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Cloud & Hosting

Google Compute Engine: Skalierbare Rechenleistung aus der Cloud

Einer der größten Rechenzentrumsbetreiber weltweit ist der kalifornische Suchmaschinenriese Google. Seine Google Compute Engine (GCE) ermöglicht es Entwickler:innen, schnell und flexibel sogenannte virtuelle Maschinen aufzusetzen, Anwendungen beinahe beliebig zu skalieren und komplexe Berechnungen oder Auswertungen durchzuführen. Was dahintersteckt und wie das Angebot von Google gegenüber Azure, AWS und IBM abschneidet, erfahren Sie hier.

Wer erfolgreich Apps und Web-Anwendungen entwickelt, steht früher oder später vor dem Problem der Skalierung. Früher kauften oder mieteten Entwickler:innen jede Menge Serverhardware und platzierten sie in teils riesigen Rechenzentren. Heute binden Unternehmen mit gemieteter Cloud-Infrastruktur kein wertvolles Kapital und bleiben finanziell flexibel.

Gleiches gilt für Unternehmen, die komplexe Berechnungen durchführen wollen beziehungsweise müssen. Ein dazu passendes Angebot bietet die Google Compute Engine, die seit 2013 kommerziell verfügbar ist und die Teil der Google Cloud Platform ist.

Inhaltsverzeichnis

Was ist die Google Cloud Compute Engine (GCE)?

Die Google Compute Engine ist Teil der Google Cloud Platform, auf der unter anderem hauseigene Dienste wie GmailYouTube und Google Maps laufen. Diesen Diensten ist aus technischer Sicht vor allem eines gemein: Sie benötigen aufgrund der Vielzahl an Nutzer:innen und der Angebotskomplexität jede Menge Rechenpower.
Diese hat Google über viele Jahre zunächst für hausinterne Zwecke aufgebaut – und bietet sie seit 2013 auch als Google Compute Engine auch kommerziell für Dritte an. Über mehrere Regionen verteilt stehen Computing-Cluster in sogenannten Google Cloud Zones, die jeweils mit unterschiedlichen Leistungsangeboten aufwarten.
Die Google Compute Engine ist ein sogenannter Cloud-Infrastruktur-Dienst, also im Bereich Infrastructure-as-a-Service (IaaS) angesiedelt. Hierbei mieten Unternehmen im Rahmen eines flexiblen Preismodells vorübergehend oder dauerhaft eine bestimmte Menge an Rechenleistung – vor allem in Form von virtuellen Maschinen, Funktionsaufrufen (FaaS) oder sogar gänzlich losgelöst von spezifischer Hardware als Serverless Computing.
Größter Vorteil wie bei anderen Cloud-Computing-Angeboten ist auch hier die Tatsache, dass Leistungen spontan hinzugebucht, skaliert und auch wieder abgeschaltet werden können. Die Anschaffung oder längerfristige Miete (eigener) Hardware entfällt.
Die GCE wird häufig für spontane und sporadisch wiederkehrende Berechnungen im Rahmen von SaaS-Entwicklungsprojekten (Softwareanwendungen aus der Cloud) oder für Business-Intelligence (also Entscheidungsgrundlagen für betriebliche Veränderungen) genutzt.
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Wie funktioniert die Google Compute Engine?

