معرفی
گوگل کلاد (Google Cloud یا GCP) پلتفرم رایانش ابری گوگل برای ساخت، اجرا و مدیریت برنامه‌ها و زیرساخت است. تیم‌ها از این سرویس برای تأمین سرور مجازی، ذخیره‌سازی فایل، پایگاه داده مدیریت‌شده، زیرساخت شبکه، تحلیل داده و استفاده از سرویس‌های هوش مصنوعی بهره می‌برند.
در این پلتفرم، به‌جای خرید و نگهداری سرورهای فیزیکی، منابع موردنیاز را از طریق کنسول وب، خط فرمان، API یا ابزارهای زیرساخت به‌عنوان کد فراهم می‌کنید. برای مثال، یک تیم می‌تواند برنامه خود را روی ماشین مجازی یا Kubernetes اجرا کند، داده‌ها را در Cloud Storage ذخیره کند و دسترسی کاربران و سرویس‌ها را با استفاده از مدیریت هویت و دسترسی (Identity and Access Management یا IAM) کنترل کند.
انتخاب سرویس اجرا در گوگل کلاد
برای برنامه‌ای که به کنترل سیستم‌عامل، تنظیمات شبکه یا نرم‌افزارهای خاص نیاز دارد، Compute Engine گزینه مناسب‌تری است؛ اما مسئولیت به‌روزرسانی ماشین، مقیاس‌دهی و اداره سیستم‌عامل نیز بیشتر بر عهده تیم می‌ماند. برای API یا برنامه کانتینری بدون نیاز به مدیریت خوشه، Cloud Run معمولاً سربار عملیاتی کمتری دارد و بر اساس درخواست یا ترافیک مقیاس می‌گیرد.
وقتی چند سرویس کانتینری، سیاست‌های استقرار پیچیده، تنظیمات شبکه اختصاصی یا نیازهای Kubernetes دارید، Google Kubernetes Engine یا GKE انتخاب قابل بررسی است. GKE کنترل و انعطاف بیشتری می‌دهد، اما دانش Kubernetes، مدیریت منابع، امنیت خوشه و پایش را نیز ضروری می‌کند. بنابراین Cloud Run برای شروع ساده‌تر، Compute Engine برای کنترل بیشتر و GKE برای بارهای کانتینری پیچیده‌تر مناسب است.
داده و هوش مصنوعی
برای داده‌های فایل‌محور، پشتیبان یا ورودی خط لوله، Cloud Storage کاربرد دارد. برای تحلیل داده‌های حجیم با SQL، BigQuery می‌تواند گزینه‌ای مناسب باشد؛ زیرا تیم به‌جای اداره سرور پایگاه داده، روی طراحی داده، هزینه اجرای پرس‌وجو و کنترل دسترسی تمرکز می‌کند. انتخاب این سرویس‌ها باید با حجم داده، الگوی پرس‌وجو، محل نگهداری داده و سقف هزینه سنجیده شود.
یادگیری گوگل کلاد مسیر جایگزین آمازون وب سرویسز و مایکروسافت آژور است، نه الزام به یادگیری هم‌زمان هر سه پلتفرم. اگر تیم یا آگهی شغلی مشخصی از GCP استفاده می‌کند، تمرکز بر مفاهیم مشترک کلود و سرویس‌های اصلی همین پلتفرم انتخاب منطقی‌تری است.
این ابزار را با نام‌های دیگری نیز می‌شناسند:
- گوگل کلود
- پلتفرم ابری گوگل
- GCP
- Google Cloud Platform
ویژگی‌های کلیدی
برای آشنایی بهتر با این ابزار، توجه به موارد زیر می‌تواند مفید باشد.
-
رایانش با انتخاب سطح کنترل
Compute Engine برای ماشین مجازی و کنترل بیشتر بر سیستم‌عامل مناسب است. Cloud Run برای اجرای کانتینر بدون اداره سرور یا خوشه، سربار عملیاتی کمتری دارد. انتخاب میان آن‌ها به نیاز پیکربندی، نوع بار کاری و مسئولیت‌پذیری تیم بستگی دارد.
