Avaliações e Detalhes do Produto Google Compute Engine

Eu realmente gosto de como o Google Compute Engine me dá controle total sobre as máquinas virtuais. Posso escolher CPU, memória, sistema operacional e armazenamento com base na minha carga de trabalho sem quaisquer restrições. A escalabilidade também é forte; posso começar pequeno e aumentar instantaneamente à medida que minha carga de trabalho cresce. Isso é importante para lidar com grandes dados geoespaciais e pipelines de aprendizado de máquina. O desempenho é confiável, e as instâncias permanecem estáveis mesmo sob altas cargas de processamento, o que é ótimo para trabalhos de longa duração. A comunicação também é tranquila, e funciona bem com o restante do Google Cloud, como armazenamento, BigQuery e ferramentas de IA. Isso ajuda especialmente com GIS e pipelines de dados, removendo limitações de hardware e me dando velocidade e controle. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Algumas áreas precisam de melhorias. A configuração não é amigável para iniciantes, como lidar com redes e IAM me atrasa quando eu só quero executar um trabalho rápido. A visibilidade dos custos pode ser confusa, e a cobrança é granular. Pequenos erros, como deixar instâncias em execução, podem aumentar os custos rapidamente, e os alertas precisam de configuração manual. A sobrecarga de gerenciamento de custos significa que ainda gerencio VMs, faço patches, monitoro e otimizo, em vez de ser totalmente gerenciado como serverless. Limites de GPU e de cota podem levar tempo para serem resolvidos e bloquear experimentações rápidas. No geral, é poderoso, mas não simples, e eu preciso de experiência em nuvem para usá-lo de forma eficiente. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Gosto da integração do Gemini com o Google Compute Engine, pois me permite criar um arquivo markdown no meu servidor, baixá-lo com os dados de treinamento e deixar que o Gemini cuide da programação. Essa integração torna minhas tarefas muito mais fáceis e rápidas. Também estou ansioso para experimentar a integração com o Google Drive para sessões de treinamento mais longas por causa do limite de tempo, o que parece promissor para o meu fluxo de trabalho. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu ficaria mais feliz se a limitação de tempo pudesse ser maior, porque não chega nem a 12H. Eu tive cerca de 1H e então me disseram para parar devido à alta demanda, então depois disso eu só pude usar a CPU, mas levaria uma eternidade para treinar o modelo assim. Talvez a interface do usuário esteja um pouco confusa. Quando você tem muitos scripts, precisa rolar para cima ou para baixo e procurar o script de treinamento, etc. Isso poderia ser melhorado. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu realmente gosto de como posso iniciar uma instância do Google Compute Engine clicando no botão SSH que está disponível no portal, assim não preciso me preocupar em instalar o gcloud ou SSH no meu próprio terminal. É um recurso muito prático. Eu realmente gosto da interface do usuário—tudo o que preciso está visível. Por exemplo, se eu precisar de um IP externo, ele já está visível na tabela no topo. Não perde tempo; tudo está ali disponível na tela. A configuração inicial foi muito tranquila por causa do botão SSH. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Não consigo ver ou atualizar nada dos arquivos de backend se a pessoa responsável estiver de licença ou se o backend quebrar de repente. Eu gostaria que houvesse uma maneira de controlar o acesso para que qualquer desenvolvedor pudesse decidir quem mais pode acessar sua pasta. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Uma coisa que eu realmente gosto no Google Compute Engine é o quanto de controle ele oferece sobre suas máquinas virtuais. Você pode escolher o CPU exato, memória, tipo de disco e configuração de rede dependendo do que você precisa. É muito flexível em comparação com alguns serviços gerenciados de nível superior.

No meu trabalho diário, também aprecio o quão bem ele se encaixa em fluxos de trabalho de automação. Criar instâncias, anexar discos ou modificar a infraestrutura é fácil através de APIs ou ferramentas de infraestrutura como código. Uma vez que tudo está devidamente definido, você pode recriar ambientes rapidamente.

No geral, parece confiável e pronto para produção, o que é realmente importante quando você está executando serviços de backend. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O modelo de precificação pode levar algum tempo para ser totalmente compreendido. Existem muitos pequenos componentes que afetam o custo final, como tipos de máquinas, armazenamento e tráfego de rede. Se você não estiver prestando atenção, é fácil subestimar quanto algo vai custar.