Ein wichtiger Bestandteil des Google-Compute-Engine-Angebots sind sogenannte virtuelle Maschinen, zum Beispiel in Form von VMware Cloud für Unternehmen. Hierbei handelt es sich um Entwicklungs- oder Produktionsumgebungen, die beliebig gestartet und gestoppt werden können und sich aus Anwendersicht wie ein physisch vorhandener Rechner (normalerweise Server) verhalten.
Als Betriebssysteme für solche virtuellen Maschinen werden derzeit Linux, FreeBSD, NetBSD und Microsoft Windows angeboten. Die eigentliche Verbindung mit diesen Maschinen – um sie zu steuern und zu konfigurieren – erfolgt meist von einem physisch vorhandenen Rechner aus. Dabei kommt normalerweise SSH (Secure Shell) beziehungsweise Port-Forwarding zum Einsatz. Das sind Mechanismen zur sicheren Verbindung zwischen Rechnern über das öffentliche Internet.
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Neben dem gewünschten Betriebssystem wählen Anwender:innen außerdem die erforderliche Rechenleistung und den Arbeitsspeicher. So erhalten sie einen oder mehrere virtuelle Wunschrechner aus der Cloud. Die Anschaffung und der Betrieb echter Hardware entfallen.
Im Gegensatz zu physisch angeschafften Rechnern, die selten mehr als sechs oder acht Prozessorkerne besitzen, arbeiten virtuelle Maschinen in der Google Compute Engine mit bis zu 224 virtuellen CPUs und bis zu zwölf Terabyte Arbeitsspeicher. Möglich wird dies durch die intelligente Bündelung von physisch vorhandenen Cloud-Servern.
Sie funktionieren wie ein einziger, extrem leistungsstarker Rechner. Anwender:innen haben daher das Gefühl, mit einem normalen Server zu arbeiten – nur dass dieser besonders schnell ist. Auch bestehende virtuelle Maschinen lassen sich schnell und einfach migrieren.

Für wen ist die Google Compute Engine geeignet?

Dass sich die Google Compute Engine vornehmlich an Entwickler:innen richtet, liegt auf der Hand. Jedoch wird seitens Google zwischen verschiedenen Anwendungsszenarien und virtuellen Maschinentypen unterschieden. Im Folgenden zeigen wir, welche Anwendungsgebiete es gibt und welche Typen von virtuellen Maschinen pro Gebiet zum Einsatz kommen:
  • Allgemeine Zwecke: Hierzu zählen unter anderem Datenbankanwendungen, Entwicklungs- und Testumgebungen, Webanwendungen und mobiles Gaming. Bis zu 224 virtuelle CPUs und 896 Gigabyte Arbeitsspeicher können in einer einzelnen Maschine zum Einsatz kommen.
  • Speicherintensive Anwendungen: Wer beispielsweise mit SAP HANA (einer Entwicklungs- und Integrationsplattform im Datenbankbereich) oder Datenanalysen mit hohem Speicherbedarf im flüchtigen Speicher (RAM) arbeitet, ist mit speicheroptimierten Maschinen mit bis zu zwölf Terabyte Arbeitsspeicher bestens bedient.
  • Rechenintensive Anwendungen: Geht es vor allem um komplexe Berechnungen mit hoher CPU-Last, bietet sich das sogenannte Hochleistungs-Computing (HPC) an. Dabei ist vor allem die Leistung pro virtuellem CPU-Kern optimiert. Solche (virtuellen) Rechner sind gerade bei anspruchsvollen Anwendungen wie Echtzeitvideostreaming oder für Spieleserver interessant.
  • Besondere Anforderungen: Noch mehr Leistung bieten die beschleunigungsoptimierten Maschinen auf Basis von NVIDIA-Grafikhardware-Technologie. Sie eignen sich vor allem für das Maschinenlernen und für umfangreiche Big-Data-Analysen.
  • Horizontal skalierte Anwendungen: Virtuelle Maschinen mit bis zu 60 virtuellen CPU-Kernen und bis zu 240 Gigabyte Arbeitsspeicher eignen sich insbesondere für Web- oder Gaming-Server, containerisierte Microservices, Medienumwandlung und umfangreiche Java-Anwendungen.
Nach Google-Angaben sind sämtliche angebotenen virtuellen Maschinen aus dem Google-Compute-Engine-Angebot jederzeit auf Abruf verfügbar und bieten umfangreiche Verschlüsselungssysteme, damit keine Daten in fremde Hände gelangen.

