คลังเก็บป้ายกำกับ: GOOGLE_CLOUD

Google Cloud เปิดตัวฟีเจอร์ใหม่ด้านความมั่นคงปลอดภัยพุ่งเป้าด้าน Software Supply Chain และ Zero Trust

ที่งาน Security Summit ทาง Google Cloud ได้เปิดตัวบริการใหม่ที่ช่วยตอบโจทย์ประเด็นเรื่อง Software Supply Chain และ Zero Trust

ประเด็นแรกเรื่อง Software Supply Chain ทีมงาน Google Cloud ได้ออกบริการใหม่ที่ชื่อ ‘Assured Open Source Software Service’ ซึ่งเป็นการที่ Google ได้ตรวจสอบโอเพ่นซอร์สและมีการนำมาใช้ภายใน โดยยืนยันว่าโปรเจ็คเหล่านี้มีการสแกนและทดสอบช่องโหว่อยู่สม่ำเสมอ ภายใต้กรอบของ SLSA ทั้งนี้เมื่อผ่านการตรวจแล้วจะถูก Sign และเก็บไว้ใน Registry อย่างปลอดภัย กล่าวคือบริการใหม่จะทำให้องค์กรและหน่วยงานรัฐบาลลูกค้าของตนสามารถเข้าถึง Dependencies เหล่านี้ได้นั่นเองลดการทำงานไปได้มาก

ประเด็นที่สองคือเรื่อง Zero Trust ภายใต้ BeyondCorp Enterprise Essential (แผนใหม่) จะช่วยให้องค์กรสามารถสร้างเรื่องของ Zero Trust ได้ง่ายขึ้นด้วยฟีเจอร์ใหม่เช่น Context Access Control สำหรับ SaaS, การเชื่อมต่อกับบริการผ่าน SAML หรือความสามารถในการป้องกันภัยคุกคามและข้อมูล ศึกษาข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่ https://cloud.google.com/beyondcorp-enterprise

ประเด็นสุดท้ายคือโซลูชัน Security Foundation for Enterprise ที่หวังให้องค์สามารถใช้การความสามารถด้านความมั่นคงปลอดภัยจาก Google Cloud ให้ง่ายขึ้น โดยมีจะเป้าหมายแบบกลางๆเหมาะกับธุรกิจทุกแบบภายในจะประกอบด้วยแนวทางและ Blueprint รวมถึงแนวทางการประยุกต์ใช้งาน ศึกษาข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่ https://cloud.google.com/solutions/security-foundation

ที่มา : https://techcrunch.com/2022/05/17/google-cloud-launches-new-software-supply-chain-and-zero-trust-security-services/

from:https://www.techtalkthai.com/google-cloud-launches-new-security-services-assured-open-source-and-beyondcorp-essential/

Google Cloud ประกาศโครงการดูแลความปลอดภัยซอฟต์แวร์โอเพนซอร์สครบวงจร

Google Cloud เปิดโครงการ Assured Open Source Software (Assured OSS) ดูแลความปลอดภัยซอฟต์แวร์โอเพนซอร์สให้จากซอร์สโค้ดจนถึงแพ็กเกจพร้อมติดตั้ง โดยคาดว่าช่วงแรกจะเริ่มกับแพ็กเกจบางส่วนของจาวาและไพธอนก่อน

ซอฟต์แวร์ที่เข้าโครงการนี้จะถูกสแกนหาและวิเคราะห์ช่องโหว่, รัน fuzz-test เพื่อหาบั๊ก กระบวนการคอมไพล์เป็นแพ็กเกจต้องรันบน Cloud Build จากนั้นแพ็กเกจที่ได้จะถูกเซ็นดิจิทัลโดยกูเกิลและแจกจ่ายผ่านบริการ Artifact Registry

กูเกิลเปิดโครงการ OSS-Fuzz มาตั้งแต่ปี 2016 เพื่อนำโค้ดจากโครงการโอเพนซอร์สมารัน fuzz-test หาช่องโหว่ แต่ไม่ได้ดูแลโครงสร้างการคอมไพล์หรือการแจกจ่ายซอฟต์แวร์ Assured OSS จึงเป็นส่วนเสริมที่โครงการโอเพนซอร์สปล่อยให้กูเกิลดูแลจนออกมาเป็นแพ็กเกจพร้อมใช้งาน

ที่มา – Google Cloud Blog, The Register

No Description

from:https://www.blognone.com/node/128528

กูเกิลเปิดตัว AlloyDB ฐานข้อมูลคลาวด์ เข้ากันได้กับ PostgreSQL 100% แต่เร็วกว่า 4 เท่า

