Cloud OnBoard con Google | Epsilon

Google Cloud Platform

Cloud OnBoard con Google

Come potevamo perdercela?!
Si è tenuta ieri, mercoledì 29 novembre, la giornata di training sui servizi Google Cloud Platform e il team CloudForWork non poteva che essere in prima fila!

Attraverso la voce e le demo dei Technical Training, sono state mostrate tutte le evoluzioni e le nuove proposte di Google.

Tanti i servizi presentati tra cui: Compute Engine, App Engine, Cloud Storage, Cloud SQL, Cloud Bigtable, Big Query, Cloud Load Balancing, il nuovo servizio (ancora in Beta) Cloud Functions, e tanti altri ancora (https://cloud.google.com/products/).
Tutte soluzioni che, sebbene a sentirle possano spaventare i profili meno tecnici, rappresentano al giorno d’oggi sostanziali strumenti capaci di apportare incredibili miglioramenti all’interno di aziende particolarmente inclini all’innovazione…e quindi a Google! 😉

cloud epsilon

Nel corso dell’evento, particolare attenzione si è posta sui servizi di Machine Learning, dove da sempre Google investe fortemente ed è punto di riferimento del mercato.
Per citarne alcuni, i suggerimenti di Youtube, il sistema di “auto-tag” presente in Google Photo, l’ex OK Google (oggi Google Assistent) fino all’auto con guida automatica, sono tutti servizi che si basano su questa tecnologia.

Interessante è che duranta la giornata formativa sono state mostrate alcune sessioni hands-on dove, in una di queste ad esempio, è stata effettuata una query (grazie al servizio BigQuery) su migliaia di entry in pochissimi secondi.

L’evento stesso apre la strada alle certificazioni per gli specialisti, rappresentando di fatto il primo step, ovvero quello Fundamentals, con tanto di attestazione.

I servizi Cloud Platform contano chiaramente su una delle infrastrutture più potenti e al momento esistenti. La direzione è, quindi, sempre più quella di distogliere gli sviluppatori e tutti i diversi operatori del settore, dalle problematiche hardware, permettendogli di focalizzarsi sulla gestione delle risorse e dei servizi, in maniera sempre più semplice. Ovviamente, senza nulla togliere alla sicurezza che resta un tema di primaria importanza per il gigante di Mountain View.

Qual è la differenza tra IaaS, Paas e SaaS?

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Qual è la differenza tra IaaS, PaaS e SaaS?

Con la diffusione sempre più capillare del cloud, sentiamo spesso parlare di infrastrutture, piattaforme e software erogabili on demand. Ma qual’è la differenza tra IaaS, PaaS e SaaS?

In primis, è la tipologia di servizio erogabile a fare la differenza.

Prima ancora, è importante avere chiaro i componenti principali di una piattaforma cloud sulla quale si appoggiano i provider per distribuire i servizi on demand.

  • Spazio, anche chiamato storage, composto da un NAS (Network Attached Storage), da una SAN (Storage Attached Network) o diversamente da una struttura/architettura? complessa ad hoc
  • Nodi di calcolo che gestiscono la virtualizzazione dei processi
  • Controller, per la migrazione dei dati

Dal punto di vista concettuale, IaaS, SaaS e PaaS possono essere considerati come tre livelli di astrazione, diversificati a seconda del tipo di servizio offerto e dal tipo di utente. Dunque, è possibile mettere in relazione tali modelli: un servizio offerto da un IaaS supporta un servizio PaaS, che a sua volta supporta un servizio SaaS.

Più nello specifico, i tre servizi erogabili per definizione sono:

Software-as-a-Service è un modello che racchiude applicativi e sistemi software, accessibili da un qualsiasi tipo di dispositivo (computer, smartphone, tablet, ecc.), attraverso il semplice utilizzo di un’interfaccia client. In questo modo, l’utilizzatore non deve preoccuparsi di gestire le risorse e l’infrastruttura, in quanto controllati dal provider che li fornisce.
Esempi: G Suite

Platform-as-a-Service (PaaS) è un modello nel quale vengono situati i servizi di piattaforme online, grazie al quale un utente, di solito uno sviluppatore, può effettuare il deployment di applicazioni e servizi web che intende fornire. In questo caso, l’utilizzatore può sviluppare ed eseguire le proprie applicazioni attraverso gli strumenti forniti dal provider, il quale garantisce il corretto funzionamento dell’infrastruttura sottostante.
Esempi: Amazon Relational Database Service (RDS), Amazon DynamoDB,  Amazon API Gateway, Google Cloud App Engine, Google Cloud SQL, Google Cloud Datastore, ecc.

Infrastructure-as-a-Service (IaaS) è un modello nel quale vengono messi a disposizione risorse hardware virtualizzate, affinché l’utilizzatore  possa creare e gestire, secondo le proprie esigenze, una propria infrastruttura sul cloud, senza preoccuparsi di dove siano allocate le risorse.
Esempi: Amazon Elastic Cloud Compute (EC2), Amazon Simple Storage Service (S3), Amazon Virtual Private Cloud (VPC), Google Cloud Engine, Google Cloud Storage, ecc.