-
مدیریت Kubernetes با GKE
Google Kubernetes Engine یا GKE یک خوشه Kubernetes مدیریت‌شده در اختیار تیم‌ها قرار می‌دهد. این سرویس برای اجرای چندین سرویس کانتینری، مدیریت استقرارهای پیچیده و پیاده‌سازی تنظیمات اختصاصی خوشه مناسب است؛ بااین‌حال، تیم همچنان باید منابع، شبکه، امنیت و پایش برنامه‌های در حال اجرا در خوشه را مدیریت کند.
-
شبکه و توازن بار
این پلتفرم ابزارهایی برای ایجاد شبکه خصوصی، تعریف قوانین فایروال، برقراری ارتباط میان سرویس‌ها و توزیع ترافیک ارائه می‌دهد. این قابلیت‌ها برای پیاده‌سازی سامانه‌های چندسرویسی و برنامه‌هایی که به مقیاس‌پذیری نیاز دارند، اهمیت دارند.
-
هویت، مجوز و حساب‌های سرویس
مدیریت هویت و دسترسی (Identity and Access Management یا IAM) مشخص می‌کند هر کاربر، گروه یا حساب سرویس به کدام منبع و با چه سطحی از مجوز دسترسی دارد. طراحی اصل حداقل دسترسی بخش مهمی از کار با این پلتفرم است.
-
Cloud Storage و BigQuery برای داده
Cloud Storage برای نگهداری فایل و داده خام و BigQuery برای تحلیل داده با SQL کاربرد دارند. تیم باید هزینه ذخیره‌سازی و پرس‌وجو، چرخه عمر داده، کیفیت داده و سطح دسترسی را پیش از پیاده‌سازی طراحی کند.
-
اتوماسیون از طریق API و ابزار خط فرمان
منابع را می‌توان از طریق API، ابزار gcloud و ابزارهای زیرساخت به‌عنوان کد ایجاد و تغییر داد. این رویکرد تغییرات تکرارپذیرتر و قابل بازبینی‌تری نسبت به تنظیم دستی در کنسول ایجاد می‌کند.
کاربردها
موارد زیر تصویری کلی از این بخش برای این ابزار ارائه می‌کنند.
-
استقرار API و سرویس بک‌اند
یک API کانتینری ساده را می‌توان روی Cloud Run اجرا کرد تا تیم درگیر اداره ماشین یا خوشه نباشد. اگر برنامه به تنظیمات سیستم‌عامل یا نرم‌افزار خاص نیاز دارد، Compute Engine کنترل بیشتری در اختیار می‌گذارد.
-
اجرای برنامه‌های کانتینری چندسرویسی
برای تیمی که چند سرویس Docker، استقرار تدریجی و تنظیمات Kubernetes دارد، GKE امکان اداره خوشه مدیریت‌شده را فراهم می‌کند. این انتخاب زمانی معنادار است که پیچیدگی عملیاتی آن با نیاز محصول توجیه شود.
-
ساخت خط لوله و تحلیل داده
تیم داده می‌تواند فایل‌ها و داده خام را در Cloud Storage نگه دارد و داده آماده تحلیل را با BigQuery پرس‌وجو کند. طراحی هزینه پرس‌وجو، پارتیشن‌بندی داده، کیفیت داده و دسترسی‌ها در این سناریو ضروری است.
-
عملیاتی‌سازی مدل یادگیری ماشین
تیم یادگیری ماشین می‌تواند محیط آموزش، ذخیره‌سازی داده و استقرار سرویس پیش‌بینی را در زیرساخت ابری سازمان‌دهی کند. پیش از انتخاب سرویس، نیاز پردازشی، حجم داده، امنیت و هزینه اجرای مداوم را ارزیابی کنید.
-
مدیریت زیرساخت به‌عنوان کد
مهندس کلود می‌تواند شبکه، ماشین‌ها، دسترسی‌ها و سرویس‌ها را با Terraform تعریف کند تا محیط‌های آزمایشی و عملیاتی از الگوی مشخصی پیروی کنند.
