Moje wrażenia: Ksiażka Visualizing Google Cloud: 101 Illustrated References for Cloud Engineers and Architects

02.2023 | Google Cloud Platform | Analytics | Cloud

Google Cloud nie trzeba nikomu przedstawiać. Jest to kompleksowa usługa, która efektywnie wspiera rozwiązania IT, zapewniając zasoby, skalowalność i elastyczność kosztową. To wszystko skraca proces wytwarzania oprogramowania oraz zmniejszają koszty jego wytworzenia i utrzymania.

Jednocześnie jest to skomplikowana usługa tzn. skomplikowana w kontekście mnogości produktów, które oferuje. Mamy tutaj ofertę zarówno dla firmy budującej usługę internetową, wymagającą efektywnego skalowania i wykorzystania mechanizmu kolejek, jak i mamy ofertę dla Software House, tworzącego aplikację mobilną, czy też dla agencji konsultingowej wyspecjalizowanej w usługach Data Science.

Z drugiej strony mamy też różne "odmiany" produktów i dylematy związane z ich odpowiednim wyborem np. czy wybrać bazę BigQuery czy też CloudSQL a może BigTable? Do jakich zastosowań jest każda z nich, jakie ma silne strony, a jakie słabe? Ile kosztuje? Jak się skaluje?

Jak znaleźć szybką odpowiedź na te pytania?

Jak zrozumieć cały krajobraz Google Cloud Platform?

Z pomocą przychodzi nam tu książka wydane przez wydawnictwo Wiley, zatytułowana "Visualizing Google Cloud: 101 Illustrated References for Cloud Engineers and Architects" . Autorem ksiażki jest Priyanka Vergadia.

Swoją drogą to bardzo interesująca osobowość, która z pasją opowiada o produktach Google Cloud Platfrom, korzystając zarówno z przekazu video, jak i z dopieszczonych ilustracji.

Więcej o Priyanka Vergadia możecie znaleźć na stronie Google, poświęconej autorce:

https://cloud.google.com/developers/advocates/priyanka-vergadia

Przykładowa ilustracja przybliżająca usługę BigQuery, przygotowana przez autorkę omawianej publikacji:

A tu video recenzja opisująca wspomniane BigQuery autorstwa Priyanka Vergadia:

Wróćmy jednak do samej książki...

Publikacja zawiera następujące bloki tematyczne:

• Compute
• Storage
• Databases
• Data Analytics
• Data Science, Machine Learning and Artificial Intelligence
• Application Development and Modernization with Containers
• Networking
• Security

W ramach każdego bloku mamy omówione produkty / usługi świadczone w ramach platformy GCP.

Dla przykładu, w ramach Data Analytics mamy opisy następujących produktów:

• Data Analytics Pipeline
• Cloud Pub/Sub
• Cloud IoT Core
• Dataflow
• Dataproc
• Dataprep
• BigQuery
• DataFusion
• DataCatalog
• Cloud Composer
• Datastream
• Looker

Jeżeli przejdziemy już do konkretnego produktu np. BigQuery, to dostaniemy następujące akapity:

• BigQuery unique features
• How does it work?
• BigQuery Storage Internals
• Dremel: BigQuery's query engine
• Security
• Cost

Mamy zatem omówienie kluczowych aspektów BigQuery. Jest to jednak omówienie zajmujące cztery strony.

I tu przechodzimy do największej wady (cechy?) niniejszej publikacji - jest to bardzo dobry przewodnik (overview) dla osób, które chcą zrozumieć Google Cloud Platform i mieć pewne pojęcie o każdym z produktów, budujących GCP. Jeżeli jednak szukasz szczegółów dotyczących BigQuery, jeżeli oczekujesz dokładnego opisu jak działa Dremel, to nie jest to pozycja dla Ciebie.

I żeby było jasne, trudno mieć o to pretensje czy też trudno oczekiwać, aby na 240 stronach opisać w detalach każdy produkt ze stajni GCP. To, co chcę podkreślić to fakt, że nie jest to książka dla weteranów GCP, jak też nie jest to książka dla osób, które chcą na bazie konkretnego rozwiązania GCP, zbudować swój produkt i szukają wyczerpującego poradnika.

Jak oceniam książkę w kontekście pracy analityka?

Stawiam jej zdecydowaną rekomendację "kupuj". W swojej pracy, analityk powinien znać przekrój produktów oferowanych przez rozwiązania typu Cloud, tak aby miał wyczucie i umiejętność dopasowania produktu do potrzeby Klienta. Ta książka, w przejrzystej formie, daje taki zastrzyk wiedzy dla chmury Google.