Google Cloud前景如何（2018.8）？
作为一款专注于机器学习和人工智能的产品，Google Cloud Platform (GCP) 在2018年8月展现出了非常强劲的发展势头和广阔的前景。当时，GCP 正处于一个快速增长和成熟的阶段，并且在许多关键领域都表现出色。
以下是在2018年8月对Google Cloud前景的详细分析：
一、核心优势与竞争力：
强大的AI和机器学习能力： 这是Google Cloud最核心的优势，也是当时其最突出的差异化竞争点。
TensorFlow和TPUs： 作为Google自家开发并开源的机器学习框架TensorFlow，以及专门为深度学习设计的Tensor Processing Units (TPUs)，GCP提供了业界领先的AI开发和部署平台。这吸引了大量AI研究者和企业。
丰富的AI服务： Google Cloud已经推出了多种预训练的AI服务，例如：
Vision AI: 图像识别和分析。
SpeechtoText/TexttoSpeech: 语音识别和合成。
Natural Language API: 自然语言理解、情感分析、实体提取等。
Translation API: 文本翻译。
AutoML: 允许用户在无需深入机器学习专业知识的情况下构建和部署自定义模型。
数据驱动的AI： Google对数据处理和分析的深厚积累，使其AI服务能够从海量数据中学习并不断优化，提供更高的准确性和效率。
全球化的基础设施和可靠性：
庞大的全球网络： Google拥有覆盖全球的私有光纤网络，确保了低延迟和高带宽的数据传输，这对于跨国企业和需要高性能计算的应用至关重要。
高可用性和容错性： Google在数据中心运营方面的经验积累，使得GCP在服务可用性和数据可靠性方面表现出色，能够提供强大的SLA（服务水平协议）。
区域和可用区设计： 提供了精细化的区域和可用区选择，帮助客户根据其地理位置和容灾需求来部署应用。
领先的容器技术和Kubernetes：
Kubernetes的起源与贡献： Google是Kubernetes的创造者和主要贡献者，这使得GCP在容器编排领域拥有天然的优势。
Google Kubernetes Engine (GKE): GKE 是当时业界最成熟和功能最强大的托管Kubernetes服务之一，极大地简化了容器化应用的部署、管理和扩展。这吸引了许多希望采用微服务架构和DevOps实践的企业。
强大的数据分析和数据库服务：
BigQuery： 这是当时GCP最具竞争力的产品之一。作为一个完全托管的、无服务器的、PB级数据仓库，BigQuery提供了极速的分析能力和简单易用的接口，使得企业能够更轻松地进行数据探索和商业智能分析。
Dataproc： 托管的Spark和Hadoop服务，方便企业在云上运行大数据处理任务。
Cloud Spanner： 这是一个全球分布式、强一致性的关系型数据库，为需要横向扩展和高可用性的关键任务应用提供了解决方案。
Firestore/Datastore： NoSQL数据库服务，满足了不同类型应用的开发需求。
开源技术的拥抱和贡献：
Google积极拥抱开源社区，并为许多重要的开源项目（如Kubernetes、TensorFlow、Istio等）做出了巨大贡献。这不仅提升了其在开发者社区的声誉，也为用户提供了更灵活和开放的选择。
企业级安全和合规性：
Google在安全性方面投入巨大，提供了全面的安全控制和保护措施，满足了许多行业对数据安全和合规性的严格要求。
二、市场地位与增长趋势：
追赶者身份，但增长迅猛： 在2018年，GCP仍然是AWS和Azure之后的三大云服务提供商之一。虽然市场份额不及前两者，但其增长速度非常快，吸引了大量新客户。
重点客户群体： GCP特别受那些重视AI/ML、大数据分析、容器化和开源技术的初创公司、科技巨头以及对创新需求旺盛的企业青睐。
生态系统的构建： Google Cloud正在积极构建其生态系统，与合作伙伴、ISV（独立软件供应商）和系统集成商合作，扩大其市场覆盖和解决方案能力。
三、面临的挑战：
市场份额相对较小： 相较于AWS和Azure，GCP的市场份额仍然较低，这意味着在与大型企业合作时，需要更多的努力来建立信任和迁移现有工作负载。
销售和支持体系的成熟度： 虽然在不断改进，但相较于拥有更长历史和更庞大销售网络的AWS和Azure，GCP在企业级销售和支持方面还有提升空间。
复杂性： 对于一些传统企业用户来说，GCP的许多先进技术（如Kubernetes）可能存在一定的学习曲线和复杂性。
四、2018年8月的前景展望（总结）：
