Google Compute Engine: Skalierbare Rechenleistung aus der Cloud

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Datum 28.07.2021
Lesezeit 6 Min.

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 Entwicklern, schnell und flexibel sogenannte virtuelle Maschinen aufzusetzen und Anwendungen beinahe beliebig zu skalieren. Das steckt dahinter.

Wer Apps und Web-Anwendungen entwickelt und damit Erfolg hat, steht früher oder später vor dem Problem der Skalierung. Während früher jede Menge Server-Hardware gekauft oder gemietet und in teils riesigen Rechenzentren platziert wurde, binden Unternehmen mit gemieteter Infrastruktur kein unnötiges Kapital und bleiben zu jeder Zeit finanziell flexibel. Ein solches Angebot ist auch die Google Compute Engine, die seit 2013 kommerziell verfügbar ist. 

 

Google Compute Engine: Das steckt dahinter

Keine Frage: Google-Dienste wie Gmail, YouTube, Google Maps und viele mehr erfreuen sich weltweit großer Beliebtheit. Doch wer Online-Dienste mit Erfolg anbietet, braucht über kurz oder lang vor allem eines: jede Menge Rechenpower. Diese hat Google schon seit vielen Jahren zunächst für hausinterne Zwecke aufgebaut – und bietet sie seit 2013 als Google Compute Engine kommerziell auch für Dritte an. Über mehrere Regionen verteilt stehen Computing Cluster in sogenannten Google Cloud Zones, die jeweils mit unterschiedlichem Leistungsangebot aufwarten.

Trotz gelegentlicher Vorfälle wie beispielsweise dem Incident #19012 im Dezember 2019, bei dem es zu zeitweisen Ausfällen von SSD-Platten in einzelnen Rechenzentren kam und gelegentlichen Hackerangriffen auf Google-Dienste, gilt die Google Cloud als vergleichsweise zuverlässig und sicher. Allein 2019 erzielte Google mit den hauseigenen Cloud Services einen Jahresumsatz von rund neun Milliarden US-Dollar. Das verdeutlicht die Bedeutung dieses Geschäftszweiges nicht nur für Google, sondern auch für die gesamte Online-Wirtschaft.

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Ein Grund für den großen Erfolg: Google hat ein berechtigtes Eigeninteresse an der jederzeitigen Verfügbarkeit und Skalierbarkeit seiner Cloud-Angebote. Die Google Compute Engine ist dabei Teil der beliebten Google Cloud Platform, auf der die oben genannten Dienste wie YouTube, Gmail und Co. nach wie vor ausgeführt werden. Selbst der Smartphone-Pionier Apple nutzt intensiv die Google Cloud Platform und kam 2019 dort auf einen Speicherbedarf von ganzen acht Exabyte.

Im Gegensatz zur Google App Engine, die vor allem die Ausspielung von Apps für Android-Smartphones vereinfachen soll, handelt es sich bei der Google Compute Engine um einen sogenannten Cloud-Infrastruktur-Dienst, beziehungsweise ein IaaS („Infrastructure as a Service”)-Angebot. Hierbei mietet der oder die Anwender:in im Rahmen eines flexiblen Preismodells vorübergehend oder dauerhaft eine bestimmte Menge an Rechenleistung – hier vor allem in Form von virtuellen Maschinen. Die eigentliche Verbindung mit diesen Maschinen erfolgt dann mit Hilfe von SSL oder Port Forwarding in der Cloud-Engine-Instanz.

Einen ersten Eindruck in die Arbeit mit der Google Cloud und der Google Compute Engine liefert dieses Tutorial:




Video: YouTube / SemperVideo

 

Wie funktioniert die Google Compute Engine?

Bei der Google Compute Engine dreht sich (fast) alles um sogenannte virtuelle Maschinen. 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. 

Neben dem gewünschten Betriebssystem wählt der Anwender außerdem die erforderliche Rechenleistung und den Arbeitsspeicher aus und erhält so einen oder mehrere virtuelle Wunsch-Rechner aus der Cloud. Die Anschaffung und der Betrieb „echter” Hardware entfallen.