Google Cloud เปิดตัวบริการใหม่ที่สำคัญในงาน I/O 2022 ปีนี้คือ ฐานข้อมูล AlloyDB ที่เข้ากันได้กับ PostgreSQL 100% (อิงอยู่บน PostgreSQL 14 เวอร์ชันล่าสุด) แต่สถาปัตยกรรมข้างหลังออกแบบใหม่หมด มีความเร็วอ่านเขียนทั่วไปเพิ่มขึ้นจาก PostgreSQL 4 เท่า และถ้าเป็นการคิวรีข้อมูลมาวิเคราะห์จะเร็วขึ้นสูงสุด 100 เท่า

เราสามารถเรียก AlloyDB ว่าเป็นคู่แข่งของ Amazon Aurora ที่ AWS นำ MySQL/PostgreSQL มาปรับแต่งเพิ่มเติม (แต่ฝั่งกูเกิลมีเฉพาะ PostgreSQL) ซึ่งกูเกิลก็ชูว่า AlloyDB เร็วกว่า Aurora PostgreSQL 2 เท่าด้วยเช่นกัน

ฟีเจอร์อื่นของ AlloyDB คือฟีเจอร์ด้านวิเคราะห์ข้อมูล และใช้ machine learning ช่วยจัดการฐานข้อมูล ทั้งการแบ็คอัพ แพตช์ สเกล และ replication ให้อัตโนมัติ กูเกิลการันตี SLA ที่ 99.99% ซึ่งน้อยกว่าฐานข้อมูล Cloud Spanner หนี่งหลัก (99.999%) แต่ก็มีโจทย์การใช้งานและราคาที่ต่างกัน

No Description

No Description

สถาปัตยกรรมเบื้องหลัง AlloyDB คือการแยกส่วน compute และ storage ออกจากกัน ในฐานข้อมูล relational database แบบดั้งเดิม เซิร์ฟเวอร์เครื่องเดียวมีทั้งส่วน compute/storage รวมกัน ทำงานจบในตัว และขยายด้วยวิธี scale up เพิ่มเครื่องให้ใหญ่ขึ้น ซีพียูแรงขึ้น สตอเรจมากขึ้น ซึ่งไม่ค่อยยืดหยุ่นนัก

ฐานข้อมูลยุคถัดมาที่เริ่มมีคลาวด์ เปลี่ยนมาใช้วิธี scale out เพิ่มจำนวนเครื่องแทน ข้อดีคือแก้ปัญหาเรื่องปริมาณพื้นที่สตอเรจให้ยืดหยุ่นกว่าเดิม แต่ยังเจอข้อจำกัดเรื่องการวางแผนพื้นที่สตอเรจให้เหมาะสม ต้องบาลานซ์ระหว่างพื้นที่เยอะเกินความต้องการ กับพื้นที่หรือ I/O ไม่เพียงพอในจังหวะโหลดหนักๆ (spike หรือ hotspot)

AlloyDB แก้ปัญหาข้างต้นด้วยการแยกส่วน compute และ storage จากกันอย่างสิ้นเชิง ทั้งสองส่วนสามารถสเกลแบบคลัสเตอร์ได้ และใช้แคชมาคั่นกลางในหลายจุดเพื่อรองรับโหลดแต่ละประเภท

No Description

จุดเด่นอย่างหนึ่งของ AlloyDB คือแก้ปัญหาเรื่อง read-only replica หรือการทำซ้ำฐานข้อมูลให้อ่านได้อย่างเดียว (แก้ปัญหาฐานข้อมูลเดียวรองรับโหลดการอ่านไม่ไหว ซึ่งมีข้อจำกัดเรื่องการซิงก์ข้อมูลระหว่าง replica ตามมา) ด้วยการสร้าง multiple read-only replica instances ขึ้นมาหลายๆ ชุด โดยไม่ต้องทำสำเนาฐานข้อมูลจริงๆ

เหตุผลเป็นเพราะ AlloyDB แยกตัวข้อมูลที่เก็บจริง (storage layer) กระจายอยู่หลายๆ โซนของคลาวด์อยู่แล้ว ดังนั้นก็แค่สร้าง replica instance ขึ้นมาหลายๆ ตัว ซึ่งอาจเรียกข้อมูลจริงที่อยู่คนละแห่งกันได้เลย

