VMware Engine
Ausführen von VMware-Workloads in Google Cloud: vSphere-Migration, Hybrid-Szenarien und Erweiterung des Rechenzentrums.
Kurze Beschreibung
Google Cloud bietet eine breite Palette leistungsstarker Softwarelösungen für Unternehmen und Entwickler. Mit einer skalierbaren Infrastruktur, Datenanalysetools und Möglichkeiten des maschinellen Lernens ermöglicht Google Cloud Organisationen, das volle Potenzial der Cloud-Technologien auszuschöpfen. Ob es um Anwendungsmanagement, Datenspeicherung und -analyse oder die Entwicklung innovativer Lösungen auf Basis künstlicher Intelligenz geht, Google Cloud stellt Werkzeuge und Dienstleistungen zur Verfügung, um die digitale Transformation und das Wachstum von Unternehmen zu beschleunigen.
Produkte ansehen oder eine Beratung anfordern
Ausführen von VMware-Workloads in Google Cloud: vSphere-Migration, Hybrid-Szenarien und Erweiterung des Rechenzentrums.
Einheitliches GCP-Sicherheitsmanagementzentrum: Sichtbarkeit von Risiken, Sicherheitsstatus, Warnmeldungen und Empfehlungen.
Cybersicherheitsexpertise und -dienstleistungen: Incident Response, Threat Intel, Expositionsmanagement und Beratung.
Eine Reihe von Cloud-Diensten für die Arbeit und Kommunikation Ihres Teams: E-Mail, Dokumente, Speicher, Besprechungen und Verwaltung in einem einzigen Konto.
Bedrohungsplattform: Erfassung, Korrelation und Analyse von Cyberbedrohungen für SOC und Reaktion.
Kubernetes-gesteuert: Container-Start, automatische Skalierung, Updates und Sicherheit für Microservices.
Objektspeicher für Dateien und Daten: Speicherklassen, Zugriffsrichtlinien, Versionen und Integration mit Analysen.
Netzwerk und Konnektivität: VPC, Lastenausgleich, VPN/Interconnect, CDN und Schutz für Cloud-Infrastrukturen.
Verwaltete Datenbanken: SQL/NoSQL, Migrationen, Replikationen und hohe Verfügbarkeit für Anwendungen.
Virtuelle Maschinen in GCP: große Auswahl an Typen, Skalierung, Images und Integrationen für die Infrastruktur.
KI-Modelle und Google Cloud-Assistenten für die Generierung, Analyse und Automatisierung von Aufgaben in Anwendungen und Daten.
Hybrid-/Peripherie-Cloud: Verwaltung von Clustern und Diensten außerhalb von GCP für Edge- und On-Prem-Szenarien.
Schreiben Sie uns — wir antworten schnell.
GEO-MENTOR Support
Sie finden keine Antwort? Unsere Ingenieure stehen Ihnen bei allen Fragen zu PLM, CAD und Cloud-Lösungen gerne zur Verfügung.
Die Google Cloud Platform ist eine Suite von Google-Cloud-Diensten für Rechenleistung, Datenspeicherung, Datenbanken, Analysen, Kubernetes sowie KI/ML. Die Plattform umfasst über 150 Produkte und ist in 43 Regionen und 130 Zonen verfügbar. Unternehmen können über Compute Engine virtuelle Maschinen bereitstellen, Dateien in Cloud Storage speichern, Daten in BigQuery analysieren und ML-Modelle in Vertex AI erstellen. GCP eignet sich sowohl für einzelne Anwendungen als auch für Unternehmensinfrastrukturen.
Der Hauptunterschied liegt im Leistungsumfang und im technologischen Schwerpunkt. AWS hält einen bedeutenden Anteil am globalen Markt für Cloud-Infrastruktur, während Google Cloud eng mit Kubernetes, BigQuery und Vertex AI verbunden ist. Wenn ein Team eine containerisierte Architektur aufbaut, große Datensätze verarbeitet oder ML-Projekte plant, lohnt es sich, GCP in den Vergleich einzubeziehen. Für andere Unternehmen können die bereits genutzten AWS-Dienste, regionale Anforderungen oder die Kosten einer bestimmten Architektur die entscheidenden Faktoren sein.
