Google Cloud Hizmetlerini Kullanım Amaçlarına Göre Tanıma

İşlem (Compute) Seçenekleri: Uygulamanız Nerede Çalışacak?

Bir uygulamanız var; bu bir web sitesi, bir veri işleme betiği veya karmaşık bir mikroservis mimarisi olabilir. İlk ve en temel soru şudur: "Bu kodu nerede çalıştıracağım?" Google Cloud, bu soruya farklı kontrol, esneklik ve yönetim seviyeleri sunan bir hizmet yelpazesiyle cevap verir.

Compute Engine: Tam Kontrol ve Esneklik (IaaS)

Sistem mühendisliği geçmişinizden dolayı sanal sunucularla çalışma konsepti size oldukça tanıdık gelecektir. Compute Engine, Google Cloud'un sanal makine (VM) hizmetidir ve tam olarak bunu sunar. Size sanal bir donanım (CPU, RAM, disk) verir ve işletim sisteminden (Linux veya Windows) ağ yapılandırmasına kadar her şeyin kontrolü sizde olur. Bu, önceki derste öğrendiğimiz Infrastructure-as-a-Service (IaaS) modelinin en net örneğidir.

Google Cloud Tech kanalının hazırladığı şu kısa video, Compute Engine'in ne olduğunu ve temel özelliklerini çok güzel özetliyor.

Peki ne zaman Compute Engine seçmelisiniz?

• "Lift-and-shift" geçişleri: Şirket içi (on-premises) ortamda çalışan bir uygulamayı en az değişiklikle buluta taşımak istediğinizde.
• Tam işletim sistemi kontrolü: Belirli kernel modülleri, lisanslı yazılımlar veya işletim sistemi seviyesinde ince ayar gerektiren durumlarda.
• Durum bilgisi olan (stateful) uygulamalar: Veriyi doğrudan sunucunun diskinde tutan geleneksel uygulamalar için.

Üstelik, Google Cloud'un "Her Zaman Ücretsiz" katmanı kapsamında, maliyet endişesi olmadan denemeler yapabileceğiniz küçük bir e2-micro VM hakkınız bulunur. Dali n Code kanalındaki videonun ilgili bölümü bu konuya değiniyor.

Konteynerler: GKE ve Cloud Run (PaaS)

Modern uygulama geliştirme dünyası, uygulamaları ve bağımlılıklarını "konteyner" adı verilen taşınabilir paketlere hapsetme eğilimindedir. Bu yaklaşım, "benim makinemde çalışıyordu" sorununu ortadan kaldırır. Google Cloud, konteyner tabanlı iş yükleri için iki temel hizmet sunar:

1. Google Kubernetes Engine (GKE): Kubernetes, Google tarafından açık kaynak olarak başlatılan ve bugün konteyner orkestrasyonunun endüstri standardı haline gelen bir sistemdir. GKE, Google'ın sunduğu yönetilen Kubernetes hizmetidir. Karmaşık, çok sayıda mikroservisten oluşan uygulamaları ölçeklendirmek, yönetmek ve yüksek kullanılabilirlik sağlamak için kullanılır. GKE, size küme (cluster) üzerinde derin bir kontrol imkanı sunar ve Platform-as-a-Service (PaaS) spektrumunda IaaS'a daha yakın bir noktada durur.

2. Cloud Run: "Sunucusuz (serverless) konteynerler" olarak düşünebilirsiniz. Bir konteyneriniz var ve bunu sadece çalıştırmak istiyorsunuz; alttaki sunucuları, küme yönetimini veya ölçeklenmeyi düşünmek istemiyorsunuz. Cloud Run tam olarak bunu yapar. Konteynerinizi yüklersiniz ve Google, gelen isteklere göre onu çalıştırır, ölçeklendirir ve hiç istek gelmediğinde sıfıra kadar indirerek maliyeti durdurur. Bu, saf bir PaaS deneyimidir.

Aşağıdaki karar ağacı, bir uygulama için işlem (compute) hizmeti seçerken hangi soruları sormanız gerektiğini görselleştirir.

Şimdi bu üç hizmeti karşılaştıran ve ne zaman hangisini seçeceğinizi özetleyen şu tabloyu inceleyelim. Bu tablo, danışmanlık yaparken hızlı kararlar vermenize yardımcı olacaktır.

Depolama ve Veritabanları: Verileriniz Nerede Yaşayacak?

Uygulamanız çalışıyor, peki ya veriler? Dosyalar, kullanıcı verileri, analiz edilecek büyük veri setleri... Bunların hepsi farklı depolama çözümleri gerektirir.

Cloud Storage: Nesne Depolama

Cloud Storage, Google'ın nesne depolama (object storage) hizmetidir. Resimler, videolar, yedeklemeler, log dosyaları gibi yapılandırılmamış (unstructured) verileri saklamak için tasarlanmıştır. Onu internet üzerinde bulunan sonsuz kapasiteli bir disk gibi düşünebilirsiniz. En önemli özelliği, veriye erişim sıklığınıza göre farklı depolama sınıfları sunarak maliyet optimizasyonu sağlamasıdır.

