Wanneer past Google Cloud Platform, en wanneer niet

GCP is een logische keuze voor organisaties die analytics en AI als kern van hun stack zien, met BigQuery als motor voor analyse en Vertex AI met Gemini voor machine learning en generatieve AI op dezelfde data. Dat BigQuery en Vertex AI op één gegovernde laag samenwerken, is de werkelijke aantrekkingskracht.

In de Gartner Magic Quadrant for Cloud AI Developer Services van 2024 staat Google als Leader, met expliciete waardering voor de integratie tussen Vertex AI, Gemini en de bredere data stack. Het verschil met andere hyperscalers zit zelden in capaciteit, vaker in waar de mensen al staan.

Eerlijk: GCP is niet altijd de juiste keuze. Voor wie diep in Microsoft 365 en Azure leeft, ligt Azure met Fabric voor de hand. Wie maximale breedte en flexibiliteit zoekt in cloud services, een rijker palet aan compute opties en de meest uitgebreide developer ervaring, komt op AWS doorgaans verder. GCP excelleert juist waar data en AI het zwaartepunt vormen, en de integratie tussen BigQuery, Vertex AI en Gemini de doorslag geeft.

‍

De data en AI componenten van Google Cloud Platform

BigQuery als data warehouse en lakehouse

BigQuery is de analytics motor van GCP, met scheiding tussen storage en compute en serverless schaalbaarheid. BigLake en BigQuery Omni verbinden gestructureerde tabellen met data op object storage en andere clouds, in open formaten zoals Iceberg en Delta. Daarmee fungeert BigQuery als warehouse en lakehouse tegelijk. Zie ook data warehouse en lakehouse.

Vertex AI met Gemini voor ML en generatieve AI

Vertex AI is de centrale AI laag, voor klassieke machine learning én generatieve AI. Trainen, registreren, deployen en monitoren gebeurt in één werkomgeving, met MLOps als platform feature. Gemini draait native op Vertex AI, naast modellen van derden via Model Garden.

Dataflow en Pub/Sub voor ingestion en orkestratie

Dataflow verzorgt batch en streaming verwerking op basis van Apache Beam. Pub/Sub levert event streaming voor realtime data uit ERP, CRM of IoT bronnen. Cloud Composer, op Apache Airflow, sluit daarop aan voor orkestratie.

Cloud Storage en Dataplex voor opslag en governance

Cloud Storage draagt ruwe en ongestructureerde data in open formaten, direct gelezen door BigQuery, Vertex AI en Dataflow zonder kopieën. Dataplex levert daarbovenop catalogus, lineage en toegangscontroles over bronnen heen, en is het scharnierpunt voor wie richting data mesh werkt.

‍

Google Cloud Platform versus AWS en Azure

Tegenover AWS staat GCP doorgaans als de meer geïntegreerde keuze voor data en AI, met BigQuery en Vertex AI als één werkomgeving. AWS biedt met Redshift, SageMaker en Bedrock een vergelijkbare stack, maar vraagt meer integratiewerk. Tegenover Azure is GCP sterker waar Gemini en serverless analyse de doorslag geven.

Hoe wij op Google Cloud Platform bouwen

Wij ontwerpen, bouwen en beheren GCP omgevingen op jullie eigen project en organisatie. Een eerste fase is doorgaans een ontwerp en een werkende eerste use case in enkele weken, vaak op BigQuery met Vertex AI erbovenop. Daarna uitbouw naar productie, met kennisoverdracht als vast onderdeel. Uiteraard verschilt onze aanpak per situatie en scope.

‍

Wat onderscheidt ons als Google Cloud Platform experts

Business, organisatie en techniek samen op nr. 1

Een GCP implementatie die technisch klopt maar geen business vraag beantwoordt, mislukt. Wij ontwerpen op BigQuery en Vertex AI vanuit de business vraag, niet vanuit de feature lijst.

Data engineers met een AI hart op GCP specifiek

De goudlaag in BigQuery en de semantische modellen die wij bouwen, voeden morgen jullie Gemini agents en Vertex AI modellen. Eigen data is de brandstof voor AI.

Vendor neutraal in het keuze gesprek, vendor scherp op GCP

Wij hebben geen Google partnerprogramma dat onze keuze stuurt. Past GCP niet, dan zeggen we dat. Past het wel, dan bouwen wij jullie GCP omgeving zoals bij andere klanten.

‍

Plan een Data Impact Sessie

Een Data Impact Sessie duurt 90 minuten en is kosteloos. We kijken samen naar jullie situatie en geven minimaal drie aanknopingspunten: of GCP de juiste keuze is, waar quick wins zitten op een bestaande omgeving, en in welke volgorde een implementatie of uitbreiding logisch is. Of we nu samen verdergaan of niet.

Plan een: Data Impact Sessie