Die Google Compute Engine als Teil der Google Cloud Platform (GCP)

Das Google-Compute-Engine-System ist technisch gesehen im IaaS-Umfeld angesiedelt, beziehungsweise in dessen Unterbereichen FaaS oder Serverless Computing. Hierbei mieten GCE-Nutzer meist nicht (wie bei IaaS üblich) eine bestimmte Infrastruktur über einen gewissen Zeitraum an.
Das System ermöglicht stattdessen in erster Linie die Bereitstellung virtueller Maschinen, Funktionsaufrufe und Big-Data-Analysen. Die Google Compute Engine stellt somit kein in sich abgeschlossenes System, sondern vielmehr eine Reihe von Cloud-Computing-Diensten unter einem Dach und zur spontanen, aber auch wiederkehrenden Nutzung dar.
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Die Google Cloud Platform (GCP) als übergeordnete Instanz wiederum vereint die Cloud-Dienste von Google unter einem Dach – ähnlich wie die Computing-Angebote innerhalb von Microsoft Azure und Elastic Cloud Computing (ECC) bei den Amazon Web Services. Die GCP bietet noch weitere Cloud-Dienste, die im Zusammenhang mit der (Cloud-)Anwendungsentwicklung und unternehmerischen Anforderungen von Bedeutung sein können:
  • Google App Engine: Die Google App Engine stellt als Plattformangebot (PaaS) eine umfangreiche Entwicklungsumgebung für Smartphone- und Tablet-Apps bereit.
  • Google Kubernetes Engine: Sie arbeitet auf Basis der Container-Orchestrierungsplattform Kubernetes. Mit diesem Tool können Entwickler:innen nach Google-Angaben ihre Anwendung beinahe unbegrenzt skalieren lassen.
  • Google Cloud-Speicher: Auch als Google Drive bekannt. Der Google Cloud-Speicher bietet die Möglichkeit, auch große Dateien und Datenmengen problemlos online bereitzustellen. Ein besonderer Clou für geschäftliche Anwendungen ist die Möglichkeit, Google Drive über Drive File Stream nahtlos in den Windows-Explorer zu integrieren.
  • Anthos: Mit Anthos lassen sich Hybrid- und Multi-Cloud-Umgebungen unter einem Dach bereitstellen und verwalten. So lassen sich Entwicklungsprozesse und betriebliche Abläufe vereinheitlichen, was für einen konsistenten und skalierbaren Anwendungsbetrieb sorgt.
  • BigQuery: Das „Große-Frage“-System (deutsche Übersetzung) richtet sich an Entwickler:innen, die SQL-Abfragen in Datenbanken unterschiedlicher Strukturebenen durchführen wollen.

Die Google Compute Engine in der Praxis

In der Google Compute Engine können Anwender:innen verschiedene Arten von virtuellen Maschinen für unterschiedliche Anforderungen buchen. Hinzu kommt die Möglichkeit, benötigte Rechenleistung spontan nutzen und sekundengenau abrechnen zu können. Das macht die Google Compute Engine nicht nur für viele Cloud-Anwendungen, sondern auch aus betriebswirtschaftlicher Sicht interessant. Immerhin müssen für spontane Rechenanforderungen keine Server mehr angeschafft und gewartet werden.
Diese Leistungen kommen einfach aus der Cloud und verursachen bei Nicht-Nutzung von Ausnahmen abgesehen keinerlei Kosten. Hier einige Beispiele für die Leistungsfähigkeit der Google Compute Engine:

Bestehende virtuelle Maschinen migrieren

Entwickler:innen, die bereits über laufende Anwendungen verfügen und für diese mehr Rechenpower benötigen (oder einfach nur den Anbieter wechseln wollen), können ihre Anwendungen relativ leicht in die Google Compute Engine überführen. Hierzu stellt Google entsprechende Migrations-Tools bereit und erlaubt eine nach eigenen Angaben transparente Datenmigration. Zu den unterstützten Clouds gehören unter anderem VMware vSphere, Amazon EC2 und Microsoft Azure.

Genomische und andere große Datenmengen verarbeiten

Wer riesige Datenmengen verarbeiten will, kommt um erhebliche Rechenpower selten herum – zum Beispiel in der wissenschaftlichen RNA-Forschung. Google bietet für Forschungszwecke erhebliche Rabatte auf die üblichen Nutzungspreise an. Der Konzern unterstützt insbesondere, aber nicht nur Genom-Forscher:innen bei der Validierung von Hypothesen und vielem mehr.

