ferramentas e serviços de nuvem pública do Google, incluindo serviços de análise de dados amplamente conhecidos, como Google BigQuery e Looker Studio.

Impulsionado pela rede global de data centers do Google, o GCP roda na mesma infraestrutura do Gmail, Google Drive e Google Docs.

O Google abriu sua infraestrutura para uso corporativo em 2008 por meio de uma nuvem pública. Desde então, seu conjunto de serviços cresceu rapidamente, com o Cloud AI entre as adições mais recentes. Outros serviços incluem recursos de computação, rede, armazenamento de dados, IoT, segurança, implantação de apps e ferramentas de gestão.

O GCP tem um foco muito forte em análise de dados, machine learning e inteligência artificial, tornando-se essencial para analistas de dados e consultores.

Google Cloud Platform (GCP) vs. Google Cloud

Muita gente confunde GCP e Google Cloud e usa os termos como sinônimos, mas, na verdade, o GCP é parte do Google Cloud.

Google Cloud se refere a todos os serviços de nuvem do Google. Isso inclui também o Google Workspace (antes G Suite/Google Apps) e versões corporativas de Android e Chrome OS. O Google Cloud também engloba apps como Gmail e Google Docs.

Já o GCP se refere apenas aos serviços cobertos pelos modelos de preços do GCP, como App Engine, Google BigQuery e Cloud Console, que veremos adiante.

Prós e contras do GCP

Como qualquer serviço, o GCP tem vantagens e desvantagens. Vamos começar pelos pontos positivos.

Vantagens do GCP

Ampla variedade de serviços de nuvem

O GCP oferece uma gama especialmente ampla de serviços de nuvem para empresas e usuários finais. Inclui poder de computação, rede, armazenamento de dados, análise de dados, machine learning, inteligência artificial e até implantação de apps e integração via APIs. Tudo isso faz do GCP uma boa solução para empresas com demandas diversas ou em rápida evolução.

Alcance global da infraestrutura de rede

Quem usa GCP tem acesso à infraestrutura de rede robusta e distribuída globalmente do Google. Isso permite implementar redundância entre regiões ou escolher locais especialmente econômicos para hospedar a carga principal.

Segurança robusta

O Google Cloud Platform oferece opções sólidas de segurança, incluindo IAM (Identity and Access Management), KMS (Key Management Service) e o SCC (Security Command Center). Isso garante altos níveis de cibersegurança mesmo com dados hospedados remotamente.

Foco forte em inovação

O Google é conhecido pelo espírito pioneiro e por incorporar avanços tecnológicos rapidamente em sua suíte de produtos. Clientes do GCP tendem a se beneficiar de novas tecnologias, como integrações de IA para analisar dados.

Desvantagens do GCP

Modelo de preços complexo

Diferentemente de outros provedores, o GCP tem modelos de preços relativamente complexos. Isso pode dificultar a previsão e o controle de gastos com nuvem.

Suporte limitado

O GCP também oferece um suporte relativamente limitado e de acesso menos imediato, o que pode não atender prontamente às solicitações. Isso pode afetar produtividade e disponibilidade de dados em caso de incidentes na infraestrutura.

Plataforma proprietária

Vale lembrar que o GCP é uma plataforma proprietária. Isso pode dificultar a migração de dados e a implantação de aplicativos caso a empresa decida sair dos serviços do Google. Além disso, o GCP pode sair mais caro do que soluções open source ou provedores menores.

Casos de uso do GCP

Graças à sua variedade de serviços e ferramentas, o GCP tem muitos casos de uso para empresas de todos os portes. Confira algumas formas comuns de usar o GCP:

• Armazenamento de dados: Com o Google BigQuery, empresas contam com um data warehouse corporativo no GCP. Além disso, o Cloud SQL oferece banco de dados como serviço para MySQL, PostgreSQL e Microsoft SQL Server. O Cloud Bigtable atende bancos NoSQL e o Cloud Storage traz opções para dados não estruturados e arquivos grandes, como imagens.
• Business intelligence: o Looker Studio, BI integrado do GCP, oferece visualização e relatórios ágeis direto na plataforma. Isso permite a analistas e consultores gerar insights rápidos e criar visuais compartilháveis para apresentações e reuniões.
• Machine learning: o GCP também oferece serviços para implantar modelos de ML, como Cloud AutoML e Cloud Machine Learning Engine. Com essas ferramentas, é possível treinar, validar e implantar modelos diretamente na nuvem, automatizando e aprimorando processos de BI.
• Gestão de IoT: o GCP é ideal para gerenciar uma rede corporativa de IoT (Internet das Coisas). Serviços de conexão e gestão de dispositivos, como o Cloud IoT Core, facilitam configurar e supervisionar diversos dispositivos.
• Implantação de apps: o GCP também pode ser usado para implantar aplicações desenvolvidas em Java, Python, Go, Ruby, PHP ou C# por meio do App Engine. Isso facilita a hospedagem sem investimento inicial em infraestrutura e permite iterar rapidamente durante o desenvolvimento.
• Desenvolvimento de APIs: as ferramentas integradas Apigee API Platform e Developer Portal permitem usar o GCP como base para desenvolver e hospedar APIs.