สถาปัตยกรรมส่วน storage layer ของ AlloyDB (กรอบสีฟ้าในภาพ) แยกได้เป็น 3 ส่วนย่อยคือ

  1. log storage สำหรับเขียน write-ahead log (WAL) แบบรวดเร็วมาก
  2. log processing service (LPS) เพื่อประมวลผล WAL และสร้างบล็อคสำหรับเก็บข้อมูล
  3. block storage พื้นที่เก็บข้อมูลจริงๆ โดยมีฟีเจอร์ sharding, แยกเก็บตาม region ของคลาวด์ เพื่อป้องกันปัญหาสตอเรจพังทั้งโซน

จากภาพ เริ่มจาก primary database instance เขียนการเปลี่ยนแปลงของฐานข้อมูล (INSERT/DELETE/UPDATE) เป็น WAL log ส่งเข้ามาที่ log processing service (LPS) ให้ดำเนินการเปลี่ยนแปลงข้อมูลจริงๆ ที่เก็บใน block storage อีกที

จากนั้น บล็อคข้อมูลสามารถถูกส่งให้ replica instance อื่นๆ ได้โดยตรง เมื่อนำมาประกอบเข้ากับ WAL log ที่ส่งมาจาก primary instance เราก็จะได้ replica instance ที่สามารถทำงานได้เหมือนกันทันที โดยไม่ต้องสร้างสำเนาข้อมูลขึ้นมาทั้งก้อน

No Description

กูเกิลอธิบายว่า สถาปัตยกรรมนี้แยกส่วน compute/storage จากกันอย่างสิ้นเชิง ในการประมวลผล log (LPS) สามารถ scale-out ต่างหากได้โดยไม่ต้องยุ่งกับการสำเนาข้อมูล ฝั่งการเก็บข้อมูลบล็อค ก็สามารถกระจายความเสี่ยงข้อมูลพังทั้งโซน (zonal failure) โดยสำเนาบล็อคทั้งหมดข้ามโซนของคลาวด์ได้

การแยก compute/storage ด้วยกันยังช่วยแก้ปัญหาคอขวด IO และไม่จำเป็นต้องทำจุด checkpoint ของฐานข้อมูลทั้งก้อน เลเยอร์ของ compute ทำหน้าที่แค่คิวรีงานตามสั่งอย่างเดียว ส่วนเลเยอร์ storage ก็เก็บข้อมูลอย่างเดียว การสั่งแบ็คอัพ ทำที่เลเยอร์ storage ไม่กระทบทรัพยากรที่ใช้ในเลเยอร์ของ compute

รายละเอียดทางเทคนิคเพิ่มเติมอ่านได้จาก Google Cloud

No Description

กูเกิลเน้นกลุ่มลูกค้าที่ต้องการย้ายจากฐานข้อมูลแบบเดิมๆ (เช่น Oracle) มายัง AlloyDB ที่เป็นฐานข้อมูลโอเพนซอร์ส แต่มีประสิทธิภาพสูงกว่า และออกบริการช่วยย้ายข้อมูล Oracle to PostgreSQL มาให้พร้อมกัน

ส่วนวิธีคิดเงินของ AlloyDB แยกคิด 3 ส่วน (ตัวอย่างราคาเขต us-central1) คือ

  • CPU/memory ($0.06608 / vCPU hour + $0.0112 / GB hour)
  • Storage ($0.0004109 per GB)
  • Networking (ingress ฟรี, egress ข้ามเขต $0.02/GB)

ที่มา – Google

from:https://www.blognone.com/node/128484

Google Cloud เปิดบริการ Cloud TPU VM เช่าใช้ชิป TPU ของกูเกิลรัน ML ได้ดีกว่าเดิม

Google Cloud ประกาศบริการ Cloud TPU VMs เข้าสถานะเสถียร general availability (GA)

กูเกิลมีหน่วยประมวลผล TPU (Tensor Processing Unit) ที่ออกแบบเองสำหรับเร่งความเร็ว AI มาตั้งแต่ปี 2017 และเปิดให้คนทั่วไปเช่ารัน-เทรนโมเดล machine learning ผ่าน Google Cloud มาตั้งแต่ปี 2018 ในชื่อบริการ Cloud TPU

แต่ที่ผ่านมา การเช่า TPU ยังเป็นการเช่า VM บนเครื่องอื่นแล้วรีโมทเข้าไปเรียก TPU ผ่านโปรโตคอล gRPC เท่านั้น ผู้ใช้ไม่สามารถเข้าถึงเครื่อง TPU โดยตรงได้ (ดูภาพประกอบ)