• Standard: Sık erişilen "sıcak" veriler (örneğin, bir web sitesinin resimleri).
• Nearline: Ayda bir kez erişilen "soğuk" veriler (örneğin, aylık yedekler).
• Coldline: 90 günde bir erişilen veriler (örneğin, üç aylık arşivler).
• Archive: Yılda bir kereden az erişilen, yasal saklama yükümlülükleri için kullanılan veriler.

Cloud SQL: Yönetilen İlişkisel Veritabanları (PaaS)

SQL bilginizden yola çıkarak, geleneksel uygulamaların çoğunun verilerini satırlar ve sütunlardan oluşan tablolarda sakladığını bilirsiniz. Cloud SQL, popüler ilişkisel veritabanı motorlarını (MySQL, PostgreSQL ve SQL Server) sizin için yöneten bir PaaS hizmetidir. Yedekleme, güncelleme, yama gibi operasyonel yükleri Google üstlenir, siz sadece veritabanınızı kullanmaya odaklanırsınız.

Ne zaman Cloud SQL seçmelisiniz?

• Geleneksel web uygulamaları, e-ticaret siteleri, CRM'ler gibi yapılandırılmış ve ilişkisel veri modeli gerektiren standart OLTP (Online Transaction Processing) iş yükleri için.

BigQuery: Sunucusuz Veri Ambarı (PaaS/SaaS)

Peki ya elinizde terabaytlarca veri varsa ve bu veri üzerinden karmaşık analizler yapmak, raporlar oluşturmak istiyorsanız? Geleneksel bir veritabanı bu tür OLAP (Online Analytical Processing) sorgularında zorlanacaktır. İşte burada BigQuery devreye girer.

BigQuery, Google'ın tamamen sunucusuz, petabayt ölçeğinde veri ambarı hizmetidir.

• Sunucusuzdur: Yönetmeniz gereken hiçbir sunucu veya altyapı yoktur.
• SQL Arayüzü: Standart SQL kullanarak devasa veri setlerini saniyeler içinde sorgulayabilirsiniz.
• Sorgu Başına Fiyatlandırma: Veri depolama için küçük bir ücret ve sadece çalıştırdığınız sorgularda işlenen veri miktarı için ödeme yaparsınız.

BigQuery, tek başına Google Cloud'u tercih etmek için güçlü bir neden olarak kabul edilir.

Aşağıdaki görsel, yapılandırılmış (structured) ve yapılandırılmamış (unstructured) veriler için doğru depolama veya veritabanı hizmetini seçerken size yol gösterecek bir karar ağacıdır.

Şimdi de tüm bu depolama ve veritabanı seçeneklerini bir arada görebileceğiniz özet tabloya bakalım.

Özet ve Sonraki Adımlar

Bugünkü derste Google Cloud'un temel hizmetlerini ve hangi senaryolarda kullanıldıklarını öğrendik. Bir danışman olarak göreviniz, bu seçenekler arasından müşterinin teknik ve ticari hedeflerine en uygun olanı seçmektir.

Anahtar Çıkarımlar:

• İşlem (Compute):
  • Compute Engine (IaaS): Tam kontrol gereken, geleneksel ve "lift-and-shift" iş yükleri için.
  • GKE (PaaS): Ölçeklenebilir ve karmaşık mikroservis mimarileri için yönetilen Kubernetes.
  • Cloud Run (PaaS): Maliyet optimizasyonu ve basitlik öncelikli olan sunucusuz (stateless) konteynerler için.
• Depolama (Storage):
  • Cloud Storage: Görüntüler, yedekler ve büyük veri dosyaları gibi yapılandırılmamış veriler için ölçeklenebilir nesne depolama.
• Veritabanları (Database):
  • Cloud SQL (PaaS): Geleneksel ilişkisel veritabanı gerektiren uygulamalar (OLTP) için.
  • BigQuery (PaaS/SaaS): Büyük veri analitiği ve iş zekası (OLAP) için sunucusuz veri ambarı.

Bu hizmetler, Google Cloud'daki neredeyse her mimarinin yapı taşlarıdır. Onları doğru bir şekilde anlamak ve konumlandırmak, başarılı bir bulut çözümü tasarlamanın ilk adımıdır.

Bir sonraki dersimizde, Google Cloud'un veri ve yapay zeka alanındaki gücünü daha derinden inceleyeceğiz. Bu derste temelini attığımız BigQuery'nin üzerine inşa ederek, Looker, Vertex AI ve Gemini for Google Cloud gibi hizmetlerin, işletmelerin veriden değer yaratmasına ve yenilikçi yapay zeka çözümleri geliştirmesine nasıl olanak tanıdığını göreceğiz.