Serviços oferecidos pelo GCP

O Google Cloud Platform oferece mais de 100 ferramentas, serviços e elementos de infraestrutura baseados em nuvem, que podem ser classificados como SaaS (Software como Serviço), PaaS (Plataforma como Serviço) ou IaaS (Infraestrutura como Serviço).

Serviços de computação

Começando pelos recursos computacionais centrais do GCP, projetados para diferentes necessidades de desenvolvimento e implantação. Esses serviços são a base de qualquer aplicativo ou sistema que você queira construir na nuvem e valem a pena conhecer:

• App Engine: para implantar aplicações desenvolvidas em Java, Go, PHP, C#, Ruby, Python ou Node.js.
• Compute Engine: para executar máquinas virtuais Windows ou Linux.
• Google Kubernetes Engine (GKE): para executar contêineres baseados em Kubernetes.
• Cloud Functions: para executar código orientado a eventos em Java, Go, Python ou Node.js.

Serviços de armazenamento de dados

O GCP também fornece soluções robustas que suportam opções SQL e NoSQL, garantindo gestão de bancos de dados escalável e flexível para aplicações modernas:

• Cloud Storage: armazenamento de objetos para dados não estruturados e arquivos de todo tipo.
• Cloud SQL: serviço de banco de dados em nuvem para MySQL, PostgreSQL ou Microsoft SQL Server.
• Cloud Bigtable: serviço de banco de dados em nuvem para bancos NoSQL.
• Cloud Spanner: serviço de banco de dados para relacionais.
• Cloud Datastore: NoSQL para aplicações web e mobile.
• Firestore: banco de dados de documentos para criar apps mobile, web e IoT.

Serviços de análise de dados

As ferramentas poderosas do GCP processam, analisam e visualizam grandes volumes de dados, possibilitando melhores insights de negócio. Veja a suíte essencial para empresas que buscam decisões orientadas por dados:

• BigQuery: data warehouse corporativo na nuvem para business intelligence.
• Cloud Dataflow: serviço para processamento em streaming e batch.
• Cloud Data Fusion: serviço de ETL para construir pipelines de dados.
• Dataproc: para executar jobs do Apache Hadoop e Apache Spark.
• Cloud Composer: orquestração de workflows baseada em Apache Airflow.
• Cloud Datalab: serviço de Jupyter Notebook para exploração, análise, visualização de dados e machine learning.
• Cloud Dataprep: para explorar, limpar e preparar dados visualmente.
• Looker Studio/Looker: ferramenta de BI para criar relatórios e visualizações como gráficos e tabelas.

Serviços de inteligência artificial

IA é um tema central, e o GCP tem ofertas de ponta que permitem implementar recursos avançados de IA e machine learning. Essas ferramentas estão transformando como as empresas interagem com dados, geram insights e automatizam processos:

• Vertex AI: plataforma em nuvem para modelos de ML e IA generativa.
• AutoML: treinamento e desenvolvimento de modelos de machine learning customizados.
• Dialogflow: IA conversacional com agentes virtuais.
• Vision AI: modelos para extrair insights de imagens, vídeos e documentos.
• Translation AI: modelos para detecção de idioma e tradução automática.
• Document AI: IA para processamento de documentos e captura de dados.
• Recommendations AI: IA para recomendações automáticas de produtos.
• Natural Language AI: modelos para análise de sentimento e classificação de texto não estruturado.
• Text-to-Speech/Speech-to-Text: IA para reconhecimento e transcrição de fala (em 125 idiomas) e para síntese de voz (em 40 idiomas).

Serviços de rede

Falando de rede, o GCP oferece serviços que garantem infraestrutura segura, confiável e escalável.

• VPC: nuvem privada virtual para construir redes de recursos em nuvem.
• Cloud CDN: rede de entrega de conteúdo na nuvem.
• Cloud DNS: serviço de hospedagem DNS na infraestrutura do Google.
• Cloud Armor: firewall de aplicações web na nuvem.
• Cloud Load Balancing: serviço gerenciado para balanceamento de carga de tráfego.

Serviços de API

O GCP fornece um conjunto completo para projetar, implantar e escalar APIs. Essencial para desenvolvedores que precisam integrar sistemas de terceiros:

• Apigee API Platform: para desenhar, implantar e escalar APIs em ambiente de nuvem.
• API Monetization: para criar modelos de receita, relatórios, meios de pagamento e integrações com o portal do desenvolvedor para APIs.
• Developer Portal: serviço para desenvolvedores publicarem e gerenciarem APIs.
• API Analytics: para monitorar e medir o desempenho de APIs.