在2018年8月，Google Cloud的前景非常光明且充满潜力。其最突出的优势在于其在AI/ML、大数据分析和容器化领域的领先地位。随着企业对这些技术的日益重视，GCP凭借其独特的技术实力和创新能力，正在吸引越来越多的用户，并有望在未来几年内持续快速增长，逐渐蚕食竞争对手的市场份额。
具体来说，当时的展望可以总结为：
AI/ML领导者： Google Cloud被普遍认为是AI/ML领域的领导者，这一优势将在未来成为其重要的增长引擎。
大数据分析的优选： BigQuery等服务使GCP成为处理和分析海量数据的强有力竞争者。
容器化和Kubernetes的标杆： GKE的成熟度和Google在Kubernetes社区的领导地位，吸引了大量现代应用开发者。
持续的技术创新： Google持续的研发投入预示着更多创新性产品和服务的推出，将进一步巩固其市场地位。
挑战与机遇并存： 虽然市场份额和销售体系是挑战，但其技术优势和快速增长势头预示着巨大的市场机遇。
总而言之，在2018年8月，Google Cloud正处于一个激动人心的上升期，凭借其在核心技术领域的深厚积淀和持续创新，被业界普遍看好。它不仅仅是一个云服务提供商，更是一个赋能企业进行数字化转型和智能化升级的关键技术伙伴。
以下是在2018年8月对Google Cloud前景的详细分析：
一、核心优势与竞争力：
强大的AI和机器学习能力： 这是Google Cloud最核心的优势，也是当时其最突出的差异化竞争点。
TensorFlow和TPUs： 作为Google自家开发并开源的机器学习框架TensorFlow，以及专门为深度学习设计的Tensor Processing Units (TPUs)，GCP提供了业界领先的AI开发和部署平台。这吸引了大量AI研究者和企业。
丰富的AI服务： Google Cloud已经推出了多种预训练的AI服务，例如：
Vision AI: 图像识别和分析。
SpeechtoText/TexttoSpeech: 语音识别和合成。
Natural Language API: 自然语言理解、情感分析、实体提取等。
Translation API: 文本翻译。
AutoML: 允许用户在无需深入机器学习专业知识的情况下构建和部署自定义模型。
数据驱动的AI： Google对数据处理和分析的深厚积累，使其AI服务能够从海量数据中学习并不断优化，提供更高的准确性和效率。
全球化的基础设施和可靠性：
庞大的全球网络： Google拥有覆盖全球的私有光纤网络，确保了低延迟和高带宽的数据传输，这对于跨国企业和需要高性能计算的应用至关重要。
高可用性和容错性： Google在数据中心运营方面的经验积累，使得GCP在服务可用性和数据可靠性方面表现出色，能够提供强大的SLA（服务水平协议）。
区域和可用区设计： 提供了精细化的区域和可用区选择，帮助客户根据其地理位置和容灾需求来部署应用。
领先的容器技术和Kubernetes：
Kubernetes的起源与贡献： Google是Kubernetes的创造者和主要贡献者，这使得GCP在容器编排领域拥有天然的优势。
Google Kubernetes Engine (GKE): GKE 是当时业界最成熟和功能最强大的托管Kubernetes服务之一，极大地简化了容器化应用的部署、管理和扩展。这吸引了许多希望采用微服务架构和DevOps实践的企业。
强大的数据分析和数据库服务：
BigQuery： 这是当时GCP最具竞争力的产品之一。作为一个完全托管的、无服务器的、PB级数据仓库，BigQuery提供了极速的分析能力和简单易用的接口，使得企业能够更轻松地进行数据探索和商业智能分析。
Dataproc： 托管的Spark和Hadoop服务，方便企业在云上运行大数据处理任务。
Cloud Spanner： 这是一个全球分布式、强一致性的关系型数据库，为需要横向扩展和高可用性的关键任务应用提供了解决方案。
Firestore/Datastore： NoSQL数据库服务，满足了不同类型应用的开发需求。
开源技术的拥抱和贡献：
Google积极拥抱开源社区，并为许多重要的开源项目（如Kubernetes、TensorFlow、Istio等）做出了巨大贡献。这不仅提升了其在开发者社区的声誉，也为用户提供了更灵活和开放的选择。
企业级安全和合规性：
Google在安全性方面投入巨大，提供了全面的安全控制和保护措施，满足了许多行业对数据安全和合规性的严格要求。
二、市场地位与增长趋势：
追赶者身份，但增长迅猛： 在2018年，GCP仍然是AWS和Azure之后的三大云服务提供商之一。虽然市场份额不及前两者，但其增长速度非常快，吸引了大量新客户。