Lizenzimport und Mandanten-Support

Sie betreiben virtuelle Maschinen im Kundenauftrag? Dann unterstützt Sie die Google Compute Engine dabei, diese Maschinen im Kundenauftrag zu migrieren. Ganze Images mit enthaltener Lizenz lassen sich in die Google Cloud verschieben – woraufhin Ihre Flexibilität im Umgang mit wechselnden Kundenanforderungen steigt. Das Angebot unterstützt bei Bedarf sogar die Live-Migration, sodass keine Ausfälle aufgrund von Wartungsarbeiten entstehen.

Unternehmen mit Anwendungen in der Google Cloud

Wie andere Cloud-Anbieter blickt auch Google auf ein breites Spektrum an Referenzkunden im Cloud-Computing-Bereich:
  • e.on: Der Energieversorger nutzt die Google Cloud Platform und hauseigene e.on-Systeme in Kombination miteinander, um Verbrauchsdaten in Echtzeit zur Verfügung zu stellen.
  • Burger King: Die Fast-Food-Kette nutzt das BigQuery-System aus der Google Cloud Platform, um die Datenabfrage aus hunderten Restaurants zu vereinfachen.
  • FTI Group: Der europaweit tätige Reisekonzern nutzt unter anderem Kubernetes über die GCP und hat dadurch ältere Systeme umfassend modernisiert.
  • Conrad Electronic: Sowohl der B2B- als auch der B2C-Webshop von Conrad Electronic basieren auf Komponenten der Google Cloud Platform.
  • Engel & Völkers: Auch der Immobilienspezialist Engel & Völkers setzt (unter anderem) auf die Google Cloud Platform.

Big Data, künstliche Intelligenz (KI) und Machine-Learning (ML) in der Google Compute Engine

Ähnlich wie Microsoft, IBM und Amazon hat auch die Google Cloud Platform spezielle Angebote im Bereich künstlicher Intelligenz, Big Data und Mustererkennung. Dies ermöglicht es Entwickler:innen, KI-Anwendungen und Anwendungsbestandteile auf Basis von maschinellem Lernen zu erstellen. Zu den Services in der Google Compute Engine gehören beispielsweise:
  • Visual Inspection AI: visuelle Erkennung und Sichtprüfungen mithilfe von künstlicher Intelligenz
  • Cloud Speech API: Spracherkennung und Sprachsynthese
  • Conversational AI/Bot-in-a-Box: natürliche Sprache zur Konversation mit Maschinen
  • Native JSON/BigQuery: Arbeiten mit strukturierten, semi-strukturierten und unstrukturierten Daten
  • Vertex AI und AutoML: Erstellung von benutzerdefinierten Modellen für maschinelles Lernen
  • Google Cloud Analytics: Big-Data-Analysen und Mustererkennung
  • Parsing-Services: automatisches Scannen von Rechnungen und Formulare nach relevanten Informationen
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Insbesondere, aber nicht nur im Big-Data-Umfeld können Unternehmen mit der Google Compute Engine Datensätze im Umfang von vielen Gigabytes analysieren lassen – und zwar häufig innerhalb weniger Minuten und ohne sich Gedanken über virtuelle Maschinen, Hardware oder Setup-Fragen zu machen.
Das zugrunde liegende Prinzip ist auch als Serverless Computing bekannt und geht über bestehende IaaS- und PaaS-Dienstleistungen nochmals hinaus. Die Durchführung solcher Abfragen gelingt mit einfachen, teils bekannten SQL-Befehlen, integrierten Plug-and-play-Modellen und automatisierten Workflows.

Vorteile und Nachteile der Google Compute Engine

Die Vorteile der Google Compute Engine im Überblick:

  • Skalierbarkeit: Die Google Compute Engine ist aufgrund der immensen Rechenleistung der Google-Datenzentren und der weltweiten Verfügbarkeit bestens aufgestellt. Das betrifft sowohl die spontane Workload-Skalierung als auch die Einrichtung zusätzlicher virtueller Maschinen bei Bedarf.
  • Zuverlässigkeit: Ähnliches gilt für die Zuverlässigkeit. Von Einzelfällen abgesehen ist die Google-Cloud für ihre gute und durchgehende Verfügbarkeit bekannt.
  • KI- und Big-Data-Unterstützung: Google ist Pionier im Umgang mit riesigen Datenmengen und deren Auswertung. Ein Beispiel: Vor wenigen Jahren waren Google-Fahrzeuge damit beschäftigt, Deutschlands Straßen zu vermessen. Die Werkzeuge, die für die Auswertung dieser umfangreichen Datenmengen genutzt wurden, stehen inzwischen einer breiten Kundschaft zur Verfügung.

