Google Cloud(GCP)

前瞻性的雲端平台服務

提供強大的資料分析能力以及豐富的產品內容

地端 vs. 雲端超級比一比
上雲有什麼好處?

傳統地端

花費大量成本建設機房
預先投入大筆費用、人力
危機應變緩慢，無法隨傳隨到
需自行在機台上設定架構
對於大專案沒有足夠資源開發

GCP 雲端

快速建置虛擬主機，省去建造及維護費用
用多少付多少，達到更高性價比
危機應變迅速，快速備分提高安全保障
提供完整架構，操作迅速上手
簡單易懂的平台，開發創新資源

Google Cloud(GCP)領先優勢

符合ISO27001的安全基礎架構

Google Cloud Platform、Google的共用基礎架構、Google Workspace、Chrome 和 Apigee 皆已通過認證，確定符合 ISO/IEC 27001 標準。

GCP提供多層級安全基礎架構，包含核心資料檔案、資料庫加密與分持、儲存在第三地或雲端備份，達到深化核心資料安全，以及零信任網路部署、強化數位身分驗證安全性等。

皆能配合不同產業的需求打造各種安全性解決方案，無論是金融服務產業、政府機關或是媒體娛樂業，都能保證您的資料安全無虞。

全世界最乾淨的雲端環境

Google Cloud業界最乾淨的雲端環境降低對環境的影響。

Google 已落實目前營運的碳中和目標，目標是在 2030 年以前，讓所有資料中心 24 小時全天候採用無碳能源維持營運。此外，Google還分享了技術、方法和資金，協助世界各地的機構轉換至更無碳且永續發展的系統。

更多雲端資安架構

更多ESG淨零碳排

台灣在地資料中心

Google 在台灣彰濱設有資料中心，是三大公有雲中第一座建置在台灣最大的資料中心，Google也宣布將在台南、雲林等地建置第二及第三座資料中心。

資料傳輸與主機的距離，是用戶連線品質的重點，而 Google 資料中心落地台灣，提供台灣本地高速連線，免除因海底纜線故障所造成的網路中斷情形。

靈活的開放技術

在雲端平台競爭中，Google 雖是最晚進入市場的，但他正以驚人的速度在迅速發展。他的技術專長深厚，在深度學習和人工智能、機器學習和數據分析方面有顯著的優勢，也持續的在發展、研究創新技術。

主要產品

運算・Computing

Compute Engine

即時遷移 VM

Compute Engine 虛擬機器可在主機系統間即時遷移，而且不用重新啟動，即便主機系統在進行必要維護時，應用程式也能照常運作。

OS 修補程式管理服務

透過 OS 修補程式管理服務，保護執行中的 VM 免於不良問題和安全漏洞侵害。您可以在同一組 VM 間套用作業系統修補程式，也可在各個環境中接收修補程式狀態資料，甚至在不同 VM 間自動安裝 OS 修補程式。

單一用戶群節點

單一用戶群節點是專門供您使用的 Compute Engine 實體伺服器，不僅可以簡化自備授權 (BYOL) 應用程式的部署作業，還可讓您使用與一般運算執行個體相同的機器類型和 VM 設定選項。

App Engine

全代管

只要運用 Google 的全代管平台建構及部署應用程式，即可從 0 開始將應用程式順暢擴充至全球規模，而且不必擔心基礎架構的管理工作。

慣用的開放式語言與工具

您可以使用 Java^™、PHP、Node.js、Python、C#、Net、Ruby 和 Go 等熱門程式語言來快速建構及部署應用程式，或是選擇自行導入語言執行階段與架構。

Kubernetes Engine

Kubernetes 應用程式

提供預建部署範本的企業級容器化解決方案，具有可攜性、簡化授權程序及合併帳單等特色。這類應用程式不僅是容器映像檔，也是 Google 為提高開發人員生產力而建構的開放原始碼商業應用程式，現已在 Google Cloud Marketplace 上推出。

自動調度 Pod 和叢集資源

根據 CPU 使用率或自訂指標水平自動調度 pod 資源、依每個節點集區自動調度叢集資源，以及持續分析 pod 的 CPU 和記憶體用量，並根據分析結果動態調整其 CPU 和記憶體要求，藉此垂直自動調度 pod 資源。根據不斷改變的工作負載需求，自動擴充節點集區和多個叢集節點的叢集。

