Google Cloud.
Für Data, KI und Kubernetes.
Googles Hyperscaler für Data, KI und Kubernetes, mit BigQuery als Data Warehouse, Vertex AI für Machine Learning und GKE für Kubernetes ohne Operator-Overhead. Wir setzen Google Cloud gezielt dort ein, wo sie im Multi-Cloud-Portfolio die Stärken ausspielt, die andere Plattformen nicht haben.
Was wir auf Google Cloud Platform machen.
Von Architektur und Aufbau bis Betrieb. Alles als Code, alles versioniert, alles auditierbar.
Cloud Architecture & Landing Zone
Organization-Hierarchie, IAM, VPC-Design, Shared Services. Mit Terraform versioniert. Identity-Federation zu Microsoft Entra ID oder Google Workspace.
Data & Analytics
BigQuery als Data Warehouse, Dataproc, Dataflow. Streaming-Pipelines mit Pub/Sub. Looker für BI.
AI & ML auf Vertex AI
Vertex AI Pipelines, Model Garden, AutoML. Für Use-Cases von Forecasting bis Document AI.
Kubernetes auf GKE
GKE Autopilot oder Standard. GKE Enterprise für Multi-Cluster. Workload Identity für sauberes IAM.
Migration & Modernisierung
Cloud Run für stateless Workloads, GKE für komplexere Anwendungen, Cloud SQL oder Spanner für Datenbanken.
Managed GCP Operations
Monitoring mit Cloud Operations, Logging, Tracing. SRE-Praktiken, SLOs und Error Budgets.
Google Cloud Platform in Zahlen.
Was die Plattform global ausmacht. Standorte, Reichweite und Skala, in konkreten Zahlen.
Cloud-Regionen
Availability Zones
Cloud-Services
Edge-Standorte
Rechenzentren und globale Infrastruktur von Google Cloud Platform, im Detail.
Google Cloud LocationsWann Google Cloud Platform die richtige Wahl ist.
Drei typische Szenarien, in denen wir diese Plattform einsetzen. Wenn keines davon zu Ihrer Situation passt, sprechen wir trotzdem.
Data Lake auf BigQuery
Aufbau eines Data Lakehouse mit BigQuery, Streaming-Ingestion über Pub/Sub und Dataflow. Looker oder Looker Studio als BI-Layer.
ML-Plattform auf Vertex AI
MLOps-Pipeline mit Vertex AI Pipelines, Model Registry und Endpoints. Inklusive CI/CD für Modelle.
Parallel zu Microsoft Azure
Workloads, die GCP-Vorteile brauchen (z.B. Datenanalytik), werden parallel zu bestehenden Microsoft-Azure-Umgebungen betrieben. Identity-Federation und Networking-Bridges inklusive.
Hosting, Residenz, Compliance.
Die wesentlichen Eckdaten zu Google Cloud Platform im Überblick, auf Basis der aktuellen Herstellerdokumentation.
Hauptsitz
Mountain View, USA
Datenresidenz
Europäische Regionen (Frankfurt, Belgien, Niederlande, Finnland, Madrid, Mailand, Paris, Warschau, Zürich)
Compliance
- ISO 27001
- SOC 1/2/3
- DSGVO
Andere Plattformen, die wir betreuen.
Multi-Cloud heißt: Wir kombinieren das, was passt. Hier sind weitere Plattformen aus unserem Portfolio.
Wir antworten persönlich.
Sie schreiben, jemand von uns liest und antwortet. Keine Werbe-Mails, keine automatischen Folge-Mails. Sie sprechen direkt mit einem Engineer.