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Im Gegensatz zu physisch angeschafften Rechnern, die selten mehr als sechs oder acht Prozessorkerne besitzen, arbeiten virtuelle Maschinen in der Google Compute Engine obendrein mit bis zu 224 virtuellen CPUs und bis zu zwölf Terabyte Arbeitsspeicher. Möglich wird dies durch intelligente Bündelung von physisch vorhandenen Cloud-Servern, die dann nach außen wie ein einzelner Rechner funktionieren und aus Anwender:innensicht dieselben Eigenschaften aufweisen.

Dabei wird zwischen verschiedenen Anwendungsszenarien und virtuellen Maschinentypen unterschieden:

  • Allgemeine Zwecke: Hierzu zählen unter anderem Datenbankanwendungen, Entwicklungs- und Testumgebungen, Webanwendungen und mobiles Gaming. Bis zu 224 virtuelle CPUs und 896 Gigabyte Arbeitsspeicher können hier 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, gibt es auch hier ein Angebot. Im sogenannten Hochleistungs-Computing (HPC) ist vor allem die Leistung pro virtuellem CPU-Kern optimiert. Solche (virtuellen) Rechner sind gerade bei latenzkritischen Anwendungen wie Echtzeit-Videostreaming oder für Spieleserver interessant.
  • Besondere Anforderungen: Noch mehr Leistung, insbesondere im Fließkommabereich, bieten die beschleunigungsoptimierten Maschinen auf Basis von NVIDIA-GPU-Technologie. Sie eignen sich vor allem für das Maschinenlernen oder umfangreiche Big-Data-Analysen.
  • Horizontal skalierte Anwendungen: Virtuelle Maschinen mit bis zu 60 virtuellen CPUs und jeweils bis zu vier Gigabyte Arbeitsspeicher eignen sich insbesondere für Webserver, containerisierte Microservices, Medienumwandlung und umfangreiche Java-Anwendungen. Dieser Maschinentyp soll (Stand Juli 2021) jedoch erst demnächst zur Verfügung stehen.

 

Nach Google-Angaben sind jegliche virtuellen Maschinen aus dem Google-Compute- Engine-Angebot nicht nur jederzeit auf Abruf verfügbar, sondern bieten auch umfangreiche Verschlüsselungssysteme, damit keine Daten in fremde Hände gelangen.

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Wozu dient die GCE in der Praxis?

Wie bereits oben erwähnt, können Anwender:innen in der Google Compute Engine verschiedene Arten von virtuellen Maschinen für unterschiedliche Anforderungen buchen. Insbesondere die Möglichkeit, benötigte Rechenleistung sekundengenau abrechnen zu können, dürfte für viele Anwendungen interessant sein. Doch für wen sind die virtuellen „Supercomputer” aus dem Hause Google überhaupt interessant? Hier einige Beispiele:

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 diese 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 oder Microsoft Azure.

Genomische und andere riesige Datenmengen verarbeiten


Wer wissenschaftliche Forschung mit riesigen Datenmengen beispielsweise im Bereich der RNA-Forschung verarbeiten will, kommt um erhebliche Rechenpower selten herum. Google bietet für Forschungszwecke erhebliche Rabatte auf die üblichen Nutzungspreise an und 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 auch hier dabei, diese Maschinen im Kundenauftrag zu migrieren. Ganze Images mit enthaltener Lizenz lassen sich in die Google Cloud verschieben und Ihre Flexibilität im Umgang mit wechselnden Kundenanforderungen steigt. Sogar die Live-Migration wird auf Anforderung unterstützt, sodass keine Ausfälle aufgrund von Wartungsarbeiten entstehen.

 

Nutzen Sie bereits die Google Compute Engine oder vergleichbare Lösungen im Bereich virtueller Maschinen? Wir sind gespannt auf Ihren Kommentar.

 


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