เมื่อกลางปี 2021 กูเกิลออกบริการ Cloud TPU VMs ที่สามารถรัน VM บนเครื่อง TPU โดยตรงได้เลย (เหมือนเครื่อง VM ของซีพียูทั่วไป) ทำให้ผู้ใช้เข้าถึง TPU สะดวกขึ้น สามารถกำหนดสภาพแวดล้อมในการพัฒนาและรันโมเดลได้เอง อีกทั้งได้ประสิทธิภาพดีขึ้นด้วย การเทรนโมเดลด้วย Cloud TPU VMs เร็วขึ้นกว่าการรีโมทใช้ TPU แบบเดิม

Cloud TPU VMs แบบใหม่

No Description

Cloud TPU แบบเดิม (remote)

No Description

ชาร์ทแสดงประสิทธิภาพแบบใหม่ (สีส้ม) กับแบบเดิม (สีฟ้า)

No Description

ที่มา – Google

from:https://www.blognone.com/node/128380

AWS, Google, Microsoft ครองส่วนแบ่งตลาด Cloud Computing มากกว่า 65%

AWS, Google, Microsoft ครองส่วนแบ่งตลาด Cloud Computing มากกว่า 65%

Synergy Research Group เผยผลสำรวจยอดขาย Cloud Computing ประจำไตรมาสที่ 1 ปี 2022 พบว่า AWS, Google และ Microsoft มีส่วนแบ่งตลาด 33%, 22% และ 10% ตามลำดับ หรือ 65% เมื่อนับรวมกันทั้งสามราย ถึงแม้ว่าตลาดจะเติบโตอย่างก้าวกระโดด แต่ผู้ให้บริการสามรายนี้ยังคงกินส่วนแบ่งตลาดเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ ในไตรมาสที่ 1 ปี 2022 ทั้งตลาดมียอดขายรวม 52.7 พันล้านเหรียญสหรัฐ ซึ่งเติบโตมากกว่า 34% เมื่อเทียบกับไตรมาสเดียวกันของปีที่แล้ว

Credit: Synergy Research Group

Synergy กล่าวเพิ่มเติมว่า ปัจจุบันตลาดยังคงอยู่ในช่วงเติบโต และยังมีช่องทางให้ผู้ให้บริการ Cloud รายเล็กๆสามารถเติบโตได้ ด้วยการเพิ่มบริการใหม่ๆ หรือบริการเฉพาะสำหรับภูมิภาคที่ผู้ให้บริการรายใหญ่ยังเข้าไม่ถึง

ที่มา: https://www.theregister.com/2022/05/02/cloud_market_share_q1_2022/

from:https://www.techtalkthai.com/aws-google-microsoft-get-65-percents-in-q1-2022-cloud-computing-market-share/

Google Cloud เปิดตัว Media CDN ระบบ Media Streaming ขนาดใหญ่

Google Cloud เปิดตัว Media CDN ระบบ Media Streaming ขนาดใหญ่

Google Cloud ได้ประกาศเปิดตัว Media CDN แบบ General Availability เป็นที่เรียบร้อย เป็นระบบ Content Delivery Network (CDN) สำหรับ Media Streaming ขนาดใหญ่เพื่อรองรับผู้ใช้งานจำนวนมาก จุดเด่นของบริการคือ Google ได้วางระบบเครือข่าย CDN ไว้ทั่วโลกแล้วโดยเป็นเครือข่ายเดียวกับ Youtube ที่ครอบคลุม 1,300 เมืองใน 200 ประเทศ ทำให้ช่วยลด Latency และเพิ่ม bitrate ในการใช้งานวิดีโอของผู้ใช้งานได้ นอกจากนี้ระบบยังรองรับโปรโตคอลสมัยใหม่ เช่น QUIC และ TLS 1.3 อีกด้วย

Media CDN รองรับการใช้งานในลักษณะ Infrastructure as code ช่วยให้นักพัฒนาสามารถเชื่อมต่อและปรับแต่งระบบผ่านทาง API ได้ทันที รองรับเครื่องมือ Automation tools เช่น Terraform เพื่อช่วยในการสร้าง Workflow นอกจากนี้ยังมีเครื่อง Logging และ Metric ที่ช่วยแสดงผลการใช้งานทั้งหมดได้แบบ Real-time ปัจจุบัน Media CDN มีลูกค้าหลายรายใช้งานแล้ว เช่น U-NEXT ที่สามารถลดการส่งข้อมูลจากเซิฟเวอร์ได้ถึง 98.3% เลยทีเดียว