ابزارهای جایگزین
اگر این ابزار پاسخگوی نیاز شما نبود، گزینه‌های زیر را بررسی کنید.
پرسش‌های رایج درباره گوگل کلاد
در این بخش، به تعدادی از پرسش‌های رایج درباره این ابزار پاسخ داده شده است.
آیا گوگل کلاد همان Google Cloud Platform است؟
بله. نام پیشین و رایج این مجموعه Google Cloud Platform یا GCP بود. گوگل اکنون معمولاً از نام Google Cloud استفاده می‌کند، اما هر دو نام در مستندات و آگهی‌های شغلی دیده می‌شوند.
برای یادگیری گوگل کلاد باید هم‌زمان AWS و Azure را هم یاد بگیرم؟
خیر. مفاهیمی مانند شبکه، هویت، ماشین مجازی، کانتینر و پایش میان پلتفرم‌های ابری مشترک‌اند، اما نام و جزئیات سرویس‌ها فرق می‌کند. ابتدا یک پلتفرم را بر اساس نیاز تیم یا هدف شغلی خود عمیق یاد بگیرید.
برای شروع یادگیری گوگل کلاد چه پیش‌نیازهایی لازم است؟
اگر با لینوکس، خط فرمان و مفاهیم شبکه آشنایی پایه دارید و هفته‌ای ۸ تا ۱۰ ساعت تمرین می‌کنید، معمولاً ۴ تا ۶ هفته برای یک شروع عملی زمان نیاز دارید. ابتدا یک پروژه آزمایشی بسازید، یک حساب کاربری و حساب سرویس با حداقل دسترسی تعریف کنید، یک API کانتینری را روی Cloud Run یا یک ماشین در Compute Engine مستقر کنید و گزارش هزینه را بررسی کنید. وقتی بتوانید دسترسی غیرضروری را حذف، سرویس را متوقف یا پاک و هزینه ایجادشده را توضیح دهید، برای پروژه‌های ساده آمادگی اولیه دارید. Docker، Kubernetes و Terraform را پس از این مرحله و بر اساس مسیر شغلی خود اضافه کنید.
آیا استفاده از گوگل کلاد رایگان است؟
گوگل برای برخی خدمات، سهمیه رایگان یا اعتبار آغازین در برنامه Free Program ارائه می‌کند، اما شرایط، مبلغ اعتبار، خدمات مشمول و محدودیت‌ها قابل تغییرند. استفاده عملیاتی از منابع می‌تواند هزینه داشته باشد. جزئیات جاری را در مستندات رسمی قیمت‌گذاری و Free Program بررسی کنید: cloud.google.com و cloud.google.com
آیا گوگل کلاد برای کاربران ایران قابل استفاده است؟
پیش از انتخاب گوگل کلاد، باید امکان ایجاد حساب پرداخت، روش پرداخت مورد قبول و انطباق استفاده خود با شرایط رسمی Google Cloud را بررسی کنید. شرایط حساب و پرداخت ممکن است بر اساس محل و نوع حساب متفاوت باشد؛ بنابراین به‌جای اتکا به تجربه‌های غیررسمی، شرایط رسمی سرویس را بخوانید: cloud.google.com و cloud.google.com
آموزش‌های مرتبط در فرادرس
-
آموزش آژور Microsoft Azure تحت وب برای محاسبات ابری
-
آموزش جستجوی علمی با Google Scholar گوگل اسکالر
-
آموزش روش صحیح جستجو در گوگل – سرچ حرفه ای در Google + گواهینامه دو زبانه | فرادرس
-
آموزش گوگل داک – کار با فایل متنی آنلاین Google Docs + گواهینامه
-
آموزش گوگل شیت – اسپرید شیت گوگل Google Sheets – مقدماتی + گواهینامه دو زبانه | فرادرس
-
آموزش گوگل فرم – ایجاد انواع فرم و پرسشنامه آنلاین با Google Forms + گواهینامه