Cloud Functions

執行程式碼最簡單的方式

Cloud Functions 是 Google Cloud 的事件導向無伺服器運算平台，讓您在本機或雲端執行程式碼，不必佈建伺服器。透過持續推送軟體更新和監控工具，執行從程式碼編寫到部署的流程。

簡化開發人員體驗，並提升開發人員的開發速度

Cloud Functions 提供簡單又符合直覺的開發人員體驗，只要編寫程式碼，然後交由 Google Cloud 處理作業基礎架構即可。只要編寫並執行小型程式碼片段就能回應事件，提升開發速度。透過觸發條件連線至 Google Cloud 或第三方雲端服務，藉此簡化具挑戰性的自動化調度管理問題。

資料儲存・Storage

Cloud Storage

運用 OLM 管理儲存空間費用與效能

透過「物件生命週期管理」(OLM) 功能，將資料設為符合指定條件時即自動改用費用較為低廉的儲存空間級別，例如資料存在時間達到特定門檻或已儲存新版資料時。

依據備援和效能需求選用合適的位置類型

Cloud Storage 的服務位置遍布全球，且目前仍持續增加，可讓您以多種不同的自動備援選項儲存資料。無論您是希望透過最佳化調整，將回應時間降至最短，還是想制定穩固的災難復原計畫，都可以自訂資料儲存的位置和方式，以實現目標。

Cloud SQL

全代管

Cloud SQL 會自動確保資料庫的穩定性、安全性和擴充性，讓您的企業繼續運作，服務不中斷。Cloud SQL 可將所有的備份、複製、加密、修補和容量提升作業自動化，同時還能確保 99.95% 以上的可用性，隨時隨地提供穩定服務。

整合性

您幾乎可從任何應用程式存取 Cloud SQL 執行個體，並透過 App Engine、Compute Engine、Google Kubernetes Engine 以及您的工作站輕鬆連線。您也可使用 BigQuery 直接查詢 Cloud SQL 資料庫，進行數據分析。

穩定可靠

您可以輕鬆設定複寫和備份作業，藉此保護資料；也可以進一步啟用自動容錯移轉，讓資料庫維持高可用性。Cloud SQL 符合 SSAE 16、ISO 27001、PCI DSS v3.0 及《健康保險流通與責任法案》的規定，並且會自動加密您的資料。

Cloud Bigtable

低延遲，總處理量高

如要在鍵/值儲存庫中存放非常大量的資料，Bigtable 會是您的絕佳選擇。另外，Bigtable 具備低延遲的特性，也支援高總處理量讀寫作業，可讓您快速存取大量資料。總處理量是以線性模式擴充，您可以新增 Bigtable 節點來提高 QPS (每秒查詢次數)。搜尋、地圖等 Google 產品採用確實有效的基礎架構，而 Bigtable 也採用同樣的基礎架構。

無須停機即可調整叢集大小

可順暢從每秒數千次讀寫作業擴充至每秒數百萬次。您不必重新啟動 Bigtable 即可增減叢集節點數量來動態調整 Bigtable 的總處理量。也就是說，您完全不需要關閉 Bigtable 就能增加叢集的大小，並在數小時內妥善處理大型負載，處理完畢後再將叢集規模縮小。

大數據・Big Data

BigQuery ML

BigQuery ML 可讓數據資料學家和資料分析師直接在 BigQuery 中使用簡單的 SQL，以全球規模的結構化或半結構化資料快速建構及推出機器學習模型。您可以將用於線上預測的 BigQuery ML 模型匯出至 Cloud AI 平台或自己的服務層。進一步瞭解 Google 目前支援的模型。

BigQuery BI Engine

BigQuery BI Engine 是 BigQuery 適用的記憶體內分析服務，處理速度極快，可讓使用者以互動的方式分析大型和複雜的大型資料集，且查詢回應時間不到一秒，並具備高度並行性。BigQuery BI Engine 與數據分析等多項您熟悉的工具完美整合，並預計於未來幾個月內透過 Looker、試算表和 Google 商業智慧 (BI) 合作夥伴產品，協助您加快資料探索及分析速度。

BigQuery GIS

BigQuery GIS 以獨特的方式結合 BigQuery 的無伺服器架構，並針對地理空間分析提供原生支援，可讓您以智慧型定位功能強化分析工作流程。系統支援採用常見地理空間資料格式的各種點、線、多邊形和多重多邊形，可協助您簡化分析工作、以全新方式查看空間資料，並開拓嶄新的業務方向。