Google Workspace
Набор облачных сервисов для работы и общения команды: почта, документы, хранилище, встречи и администрирование в одном аккаунте.
Краткое описание
Google Cloud предлагает широкий спектр мощных программных решений для бизнеса и разработчиков. С помощью масштабируемой инфраструктуры, инструментов анализа данных и возможностей машинного обучения Google Cloud позволяет организациям раскрыть все возможности облачных технологий. Будь то управление приложениями, хранение и анализ данных или создание инновационных решений на основе искусственного интеллекта, Google Cloud предоставляет инструменты и сервисы для ускорения цифровой трансформации и развития бизнеса.
Просмотрите продукты или запросите консультацию
Набор облачных сервисов для работы и общения команды: почта, документы, хранилище, встречи и администрирование в одном аккаунте.
Виртуальные машины в GCP: широкий выбор типов, масштабирование, образы и интеграции для инфраструктуры.
Управляемый Kubernetes: запуск контейнеров, автоскейлинг, обновления и безопасность для микросервисов.
Управляемые базы данных: SQL/NoSQL, миграции, репликации и высокая доступность для приложений.
Объектное хранилище для файлов и данных: классы хранения, политики доступа, версии и интеграция с аналитикой.
Гибридное/периферийное облако: управление кластерами и сервисами вне GCP для edge и on-prem сценариев.
Сеть и подключение: VPC, балансировка, VPN/Interconnect, CDN и защита для облачной инфраструктуры.
Инструменты ML в GCP: обучение, деплой и MLOps для моделей, включая AutoML и пайплайны.
Запуск VMware-нагрузок в Google Cloud: миграция vSphere, гибридные сценарии и расширение дата-центра.
ИИ-модели и ассистенты Google Cloud для генерации, анализа и автоматизации задач в приложениях и данных.
Экспертиза и сервисы кибербезопасности: incident response, threat intel, управление экспозицией и консалтинг.
Единый центр управления безопасностью GCP: видимость рисков, posture, оповещения и рекомендации.
Платформа угроз: сбор, корреляция и аналитика киберугроз для SOC и реагирования.
Напишите нам — ответим быстро.
GEO-MENTOR Support
Не можете найти ответ? Наши инженеры готовы ответить на любые ваши вопросы о PLM, CAD и облачных решениях.
Google Cloud Platform – набор облачных сервисов Google для вычислений, хранения, баз данных, аналитики, Kubernetes и AI/ML. Платформа включает более 150 продуктов и работает в 43 регионах и 130 зонах. Компания может развернуть виртуальные машины через Compute Engine, хранить файлы в Cloud Storage, анализировать данные в BigQuery и создавать ML-модели в Vertex AI. GCP подходит как для отдельных приложений, так и для корпоративной инфраструктуры.
Главное отличие – в составе сервисов и технологическом фокусе. AWS занимает большую долю мирового рынка облачной инфраструктуры, а Google Cloud тесно связан с Kubernetes, BigQuery и Vertex AI. Если команда строит контейнерную архитектуру, обрабатывает большие массивы данных или планирует ML-проекты, GCP стоит включить в сравнение. Для другой компании решающими могут быть уже используемые сервисы AWS, требования по региону или стоимость конкретной архитектуры.
Google Workspace – корпоративный набор Gmail, Drive, Docs, Sheets, Meet, Calendar и средств администрирования. В отличие от личного Gmail, компания использует собственный домен и централизованно управляет пользователями, доступами и политиками через Admin Console. В зависимости от редакции доступны разные объемы хранилища и функции, включая Vault. Для покрываемых сервисов Workspace Google указывает SLA не ниже 99,9% месячной доступности.
Да, Google Cloud подходит для расчетных нагрузок, хранения больших файлов, аналитики производственных данных, контейнерных приложений и ML. Например, GPU-инстансы Compute Engine могут обслуживать отдельные вычислительные или визуализационные задачи, а BigQuery – собирать историю показателей оборудования. Vertex AI применим для компьютерного зрения и предиктивного обслуживания. Конкретная схема зависит от CAD/PLM-систем, лицензирования ПО, требований к данным и объема вычислений.
Начните с описания текущей инфраструктуры, приложений, объема данных и задач, которые нужно перенести или запустить в облаке. GEO-MENTOR может спроектировать архитектуру, подготовить миграцию, настроить контейнерную среду, CI/CD и корпоративные сервисы. Если предприятие уже использует AWS или локальные серверы, можно рассмотреть гибридную схему без полной замены контура. Такой подход помогает понять, где Google Cloud дает практическую пользу и какие сервисы нужны проекту.
