近日，谷歌宣布Google 分布式云(GDC) 托管的全面可用性来扩展该产品组合，它支持具有最严格要求的客户的需求，包括机密、受限和绝密数据。 GDC Hosted 包括部署、操作、扩展和保护完整托管云所需的硬件、软件、本地控制平面和操作工具。此外，GDC Hosted 与常用的第三方软件和系统原生集成，例如添加额外保护层的硬件安全模块；支持内置票务的 IT 服务管理工具；用于监控的可观察性工具；和流行的 DevSecOps 工具，可提高开发人员、安全性和运营商的工作效率。
该合作伙伴帮助在 BigQuery 上构建了基础，然后整合了其他 Google Cloud 工具，例如Cloud Run、Vertex AI和 Vertex AI Natural Language，以提供无操作、全代码仓库和分析功能。
在数据平台方面，组织需要灵活性、可预测的定价和最佳性价比。在数据云和 AI 峰会上，谷歌宣布推出具有三个定价层级的 BigQuery 版本——标准版、企业版和企业增强版——供您选择，并能够根据您的个人工作负载进行混合搭配以获得合适的性价比需要。
本文将讨论 GKE 中的 5 个功能，您现在可以使用这些功能来优化您的集群。要开始在 GKE 中测试这些，请查看交互式教程以开始使用标准和自动驾驶仪集群。 如果您从组织中的 Kubernetes 集群上运行工作负载中发现价值，那么您的足迹很可能会增加——无论是通过更大的集群还是更多的集群。 无论采用哪种方法，有一件事是肯定的：您将拥有更多需要付费的资源。你知道他们怎么说——更多的资源，更多的问题。跨集群拥有的资源越多，确保有效使用它们就变得越重要。 Google Kubernetes Engine 具有许多内置功能，作为集群管理员，您可以使用这些功能来导航优化 GKE 中资源使用的持续旅程。
“自从转向微服务并与谷歌一起转型后，我们的销售额增长了两倍，而运营成本却没有大幅增加。多亏了 Google ，我们的基础架构和目标才得以统一。”
如何才能节省成本并推动新的收入流是企业关注的核心问题。通过利用数据云和 AI 解决方案，企业可以将数据用于实现财务目标。将企业的数据和 AI 相结合可以为您的企业揭示减少开支和提高盈利能力的机会，这在不确定的经济中尤其有价值。
许多公司已采用 Google Kubernetes Engine (GKE) 作为其应用程序基础架构中的关键组件。在某些情况下，使用容器和 Kubernetes 的优势可以超越传统架构，但迁移到云端并在云端运行应用程序通常需要战略规划以降低风险并防止数据泄露。这是可以使用机密 GKE 节点来增强 GKE 集群或节点池的安全性的地方。
BigQuery 凭借其数据仓库功能、开箱即用的数据管理功能、实时分析、跨云数据集成以及安全性和合规性标准，为物联网系统提供了理想的基础。这些功能使客户能够轻松集成数据流程并使用生成的数据集来识别趋势并将洞察力应用到运营中。
容器（Containers）是现代应用程序的核心。根据 2022 年DevOps 状态报告，容器在过去两年中一直是主要服务和应用程序的头号部署目标，并且采用率继续快速提高。这一点在零售业中表现得最为明显。在提高库存利润率和运营效率是重中之重的世界中，容器让零售组织的 IT 团队能够做到这一点。
与网络防火墙规则一样，分层防火墙策略规则可以允许或拒绝流量，还可以将评估委托给较低级别的策略或网络防火墙规则本身（使用 go_next）。较低级别的规则不能覆盖资源层次结构中较高位置的规则。这使组织范围内的管理员可以在一个地方管理关键的防火墙规则。那么，现在让我们考虑几个使用分层防火墙策略的场景：