Motore VMware
Avvio di carichi VMware su Google Cloud: migrazione vSphere, scenari ibridi ed espansione del data center.
Descrizione breve
Google Cloud offre un'ampia gamma di potenti soluzioni software per aziende e sviluppatori. Grazie a un'infrastruttura scalabile, strumenti di analisi dei dati e capacità di apprendimento automatico, Google Cloud consente alle organizzazioni di svelare tutte le potenzialità delle tecnologie cloud. Che si tratti di gestione delle applicazioni, archiviazione e analisi dei dati o creazione di soluzioni innovative basate sull'intelligenza artificiale, Google Cloud fornisce strumenti e servizi per accelerare la trasformazione digitale e lo sviluppo del business.
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Avvio di carichi VMware su Google Cloud: migrazione vSphere, scenari ibridi ed espansione del data center.
Centro di controllo della sicurezza GCP unificato: visibilità dei rischi, postura, avvisi e raccomandazioni.
Perizie e servizi di sicurezza informatica: risposta agli incidenti, informazioni sulle minacce, gestione dell'esposizione e consulenza.
Una serie di servizi cloud per il lavoro e la comunicazione del team: posta elettronica, documenti, archiviazione, riunioni e amministrazione in un unico account.
Piattaforma delle minacce: raccolta, correlazione e analisi delle minacce informatiche per SOC e risposta.
Kubernetes gestito: avvio di container, autoscaling, aggiornamenti e sicurezza per microservizi.
Archiviazione orientata agli oggetti per file e dati: classi di archiviazione, politiche di accesso, versioni e integrazione con l'analisi.
Rete e connessione: VPC, bilanciamento, VPN/Interconnect, CDN e protezione per l'infrastruttura cloud.
Database gestiti: SQL/NoSQL, migrazioni, repliche e alta disponibilità per le applicazioni.
Macchine virtuali in GCP: ampia scelta di tipi, scalabilità, immagini e integrazioni per l'infrastruttura.
Modelli di intelligenza artificiale e assistenti Google Cloud per la generazione, l'analisi e l'automazione delle attività nelle applicazioni e nei dati.
Cloud ibrido/periferico: gestione di cluster e servizi al di fuori di GCP per scenari edge e on-prem.
Strumenti ML in GCP: formazione, implementazione e MLOps per modelli, inclusi AutoML e pipeline.
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GEO-MENTOR Support
Non riuscite a trovare la risposta? I nostri ingegneri sono a vostra disposizione per rispondere a qualsiasi domanda su PLM, CAD e soluzioni cloud.
Google Cloud Platform è un insieme di servizi cloud di Google per elaborazione, archiviazione, database, analisi, Kubernetes e AI/ML. La piattaforma comprende oltre 150 prodotti ed è operativa in 43 regioni e 130 zone. Le aziende possono implementare macchine virtuali tramite Compute Engine, archiviare file su Cloud Storage, analizzare dati su BigQuery e creare modelli di ML su Vertex AI. GCP è adatto sia per singole applicazioni che per infrastrutture aziendali.
La differenza principale sta nella composizione dei servizi e nell’orientamento tecnologico. AWS detiene una quota maggiore del mercato globale dell’infrastruttura cloud, mentre Google Cloud è strettamente legato a Kubernetes, BigQuery e Vertex AI. Se il team sta sviluppando un’architettura basata su container, elaborando grandi insiemi di dati o pianificando progetti di ML, vale la pena includere GCP nel confronto. Per un’altra azienda, invece, potrebbero essere determinanti i servizi AWS già in uso, i requisiti relativi alla regione o il costo di una specifica architettura.
Google Workspace è una suite aziendale che comprende Gmail, Drive, Docs, Sheets, Meet, Calendar e strumenti di amministrazione. A differenza di Gmail personale, l’azienda utilizza il proprio dominio e gestisce in modo centralizzato utenti, accessi e politiche tramite la Console di amministrazione. A seconda della versione, sono disponibili diversi livelli di spazio di archiviazione e funzionalità, tra cui Vault. Per i servizi coperti da Workspace, Google garantisce uno SLA con una disponibilità mensile non inferiore al 99,9%.
Sì, Google Cloud è adatto per carichi di calcolo, archiviazione di file di grandi dimensioni, analisi dei dati di produzione, applicazioni in container e ML. Ad esempio, le istanze GPU di Compute Engine possono gestire singole attività di calcolo o visualizzazione, mentre BigQuery può raccogliere la cronologia delle metriche delle apparecchiature. Vertex AI è applicabile alla visione artificiale e alla manutenzione predittiva. La configurazione specifica dipende dai sistemi CAD/PLM, dalle licenze software, dai requisiti dei dati e dal volume di elaborazione.
Iniziate descrivendo l’infrastruttura attuale, le applicazioni, il volume dei dati e le attività che devono essere trasferite o avviate nel cloud. GEO-MENTOR può progettare l’architettura, preparare la migrazione, configurare l’ambiente containerizzato, il CI/CD e i servizi aziendali. Se l’azienda utilizza già AWS o server locali, è possibile valutare un modello ibrido senza sostituire completamente l’infrastruttura. Questo approccio aiuta a capire in quali ambiti Google Cloud offre vantaggi concreti e quali servizi sono necessari per il progetto.
Google Cloud Platform (GCP) – la piattaforma cloud di Google per elaborazione, archiviazione dati, analisi, container e machine learning. Attualmente l’infrastruttura della piattaforma comprende 43 regioni e 130 zone di disponibilità, mentre la quota di Google nel mercato globale dell’infrastruttura cloud nel secondo trimestre del 2026 è pari a circa il 15%. A titolo di confronto, AWS deteneva circa il 28%, mentre Microsoft il 20%.
