Google Cloud Platform (GCP) là gì? Hướng dẫn toàn diện để làm chủ dịch vụ đám mây

Điện toán đám mây được trực quan hóa bằng mô hình 3D. Ảnh: Tác giả.

Điện toán đám mây ngày càng quan trọng đối với các công ty trong việc quản lý nhu cầu dữ liệu gia tăng. Bên cạnh Azure và AWS, Google Cloud Platform (GCP) là một trong những nhà cung cấp đám mây phổ biến nhất hiện nay.

Khi việc lưu trữ dữ liệu chuyển nhanh lên đám mây, mọi nhà phân tích dữ liệu đều nên hiểu vững về GCP và các dịch vụ điện toán đám mây tương tự.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ đề cập đến những kiến thức cơ bản về điện toán đám mây và cách GCP trở thành một trong những nhà cung cấp đám mây hàng đầu thế giới. Bạn cũng sẽ tìm hiểu ưu và nhược điểm của GCP, so sánh GCP với AWS và Azure, các dịch vụ và mô hình định giá dành cho người dùng GCP, và cuối cùng là những chứng chỉ bạn có thể theo đuổi để củng cố kiến thức GCP và gây ấn tượng với nhà tuyển dụng tiềm năng.

Hãy bắt đầu ngay hành trình của bạn trong lĩnh vực điện toán đám mây!

Điện toán đám mây là gì?

Đám mây thường đề cập đến tập hợp phân tán các máy chủ lưu trữ ứng dụng, cơ sở dữ liệu và hạ tầng CNTT, có thể truy cập qua Internet hoặc bất kỳ loại mạng nào khác. Thuật ngữ này ban đầu bắt nguồn từ các sơ đồ kỹ thuật cũ, thường vẽ hình đám mây để biểu thị các máy chủ và hạ tầng mạng cấu thành Internet.

Điện toán đám mây mô tả việc cung cấp tài nguyên tính toán theo nhu cầu cho doanh nghiệp và người dùng cuối. Nhà cung cấp đám mây (như GCP) chịu trách nhiệm bảo trì máy chủ và hạ tầng CNTT, trong khi người dùng có thể truy cập sức mạnh tính toán và lưu trữ dữ liệu có khả năng mở rộng với mô hình trả phí theo mức sử dụng.

Điều này có thể giúp giảm chi phí ban đầu để thiết lập hạ tầng CNTT và dễ dàng mở rộng, đặc biệt với doanh nghiệp nhỏ và vừa. Doanh nghiệp mới có thể đưa ứng dụng vào hoạt động trong thời gian ngắn. Ngoài ra, tệp và ứng dụng trên đám mây có thể truy cập từ bất kỳ đâu trên thế giới bằng bất kỳ thiết bị nào, giúp doanh nghiệp hoạt động quốc tế mà không gặp phức tạp.

Với sự trỗi dậy của Dữ liệu lớn, điện toán đám mây trở nên đặc biệt phổ biến để quản lý lưu trữ dữ liệu và triển khai ứng dụng học máy. Do nhu cầu dịch vụ AI không ngừng tăng, thị trường điện toán đám mây dự kiến sẽ tiếp tục tăng trưởng.

Các nhà cung cấp đám mây hàng đầu thế giới là GCP (của Google), AWS (của Amazon) và Azure (của Microsoft), chiếm tổng thị phần 67%. Điều này đặt GCP vào top ba lựa chọn đám mây trên thị trường, trở thành giải pháp hấp dẫn cho start-up, nhà phát triển và doanh nghiệp dữ liệu ở mọi lĩnh vực.

Google Cloud Platform (GCP) là gì?

GCP là bộ công cụ và dịch vụ điện toán đám mây công cộng của Google, bao gồm các dịch vụ phân tích dữ liệu nổi tiếng như Google BigQuery và Looker Studio.

Được vận hành bởi mạng lưới trung tâm dữ liệu toàn cầu của Google, GCP chạy trên cùng hạ tầng với Gmail, Google Drive và Google Docs.

