GOOGLE CLOUD PLATFORM – What is Google Compute Engine ?
Đối với các tổ chức có nhu cầu sử dụng các máy ảo (virtual machines), Cloud Ace với tư cách Managed Service Providers của Google Cloud tại Việt Nam cung cấp dịch vụ Google Compute Engine với rất nhiều dòng máy phù hợp với từng loại ứng dụng cụ thể và tùy theo khối lượng công việc cần thiết và lĩnh vực hoạt động của doanh nghiệp.
1. Google Compute Engine Là Gì ?
Google Compute Engine là dịch vụ hạ tầng (IaaS - Infrastructure As A Service) của Google Cloud, cho phép tạo các máy ảo linh hoạt và tiết kiệm chi phí để chạy các ứng dụng, website của doanh nghiệp.
Google Compute Engine cung cấp một loạt các tùy chọn tính toán có thể mở rộng phù hợp với nhu cầu của từng doanh nghiệp, nổi bật với khả năng cân bằng tải và phục hồi đến các máy ảo đơn một cách linh hoạt.
2. Các Dòng Máy Ảo Chính của Google Cloud Compute Engine
Đối với các tổ chức có nhu cầu sử dụng các máy ảo (virtual machines), Google Compute Engine cung cấp rất nhiều dòng máy phù hợp với từng loại ứng dụng cụ thể và tùy theo khối lượng công việc cần thiết.
Thậm chí, mỗi dòng máy còn chia nhỏ thành các loại máy với cấu hình bộ xử lý và bộ nhớ khác nhau để mang đến nhiều lựa chọn linh hoạt và tiết kiệm cho khách hàng.
General Purpose
- Dùng cho những mục đích sử dụng bình thường.
- Cân bằng giữa giá cả và hiệu suất.
- Phù hợp với hầu hết các lĩnh vực: database, môi trường phát triển - thử nghiệm, ứng dụng web, mobile gaming.
Compute Optimized
- Dùng cho mục đích tối ưu tính toán.
- Hiệu suất xử lý trên mỗi lõi cao nhất, được tối ưu hóa cho những công việc tính toán chuyên sâu.
- Phù hợp với các lĩnh vực: game servers, Latency-sensitive API.
Memory Optimized
- Dùng cho mục đích tối ưu hóa bộ nhớ.
- Cấu hình bộ nhớ cao nhất trong số các dòng máy ảo.
- Dung lượng 12TB.
- Phù hợp cho các công việc đòi hỏi bộ nhớ lớn.
- Cơ sở dữ liệu lớn (SAP HANA).
Phù hợp với công việc cần phân tích dữ liệu trong bộ nhớ.
Accelerator Optimized
- Dùng cho mục đích tối ưu gia tốc.
- Sở hữu GPU NVIDIA Ampere A100 Tensor Core.
- Tối đa 16 GPU trong một chiếc máy ảo.
- Phù hợp với những công việc đòi hỏi quá trình huấn luyện như các mô hình máy học (Machine Learning – ML) và HPC.