Una delle principali caratteristiche distintive di GCP è la leadership nelle tecnologie di analisi e ML/AI: BigQuery viene utilizzato per l’elaborazione di grandi insiemi di dati, TensorFlow e Vertex AI per lo sviluppo e la distribuzione di modelli, mentre Kubernetes automatizza la distribuzione, il ridimensionamento e la gestione delle applicazioni containerizzate. Kubernetes è stato originariamente sviluppato all’interno di Google e successivamente ceduto alla Cloud Native Computing Foundation come progetto open source. Le soluzioni della piattaforma sono utilizzate da grandi aziende quali Spotify, PayPal, Deutsche Bank e Twitter (X).
Google Cloud riunisce servizi per l’elaborazione, l’archiviazione dei dati, l’analisi, l’apprendimento automatico e l’infrastruttura di rete. I team di ingegneri possono utilizzare la piattaforma per eseguire applicazioni e operazioni di calcolo, gestire grandi insiemi di dati, creare modelli di ML e organizzare un accesso sicuro alle risorse cloud. Questa combinazione consente di configurare l’infrastruttura in base a specifici processi aziendali senza essere vincolati a un unico tipo di carico di lavoro.
Compute Engine fornisce macchine virtuali ed è, per destinazione d’uso, paragonabile ad AWS EC2, mentre GKE (Google Kubernetes Engine) offre un ambiente Kubernetes gestito, quasi analogo ad AWS EKS, ma creato dal team che ha inventato K8s. Cloud Run esegue applicazioni in container senza la gestione dei server, mentre Cloud Functions è adatto alle funzioni basate sugli eventi. Su Google Cloud, questo stack può essere utilizzato per ospitare applicazioni aziendali interne, servizi containerizzati ed eseguire simulazioni ingegneristiche su istanze GPU.
Cloud Storage è un sistema di archiviazione a oggetti con diverse classi per dati attivi, poco utilizzati e di archivio, paragonabile per destinazione d’uso ad AWS S3. BigQuery funziona come un data warehouse serverless per l’analisi di grandi insiemi di dati senza la necessità di gestire autonomamente l’infrastruttura. In GCP sono disponibili anche Cloud SQL per MySQL e PostgreSQL, Firestore per scenari NoSQL e Spanner per database transazionali distribuiti. Ad esempio, BigQuery può essere utilizzato per analizzare i dati di telemetria delle apparecchiature, gli indicatori di produzione e la cronologia delle operazioni.
Google è leader nel campo del ML/AI. Vertex AI riunisce in un unico ambiente gli strumenti per la creazione, l’addestramento, la distribuzione e il monitoraggio dei modelli di ML. AutoML consente di addestrare i modelli con un minor impiego di sviluppo manuale. TensorFlow è un popolare framework di ML utilizzato per la creazione di soluzioni personalizzate di apprendimento automatico, mentre l’API Gemini serve per l’integrazione dell’IA generativa. Per le aziende del settore ingegneristico, tali strumenti sono adatti, ad esempio, alla manutenzione predittiva delle apparecchiature, all’analisi dei dati tecnici e alla visione artificiale nel controllo qualità dei prodotti.
Google Workspace riunisce posta elettronica, documenti, file, riunioni e calendario in un unico ambiente aziendale. A differenza dei servizi gratuiti di Google, l’azienda dispone di una gestione centralizzata di utenti, dominio, sicurezza e accessi tramite la Console di amministrazione. Strumenti principali:
Il set di funzionalità e lo spazio di archiviazione dipendono dalla versione di Workspace scelta. Per scegliere la configurazione più adatta al numero di dipendenti, alle esigenze di archiviazione e all’infrastruttura, contattate i nostri esperti tecnici di GEO-MENTOR.
Per le aziende di ingegneria, Google Cloud Platform è particolarmente interessante nei progetti in cui sono fondamentali l’apprendimento automatico, l’elaborazione di grandi volumi di dati e l’architettura a container. Quando si sceglie tra GCP e AWS, è opportuno confrontare non le piattaforme nel loro complesso, ma i servizi specifici per un determinato carico di lavoro.
| Parametro | GCP | AWS |
| ML e IA | Vertex AI, Gemini, TensorFlow | SageMaker, Bedrock |
| Analisi dei dati | BigQuery | Redshift |
| Kubernetes | GKE, strettamente integrato con l’ecosistema Kubernetes | EKS |
| Rete globale | Rete globale proprietaria di Google | Infrastruttura globale di AWS |
| Sostenibilità | Ogni anno Google compensa il 100% del proprio consumo di energia elettrica con l’acquisto di energia rinnovabile | AWS sviluppa programmi propri per la decarbonizzazione dell’infrastruttura |
È opportuno considerare GCP in primo luogo per attività di ML, analisi dei big data e architetture Kubernetes-first. AWS può risultare più pratico se l’azienda ha già costruito un’infrastruttura e integrazioni esistenti attorno ai suoi servizi.
GEO-MENTOR è un partner autorizzato di Google Cloud Platform che aiuta le aziende a realizzare un’infrastruttura cloud su misura per i carichi di lavoro reali. A seconda del progetto, il team si occupa di:
GEO-MENTOR opera sia con AWS che con Google Cloud, pertanto è in grado di scegliere una singola piattaforma o un’architettura ibrida in base alle esigenze del progetto. La nostra azienda offre inoltre soluzioni CAD/PLM per il vostro settore, che possono essere integrate con le piattaforme Google in un unico ambiente digitale aziendale.