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GCP不能拿來吃，但你可能需要靠它來吃穿。
為什麼？
雲端服務最大的特性，就是彈性。什麼意思？一句話講就是：
你隨時隨地想要幾台機器，GCP都可以立即開給你。
最經典的例子就是遊戲產業，明天如果有新遊戲要推出，預估有200萬人要上線，請問要準備幾台機器？
再來，如果準備好支援200萬人的機器，結果來了500萬人，怎麼辦？
看一下經典案例 – 迎戰50倍爆量夢魘！Pokémon遊戲打造GCE史上最大Kubernetes叢集：
或者，只有20萬人上線，那多餘的機器怎麼辦？拿去賣？
GCP有一個特色叫做Autoscale自動擴充，它讓你的服務可以依照目前的使用量自動調整機器的數量，流量大時自動加開機器，流量小時自動縮減機器。
這樣有什麼好處呢？你用不用擔心預測錯誤，買了太多用不到的機器，而且GCP是所謂的pay-as-you-go，就是用多少算多少，閒置的機器可以刪除，讓你節省大量成本。
這只是GCP的眾多特性之一。
還有什麼呢？GCP網路速度最快！下圖是實測的結果，GCP的Latency最低：
跟另外兩家比起來，最重要的是-台灣有機房。先看一下全世界的資料中心：
再來看一下台灣的彰濱機房：
甚至要蓋第二座！！
GCP上面到底有什麼呢？
Google Cloud全球網路
首先從用戶上網的角度來講，Google在最前端有Cloud DNS，是號稱SLA100%的網域代管服務。待DNS解析網域之後，進到負載平衡Load Balancer，Google提供5種不同用途的Load Balancer，可以幫你分散用戶的流量到最近的主機。如果內容要更快地傳送到用戶，還能提供CDN的功能。
如果今天是自家的機房要快速且安全地連線到GCP，有超大頻寬的Interconnect，也有小流量的VPN服務。
Google Cloud運算服務
當用戶流量正式進入GCP後，就進入了VPC(Vitual Private Cloud)網路中，在這裡可以開啟遍布全球資料中心的主機。包含只要寫程式，不用管理整台主機的Google App Engine、目前使用度最高的Compute Engine(也就是VM)，以及近年來最受歡迎的Google Kubernetes Engine(上面的提到的寶可夢前端就是用GKE)。
Google Cloud資料儲存分析服務
有了運算主機，當然也要有後端儲存資料，除了效能極高的檔案式儲存Cloud Storage或是雲端NAS Filestore，也有關聯式資料庫如Cloud SQL，目前支援MySQL、PostgreSQL和SQL Server。如果需要極高的效能和可用性，也有賓士等級，號稱推翻CAP理論的Cloud Spanner可以用喔！
有那麼誇張嗎？知名的遊戲 – 七龍珠激戰傳說就是用Spanner，當你在網路上和別人對打的時候，即使一點點的Lag，就可以讓對方把你打趴！你可以忍受嗎？
對了還有NoSQL，一樣不用管理主機的Datastore，還有高速版本的Bigtable，地表最強的Google搜尋引擎就是以Bigtable為基礎來發展的。
這麼多資料儲存起來，就可以拿來做進一步的處理和分析，如果前端的資料是像IoT那種突然會有爆量資料一口氣衝進來的話，有Pub/Sub可以保證幫你把所有資料都接住，再用後面的Dataproc(Hadoop / Spark雲端版)或Dataflow(Apache Beam雲端版)來消化處理。
如果還對資料特性不熟悉，可以使用Dataprep來做初步的探索，如果你很習慣用Jupyter的話，可以用雲端版的Datalab來玩玩看。
若資料都已經處理好，可以放在分析最快速的BigQuery，BigQuery是雲端版的Data warehouse，完全不用任何安裝建置，不用預先準備機器，打開就是一個直接下SQL分析語法的界面。
畫面如下，你可以看它速度有多快，4TB共100億筆的資料，只要24秒就分析完成，秒殺業界所有分析引擎！！
Google Cloud機器學習服務
資料如果分析完了，也可以進一步做Machine Learning，在這裡Google把機器學習服務分成很多層，首先從最上層的API開始，包含Vision API圖片識別服務，可以直接掃描照片中的一些特徵，例如人的情緒。
還有影片分析Video Intelligence(Video AI)、即時翻譯Translation API、語音辨識的Speech API等等。
以上是Google已經建立好的Model，能夠做到一般性的辨識，如果要自己建，卻又不懂演算法的話怎麼辦？
救星來了！Google有AutoML，它是一種你只要餵資料和標籤給Google，它自動幫你建立好Model的服務。如下圖它幫你分辨雲的種類：
看到這裡好像沒什麼感覺，那請看下面這張肺部X光片，Vision API可能看不出來，這個患者是否肺部有什麼問題，但其實它是武漢肺炎患者的照片。
像這樣要做到精準的分辨，就要用AutoML提供「大量健康的人的X光片」以及「大量武漢肺炎患者的X光片」，就能夠訓練出一個機器人幫你快速分辨。
如果你是一個會TenforFlow的專業機器學習專家，Google也有提供雲端版TensorFlow的AI Platform，讓你可以從頭到尾打造自己的機器學習模型。
最近Chatbot聊天機器人也很紅，Google也有DialogFlow API，讓你不用寫太多程式就可以直接用。
Google Cloud的管理、監控與安全性
在整個雲端環境中，Google也提供了管理和監控的服務，例如IAM讓你管理整個公司成員或外部人員的權限，Stackdriver自動幫你即時監控系統狀況，也會自動發出Altert提醒。
安全性則有Security Scanner，可以幫你掃瞄你的主機上的弱點，不管是GAE、GCE或GKE，只要是前端都可以幫你做弱點掃描。如下圖：
另外也有Security Command Center幫你找出整個環境中可能的威脅，如果你對於資料有特殊的加密需求，也有KMS(Key Management Service)可以管理加密的key，保全你的資料。
哇，服務真的好多啊！其實還有更多，族繁不及備載。最重要的是，從此之後，我們不用像以前一樣，在自己家規劃出一個機房，然後買一堆機器，自己建置、安裝、維護等等，可以省下很多時間，讓你可以專注在最核心的功能開發，也享受雲端帶來的彈性。
以上就是GCP上主要的一些產品與服務的介紹，如果對於各項產品想要深入了解的話，可以申請免費試用，可以來找我們Cloud Ace聯絡，我們會幫你申請更多試用額度喔！
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- 本文授權轉載自CloudAce