重点客户群体： GCP特别受那些重视AI/ML、大数据分析、容器化和开源技术的初创公司、科技巨头以及对创新需求旺盛的企业青睐。
生态系统的构建： Google Cloud正在积极构建其生态系统，与合作伙伴、ISV（独立软件供应商）和系统集成商合作，扩大其市场覆盖和解决方案能力。
三、面临的挑战：
市场份额相对较小： 相较于AWS和Azure，GCP的市场份额仍然较低，这意味着在与大型企业合作时，需要更多的努力来建立信任和迁移现有工作负载。
销售和支持体系的成熟度： 虽然在不断改进，但相较于拥有更长历史和更庞大销售网络的AWS和Azure，GCP在企业级销售和支持方面还有提升空间。
复杂性： 对于一些传统企业用户来说，GCP的许多先进技术（如Kubernetes）可能存在一定的学习曲线和复杂性。
四、2018年8月的前景展望（总结）：
在2018年8月，Google Cloud的前景非常光明且充满潜力。其最突出的优势在于其在AI/ML、大数据分析和容器化领域的领先地位。随着企业对这些技术的日益重视，GCP凭借其独特的技术实力和创新能力，正在吸引越来越多的用户，并有望在未来几年内持续快速增长，逐渐蚕食竞争对手的市场份额。
具体来说，当时的展望可以总结为：
AI/ML领导者： Google Cloud被普遍认为是AI/ML领域的领导者，这一优势将在未来成为其重要的增长引擎。
大数据分析的优选： BigQuery等服务使GCP成为处理和分析海量数据的强有力竞争者。
容器化和Kubernetes的标杆： GKE的成熟度和Google在Kubernetes社区的领导地位，吸引了大量现代应用开发者。
持续的技术创新： Google持续的研发投入预示着更多创新性产品和服务的推出，将进一步巩固其市场地位。
挑战与机遇并存： 虽然市场份额和销售体系是挑战，但其技术优势和快速增长势头预示着巨大的市场机遇。
总而言之，在2018年8月，Google Cloud正处于一个激动人心的上升期，凭借其在核心技术领域的深厚积淀和持续创新，被业界普遍看好。它不仅仅是一个云服务提供商，更是一个赋能企业进行数字化转型和智能化升级的关键技术伙伴。
网友意见
“云”的本质不是技术，是伺候客户。
所以只要Google Cloud还有一天是这种大爷模样，它就一天得在AWS和Azure后面老老实实吃灰。
说真的，AWS就差给客户跪下建EC2了。。
利益相关，狗家云员工，谈谈我的看法，权当抛砖引玉。
云服务的特点是，当开始大量使用的某个云服务商的话，如果要迁移到另一个，就会有巨大的成本。因为公司内部已经写了大量的代码，工具，以及培训了大量员工，去适配云本身。到了这种程度，除非该服务商作死，天天数据库丢数据，或者搞site down，正常公司不可能大规模切换，最多使用混合云的思路。
从这个角度来看，Amazon现有的地位在短期内是不可撼动的，除非它的自己作死。它签下的公司不太可能流失，同时那些公司也会进一步增长。
谷歌云能拼的就是增量，也就是新的公司，新的领域，或者新的流行技术。
新的领域，例如机器学习，各家云都在发力，谷歌靠的是tensorflow, TPU和AI Service.
新的流行技术，比如k8s搞微服务架构，谷歌就搞了云上k8s服务。
新的公司，一是提高普及率，让创业公司习惯是使用，万一创业公司像Airbnb 那样变成独角兽，而且整个基础设施都在云上，那就爽了；二是去抢Amazon的已有客户，或者银行这种想用用云的。
谷歌云的发展，要看中长期的竞争和市场容量。
我不太赞成其它答案的吐槽，谷歌太高冷了，谷歌一线工程师不oncall，Amazon服务好等等，作为一个在前东家做基础设施，饱受AWS摧残的工程师，我这就不吐槽了AWS怎么坑人的了。
早年AWS最重视云计算，大量推广，在学校赞助云计算课程，大量中小公司使用，特别是一些变成了独家兽，这是AWS的成功。但是从我的角度，AWS产品也不是都成功的。AWS提供的关系型数据库产品，S3，EC2，是非常好的，其它一般。我前东家，比如数据仓库用的是Hive, 日志/消息队列用的是Kafka，大数据处理用Spark，微服务架构上K8S。对于这些问题，AWS曾经并没有一锤定音的解决方案，或者说AWS在这些领域曾经没有足够的积累？虽然AWS现在也在提供这些产品，但谷歌云的产品设计对我来说更合理，pubsub搞消息队列，dataflow做数据处理，bigquery搞数据仓库，gcs对标s3，计算引擎和k8s服务也有，AI相关的也不差。从我对基础设施的需求理解，谷歌云给的解决方案很全面了。
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