VMware Engine
Запуск VMware-навантажень у Google Cloud: міграція vSphere, гібридні сценарії та розширення дата-центру.
Короткий опис
Google Cloud пропонує широкий спектр потужних програмних рішень для бізнесу та розробників. Завдяки масштабованій інфраструктурі, інструментам аналізу даних та можливостям машинного навчання Google Cloud дозволяє організаціям розкрити всі можливості хмарних технологій. Будь то управління додатками, зберігання та аналіз даних або створення інноваційних рішень на основі штучного інтелекту, Google Cloud надає інструменти та сервіси для прискорення цифрової трансформації та розвитку бізнесу.
Перегляньте продукти або запитайте консультацію
Запуск VMware-навантажень у Google Cloud: міграція vSphere, гібридні сценарії та розширення дата-центру.
Єдиний центр управління безпекою GCP: видимість ризиків, posture, оповіщення та рекомендації.
Експертиза та послуги з кібербезпеки: incident response, threat intel, управління експозицією та консалтинг.
Набір хмарних сервісів для роботи та спілкування команди: пошта, документи, сховище, зустрічі та адміністрування в одному обліковому записі.
Платформа загроз: збір, кореляція та аналітика кіберзагроз для SOC та реагування.
Керований Kubernetes: запуск контейнерів, автоскейлінг, оновлення та безпека для мікросервісів.
Об'єктне сховище для файлів і даних: класи зберігання, політики доступу, версії та інтеграція з аналітикою.
Мережа та підключення: VPC, балансування, VPN/Interconnect, CDN та захист для хмарної інфраструктури.
Керовані бази даних: SQL/NoSQL, міграції, реплікації та висока доступність для додатків.
Віртуальні машини в GCP: широкий вибір типів, масштабування, образи та інтеграції для інфраструктури.
ШІ-моделі та асистенти Google Cloud для генерації, аналізу та автоматизації завдань у додатках і даних.
Гібридна/периферійна хмара: управління кластерами та сервісами поза GCP для edge та on-prem сценаріїв.
Інструменти ML в GCP: навчання, розгортання та MLOps для моделей, включаючи AutoML і пайплайни.
Напишіть нам — відповімо швидко.
GEO-MENTOR Support
Не можете знайти відповідь? Наші інженери готові відповісти на будь-які ваші запитання щодо PLM, CAD та хмарних рішень.
Google Cloud Platform – набір хмарних сервісів Google для обчислень, зберігання даних, баз даних, аналітики, Kubernetes та AI/ML. Платформа включає понад 150 продуктів і працює в 43 регіонах та 130 зонах. Компанія може розгортати віртуальні машини через Compute Engine, зберігати файли в Cloud Storage, аналізувати дані в BigQuery та створювати ML-моделі в Vertex AI. GCP підходить як для окремих додатків, так і для корпоративної інфраструктури.
Головна відмінність – у складі сервісів та технологічному фокусі. AWS займає значну частку світового ринку хмарної інфраструктури, а Google Cloud тісно пов'язаний із Kubernetes, BigQuery та Vertex AI. Якщо команда будує контейнерну архітектуру, обробляє великі масиви даних або планує ML-проєкти, GCP варто включити до порівняння. Для іншої компанії вирішальними можуть бути сервіси AWS, які вже використовуються, вимоги щодо регіону або вартість конкретної архітектури.
Google Workspace – це корпоративний набір із Gmail, Drive, Docs, Sheets, Meet, Calendar та засобів адміністрування. На відміну від особистого Gmail, компанія використовує власний домен і централізовано керує користувачами, доступами та політиками через Admin Console. Залежно від версії доступні різні обсяги сховища та функції, зокрема Vault. Для сервісів, що входять до Workspace, Google гарантує SLA не нижче 99,9% місячної доступності.
Так, Google Cloud підходить для обчислювальних навантажень, зберігання великих файлів, аналітики виробничих даних, контейнерних додатків та ML. Наприклад, GPU-інстанси Compute Engine можуть обслуговувати окремі обчислювальні або візуалізаційні завдання, а BigQuery – збирати історію показників обладнання. Vertex AI застосовується для комп'ютерного зору та предиктивного обслуговування. Конкретна схема залежить від CAD/PLM-систем, ліцензування ПЗ, вимог до даних та обсягу обчислень.
Почніть з опису поточної інфраструктури, додатків, обсягу даних та завдань, які потрібно перенести або запустити в хмарі. GEO-MENTOR може спроектувати архітектуру, підготувати міграцію, налаштувати контейнерне середовище, CI/CD та корпоративні сервіси. Якщо підприємство вже використовує AWS або локальні сервери, можна розглянути гібридну схему без повної заміни інфраструктури. Такий підхід допомагає зрозуміти, де Google Cloud дає практичну користь і які сервіси потрібні проєкту.