Die Nachteile der Google Compute Engine im Überblick:

  • Mangelnde Übersichtlichkeit: Die Vielfalt der angebotenen Cloud-Dienste kann auf den ersten Blick überwältigend wirken. Hier gibt es möglicherweise Nachholbedarf seitens Google, um die Darstellung der angebotenen Leistungen und die Darstellung der Kostenstruktur verständlicher zu gestalten.
  • Ausbaufähiges Beratungsangebot: Beim Thema hauseigene, persönliche Beratung zu den angebotenen Produkten fällt Google derzeit noch hinter anderen Anbietern zurück.

Die Google Compute Engine im Vergleich mit Microsoft Azure, AWS und IBM

Google gilt als Pionier und großer Player in den Bereichen komplexe Webanwendungen, Cloud-Computing und hoch skalierbare Anforderungen. Doch auch Microsoft, Amazon und IBM haben attraktive Cloud-Services im Angebot.
Microsoft liefert mit seinem Azure-Angebot eine Vielfalt an Cloud-Anwendungen, an die die Google Compute Engine nicht heranreicht. Der Software-Riese aus Redmond (USA) teilt sein Cloud-Computing-Angebot in die Bereiche „Compute”, „Storage”, „Virtual Network”, „CDN” (Content-Delivery-Network) und „Marketplace” auf. Interessant ist hierbei die Tatsache, dass sich die Microsoft-Cloud mit OneDrive, SharePoint und Teams besonders nahtlos in bestehende Windows-Umgebungen einfügt. Auch bei der Beratung hat Microsoft die Nase vorn und stellt sich sehr spezifisch auf die Bedürfnisse einzelner Unternehmen ein. 
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Ähnliches gilt für Amazon mit den Amazon Web Services beziehungsweise dem Elastic Cloud Computing: Amazon steht Google in Sachen Skalierbarkeit in nichts nach, bietet Support allerdings nur online und nur gegen Entgelt an. In einem Punkt scheint Amazon alle anderen Anbieter auszustechen: Der Konzern bietet mehr verfügbare Komponenten an als alle anderen Konzerne.
Ein oftmals unterschätzter Cloud-Anbieter ist außerdem IBM. Das Leistungsangebot in der IBM Cloud ist auch im Computing-Bereich sehr umfangreich und in den meisten Fällen besonders flexibel und einzeln buchbar. Die IBM Cloud gilt als sehr zuverlässig und ist gerade für größere Unternehmen mit speziellen Compliance-Anforderungen eine interessante Alternative.
Wie Google mit seiner Cloud Platform insgesamt im Vergleich mit den anderen Platzhirschen abschneidet, zeigt unsere tabellarische Übersicht zu den Business-Cloud-Anbietern im Vergleich:
Tabellarischer Vergleich führender Cloud-Anbieter. Oben die Anbieter Google, IBM, Microsoft und Amazon, denen jeweils Häkchen in Bezug auf Umfang und Qualität zugewiesen sind.
Die IBM Cloud Platform, Google Cloud, Microsoft Azure und Amazon AWS unterscheiden sich im Detail.

Fazit

Den Vergleich mit anderen großen Cloud-Anbietern auf dem Markt muss Google auch im Computing-Umfeld keinesfalls scheuen – im Gegenteil. Was überrascht: Insbesondere im Bereich der DSGVO-Konformität haben in den vergangenen Jahren alle großen Anbieter deutlich aufgeholt. Sie punkten inzwischen mit weitgehend freier Wahl der Standorte der Rechenzentren und besonderen Sicherheitsvorkehrungen.
Insgesamt scheint die Google Cloud Engine als Teil der Google Cloud Platform vor allem für ambitionierte Entwickler:innen eine gute Wahl zu sein, die geringen Bedarf an Beratung haben, moderate Anforderungen an die Sicherheit und Bedürfnisse speziell im KI-Umfeld.
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