Google Cloud Avaliações - Página 5

Eu usei vários serviços do Google Cloud, seja o Compute Engine, o Firestore e o Kubernetes Engine. Eu realmente gosto de como é fácil iniciar uma máquina e implantar sua aplicação, e a interface do usuário é bastante simples e direta. Eu também usei outras plataformas de nuvem, mas o que me impressionou foi o BigQuery e como ele torna a análise de dados em grandes volumes de dados tão rápida e simples. Eu usei serviços do Firestore como Storage e banco de dados em tempo real para o desenvolvimento dos meus aplicativos, e gosto de como eles se integram e interagem suavemente. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Acredito fortemente que eles deveriam aumentar o tempo para o nível gratuito, para que os usuários tenham mais tempo para explorar e experimentar os serviços antes de serem bloqueados. Alguns serviços também carecem do nível de disponibilidade regional em comparação com concorrentes como a AWS. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Sendo um usuário frequente do Google Cloud, algumas das melhores características do Google Cloud são as ferramentas e serviços flexíveis que ele oferece, ferramentas de IA e ML, armazenamento em nuvem, alta segurança e integração com outras plataformas do Google, o que facilita o trabalho para desenvolvedores, DevOps e outros usuários em qualquer plataforma de IA. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Atualmente, não encontro nada que eu não goste no Google Cloud, mesmo após usá-lo com tanta frequência diariamente. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Uma das coisas que mais amo no Vertex AI é que ele reúne tudo o que precisamos para aprendizado de máquina em um só lugar. Podemos preparar nossos dados, implantar e até monitorar como estão indo sem precisar ficar trocando entre várias ferramentas diferentes.

Se você já está usando o Google Cloud, é super prático. Ele se integra extremamente bem com coisas como BigQuery, Cloud Storage; então mover os dados, escalar as coisas parece bastante natural. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

pode ficar caro, pois alguns dos recursos, especialmente o Auto ML, podem aumentar os custos rapidamente. Não é tão simples de usar quanto parece. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

As seguintes são algumas das características mais úteis do Google Compute Engine:

1. Você pode criar máquinas virtuais personalizadas com as especificações exatas de sua escolha.

2. Ele nos oferece um recurso de migração ao vivo, que não está presente em outras plataformas.

3. Você pode optar por cobrança por segundo neste tipo de infraestrutura de nuvem.

4. Recebemos vários descontos ao usá-lo por um período mais longo.

5. É compatível com a plataforma GCP, o que possibilita seu amplo uso.

6. Além de estar em uma plataforma de nuvem, oferece uma ampla variedade de recursos de segurança, como criptografia, nuvem privada virtual, VMs protegidas, etc. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

1. Novos usuários frequentemente acham difícil usar a plataforma devido à sua complexidade.

2. Está no mercado há muito tempo, mas ainda não é tão compatível com ferramentas de terceiros quanto outras plataformas de nuvem.

3. O mercado do Google não oferece muitas opções para criar imagens integradas.

4. A plataforma não está disponível em muitas regiões, serviços como GPU ou TPU estão limitados a um número muito pequeno de regiões.

5. A plataforma não é econômica para pequenas empresas.

6. Às vezes, as VMs demoram mais para inicializar em comparação com VMs em outras plataformas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Como Administrador do Google Cloud com dois anos de experiência prática, tive a oportunidade de me aprofundar no mundo da computação em nuvem. Trabalhar com o Google Cloud Platform (GCP) significa estar sempre na vanguarda dos avanços tecnológicos, oferecendo soluções robustas que se adaptam perfeitamente às necessidades empresariais. O conjunto de ferramentas disponível, desde o BigQuery até o Kubernetes, é extenso e poderoso, apoiado por uma comunidade vibrante e prestativa que torna a resolução de problemas um esforço colaborativo. A natureza dinâmica da tecnologia em nuvem garante que sempre haja algo novo para aprender, embora a vasta gama de serviços possa ser avassaladora para os novatos. Manter o controle dos custos e otimizar os gastos requer vigilância constante, e dominar todo o potencial do GCP demanda tempo e esforço significativos. Embora raros, interrupções de serviço podem impactar operações críticas, e algumas áreas da documentação poderiam ser mais detalhadas e amigáveis ao usuário. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Como Administrador do Google Cloud com dois anos de experiência, descobri que navegar pela vasta gama de serviços pode ser bastante avassalador às vezes. Requer vigilância constante para gerenciar os custos de forma eficaz, e a curva de aprendizado acentuada demanda tempo e esforço significativos. Ocasionalmente, há períodos de inatividade impactantes que podem interromper as operações, e algumas áreas da documentação definitivamente poderiam ter mais detalhes e clareza. Apesar desses desafios, o papel é incrivelmente gratificante e oferece oportunidades contínuas de crescimento e aprendizado. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

BigQuery has been a reliable tool for marketing data integration. It's serverless, so it's easy to scale and let's us focus on other things rather than maintenance overall.

It's fast, so big querys that requires a lot of data takes just a few seconds to get the data. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

While BigQuery is an awesome tool, there are a few things that can be a bit frustrating.

Costs can add up quickly if you’re not careful. You need to focus on optimization and spend time setting up tables propperly.

Another thing is that the learning curve requires time if you’re not familiar with SQL, getting started can feel overwhelming (a lot of traditional SQL techniques does not work on BigQuery, and some capabilities in BigQuery are not industry standards) Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A CLI fornece todos os recursos necessários para realizar todas as tarefas na nuvem. A interface do usuário é muito intuitiva e simples. A coleção de APIs é incrível. As implantações são muito tranquilas. As integrações com minhas aplicações personalizadas são muito suaves. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Nada a desgostar propriamente. Estou muito satisfeito. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Cloud run can deal with shifting responsibilities from 0 to thousands of solicitations each second. framework as code in terraform accessible. Upholds various dialects flawlessly. Cloud run handles all foundation the board undertakings like provisioning, scaling, and overseeing servers. Simple to convey - Simple to scale - Incredible screen Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Cloud run forces a most extreme mentioned break and a greatest compartment occasion lifetime, which can restrict the sorts of long-running errands that can be executed. include for programmed dashboards in view of solicitations for Programming interface like applications. Restricted capacity of any sort requires a critical reevaluate from stateful pipelines. CLI is swollen and can be hard to get everything rolling. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Effortless reporting with built-in metrics and dimensions, seamless data import from various sources via inbuilt APIs, easy sharing options, excellent visualizations, and insightful graphs, bars, and columns with date range filters for beautiful insights Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Bug Error with Data Blending:

Occasionally, when blending data in a table, a bug displays "RESERVED_TOTAL" in a dimension, causing other rows to disappear.

For more details, refer to this discussion: Looker Studio Community - RESERVED_TOTAL Issue. (https://www.googlecloudcommunity.com/gc/Looker-Studio/Random-RESERVED-TOTAL-grouping-when-using-GA4-live-connector/m-p/821696)

Quota Error:

At times, data tables or metrics show a "Quota Error," causing data to stop displaying.

A quick refresh often resolves the issue, and the data reappears.

Data Blending Limitation:

Looker Studio allows merging or blending a maximum of five tables or datasets into a single table. Blending more than five tables is not supported.

Unknown Errors:

Occasionally, an unknown error occurs, preventing data from displaying. However, refreshing the page generally resolves the issue and restores the data.

If you encounter issues with data visualization, try refreshing the page as a first step. Análise coletada por e hospedada no G2.com.