อิมเมจ Container-VM ของกูเกิลที่ให้บริการบน Google Compute Engine สำหรับการรัน container เป็นหลักเปลี่ยนจาก Debian ในรุ่นพรีวิวมาเป็นอิมเมจรุ่นใหม่ที่ดัดแปลงจาก Chromium OS แทนและปรับสถานะเป็นเบต้า

กูเกิลระบุว่าอิมเมจใหม่นี้ทำให้กูเกิลควบคุมกระบวนการจัดการความปลอดภัย และการปรับแต่งได้ดีขึ้น อย่างไรก็ดีอิมเมจเหล่านี้ไม่ใช่ระบบปฎิบัติการเต็มรูปแบบ การใช้งานทั่วไปอาจจะไม่เหมาะนัก

Container-VM ตอนนี้มีสามรุ่นแบบเดียวกับเบราว์เซอร์คือ stable เวอร์ชั่น 50, beta เวอร์ชั่น 51, และ dev เวอร์ชั่น 52 ในตัวอิมเมจรองรับ docker, cloud-init, และ kubelet ฟีเจอร์สำคัญอีกอย่างคือ Auto Updates ที่จะเปลี่ยนอิมเมจทั้งระบบ แต่ต้องรอสั่งรีบูตจึงจะมีผล

Google App Engine เริ่มรองรับการพัฒนาโปรแกรมด้วยภาษา Ruby แล้ว สถานะตอนนี้ยังเป็นขั้น Beta แต่นักพัฒนาก็สามารถใช้เฟรมเวิร์คยอดนิยมอย่าง Rails หรือ Sinatra ได้แล้ว

การใช้งาน Ruby บน App Engine ยังสามารถใช้แพ็กเกจ gcloud เพื่อเข้าถึงฟีเจอร์ต่างๆ ของ Google Cloud Platform (เช่น BigQuery หรือ Cloud Datastore) ได้ทันที นอกจากนี้กูเกิลยังเปิดซอร์สตัวซอฟต์แวร์ทั้งหมดที่ใช้รัน Ruby บน App Engine ต่อสาธารณะด้วย

ก่อนหน้านี้ App Engine รองรับการพัฒนาด้วยภาษา Python, Java, Go ตามด้วย PHP และ Node.js รวมทั้งหมด 5 ภาษา ส่วน Ruby นับเป็นภาษาที่หกครับ

กูเกิลเปิดเผยข้อมูลข้อมูลในศูนย์ข้อมูลของตัวเองเพิ่มเติมหลังจากที่ก่อนหน้านี้ไม่มากนัก ตอนนี้กูเกิลเลือกเปิดเผยข้อมูลการรักษาความปลอดภัยของศูนย์ข้อมูลของตัวเองเพิ่มเติม พร้อมกับการเปิดภาพทัวร์ศูนย์ข้อมูลแบบ VR ผ่าน Google Cardboard

ข้อมูลที่เปิดเผยเพิ่มเติม เช่น กระบวนการรักษาความปลอดภัยพื้นที่โดยรอบ กูเกิลใช้บัตรรักษาความปลอดภัยที่ออกแบบมาเฉพาะ, ระบบเตือนภัย, ที่กั้นยานพาหนะ, เครื่องตรวจโลหะ, และเครื่องตรวจไบโอเมตริกซ์ รอบศูนย์ข้อมูลจะมีกล้องวงจรปิดความละเอียดสูงพร้อมกับการล็อกเหตุการณ์รอบๆ ไว้ตรวจสอบได้

กูเกิลเพิ่มบริการ Cloud Machine Learning สำหรับการพัฒนาโมเดลคอมพิวเตอร์ที่เรียนรู้ได้ด้วยตัวเอง โดยนักพัฒนาต้องพัฒนาผ่านเฟรมเวิร์ค TensorFlow ที่ต่างออกไปจากการพัฒนาบนเซิร์ฟเวอร์ของตัวเองคือนักพัฒนาจะเข้าถึงบริการของ Google Cloud เช่น Google Cloud Dataflow, Google Cloud Storage, และ Google BigQuery ได้