ที่มา: https://siliconangle.com/2022/04/25/google-unveils-modern-delivery-platform-streaming-media-scale-media-cdn/

from:https://www.techtalkthai.com/google-cloud-releases-media-cdn-general-availability/

Google Cloud เปิดตัว AI Management Platform

Google Cloud เปิดตัว AI Management Platform สามารถใช้งานผ่านทาง Marketplace ได้ทันที

Google Cloud ได้เปิดตัว Prevision.io ระบบ AI Management Platform สำหรับใช้งานบน Google Cloud โดยเฉพาะ เหมาะสำหรับองค์กรที่กำลังเริ่มโครงการ AI หรือ Machine Learning และต้องการเครื่องมือช่วยในการทำ Lifecycle Management ทั้งหมดในลักษณะ No-code โดยแพลตฟอร์มมีจุดเด่นดังนี้

  • ช่วยในการทดสอบและปรับแต่ง Model เพื่อช่วยหา Model ที่ให้ความแม่นยำและเสถียรมากที่สุด
  • สามารถทำ Automate Task ต่างๆ เช่น Training และมีเครื่องมือ AutoML มาให้ ช่วยลดระยะเวลาในการจัดการ Task ต่างๆ
  • ช่วยลดระยะเวลาในการ Deploy โดยรองรับเชื่อมต่อ REST API เพื่อปรับแต่งการ Deployment ที่เหมาะสม
  • มีเครื่องมือช่วยในการ Monitoring สามารถแสดงผลการใช้งานทรัพยากรของระบบทั้งหมด

ผู้ที่สนใจสามารถเปิดใช้งานจาก Google Cloud Marketplace ได้ทันที โดยคิดค่าใช้จ่ายแบบ Pay-as-you-go

ที่มา: https://cloud.google.com/blog/products/api-management/how-prevision-io-has-built-the-first-ever-pay-as-you-go-ai-management-platform

from:https://www.techtalkthai.com/google-cloud-releases-first-ai-management-platform-on-marketplace/

Google Cloud ออก Serverless Spark รัน Apache Spark ตามปริมาณการใช้งาน

Apache Spark เป็นซอฟต์แวร์วิเคราะห์ข้อมูล big data แบบขนานที่ใช้งานกันอย่างแพร่หลาย และถูกนำไปให้บริการโดยคลาวด์หลายยี่ห้อ (เช่น Azure Databricks หรือ Amazon EMR) ถึงแม้เพิ่มความสะดวกในการดูแลระบบกว่าเดิม แต่ยังคงรูปแบบการเช่าเวลาเครื่องใช้งานเป็นชั่วโมงเหมือนคลาวด์ทั่วไป

ล่าสุด Google Cloud นำเอา Spark มาผสานกับแนวคิด Serverless ที่ไม่ต้องสนใจระบบคลัสเตอร์เบื้องหลังเลย เพราะตัวบริการจัดการเรื่องสเกลให้อัตโนมัติ และจ่ายเงินเฉพาะเท่าที่ใช้งาน

Serverless Spark หรือชื่ออย่างเป็นทางการคือ Dataproc Serverless for Spark ยังสามารถเชื่อมต่อกับ Jupyter notebook และบริการอื่นของกูเกิลอย่าง BigQuery, Vertex AI, Dataplex ด้วย ตอนนี้มีสถานะเป็น GA แล้ว

ที่มา – Google, Google

No Description

from:https://www.blognone.com/node/127979

กูเกิลเปิดตัว BigLake ฐานข้อมูล BigQuery เวอร์ชันอัพเกรด ใช้กับ Data Lake ได้ด้วย

Google Cloud เปิดตัวบริการฐานข้อมูลแบบใหม่ BigLakes มันคือการขยายร่าง Google BigQuery ให้มาใช้กับข้อมูลประเภท object storage ได้ด้วย เท่ากับว่าใช้คำสั่งและอินเทอร์เฟซแบบ BigQuery ได้กับทั้งข้อมูลแบบดั้งเดิม (database/data warehouse) และข้อมูลแบบวัตถุ (data lake)

