Cloud Storage: armazenamento de dados na nuvem 

  • Ferramentas de análise e ML/IA de ponta: Depois que seus dados forem armazenados no Cloud Storage, conecte-se facilmente às ferramentas poderosas do Google Cloud para criar um data warehouse com o BigQuery, executar análises de código aberto com o Dataproc ou criar e implantar modelos de machine learning (ML) com a Vertex AI. 
  • Transições automáticas de classes de armazenamento: Com recursos como Gerenciamento do ciclo de vida de objetos (OLM, na sigla em inglês) e Classe automática é possível otimizar facilmente os custos com a colocação de objetos em classes de armazenamento. É possível ativar, no nível do bucket, o movimento automático de objetos com base em políticas para classes de armazenamento de acesso raro a partir do último momento de acesso. Não há taxas de exclusão ou recuperação antecipadas nem cobranças de transição de classe para acesso a objetos em classes de armazenamento de acesso raro.
  • Replicação em escala continental e coberta por SLA: Os buckets birregionais líderes do setor oferecem suporte com uma grande quantidade de regiões. Um único bucket de escala continental oferece nove regiões em três continentes, fornecendo um objetivo de tempo de recuperação (RTO) de zero. No caso de falha temporária, os aplicativos acessam os dados sem problemas na região alternativa. Não há processos de failover e failback. Para organizações que exigem ultradisponibilidade, a replicação turbo com buckets birregionais oferece um SLA de objetivo de ponto de recuperação (RPO) de 15 minutos.
  • Usar o Cloud Storage como um sistema de arquivos local: O Cloud Storage é uma opção comum para armazenar dados de treinamento, modelos e checkpoints para projetos de machine learning em buckets do Cloud Storage. O Cloud Storage FUSE oferece a escala, a viabilidade, a capacidade de processamento e a simplicidade oferecidas pelo Cloud Storage, mantendo a compatibilidade com aplicativos que usam ou exigem semântica do sistema de arquivos. Além disso, oferece armazenamento em cache, o que proporciona tempo de treinamento até 2,2 vezes mais rápido e capacidade de treinamento 2,9 vezes maior em comparação com os carregadores de dados de frameworks de ML nativos.
  • Gerencie seu armazenamento de objetos com relatórios de inventário de arquivos: Os relatórios de inventário contêm informações de metadados sobre seus objetos, como a classe de armazenamento, a ETag e o tipo de conteúdo do objeto. Essas informações ajudam você a analisar os custos de armazenamento, auditar e validar os objetos e garantir a conformidade e segurança de dados. É possível exportar relatórios de inventário como arquivos de valores separados por vírgula (CSV, na sigla em inglês) ou Apache Parquet para analisá-los melhor usando ferramentas como o BigQuery. Saiba mais sobre os relatórios de inventário do Storage Insights.

E quais são as opções de armazenamento?

Tipo de armazenamentoDescriçãoIdeal para
Standard StorageArmazenamento de dados que são frequentemente acessados (dados “populares”) e/ou armazenados por breves períodos.Dados acessados com frequência, incluindo sites, streaming de vídeos e apps para dispositivos móveis.
Nearline StorageServiço de armazenamento altamente durável e de baixo custo para armazenar dados acessados com pouca frequência.Dados que podem ser armazenados por 30 dias.
Coldline StorageUm serviço de armazenamento altamente durável e de baixo custo para armazenar dados pouco acessados.Dados que podem ser armazenados por 90 dias.
Archive storageO serviço de armazenamento de menor custo e alta durabilidade para arquivamento de dados, backup on-line e recuperação de desastres.Dados que podem ser armazenados por 365 dias.

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Bruno Costa

Bruno Costa

Diretor de Infra & Dados da Qi Network.