Google Workspace ist eine Unternehmenssuite, die Gmail, Drive, Docs, Sheets, Meet, Kalender und Verwaltungstools umfasst. Im Gegensatz zum privaten Gmail nutzt ein Unternehmen seine eigene Domain und verwaltet Nutzer, Zugriffsrechte und Richtlinien zentral über die Admin-Konsole. Je nach Version stehen unterschiedliche Speicherkapazitäten und Funktionen zur Verfügung, darunter auch Vault. Für die in Workspace enthaltenen Dienste garantiert Google ein SLA mit einer monatlichen Verfügbarkeit von mindestens 99,9 %.
Ja, Google Cloud eignet sich für Rechenaufgaben, die Speicherung großer Dateien, die Analyse von Produktionsdaten, containerisierte Anwendungen und maschinelles Lernen. So können beispielsweise Compute Engine-GPU-Instanzen bestimmte Rechen- oder Visualisierungsaufgaben übernehmen, während BigQuery historische Leistungsdaten von Anlagen erfassen kann. Vertex AI wird für Computer Vision und vorausschauende Wartung eingesetzt. Der konkrete Ansatz hängt von CAD/PLM-Systemen, Softwarelizenzen, Datenanforderungen und dem Umfang der Berechnungen ab.
Beschreiben Sie zunächst Ihre aktuelle Infrastruktur, Ihre Anwendungen, Ihr Datenvolumen und die Aufgaben, die Sie in die Cloud migrieren oder dort ausführen möchten. GEO-MENTOR kann die Architektur entwerfen, die Migration vorbereiten und die Containerumgebung, CI/CD sowie Unternehmensdienste einrichten. Wenn Ihr Unternehmen bereits AWS oder lokale Server nutzt, sollten Sie möglicherweise einen hybriden Ansatz ohne vollständigen Austausch der Infrastruktur in Betracht ziehen. Dieser Ansatz hilft Ihnen zu verstehen, wo Google Cloud praktische Vorteile bietet und welche Dienste Ihr Projekt benötigt.
Die Google Cloud Platform (GCP) ist Googles Cloud-Plattform für Rechenleistung, Datenspeicherung, Analytik, Container und maschinelles Lernen. Die Infrastruktur der Plattform erstreckt sich derzeit über 43 Regionen und 130 Verfügbarkeitszonen, und der Anteil von Google am globalen Markt für Cloud-Infrastruktur lag im zweiten Quartal 2026 bei rund 15 Prozent. Zum Vergleich: Der Anteil von AWS lag bei rund 28 Prozent, während der von Microsoft bei 20 Prozent lag.
Eines der wichtigsten Alleinstellungsmerkmale von GCP ist seine Führungsrolle bei Analyse- und ML/KI-Technologien: BigQuery wird zur Verarbeitung großer Datensätze verwendet, TensorFlow und Vertex AI zur Entwicklung und Bereitstellung von Modellen, während Kubernetes die Bereitstellung, Skalierung und Verwaltung von containerisierten Anwendungen automatisiert. Kubernetes wurde ursprünglich bei Google entwickelt und später als Open-Source-Projekt an die Cloud Native Computing Foundation übertragen. Die Lösungen der Plattform werden von großen Unternehmen wie Spotify, PayPal, der Deutschen Bank und Twitter (X) genutzt.
Google Cloud vereint Dienste für Rechenleistung, Datenspeicherung, Analytik, maschinelles Lernen und Netzwerkinfrastruktur. Entwicklerteams können die Plattform nutzen, um Anwendungen auszuführen und Rechenaufgaben zu bearbeiten, mit großen Datensätzen zu arbeiten, ML-Modelle zu erstellen und den sicheren Zugriff auf Cloud-Ressourcen zu organisieren. Diese Suite ermöglicht die Erstellung einer auf spezifische Geschäftsprozesse zugeschnittenen Infrastruktur, ohne an eine bestimmte Art von Workload gebunden zu sein.
Compute Engine stellt virtuelle Maschinen bereit und ist vom Zweck her mit AWS EC2 vergleichbar, während GKE (Google Kubernetes Engine) eine verwaltete Kubernetes-Umgebung ist, die fast identisch mit AWS EKS ist, jedoch von dem Team entwickelt wurde, das K8s erfunden hat. Cloud Run führt containerisierte Anwendungen aus, ohne dass eine Serververwaltung erforderlich ist, während Cloud Functions für ereignisgesteuerte Funktionen geeignet ist. Auf Google Cloud kann dieser Stack genutzt werden, um interne Unternehmensanwendungen und containerisierte Dienste zu hosten sowie technische Simulationen auf GPU-Instanzen auszuführen.
