本文档介绍了在 Google Cloud中提供的计算服务。通过了解基础架构控制和管理抽象的范围，您可以获得为工作负载选择合适的计算服务所需的基础知识。
中的“计算”一词是指运行应用所需的虚拟化计算 资源，例如处理能力和内存， Google Cloud 例如处理能力和内存，这些资源是运行应用所需的虚拟化计算 资源。这些资源的范围从原始虚拟机 (VM) 实例到全代管式平台。借助虚拟机实例，您可以完全自定义操作系统 (OS)、网络和软件堆栈。对于托管式平台，Google 会处理大部分底层基础架构。
高级服务区域
中的“计算”类别涵盖以下主要服务 区域： Google Cloud
虚拟机实例和裸金属实例：Compute Engine 提供 可配置的虚拟机和裸金属实例，您可以在其中安装和管理 自己的操作系统和应用。此配置还包括向自定义虚拟机或裸金属实例添加图形处理单元 (GPU) 或张量处理单元 (TPU)。
容器：借助 Google Kubernetes Engine (GKE) 等服务，您可以部署 和管理容器化应用。
批处理：借助 Batch 等服务，您可以运行 大规模异步作业。
AI 基础架构：包括 Cluster Director 和 Cluster Toolkit 等专用服务和硬件。这些服务旨在大规模运行复杂、经过编排的训练和推理工作负载，以用于人工智能 (AI) 或机器学习 (ML)。
HPC 基础架构：包括用于执行高性能计算 (HPC) 工作负载（例如紧密耦合的物理模拟、天气模型或分子动力学）的专用服务和硬件。
基础架构中的控制与抽象
Google Cloud 提供一系列控制和抽象计算服务。这两个主要类别如下：
基础架构即服务
基础架构即服务 (IaaS) 是一种提供最多控制权的模型。 您可以管理操作系统、中间件和应用。Google 则负责管理底层虚拟化、服务器、存储和网络。中提供的 IaaS 解决方案 包括： Google Cloud
Compute Engine：借助此服务，您可以在 Google 的基础架构上创建和运行虚拟机和裸金属 实例。Compute Engine 提供了灵活性，让您可以从各种机器系列、存储服务、加速器和客机操作系统中进行选择，从而运行各种工作负载。
Google Cloud VMware Engine：借助此服务，您可以在上以原生方式迁移和运行 VMware 工作负载 Google Cloud。Google 负责管理底层硬件和 VMware 平台。您可以完全控制虚拟机、客机操作系统和应用。这种方法有助于您迁移到云端，而无需重新设计现有 VMware 环境的架构。
IaaS 通常是需要从头开始设计和管理自定义环境的基础架构架构师、机器学习基础架构工程师和平台工程师的首选。
托管式平台和服务
托管式平台和服务在控制权和易用性之间实现了平衡。 Google 负责管理底层基础架构、操作系统和运行时环境，以便您可以专注于运行工作负载。中提供的托管式解决方案包括： Google Cloud
Batch：一项代管式服务，可让您大规模安排、排队和运行批量计算作业。Batch 会预配 Compute Engine 资源来运行作业并管理其生命周期，因此您无需直接管理底层虚拟机或裸金属实例。
Cloud Run：一个全代管式平台，可让您在无服务器基础架构上开发和 部署高度可伸缩的容器化应用。Cloud Run 可让您不必再操心任何基础架构管理。借助这种抽象，您可以运行响应 Web 请求或事件的容器，而无需管理服务器或集群。
Cluster Director：一项代管式服务，可自动执行 AI、ML 或高性能计算 (HPC) 集群的复杂 设置和配置。Google 负责管理集群基础架构，让您可以专注于运行工作负载，而无需承担过多的运营开销。
Cluster Toolkit：一个开源工具包，可帮助您 使用预定义的 蓝图在上预配 AI、ML 或 HPC 集群。 Google Cloud 您可以管理生成的集群基础架构，但该工具包会抽象化部署过程，并让您自定义部署和软件堆栈。
GKE：一个托管式环境，用于在 Kubernetes 上运行容器化 应用。Google 负责管理 Kubernetes 控制平面，而您负责部署和管理容器工作负载。根据 部署模式（自动驾驶或标准），您可以 选择对底层基础架构的控制程度。
托管式平台和服务通常是希望快速预配资源和部署工作负载而无需深入管理基础架构的数据科学家、AI 研究人员和机器学习工程师的首选。