Google bắt đầu mở hạ tầng của mình cho người dùng doanh nghiệp vào năm 2008 qua đám mây công cộng. Kể từ đó, bộ công cụ dịch vụ đám mây đã mở rộng nhanh chóng, với Cloud AI là một trong những bổ sung gần đây. Các dịch vụ khác bao gồm tài nguyên tính toán, mạng, lưu trữ dữ liệu, IoT, bảo mật, triển khai ứng dụng và công cụ quản trị.

GCP đặc biệt tập trung mạnh vào phân tích dữ liệu, học máy và trí tuệ nhân tạo, khiến đây là công cụ quan trọng mà nhà phân tích dữ liệu và tư vấn cần học. 

Google Cloud Platform (GCP) và Google Cloud

Đôi khi mọi người nhầm lẫn GCP và Google Cloud khi dùng hai thuật ngữ thay thế cho nhau, nhưng thực tế GCP là một phần của Google Cloud.

Google Cloud đề cập đến toàn bộ các dịch vụ đám mây của Google. Bao gồm cả Google Workspace (trước đây là G-Suite hoặc Google Apps) và các phiên bản doanh nghiệp của Android và Chrome OS. Google Cloud cũng bao hàm các ứng dụng như Gmail và Google Docs.

Trong khi đó, GCP chỉ đề cập đến các dịch vụ đám mây thuộc các mô hình định giá của GCP, như App Engine, Google BigQuery và Cloud Console, mà chúng ta sẽ tìm hiểu bên dưới.

Ưu và nhược điểm của GCP

Giống như mọi dịch vụ, GCP có một số ưu và nhược điểm đối với người dùng. Trước hết, hãy xem ưu điểm.

Ưu điểm của GCP

Dải dịch vụ điện toán đám mây phong phú

GCP cung cấp dải dịch vụ điện toán đám mây đặc biệt rộng cho doanh nghiệp và người dùng cuối. Bao gồm sức mạnh tính toán, mạng, lưu trữ dữ liệu, phân tích dữ liệu, học máy, trí tuệ nhân tạo, thậm chí triển khai ứng dụng và tích hợp API. Tất cả khiến GCP là giải pháp tốt cho doanh nghiệp có yêu cầu đám mây đa dạng hoặc thay đổi nhanh.

Mạng lưới hạ tầng phủ sóng toàn cầu

Doanh nghiệp dùng GCP có quyền truy cập vào hạ tầng mạng mạnh mẽ và phân bố toàn cầu của Google. Điều này cho phép triển khai dự phòng đa vùng hoặc tận dụng các vị trí lưu trữ chi phí thấp cho khối lượng công việc chính.

Bảo mật vững chắc

Google Cloud Platform cung cấp các tùy chọn bảo mật vững chắc, bao gồm IAM (Quản lý danh tính và truy cập), KMS (Dịch vụ quản lý khóa) và SCC (Trung tâm Chỉ huy Bảo mật). Điều này mang lại biện pháp an ninh mạng mạnh mẽ khi doanh nghiệp lưu trữ dữ liệu từ xa.

Tập trung mạnh vào đổi mới

Google nổi tiếng với tinh thần tiên phong và triển khai nhanh tiến bộ công nghệ trong bộ sản phẩm. Khách hàng GCP vì thế có khả năng sớm tận hưởng công nghệ mới như tích hợp trí tuệ nhân tạo để phân tích dữ liệu.

Nhược điểm của GCP

Mô hình định giá phức tạp

Trái với một số nhà cung cấp đám mây khác, GCP có các mô hình định giá tương đối phức tạp. Điều này có thể khiến doanh nghiệp khó dự báo và quản lý chi phí điện toán đám mây.

Hỗ trợ còn hạn chế

GCP cũng cung cấp đội ngũ hỗ trợ tương đối hạn chế và khó tiếp cận, có thể không phản hồi ngay yêu cầu. Điều này có thể ảnh hưởng tiêu cực đến năng suất và tính sẵn sàng dữ liệu nếu có sự cố hạ tầng đám mây đang diễn ra.