Gerrit Kazmaier ผู้บริหารฝ่ายฐานข้อมูลของ Google Cloud บอกว่าในโลกฐานข้อมูล มีเส้นแบ่งระหว่าง data base กับ data lake มายาวนาน เหตุผลคือข้อมูลประเภทใหม่ๆ มีจำนวนเพิ่มขึ้นเร็วมาก จนไม่สามารถจัดการด้วยวิธีแบบดั้งเดิม (database) ไหว จึงต้องมีการจัดการแบบ data warehouse (structured) และ data lake (unstructured) ขึ้นมารับมือ

แต่การแยกข้อมูลเก็บใน data lake ก็มีปัญหาตามมา เพราะแยกส่วน (silo) จากข้อมูลแบบ database เดิมอย่างชัดเจน มีวิธีการจัดการที่แตกต่างกัน

Google BigLake แก้ปัญหานี้ด้วยการรวม data warehouse และ data lake เข้ามาด้วยกัน จัดการข้อมูลและวิเคราะห์ได้จากที่เดียว ไม่ต้องทำสำเนาซ้ำหรือย้ายที่เก็บข้อมูลก่อนให้เปลืองเวลา-ต้นทุน ในแง่การจัดการใช้ BigQuery API ที่ใช้กันแพร่หลายอยู่แล้วได้ทันที

No Description

No Description

รูปแบบข้อมูลที่ BigLake รองรับ มีทั้ง Google Cloud Storage ของกูเกิลเอง, Amazon S3 และ Azure Data Lake Storage Gen2 (ผ่าน BigQuery Omni) ฟอร์แมตของตารางที่รองรับมี 5 แบบคือ Parquet, ORC, Avro, JSON, CSV แล้วสามารถนำไปวิเคราะห์ข้อมูลต่อด้วย Apache Spark, TensorFlow, Presto ได้

ตอนนี้ BigLake ยังมีสถานะเป็นพรีวิว วิธีคิดเงินมี 2 แบบคือ on-demand เท่าที่ใช้งาน (1TB แรกฟรี) และ flat-rate เหมาจ่ายเป็นรายเดือน-ปี

ที่มา – Google, Google, The Next Platform

from:https://www.blognone.com/node/127959

Google เปิดตัว Distributed Cloud Edge นำเซิร์ฟเวอร์กูเกิลไปตั้งที่ไซต์ แทนการรันผ่านคลาวด์

Google Cloud ประกาศว่าบริการประมวลผลที่ปลายทาง Google Distributed Cloud Edge ที่เปิดตัวครั้งแรกในเดือนตุลาคม 2021 เข้าสถานะ general availability (GA) แล้ว

บริการตัวนี้เป็นส่วนหนึ่งของ Google Distributed Cloud (GDC) ชุดบริการที่กระจายการประมวลผลบนแพลตฟอร์ม Google Cloud ไปรันที่อื่นที่ไม่ใช่ศูนย์ข้อมูลของกูเกิลเอง ซึ่งเลือกได้หลายแนวทาง เช่น ศูนย์ข้อมูลลูกค้า, ศูนย์ข้อมูลพาร์ทเนอร์ หรือเอาเครื่องเซิร์ฟเวอร์ไปวางที่ไซต์งานในโรงงาน เป้าหมายคือใช้ประมวลผลงาน (เช่นภาพจากกล้องหรือเซ็นเซอร์แล้วรันงาน ML แยกแยะภาพ) ให้ใกล้กับตัวเนื้องานมากที่สุด

Google Distributed Cloud Edge หรือ GDC Edge เป็นชื่อของโซลูชันที่นำเซิร์ฟเวอร์ของกูเกิลไปตั้งในโรงงาน แล้วเชื่อมต่อกลับคลาวด์ผ่านเครือข่าย 5G ซึ่งเลือกเซิร์ฟเวอร์ได้ 2 แบบ

  • ตู้แร็คแบบมาตรฐาน มีเซิร์ฟเวอร์ 6 ตัว สวิตช์ 2 ตัว พร้อมเสียบไฟแล้วทำงานได้ทันที ทุกอย่างในตู้เป็น fully managed จัดการโดยระบบของกูเกิลเลย
  • GDC Edge Appliances เป็นเซิร์ฟเวอร์สำเร็จรูปขนาด 1U พร้อมนำไปวางในโรงงาน ร้านค้า หรือรถยนต์ (สเปกละเอียด)

กูเกิลบอกว่ามีพาร์ทเนอร์เครือข่าย 5G แล้วในหลายประเทศ เช่น Verizon, AT&T, Reliance Jio, Telus, Indosat Ooredoo

No Description

หน้าตาของ GDC Edge Appliances

ที่มา – Google

from:https://www.blognone.com/node/127907