Piattaforma cloud enterprise con capacità AI e analisi dati leader.
Google Cloud Platform (GCP) è la suite di servizi di cloud computing di Google, gestita sulla stessa infrastruttura che alimenta Google Search, YouTube e Gmail. GCP è noto per la sua leadership nell'analisi dei dati (BigQuery), nel machine learning (Vertex AI) e in Kubernetes.
La rete GCP è una delle più veloci al mondo, con connessioni in fibra privata tra i data center e posizioni edge in oltre 200 paesi. Servizi come Cloud Run, Cloud Functions e App Engine semplificano la distribuzione delle applicazioni, mentre BigQuery gestisce l'analisi su scala petabyte.
Google Cloud alimenta Spotify, Snapchat, PayPal e Bloomberg. I suoi punti di forza nell'elaborazione dei dati, nel machine learning e nell'orchestrazione dei container lo rendono la scelta preferita per applicazioni data-intensive e basate su AI.
Utilizziamo Google Cloud per progetti che richiedono analisi avanzate dei dati, capacità di machine learning o orchestrazione Kubernetes. BigQuery di GCP è imbattibile per l'analisi dei dati su larga scala, e Vertex AI offre una piattaforma ML completa. Per clienti investiti nell'ecosistema Google (Workspace, Maps, Firebase), GCP offre l'integrazione più stretta.
Ecco come le aziende usano questa tecnologia per risolvere problemi reali.
Data analytics with BigQuery
Machine learning and AI applications
Kubernetes container orchestration (GKE)
Serverless applications with Cloud Run
Firebase-powered mobile and web apps
Global content delivery and CDN
Le capacità che rendono questa tecnologia eccezionale.
Serverless data warehouse for petabyte-scale analytics with SQL queries completing in seconds.
End-to-end ML platform for training, deploying, and managing machine learning models in production.
Fully managed Kubernetes with auto-scaling, auto-repair, and integration with Google's global network.
Deploy containerized applications without managing infrastructure. Scales to zero when not in use.
Servizi GRADAX che sfruttano questa tecnologia.
Altre tecnologie nel nostro stack che funzionano bene insieme.
Domande comuni su questa tecnologia e come la utilizziamo.
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