Nền tảng độc quyền

Cũng cần lưu ý rằng GCP là nền tảng độc quyền. Điều này có thể khiến việc di chuyển dữ liệu và triển khai ứng dụng trở nên khó khăn nếu doanh nghiệp muốn rời khỏi dịch vụ của Google. Hơn nữa, GCP có thể đắt hơn các giải pháp mã nguồn mở hoặc dịch vụ đám mây từ nhà cung cấp nhỏ.

Trường hợp sử dụng của GCP

Nhờ bộ dịch vụ và công cụ đa dạng, GCP có nhiều trường hợp sử dụng cho doanh nghiệp ở mọi quy mô. Dưới đây là một số cách phổ biến để doanh nghiệp tận dụng GCP:

• Lưu trữ dữ liệu: Với Google BigQuery, doanh nghiệp có thể sử dụng kho dữ liệu cấp doanh nghiệp trên GCP. Ngoài ra, Cloud SQL cung cấp mô hình cơ sở dữ liệu như một dịch vụ cho MySQL, PostgreSQL và Microsoft SQL Server. Cloud BigTable dùng cho cơ sở dữ liệu NoSQL và Cloud Storage cung cấp tùy chọn cho dữ liệu phi cấu trúc và tệp lớn như hình ảnh.
• Business intelligence: Công cụ BI tích hợp Looker Studio của GCP cho phép trực quan hóa và báo cáo dữ liệu nhanh chóng ngay trên nền tảng. Điều này giúp nhà phân tích và tư vấn dữ liệu có được insight nhanh và tạo trực quan có thể chia sẻ cho thuyết trình và các cuộc tư vấn.
• Học máy: GCP cũng cung cấp dịch vụ triển khai mô hình học máy như Cloud AutoML và Cloud Machine Learning Engine. Doanh nghiệp có thể dùng các công cụ này để huấn luyện, xác thực và triển khai mô hình trực tiếp trên đám mây, tự động hóa và cải thiện quy trình BI.
• Quản lý IoT: GCP lý tưởng để quản lý mạng IoT (Internet vạn vật) trên toàn doanh nghiệp. Các dịch vụ kết nối và quản lý thiết bị IoT như Cloud IoT Core giúp dễ dàng thiết lập và giám sát nhiều thiết bị IoT.
• Triển khai ứng dụng: GCP cũng có thể được sử dụng để triển khai các ứng dụng phát triển bằng Java, Python, Go, Ruby, PHP hoặc C# thông qua dịch vụ App Engine. Điều này giúp doanh nghiệp dễ dàng lưu trữ ứng dụng mà không cần thiết lập hạ tầng ban đầu và cho phép họ lặp nhanh trong quá trình phát triển.
• Phát triển API: Các công cụ tích hợp Apigee API Platform và Developer Portal của GCP cho phép sử dụng GCP làm nền tảng phát triển và lưu trữ API.

Các dịch vụ GCP cung cấp

Google Cloud Platform cung cấp hơn 100 công cụ, dịch vụ và thành phần hạ tầng dựa trên đám mây, có thể phân loại thành SaaS (Phần mềm như một dịch vụ), PaaS (Nền tảng như một dịch vụ) hoặc IaaS (Hạ tầng như một dịch vụ).

Dịch vụ tính toán

Hãy bắt đầu với các tài nguyên tính toán cốt lõi của GCP, được thiết kế để phục vụ các nhu cầu phát triển và triển khai khác nhau. Đây là nền tảng cho bất kỳ ứng dụng hoặc hệ thống nào bạn muốn xây dựng trên đám mây và rất đáng để biết:

• App Engine: Triển khai ứng dụng phát triển bằng Java, Go, PHP, C#, Ruby, Python hoặc Node.js.
• Compute Engine: Chạy máy ảo Windows hoặc Linux.
• Google Kubernetes Engine (GKE): Chạy container dựa trên Kubernetes.
• Cloud Functions: Chạy mã theo sự kiện bằng Java, Go, Python hoặc Node.js.