กูเกิลเปิดศึกชิงส่วนแบ่งตลาดคลาวด์จาก Amazon Web Services ด้วยแนวคิดว่าไม่ย้ายออกจาก AWS ไม่เป็นไร แต่ใช้บริการของกูเกิลช่วยมอนิเตอร์ระบบด้วยก็ได้

บริการตัวนี้ชื่อ Google Stackdriver มีไว้มอนิเตอร์ เก็บล็อก และตรวจสอบปัญหาของระบบคลาวด์ มันสามารถใช้ได้กับ Google Cloud Platform และ Amazon Web Services หรือจะมอนิเตอร์สองระบบคู่กันเลยก็ยังได้ (ล็อกและสถิติทั้งหมดจากทุกบัญชี ทุกยี่ห้อ จะถูกรวบรวมมาแสดงบน dashboard อันเดียวกัน)

สถานะของ Stackdriver ยังเป็นเบต้า เปิดให้ทดสอบใช้งานฟรี ส่วนราคาเปิดตัวต้องรอประกาศต่อไปครับ

Google เปิดตัว Cloud Machine Learning บริการคลาวด์เพื่อสอนคอมพิวเตอร์ให้เรียนรู้สิ่งต่างๆ ตัวเอนจินการเรียนรู้ใช้ไลบรารี TensorFlow ที่กูเกิลเปิดซอร์สเมื่อปลายปีที่แล้ว ซึ่งเป็นเอนจินตัวเดียวกับที่ใช้ใน Google Photos, Google Now และระบบค้นหาด้วยเสียงของ Google Search

Google Cloud Machine Learning ออกแบบมาสำหรับองค์กรที่อยากสร้างโมเดลวิเคราะห์และเรียนรู้ข้อมูล แต่ไม่อยากลงทุนทำระบบเองที่ต้องคำนึงเรื่องการขยายระบบในอนาคต ก็สามารถเช่าคลาวด์กูเกิล โหลดข้อมูลที่เรามีใส่ลงไปเพื่อให้ระบบเรียนรู้ ผลลัพธ์ออกมาเป็นโมเดลพร้อมใช้งานพยากรณ์ (prediction) ทันที (งานระหว่างกลาง กูเกิลจัดการให้หมด) ตัวอย่างการใช้งาน Cloud Machine Learning คือแอพด้านการเงินสามารถโหลดข้อมูลตัวอย่างเพื่อให้พยากรณ์ค่าได้เลย

Diane Greene หัวหน้าฝ่ายคลาวด์คนใหม่ของกูเกิล (เธอคือผู้ร่วมก่อตั้ง VMware และเป็นบอร์ดกูเกิลด้วย) ประกาศในที่ประชุมภายในบริษัท ว่าจะขยายงานด้านคลาวด์ครั้งใหญ่ โดยเน้นต่อสู้ช่วงชิงลูกค้าองค์กรให้มากกว่าเดิม

ยุทธศาสตร์นี้ถือว่าผิดไปจากธรรมเนียมปกติของกูเกิล ที่เน้นเทคโนโลยีนำหน้าการตลาดมาโดยตลอด แต่ปัจจุบันกูเกิลยังรั้งอยู่อันดับสามในตลาด public cloud (ตามหลัง AWS และ Azure) การหันมาเน้นงานขายจึงดูสมเหตุสมผล

Google App Engine แพลตฟอร์มพัฒนาแอพบนกลุ่มเมฆของกูเกิล รองรับการพัฒนาด้วยเฟรมเวิร์คจาวาสคริปต์ยอดฮิต Node.js แล้ว จากเดิมที่รองรับ Python, PHP, Java, Go

ตอนนี้สถานะการใช้งาน Node.js บน App Engine ยังอยู่ในระดับเบต้า ผู้สนใจสามารถดูเอกสารของ Google Cloud Platform

วงการนี้ไม่มีมิตรแท้และศัตรูถาวรจริงๆ ถึงแม้แอปเปิลและกูเกิลแข่งขันกันอย่างเอาเป็นเอาตายในตลาดอุปกรณ์พกพา แต่ล่าสุดมีข่าวไม่เป็นทางการ รายงานว่าแอปเปิลย้ายระบบเซิร์ฟเวอร์บางส่วนมาอยู่บน Google Cloud Platform แทน AWS แล้ว