Outra pequena desvantagem é o console de nuvem. Ele é poderoso, mas às vezes parece desorganizado, especialmente quando você está tentando encontrar uma opção de configuração específica. Depois de usá-lo por um tempo, torna-se mais fácil, mas a primeira impressão pode ser um pouco avassaladora. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Usei o Google Compute Engine para executar microsserviços e testar novos. Gosto muito de poder gerenciar a infraestrutura com código, isso permite automatizar rapidamente a implantação de servidores e configurações através de scripts. A escalabilidade da infraestrutura com o aumento da carga é extremamente conveniente. Aprecio especialmente a orquestração flexível no GKE e a rápida configuração das Instâncias de VM. Também fiquei impressionado com o monitoramento. A integração com o balanceador de carga e a possibilidade de implantar rapidamente um servidor virtual sem configurar hardware físico facilitam muito o trabalho. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Às vezes, a interface pode ser um pouco complicada para iniciantes, porque há muitas configurações e componentes. Além disso, o modelo de precificação nem sempre é imediatamente claro, pois o custo é composto por vários parâmetros - recursos computacionais, rede, discos e outros serviços. Gostaríamos de um cálculo de custo mais simples e visual para novos usuários, e, claro, descontos para diferentes categorias de usuários. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Uma das coisas que mais gosto no Google Engine é que posso criar tipos de máquinas altamente personalizados com especificações exatas de CPU e memória com base nas cargas de trabalho específicas. A migração ao vivo também é uma grande vantagem, pois mantém minhas instâncias funcionando sem problemas, mesmo durante a manutenção de backend. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Embora os recursos principais sejam robustos, acho que parte da documentação está desatualizada ou carece de etapas de solução de problemas detalhadas. Também acho que o custo do suporte técnico premium pode ser bastante alto para organizações menores que não estão no nível empresarial. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Acho o Google Compute Engine fácil de gerenciar, graças ao gcli, e é fácil escalar tanto vertical quanto horizontalmente sem muito incômodo. É mais simples do que o AWS, já que não preciso parar e redimensionar para manutenção. Aprecio a integração estreita com o IAM, que ajuda na provisão de permissões. A configuração foi bastante fácil e rápida. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que eu realmente não gosto é a divisão dos projetos ao redor disso. Eu preciso de um projeto no GCP para tudo, e ter tudo dividido pode ser bastante complicado de gerenciar com todo o meu Google Compute Engine tendo que mudar isso. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Gosto da escalabilidade de recursos no Google Compute Engine. É ótimo que eu possa passar de usar 2 T4 para 6 H100 rapidamente. Assim que a permissão é concedida pela minha organização, posso obter mais 6 recursos no mesmo dia. Podemos desligar o treinamento, mudar a configuração, adicionar recursos extras e reiniciar o treinamento tudo no mesmo dia. A configuração inicial foi fácil, especialmente porque já usei a AWS antes, e isso pareceu mais fácil uma vez que as credenciais foram configuradas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Quero dizer, o BigQuery ainda é separado e, às vezes, ao executar uma consulta SQL grande, leva tempo. Eu gostaria que eles pudessem adicionar computação lá também. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que eu mais gosto no Google Compute Engine (GCE) é como ele equilibra de forma limpa poder, flexibilidade e desempenho sem atrapalhar.

Algumas coisas que se destacam para mim:

• Tipos de máquinas personalizadas – você não é forçado a tamanhos de instância rígidos. Precisa de mais CPU, mas menos RAM? Fácil. Esse nível de controle economiza dinheiro e se adapta melhor a cargas de trabalho reais.

• Forte desempenho e rede – a rede global do Google é genuinamente rápida e confiável. Baixa latência, largura de banda sólida e ótimo para sistemas distribuídos.

• Migração ao vivo – as VMs podem ser movidas durante a manutenção do host com pouco ou nenhum tempo de inatividade. Isso é enorme para a estabilidade da produção.

• Integração profunda com o ecossistema do Google – funciona perfeitamente com GKE, Cloud Storage, BigQuery, IAM e monitoramento. Tudo parece projetado para funcionar junto.

• Transparência de preços – cobrança por segundo e descontos por uso sustentado entram automaticamente, o que é revigorante.

No geral, o GCE parece muito amigável para engenheiros: menos limites arbitrários, mais controle e infraestrutura que simplesmente faz seu trabalho de forma silenciosa. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que eu não gosto sobre o Google Compute Engine (sendo honesto, não dramático 😅):

• Curva de aprendizado íngreme – o GCE assume que você já está confortável com conceitos de nuvem. IAM, redes, projetos, VPCs... poderoso, mas não muito amigável para iniciantes.

• IAM pode parecer complicado demais – super granular (o que é bom), mas descobrir o papel certo versus muito acesso pode ser frustrante.

• UX do console é desordenada – o console web tenta fazer tudo de uma vez. Tarefas simples às vezes exigem mais cliques do que deveriam.

• Suporte não é ótimo a menos que você pague – a documentação da comunidade é sólida, mas ajuda em tempo real ou resolução mais rápida geralmente significa um plano de suporte pago.

• Custos inesperados se você não for cuidadoso – coisas como tráfego de saída, IPs estáticos e recursos ociosos podem se acumular silenciosamente.

• Ecossistema menor comparado ao AWS – menos ferramentas de terceiros, tutoriais e soluções "copiar-colar" em alguns nichos.

Em resumo: o GCE é excelente para engenheiros que sabem o que estão fazendo, mas pode parecer intimidador e um pouco implacável se você for novo ou estiver se movendo rapidamente sem guardrails. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Gosto que o GCP pareça uma solução moderna onde tudo é bastante simples e claro. Ao contrário de alguns outros provedores com muitas coisas legadas, onde você pode passar horas tentando encontrar o que precisa, o GCP parece intuitivo. Na maioria das vezes, consigo descobrir o que preciso e fazer isso em poucos minutos sem ter que vasculhar muita documentação. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu realmente não consigo pensar em nada que eu genuinamente não goste. Talvez a documentação pudesse ser melhor em alguns casos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.