Dịch vụ lưu trữ dữ liệu

GCP cũng cung cấp các giải pháp mạnh mẽ hỗ trợ cả lựa chọn SQL và NoSQL. Điều này đảm bảo quản trị cơ sở dữ liệu linh hoạt và có thể mở rộng cho các ứng dụng hiện đại:

• Cloud Storage: Lưu trữ đối tượng cho dữ liệu phi cấu trúc và mọi loại tệp.
• Cloud SQL: Dịch vụ cơ sở dữ liệu trên đám mây cho MySQL, PostgreSQL hoặc Microsoft SQL Server.
• Cloud Bigtable: Dịch vụ cơ sở dữ liệu trên đám mây cho NoSQL.
• Cloud Spanner: Dịch vụ cơ sở dữ liệu cho hệ quan hệ.
• Cloud Datastore: Cơ sở dữ liệu NoSQL cho ứng dụng web và di động.
• Firestore: Cơ sở dữ liệu dạng tài liệu để xây dựng ứng dụng di động, web và IoT.

Dịch vụ phân tích dữ liệu

Các công cụ mạnh mẽ của GCP xử lý, phân tích và trực quan hóa tập dữ liệu lớn, giúp nâng cao insight kinh doanh. Hãy xem bộ công cụ thiết yếu cho các công ty muốn tận dụng dữ liệu trong ra quyết định:

• BigQuery: Kho dữ liệu doanh nghiệp trên đám mây cho BI.
• Cloud Dataflow: Dịch vụ xử lý dòng và lô.
• Cloud Data Fusion: Dịch vụ ETL để thiết lập pipeline dữ liệu.
• Dataproc: Chạy tác vụ Apache Hadoop và Apache Spark.
• Cloud Composer: Dịch vụ điều phối workflow dựa trên Apache Airflow.
• Cloud Datalab: Dịch vụ Jupyter Notebook cho khám phá dữ liệu, phân tích, trực quan hóa và học máy.
• Cloud Dataprep: Khám phá, làm sạch và chuẩn bị dữ liệu bằng giao diện trực quan.
• Looker Studio/Looker: Công cụ BI để tạo báo cáo và trực quan dữ liệu như biểu đồ và bảng.

Dịch vụ trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo dĩ nhiên là chủ đề lớn, và GCP có các sản phẩm hiện đại cho phép doanh nghiệp triển khai AI và học máy tiên tiến. Những công cụ này đang thay đổi cách doanh nghiệp tương tác với dữ liệu, thu nhận insight và tự động hóa quy trình:

• Vertex AI: Nền tảng trên đám mây cho mô hình ML và AI tạo sinh.
• AutoML: Huấn luyện và phát triển mô hình học máy tùy chỉnh.
• Dialogflow: AI đàm thoại với tác nhân ảo.
• Vision AI: Mô hình rút trích insight từ hình ảnh, video và tài liệu.
• Translation AI: Mô hình phát hiện ngôn ngữ và dịch tự động.
• Document AI: AI cho xử lý tài liệu và trích xuất dữ liệu.
• Recommendations AI: AI cho gợi ý sản phẩm tự động.
• Natural Language AI: Mô hình phân tích cảm xúc và phân loại văn bản phi cấu trúc.
• Text-to-Speech/Speech-to-Text: AI nhận dạng và chuyển lời nói thành văn bản (hỗ trợ 125 ngôn ngữ) cũng như tổng hợp giọng nói (hỗ trợ 40 ngôn ngữ).

Dịch vụ mạng

Bây giờ hãy nói về mạng; GCP cung cấp các dịch vụ đảm bảo hạ tầng mạng an toàn, tin cậy và có khả năng mở rộng. 