Ferramentas de gestão, segurança e identidade

Por fim, os recursos relacionados à segurança:

• Google Cloud Console: interface web para gerenciar recursos do GCP.
• Cloud Shell: terminal no navegador para gerenciar o GCP.
• Operations Suite (antigo Stackdriver): monitoramento, logs, tracing e diagnósticos de aplicações no GCP.
• Cloud IAM: serviço de Identity & Access Management com políticas baseadas em controle de acesso por função.
• Cloud Resource Manager: para gerenciar recursos por projeto, pasta e organização em hierarquia.
• Cloud Security Command Center: plataforma para segurança e risco de dados.
• Cloud Key Management: serviço de gerenciamento de chaves na nuvem.

GCP vs. Azure vs. AWS

Apesar de compartilharem semelhanças, como o modelo de pagamento conforme o uso, existem nuances nas ofertas de serviço e na infraestrutura que vale considerar ao escolher.

Incluí aqui uma tabela completa para comparação rápida. Se quiser explorar as diferenças em detalhe, você também pode baixar nosso cheat sheet de comparação de serviços, logo abaixo.

Serviços em nuvem da AWS, Azure e GCP. Fonte: Service Comparison Cheat Sheet

Modelo de preços do Google Cloud Platform

O GCP funciona com pagamento conforme o uso: você paga apenas pelos serviços que realmente usar e pela carga gerada. O modelo de preços do GCP pode ser complexo, pois cada serviço e ferramenta tem preço individual.

Você pode usar a calculadora de preços do GCP para estimar custos com antecedência. O GCP também oferece ferramentas para monitorar gastos e otimizar investimentos.

Camada gratuita

O GCP oferece uma camada gratuita ideal para quem quer experimentar a plataforma, aprender sobre computação em nuvem ou implantar pequenos projetos de desenvolvimento. Ao cadastrar um cartão de crédito, você recebe US$ 300 de crédito para usar no seu projeto.

Mais de 20 produtos podem ser usados na camada gratuita, incluindo Compute Engine, BigQuery, Cloud Storage, Google Kubernetes Engine, Firestore, Vision AI e AutoML. Além disso, o Looker oferece teste grátis de 30 dias para explorar a plataforma de dados.

Preços por produto

Você encontra mais detalhes sobre preços individuais na lista de preços por produto do GCP.

• Google BigQuery: preço depende do volume de dados armazenados no warehouse e do custo computacional para executar consultas SQL.
• Google Bigtable: preço depende do tipo de instância e do número de nós nos clusters, além da quantidade de tabelas e da banda de rede utilizada.
• Compute Engine: preço varia conforme o tipo de VM utilizada.
• Cloud Storage: preço depende do volume de dados nos buckets, do processamento feito pelo Google e do uso de rede (dados movidos entre buckets).
• AutoML: preços definidos separadamente para treinar, implantar e usar o modelo em previsões.
• Google Kubernetes Engine: preço depende da edição, dos recursos de computação, do modo de operação do cluster e das taxas de gerenciamento.
• Looker: preço composto por custos de plataforma para rodar a instância do Looker e licenças por usuário.

No fim, a empresa ou o usuário recebe uma fatura altamente personalizada, permitindo ajustar custos com flexibilidade.

Certificações do Google Cloud

Se você quer aprofundar seu conhecimento em GCP ou comprovar sua expertise em nuvem para potenciais empregadores, o GCP oferece várias certificações, que você pode explorar inclusive na camada gratuita.

• Foundational Certification: fornece conhecimento amplo sobre tecnologias de nuvem e uma visão completa da suíte de produtos do GCP. Não exige pré-requisitos técnicos e é ideal para iniciantes.
• Associate Certification: desenvolve competências fundamentais para implantar e manter projetos em nuvem com GCP. Ótima opção para engenheiros de nuvem com experiência em implantação.
• Professional Certification: desenvolve habilidades avançadas para desenhar, implementar e gerenciar projetos e produtos do GCP. Ideal para especialistas que já têm experiência aprofundada na configuração de ambientes em nuvem.

Aprenda mais sobre computação em nuvem

Em resumo, entender computação em nuvem é um diferencial para qualquer profissional de dados. Com muitas empresas usando workspaces e bancos de dados na nuvem, ter domínio em nuvem — ou até uma certificação — pode te colocar à frente da concorrência.

Quer saber mais sobre computação em nuvem ou GCP? Aqui vão alguns recursos para começar:

• Understanding Cloud Computing: este recurso cobre os conceitos fundamentais de computação em nuvem, explicando sua importância e aplicações na área de dados.
• Google Cloud for Data Scientists: este guia mostra como cientistas de dados podem aproveitar o Google Cloud, destacando suas ferramentas e serviços.
• Google Cloud for Data Science: este post explica como configurar o Google Cloud especificamente para projetos de ciência de dados, garantindo um início tranquilo na nuvem.