เว็บข่าว CRN อ้างแหล่งข่าวหลายราย บอกว่าแอปเปิลต้องการลดการพึ่งพาคลาวด์ของ AWS ที่ใช้รัน iCloud และบริการออนไลน์อื่นๆ จึงแบ่งระบบเซิร์ฟเวอร์บางส่วนมาใช้ Google Cloud Platform แทน แต่แอปเปิลก็ยังเป็นลูกค้าของ AWS ต่อไป ไม่ได้เลิกใช้ AWS ทั้งหมด นอกจากนี้แอปเปิลก็ยังมีศูนย์ข้อมูลของตัวเองด้วย (ก่อนหน้านี้ก็เคยมีข่าวว่าแอปเปิลใช้ Azure ด้วยเช่นกัน)

ตามข่าวบอกว่าแอปเปิล "น่าจะ" จ่ายค่าคลาวด์ให้กูเกิลปีละ 400-600 ล้านดอลลาร์

ช่วงนี้เราเห็นข่าวการย้ายระบบเซิร์ฟเวอร์ขึ้นคลาวด์กันบ่อยครั้ง เช่น Netflix ปิดเซิร์ฟเวอร์ทั้งหมด ย้ายไปใช้ AWS อย่างสมบูรณ์, Bitly ย้ายไปใช้คลาวด์ของ IBM

บริการเพลงออนไลน์ Spotify เป็นบริการตัวล่าสุดที่ตัดสินใจย้ายระบบทั้งหมดขึ้นคลาวด์ โดยเลือกใช้ Google Cloud Platform รันระบบทุกอย่าง

Spotify บอกว่าการย้ายมาใช้คลาวด์ ช่วยแก้ปัญหาการซื้อหรือเช่าพื้นที่ในศูนย์ข้อมูล รวมถึงเซิร์ฟเวอร์และอุปกรณ์ต่างๆ นอกจากนี้การใช้คลาวด์ยังช่วยให้ส่งข้อมูลเพลงไปยังผู้ใช้ทั่วโลกได้ง่ายขึ้น

ปีที่แล้ว Google เปิดตัว Cloud Dataproc บริการ Hadoop/Spark บนกลุ่มเมฆ ตอนนี้บริการตัวนี้เข้าสถานะ GA (general availability) แล้ว

Google Cloud Dataproc ออกแบบมาสำหรับคนที่ต้องการวิเคราะห์ข้อมูล big data ด้วย Apache Hadoop/Spark แต่ไม่อยากเซ็ตระบบเซิร์ฟเวอร์เอง หรือไม่อยากลงทุนเตรียมคลัสเตอร์ขนาดใหญ่ไว้ ก็สามารถเช่าใช้บริการจากคลาวด์ของกูเกิลได้เลย ช่วยแก้ปัญหาทั้งค่าใช้จ่ายตั้งต้น ภาระการดูแล และการขยายขนาดในอนาคตถ้าหากข้อมูลมีปริมาณเยอะขึ้น

GlusterFS เป็นระบบไฟล์แบบกระจายศูนย์สำหรับคลาวด์ที่ขยายตัว (scale out) ข้ามเครือข่ายได้ง่าย ระบบไฟล์ตัวนี้พัฒนาขึ้นโดยบริษัท Gluster ที่ถูก Red Hat ซื้อไปในปี 2011 มีจุดเด่นที่ความทนทานต่อความผิดพลาดของระบบ (high availability/fault tolerant) (ชื่ออย่างเป็นทางการในปัจจุบันคือ Red Hat Gluster Storage)

ที่ผ่านมา Gluster ถูกใช้ในระบบคลัสเตอร์ที่ส่วนใหญ่ติดตั้งลงในระบบเซิร์ฟเวอร์ขององค์กรเอง แต่ล่าสุด กูเกิลจับมือกับ Red Hat นำระบบไฟล์นี้มาให้บริการบน Google Compute Engine แล้ว ถือเป็นระบบไฟล์ทางเลือกอีกตัวหนึ่ง นอกเหนือจากการใช้ Google Cloud Storage หรือ Compute Engine Persistent Disks