Google Cloud Platform (GCP) – хмарна платформа Google для обчислень, зберігання даних, аналітики, контейнерів та машинного навчання. Наразі інфраструктура платформи охоплює 43 регіони та 130 зон доступності, а частка Google на світовому ринку хмарної інфраструктури у другому кварталі 2026 року становить близько 15%. Для порівняння: частка AWS становила близько 28%, а Microsoft – 20%.
Одна з ключових відмінностей GCP – лідерство в технологіях аналітики та ML/AI: BigQuery використовується для обробки великих масивів даних, TensorFlow, Vertex AI – для розробки та розгортання моделей, Kubernetes автоматизує розгортання, масштабування та управління контейнеризованими додатками. Kubernetes спочатку був створений у Google, а потім переданий Cloud Native Computing Foundation як проєкт з відкритим вихідним кодом. Рішення платформи використовують такі великі компанії, як Spotify, PayPal, Deutsche Bank, Twitter (X).
Google Cloud об’єднує сервіси для обчислень, зберігання даних, аналітики, машинного навчання та мережевої інфраструктури. Інженерні команди можуть використовувати платформу для запуску додатків і обчислювальних завдань, роботи з великими масивами даних, побудови ML-моделей та організації захищеного доступу до хмарних ресурсів. Такий набір дозволяє формувати інфраструктуру під конкретні бізнес-процеси без прив’язки до одного типу навантаження.
Compute Engine надає віртуальні машини та за призначенням можна порівняти з AWS EC2, а GKE (Google Kubernetes Engine) – кероване середовище Kubernetes, майже аналогічне AWS EKS, але створене командою, яка винайшла K8s. Cloud Run запускає контейнерні додатки без управління серверами, а Cloud Functions підходить для подійних функцій. У Google Cloud такий стек можна використовувати для хостингу внутрішніх корпоративних додатків, контейнерних сервісів та запуску інженерних симуляцій на GPU-інстансах.
Cloud Storage – об’єктне сховище з кількома класами для активних, рідко використовуваних та архівних даних, яке за призначенням можна порівняти з AWS S3. BigQuery працює як serverless data warehouse для аналітики великих масивів даних без самостійного управління інфраструктурою. У GCP також доступні Cloud SQL для MySQL і PostgreSQL, Firestore для NoSQL-сценаріїв та Spanner для розподілених транзакційних баз даних. Наприклад, BigQuery можна використовувати для аналізу телеметрії обладнання, виробничих показників та історії операцій.
Google – лідер у сфері ML/AI. Vertex AI об’єднує інструменти для створення, навчання, розгортання та моніторингу ML-моделей в одному середовищі. AutoML дозволяє навчати моделі з меншим обсягом ручної розробки. TensorFlow – популярний ML-фреймворк, який використовується для побудови власних рішень машинного навчання, а Gemini API – для інтеграції генеративного AI. Для інженерних підприємств такі інструменти підходять, наприклад, для предиктивного обслуговування обладнання, аналізу технічних даних та комп’ютерного зору під час контролю якості продукції.
Google Workspace об’єднує пошту, документи, файли, зустрічі та календар у єдиному корпоративному середовищі. На відміну від безкоштовних сервісів Google, компанія отримує централізоване управління користувачами, доменом, безпекою та доступами через Admin Console. Основні інструменти:
Набір функцій та обсяг сховища залежать від обраної версії Workspace. Щоб підібрати конфігурацію відповідно до кількості співробітників, вимог до зберігання та інфраструктури, зверніться до наших інженерних експертів GEO-MENTOR.
Для інженерних підприємств Google Cloud Platform особливо цікава в проєктах, де важливими є машинне навчання, обробка великих масивів даних та контейнерна архітектура. При виборі між GCP та AWS варто порівнювати не платформи в цілому, а сервіси під конкретне навантаження.
| Параметр | GCP | AWS |
| ML та AI | Vertex AI, Gemini, TensorFlow | SageMaker, Bedrock |
| Аналітика даних | BigQuery | Redshift |
| Kubernetes | GKE, тісно пов’язаний з екосистемою Kubernetes | EKS |
| Глобальна мережа | Власна глобальна мережа Google | Глобальна інфраструктура AWS |
| Сталий розвиток | Google щорічно зіставляє 100% споживання електроенергії із закупівлями відновлюваної енергії | AWS розвиває власні програми декарбонізації інфраструктури |
GCP доцільно розглядати насамперед для завдань машинного навчання, аналітики великих даних та архітектури Kubernetes-first. AWS може бути практичнішим, якщо підприємство вже побудувало навколо його сервісів існуючу інфраструктуру та інтеграції.
GEO-MENTOR – авторизований партнер Google Cloud Platform, який допомагає компаніям побудувати хмарну інфраструктуру під реальні робочі навантаження. Залежно від проєкту команда виконує:
GEO-MENTOR працює одночасно з AWS та Google Cloud, тому може підібрати одну платформу або гібридну архітектуру відповідно до вимог проєкту. Наша компанія також пропонує CAD/PLM-рішення для вашої галузі, які можна об’єднати з платформами Google в єдине цифрове середовище підприємства.