• VPC: Đám mây riêng ảo để xây dựng mạng tài nguyên đám mây.
• Cloud CDN: Mạng phân phối nội dung trên đám mây.
• Cloud DNS: Dịch vụ lưu trữ DNS chạy trên hạ tầng của Google.
• Cloud Armor: Tường lửa ứng dụng web trên đám mây.
• Cloud Load Balancing: Dịch vụ cân bằng tải lưu lượng mạng được quản lý.

Dịch vụ API

GCP cung cấp bộ công cụ toàn diện để thiết kế, triển khai và mở rộng API. Đây là những công cụ bắt buộc phải biết đối với nhà phát triển cần tích hợp hệ thống bên thứ ba:

• Apigee API Platform: Thiết kế, triển khai và mở rộng API trong môi trường đám mây.
• API Monetization: Tạo mô hình doanh thu, báo cáo, cổng thanh toán và tích hợp cổng nhà phát triển cho API.
• Developer Portal: Dịch vụ để nhà phát triển xuất bản và quản lý API.
• API Analytics: Giám sát và đo lường hiệu năng API.

Công cụ quản trị, bảo mật & danh tính

Cuối cùng trong danh sách là các công cụ liên quan đến bảo mật:

• Google Cloud Console: Giao diện web để quản lý tài nguyên GCP.
• Cloud Shell: Giao diện dòng lệnh shell qua trình duyệt để quản lý GCP.
• Operations Suite (Trước đây là Slackdriver): Dịch vụ giám sát, logging, truy vết và chẩn đoán cho ứng dụng chạy trên GCP.
• Cloud IAM: Dịch vụ Quản lý danh tính & truy cập (IAM) cho chính sách dựa trên kiểm soát truy cập theo vai trò.
• Cloud Resource Manager: Quản lý tài nguyên theo dự án, thư mục và tổ chức dựa trên phân cấp.
• Cloud Security Command Center: Nền tảng cho bảo mật và rủi ro dữ liệu.
• Cloud Key Management: Dịch vụ quản lý khóa lưu trữ trên đám mây.

GCP so với Azure và AWS

Mặc dù có nhiều điểm tương đồng, như mô hình trả phí theo mức sử dụng, vẫn có những khác biệt tinh tế trong danh mục dịch vụ và hạ tầng đám mây cần cân nhắc khi lựa chọn.

Tại đây tôi đưa vào một bảng đầy đủ để tiện so sánh. Nếu bạn muốn khám phá chi tiết sự khác biệt giữa các nhà cung cấp đám mây, bạn cũng có thể tải về cheat sheet so sánh dịch vụ toàn diện của chúng tôi, được đính kèm bên dưới.

Dịch vụ đám mây AWS, Azure và GCP. Nguồn: Service Comparison Cheat Sheet

Mô hình định giá của Google Cloud Platform

GCP áp dụng mô hình trả phí theo mức sử dụng, nghĩa là bạn chỉ bị tính phí cho những dịch vụ bạn thực sự dùng và khối lượng công việc phát sinh. Mô hình định giá của GCP có thể khá phức tạp vì các dịch vụ và công cụ được định giá riêng lẻ. 

Bạn có thể dùng máy tính định giá của GCP để ước tính chi phí trước. GCP cũng cung cấp nhiều công cụ để theo dõi chi phí và tối ưu chi tiêu.

Gói miễn phí

GCP cung cấp gói miễn phí phù hợp cho người chỉ muốn dùng thử nền tảng, tìm hiểu điện toán đám mây hoặc triển khai dự án phát triển nhỏ. Khi liên kết thẻ tín dụng, bạn nhận được 300$ tín dụng miễn phí để sử dụng cho dự án.

Bạn có thể dùng hơn 20 sản phẩm với gói miễn phí, bao gồm Compute Engine, BigQuery, Cloud Storage, Google Kubernetes Engine, Firestore, VisionAI và AutoML. Ngoài ra, Looker cung cấp dùng thử miễn phí 30 ngày để khám phá nền tảng dữ liệu.

Giá theo sản phẩm

Bạn có thể xem thông tin chi tiết hơn về giá của từng dịch vụ trong bảng giá sản phẩm của GCP.