ปลายปีที่แล้ว กูเกิลเปิดให้นักพัฒนาภายนอกบริษัทเข้าถึงฟีเจอร์การแยกแยะรูปภาพแบบเดียวกับใน Google Photos โดยใช้ชื่อว่า Cloud Vision API แต่ยังจำกัดการทดสอบเฉพาะกลุ่มอยู่

วันนี้กูเกิลเปิดให้ใครก็ได้ที่สนใจ สามารถเขียนโปรแกรมส่งภาพผ่าน API เพื่อให้ระบบปัญญาประดิษฐ์แยกแยะภาพได้แล้ว รวมถึงประกาศราคาค่าใช้งาน โดยคนที่ใช้ต่ำกว่า 1,000 ภาพต่อเดือนสามารถใช้ได้ฟรี ถ้าใช้มากกว่านั้นเริ่มต้นที่ 2.5 ดอลลาร์ต่อ 1,000 ภาพต่อเดือน (ราคาขึ้นกับว่าแยกแยะหาข้อมูลอะไรในภาพ)

ที่ผ่านมา การเช่า VM จากผู้ให้บริการคลาวด์มักต้องเลือกชนิดของ VM ที่มีเตรียมไว้ให้อยู่แล้วเท่านั้น แต่เมื่อปลายปี กูเกิลก็เปิดบริการชื่อ Custom Machine Types ให้ผู้เช่าสามารถปรับแต่งทรัพยากรของเครื่องได้เอง (เช่น ปรับจำนวนคอร์ซีพียูและแรม)

วันนี้ Google Compute Engine เปิดบริการ Custom Machine Types อย่างเป็นทางการแล้ว กูเกิลบอกว่าช่วงการทดสอบหลายเดือนที่ผ่านมา พบว่าลูกค้าประหยัดเงินค่าเช่า VM ได้เฉลี่ย 19% และบางรายประหยัดได้มากถึง 50% เพราะจัดสรรทรัพยากรได้มีประสิทธิภาพมากขึ้น

กูเกิลเปิดตัว Google Cloud Function รุ่นอัลฟ่า บริการรันโค้ดบนคลาวด์โดยไม่ต้องเซ็ตเครื่องขึ้นมาใช้งาน โดยระหว่างช่วงอัลฟ่านี้ต้องขอใช้งานเป็นรายคน

บริการนี้เป็นคู่แข่งโดยตรงของ AWS Lambda สำหรับการรันโค้ดที่มักจะไม่ซับซ้อนนักเพื่อจัดการกับข้อมูลที่เข้ามา กรณีเช่นมีการอัพโหลดภาพใหม่แล้วต้องการให้สร้างภาพย่อ (thumbnail) เตรียมไว้เสมอ กรณีของ Cloud Function ตัวโค้ดสามารถถูกเรียกจากบริการ Pub/Sub (ซึ่งทำให้เรียกจาก Cloud Logging และ Gmail ได้ด้วย), HTTP, Google Cloud Storage สำหรับการพัฒนาก็สามารถเรียกตรงจาก SDK ของ Google Cloud ได้โดยตรง

ถึงแม้ว่าการดูแลระบบเซิร์ฟเวอร์และคลาวด์ในปัจจุบันมีตัวช่วยผ่านหน้าเว็บมากมาย แต่แอดมินพันธุ์แท้ต้องกลับไปหา command line กันอยู่ดี

Google Cloud Platform เปิดตัวระบบเชลล์ Google Cloud Shell มาตั้งแต่เดือนตุลาคมปีนี้ ฟีเจอร์นี้ถือเป็นฟีเจอร์เสริมที่จะคิดเงินในอนาคต ที่ผ่านมากูเกิลประกาศให้ใช้ Google Cloud Shell ฟรีจนถึงสิ้นปี 2015 แต่ล่าสุดกูเกิลปรับนโยบายใหม่ ให้ฟรีต่ออีก 1 ปีไปจนสิ้นปี 2016

Google Cloud Shell สามารถใช้สั่งงาน Compute Engine, Cloud SQL, Cloud Storage, App Engine ได้จากหน้า terminal บนเว็บเบราว์เซอร์ และมีพื้นที่ให้ใช้งานเก็บไฟล์ 5GB ต่อผู้ใช้หนึ่งคน (เป็น persistent storage เก็บไฟล์ได้ไม่หาย)