Google Cloud Platform (GCP) – облачная платформа Google для вычислений, хранения данных, аналитики, контейнеров и машинного обучения. Сейчас инфраструктура платформы включает 43 региона и 130 зон доступности, а доля Google на мировом рынке облачной инфраструктуры во втором квартале 2026 года составляет около 15%. Для сравнения, AWS занимала около 28%, а Microsoft – 20%.
Одно из ключевых отличий GCP – лидерство в технологиях аналитики и ML/AI: BigQuery используется для обработки больших массивов данных, TensorFlow, Vertex AI – для разработки и развертывания моделей, Kubernetes автоматизирует развертывание, масштабирование и управление контейнеризированными приложениями. Kubernetes изначально был создан внутри Google, а затем передан Cloud Native Computing Foundation как проект с открытым исходным кодом. Решения платформы используют такие крупные компании как Spotify, PayPal, Deutsche Bank, Twitter (X).
Google Cloud объединяет сервисы для вычислений, хранения данных, аналитики, машинного обучения и сетевой инфраструктуры. Инженерные команды могут использовать платформу для запуска приложений и расчетных задач, работы с большими массивами данных, построения ML-моделей и организации защищенного доступа к облачным ресурсам. Такой набор позволяет собирать инфраструктуру под конкретные бизнес-процессы без привязки к одному типу нагрузки.
Compute Engine предоставляет виртуальные машины и по назначению сопоставим с AWS EC2, а GKE (Google Kubernetes Engine) – управляемую среду Kubernetes, почти аналогичную AWS EKS, но созданную командой, которая изобрела K8s. Cloud Run запускает контейнерные приложения без управления серверами, а Cloud Functions подходит для событийных функций. В Google Cloud такой стек можно использовать для хостинга внутренних корпоративных приложений, контейнерных сервисов и запуска инженерных симуляций на GPU-инстансах.
Cloud Storage – объектное хранилище с несколькими классами для активных, редко используемых и архивных данных, сопоставимое по назначению с AWS S3. BigQuery работает как serverless data warehouse для аналитики больших массивов данных без самостоятельного управления инфраструктурой. В GCP также доступны Cloud SQL для MySQL и PostgreSQL, Firestore для NoSQL-сценариев и Spanner для распределенных транзакционных баз данных. Например, BigQuery можно использовать для анализа телеметрии оборудования, производственных показателей и истории операций.
Google – лидер в ML/AI. Vertex AI объединяет инструменты для создания, обучения, развертывания и мониторинга ML-моделей в одной среде. AutoML позволяет обучать модели с меньшим объемом ручной разработки. TensorFlow – популярных ML-фреймворк, который используется для построения собственных решений машинного обучения, а Gemini API – для интеграции генеративного AI. Для инженерных предприятий такие инструменты подходят, например, для предиктивного обслуживания оборудования, анализа технических данных и компьютерного зрения при контроле качества продукции.
Google Workspace объединяет почту, документы, файлы, встречи и календарь в единой корпоративной среде. В отличие от бесплатных сервисов Google, компания получает централизованное управление пользователями, доменом, безопасностью и доступами через Admin Console. Основные инструменты:
Набор функций и объем хранилища зависят от выбранной редакции Workspace. Чтобы подобрать конфигурацию под число сотрудников, требования к хранению и инфраструктуру, свяжитесь с нашими инженерными экспертами GEO-MENTOR.
Для инженерных предприятий Google Cloud Platform особенно интересна в проектах, где важны машинное обучение, обработка больших массивов данных и контейнерная архитектура. При выборе между GCP и AWS стоит сравнивать не платформы целиком, а сервисы под конкретную нагрузку.
| Параметр | GCP | AWS |
| ML и AI | Vertex AI, Gemini, TensorFlow | SageMaker, Bedrock |
| Аналитика данных | BigQuery | Redshift |
| Kubernetes | GKE, тесно связан с экосистемой Kubernetes | EKS |
| Глобальная сеть | Собственная глобальная сеть Google | Глобальная инфраструктура AWS |
| Sustainability | Google ежегодно сопоставляет 100% потребления электроэнергии с закупками возобновляемой энергии | AWS развивает собственные программы декарбонизации инфраструктуры |
GCP имеет смысл рассматривать в первую очередь для ML-задач, аналитики больших данных и Kubernetes-first архитектуры. AWS может быть практичнее, если предприятие уже построило вокруг его сервисов существующую инфраструктуру и интеграции.
GEO-MENTOR – авторизованный партнер Google Cloud Platform, который помогает компаниям выстроить облачную инфраструктуру под реальные рабочие нагрузки. В зависимости от проекта команда выполняет:
GEO-MENTOR работает одновременно с AWS и Google Cloud, поэтому может подобрать одну платформу или гибридную архитектуру под требования проекта. Наша компания также предлагает CAD/PLM-решения для вашей отрасли, которые можно объединить с платформами Google в единую цифровую среду предприятия.