• Google BigQuery: Giá phụ thuộc vào lượng dữ liệu lưu trong kho và chi phí tính toán để thực thi truy vấn SQL.
• Google Bigtable: Giá phụ thuộc loại phiên bản Bigtable và số lượng node trong các cụm của phiên bản, cũng như số bảng lưu trữ sử dụng và băng thông mạng tiêu thụ.
• Compute Engine: Giá phụ thuộc loại máy ảo (VM) bạn muốn dùng.
• Cloud Storage: Giá phụ thuộc lượng dữ liệu lưu trong bucket, xử lý dữ liệu do Google thực hiện và mức sử dụng mạng (lượng dữ liệu di chuyển giữa các bucket).
• AutoML: Giá được đặt riêng cho việc huấn luyện mô hình, triển khai mô hình và sử dụng mô hình để dự đoán.
• Google Kubernetes Engine: Giá phụ thuộc phiên bản, tài nguyên tính toán, chế độ vận hành cụm và phí quản lý cụm.
• Looker: Giá được cấu thành từ chi phí nền tảng để chạy phiên bản Looker và chi phí người dùng để cấp phép từng người dùng.

Cuối cùng, doanh nghiệp hoặc người dùng cuối sẽ nhận hóa đơn được tùy biến cao, cho phép điều chỉnh chi phí linh hoạt.

Chứng chỉ Google Cloud

Nếu bạn muốn nâng cao kiến thức về GCP hoặc cung cấp bằng chứng chuyên môn điện toán đám mây cho nhà tuyển dụng tiềm năng, GCP cũng cung cấp nhiều chứng chỉ, mà bạn có thể khám phá ngay trong gói miễn phí của GCP.

• Chứng chỉ cơ bản (Foundational): Cung cấp kiến thức rộng về công nghệ đám mây và tổng quan đầy đủ về bộ sản phẩm GCP. Không có yêu cầu kỹ thuật tiên quyết và lý tưởng cho ứng viên đầu vào.
• Chứng chỉ liên kết (Associate): Cung cấp kỹ năng nền tảng để triển khai và duy trì dự án đám mây với GCP. Lựa chọn tốt cho kỹ sư đám mây có kinh nghiệm triển khai ứng dụng đám mây.
• Chứng chỉ chuyên nghiệp (Professional): Cung cấp kỹ năng nâng cao trong thiết kế, triển khai và quản lý dự án và sản phẩm GCP. Lý tưởng cho chuyên gia đám mây đã có kinh nghiệm sâu trong thiết lập không gian làm việc trên đám mây.

Tìm hiểu thêm về điện toán đám mây

Tóm lại, điện toán đám mây là năng lực giá trị mà bất kỳ chuyên gia dữ liệu nào cũng nên nắm. Khi nhiều công ty sử dụng không gian làm việc đám mây hoặc cơ sở dữ liệu dựa trên đám mây, việc sở hữu chuyên môn vững hoặc thậm chí chứng chỉ điện toán đám mây có thể giúp bạn vượt lên đối thủ.

Muốn tìm hiểu thêm về điện toán đám mây hoặc GCP? Dưới đây là một số tài nguyên có thể giúp bạn bắt đầu:

• Hiểu về Điện toán Đám mây: Tài nguyên này bao quát các khái niệm nền tảng của điện toán đám mây, giải thích tầm quan trọng và ứng dụng trong lĩnh vực dữ liệu.
• Google Cloud cho Nhà khoa học Dữ liệu: Hướng dẫn này cung cấp insight về cách Google Cloud có thể được các nhà khoa học dữ liệu sử dụng, làm nổi bật các công cụ và dịch vụ của nền tảng.
• Google Cloud cho Khoa học Dữ liệu: Bài viết này hướng dẫn bạn thiết lập Google Cloud dành riêng cho mục đích khoa học dữ liệu, đảm bảo khởi đầu suôn sẻ cho hành trình đám mây.