กูเกิลประกาศเพิ่มความสามารถให้บริการฐานข้อมูลขนาดใหญ่ BigQuery หลายอย่างดังนี้

กูเกิลมีบริการ MySQL บนกลุ่มเมฆให้บริการมาตั้งแต่ปี 2011 ในชื่อ Google Cloud SQL หลังให้บริการมาสี่ปีกว่า กูเกิลก็อัพเกรด Cloud SQL เป็นเวอร์ชันสองแล้ว

จุดเด่นสำคัญของ Cloud SQL เวอร์ชันสองคือประสิทธิภาพดีกว่าเดิมถึง 7 เท่า และรองรับปริมาณข้อมูลเยอะขึ้นกว่าเดิมมาก โดยฐานข้อมูล 1 instance สามารถรองรับข้อมูล 10TB, 15,000 IOPS และแรม 104GB

Cloud SQL เวอร์ชันสองยังยืดหยุ่นกว่าเดิม สามารถใช้งานได้กับเครื่องมือยอดฮิตในโลก MySQL อย่าง MySQL Workbench, Toad รวมถึงการเชื่อมต่อกับ Compute Engine ของกูเกิลเอง และไดรเวอร์เชื่อมต่อฐานข้อมูลอื่นๆ อย่าง Connector/ODBC ได้ด้วย

กูเกิลเปิดให้นักพัฒนาภายนอกบริษัทเข้าถึงฟีเจอร์การแยกแยะรูปภาพแบบเดียวกับใน Google Photos โดยใช้ชื่อว่า Cloud Vision API

Cloud Vision API เป็นบริการตัวใหม่ใน Google Cloud Platform ที่เรียกใช้งาน TensorFlow ไลบรารีสำหรับงาน machine learning อีกต่อหนึ่ง นักพัฒนาสามารถส่งภาพให้ Cloud Vision แยกแยะรูปภาพในแง่มุมต่างๆ ได้ดังนี้

Diane Greene หนึ่งในผู้ก่อตั้ง VMWare และซีอีโอตั้งแต่ก่อตั้งบริษัทจนกระทั่งถูกไล่ออกในปี 2008 เข้ารับตำแหน่งหัวหน้าทีมใหม่ที่จะดูแลสินค้าสำหรับลูกค้าองค์กร เช่น Google for Work, Cloud Platform, และ Google Apps

เธอนั่งในตำแหน่งกรรมการบริษัทของกูเกิลมาตั้งแต่สามปีก่อน และหลังจากนี้ก็ยังคงเป็นกรรมการของบริษัทต่อไป

ก่อนหน้านี้ Greene ก่อตั้งบริษัท bebop ที่เป็นแพลตฟอร์มพัฒนาแอปพลิเคชั่นสำหรับลูกค้าองค์กรอยู่ก่อนแล้ว ทางกูเกิลจะเข้าซื้อบริษัท bebop เข้ามาพร้อมกัน

ที่มา - Google Cloud Platform

บริการคลาวด์ของกูเกิลเปิดแนวทางใหม่ให้ผู้ใช้ปรับค่าของเครื่องเซิร์ฟเวอร์ที่ต้องการใช้งานได้เอง โดยไม่ต้องรอประเภทเครื่องที่กูเกิลจัดมาให้

ข้อจำกัดของการปรับเครื่องเองคือต้องจัดหน่วยความจำให้ 0.9GB ต่อซีพียูเป็นอย่างน้อย และหากมีซีพียูมากกว่า 1 ซีพียูหลังจากนั้นจะต้องเป็นเลขคู่เสมอ ไม่สามารถเลือกเป็น 5 หรือ 7 ซีพียูได้

ราคาเครื่องตอนนี้อยู่ที่ 0.03492 ดอลลาร์ต่อซีพียูต่อชั่วโมง และหน่วยความจำ 0.00468 ต่อกิกะไบต์ต่อชั่วโมง หากเปิดเครื่องเป็นประเภท preemtible จะถูกลงเหลือเพียง 1 ใน 3

ตอนนี้บริการยังอยู่ในขั้นเบต้า และสามารถเรียกใช้อิมเมจที่เป็นลินุกซ์ เช่น CentOS, CoreOS, Debian, OpenSUSE, และ Ubuntu