Cloud Storage ist ein Objektspeicherdienst mit verschiedenen Klassen für aktive, selten abgerufene und archivierte Daten, dessen Zweck mit dem von AWS S3 vergleichbar ist. BigQuery fungiert als serverloses Data Warehouse zur Analyse großer Datensätze, ohne dass die Infrastruktur selbst verwaltet werden muss. GCP bietet außerdem Cloud SQL für MySQL und PostgreSQL, Firestore für NoSQL-Szenarien und Spanner für verteilte transaktionale Datenbanken. Beispielsweise kann BigQuery zur Analyse von Gerätetelemetrie, Produktionskennzahlen und Betriebshistorien verwendet werden.
Google ist führend im Bereich ML/KI. Vertex AI vereint Tools zum Erstellen, Trainieren, Bereitstellen und Überwachen von ML-Modellen in einer einzigen Umgebung. AutoML ermöglicht das Trainieren von Modellen mit weniger manuellem Entwicklungsaufwand. TensorFlow ist ein beliebtes ML-Framework zum Erstellen maßgeschneiderter Machine-Learning-Lösungen, während die Gemini-API zur Integration generativer KI dient. Für Ingenieurunternehmen eignen sich solche Tools beispielsweise für die vorausschauende Anlagenwartung, die Analyse technischer Daten und Computer Vision in der Produktqualitätskontrolle.
Google Workspace vereint E-Mail, Dokumente, Dateien, Besprechungen und einen Kalender in einer einzigen Unternehmensumgebung. Im Gegensatz zu den kostenlosen Diensten von Google erhält das Unternehmen über die Admin-Konsole eine zentralisierte Verwaltung von Nutzern, der Domain, der Sicherheit und der Zugriffsrechte. Wichtige Tools:
Der Funktionsumfang und die Speicherkapazität hängen von der gewählten Workspace-Edition ab. Um eine Konfiguration auszuwählen, die Ihrer Mitarbeiterzahl, Ihren Speicheranforderungen und Ihrer Infrastruktur entspricht, wenden Sie sich bitte an unsere GEO-MENTOR-Technikexperten.
Für Ingenieurbüros ist die Google Cloud Platform besonders attraktiv für Projekte, bei denen maschinelles Lernen, Big-Data-Verarbeitung und containerisierte Architektur eine zentrale Rolle spielen. Bei der Entscheidung zwischen GCP und AWS lohnt es sich, nicht die Plattformen als Ganzes zu vergleichen, sondern die Dienste, die für bestimmte Workloads geeignet sind.
| Parameter | GCP | AWS |
| ML und KI | Vertex AI, Gemini, TensorFlow | SageMaker, Bedrock |
| Datenanalyse | BigQuery | Redshift |
| Kubernetes | GKE, eng in das Kubernetes-Ökosystem integriert | EKS |
| Globales Netzwerk | Googles eigenes globales Netzwerk | Globale AWS-Infrastruktur |
| Nachhaltigkeit | Google gleicht seinen Stromverbrauch jedes Jahr zu 100 Prozent durch den Einkauf erneuerbarer Energien aus | AWS entwickelt eigene Programme zur Dekarbonisierung seiner Infrastruktur |
GCP eignet sich in erster Linie am besten für maschinelles Lernen, Big-Data-Analysen und Kubernetes-First-Architekturen. AWS kann praktischer sein, wenn ein Unternehmen seine bestehende Infrastruktur und Integrationen bereits auf dessen Dienste ausgerichtet hat.
GEO-MENTOR ist ein autorisierter Partner der Google Cloud Platform, der Unternehmen dabei unterstützt, eine auf reale Arbeitslasten zugeschnittene Cloud-Infrastruktur aufzubauen. Je nach Projekt übernimmt das Team folgende Aufgaben:
GEO-MENTOR arbeitet sowohl mit AWS als auch mit Google Cloud, sodass je nach den Anforderungen des Projekts eine einzelne Plattform oder eine Hybridarchitektur ausgewählt werden kann. Unser Unternehmen bietet außerdem CAD/PLM-Lösungen für Ihre Branche an, die in Google-Plattformen integriert werden können, um eine einheitliche digitale Unternehmensumgebung zu schaffen.