
Mi piace molto come Google Compute Engine mi dia il pieno controllo sulle macchine virtuali. Posso scegliere CPU, memoria, sistema operativo e storage in base al mio carico di lavoro senza alcuna restrizione. Anche la scalabilità è forte; posso iniziare in piccolo e scalare istantaneamente man mano che il mio carico di lavoro cresce. Questo è importante per gestire grandi dati geospaziali e pipeline di machine learning. Le prestazioni sono affidabili e le istanze rimangono stabili anche sotto carichi di elaborazione elevati, il che è ottimo per lavori di lunga durata. Anche la comunicazione è fluida e funziona bene con il resto di Google Cloud, come lo storage, BigQuery e gli strumenti di intelligenza artificiale. Aiuta particolarmente con GIS e pipeline di dati eliminando le limitazioni hardware e dandomi velocità e controllo. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.
Alcune aree necessitano di miglioramenti. L'impostazione non è adatta ai principianti, come gestire il networking e IAM mi rallenta quando voglio solo eseguire un lavoro veloce. La visibilità dei costi può essere confusa e la fatturazione è granulare. Piccoli errori come lasciare le istanze in esecuzione possono aumentare rapidamente i costi, e gli avvisi necessitano di configurazione manuale. La gestione dei costi implica che devo ancora gestire VM, patch, monitorare e ottimizzare, piuttosto che essere completamente gestito come serverless. I limiti di GPU e di quota possono richiedere tempo per essere risolti e bloccare la sperimentazione rapida. In generale, è potente ma non semplice, e ho bisogno di esperienza nel cloud per usarlo in modo efficiente. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.