Google Cloud Platform เปิดบริการใหม่ (อีกแล้ว) โดยใช้ชื่อว่า Google Cloud Dataproc มันคือการนำเอาซอฟต์แวร์วิเคราะห์ข้อมูลอย่าง Apache Hadoop และ Apache Spark มาโฮสต์บนระบบคลาวด์ของกูเกิล และปรับแต่งให้เซ็ตอัพ คอนฟิก และใช้งานง่ายขึ้น ลดความยุ่งยากในการดูแลระบบลง

Cloud Dataproc ยังใช้ประโยชน์จากราคาประมวลผลบนกลุ่มเมฆ โดยคิดราคาเพิ่มจากปกติเพียงแค่ 1 เซ็นต์ต่อซีพียูต่อชั่วโมง (นอกเหนือจากค่าประมวลผล-สตอเรจที่ต้องจ่ายให้กูเกิลอยู่แล้ว) และถ้าอยากประหยัดแบบสุดๆ ก็สามารถรันงานบน Preemptible Instances เซิร์ฟเวอร์พร้อมตายทุกเวลา ที่ราคาถูกมากเป็นพิเศษได้

Google Cloud Platform ประกาศความร่วมมือกับผู้ให้บริการ CDN (Content Delivery Network) รายใหญ่ 4 รายคือ CloudFlare, Fastly, Highwinds, Level 3 Communications ในการกระจายเนื้อหาบน Google Cloud Platform ไปยัง CDN เหล่านี้ที่กระจายตัวอยู่ทั่วโลก เพื่อให้ผู้ใช้สามารถเข้าถึงเว็บไซต์ได้เร็วกว่าเดิม

บริการตัวนี้มีชื่อว่า CDN Connect โดยลูกค้าที่ใช้คลาวด์ของกูเกิล สามารถจ่ายค่า CDN ในราคาลดพิเศษจากปกติ

บริการนี้เหมาะสำหรับบริษัทที่รันงานอยู่บนคลาวด์ของกูเกิลอยู่แล้ว และมีลูกค้ากระจายตัวอยู่ในหลายประเทศ สามารถใช้ CDN ช่วยสนับสนุนให้ลูกค้าเข้าใช้งานเว็บได้เร็วกว่าเดิม

Preemptible Instances เป็นบริการเครื่องราคาถูกจาก Google Compute Engine โดยคิดราคาถูกว่าเครื่องปกติมากกว่า 50% (ยกเว้นเครื่อง f1-micro ที่ถูกกว่าไม่มาก) แต่ผู้ใช้เครื่องประเภทนี้ต้องยอมรับสภาพว่าเครื่องอาจจะถูกปิดได้ทุกเวลา ก่อนหน้านี้บริการนี้เปิดในวงจำกัด หลังจากนี้ทุกคนสามารถสร้างเครื่องประเภทนี้ได้เองแล้ว

การนำเครื่องที่เหลือในคลาวด์มาขายในราคาถูก เริ่มต้นจาก Amazon EC2 ที่เปิดบริการ Spot Instances แต่ EC2 นั้นซับซ้อนกว่าเพราะผู้ใช้ต้องตั้งราคาประมูลเครื่องที่เหลืออยู่กันเองแถมสามารถตั้งราคาแพงกว่าเครื่องปกติก็ยังได้ ส่วน Preemptible Instances ของกูเกิลนั้นมีราคาตายตัว

กูเกิลเป็นหนึ่งในผู้สนับสนุนเทคโนโลยี container (ในที่นี้คือ Docker) บนระบบคลาวด์ของตัวเองมาตั้งแต่ยุคแรกๆ (ข่าวเก่า) ล่าสุดกูเกิลปรับสถานะของบริการ Google Container Engine เป็นการให้บริการเต็มรูปแบบ (general availability) เรียบร้อยแล้ว

Google Container Engine เป็นบริการช่วยจัดการคลัสเตอร์ของ container โดยใช้ซอฟต์แวร์โอเพนซอร์ส Kubernetes ของตัวเอง รองรับการจัดระเบียบ, กระจายโหลด, บันทึกล็อก และการทำงานข้ามเครือข่ายให้กับ container ด้วย