Compute engine

Compute engine est le gestionnaire de machines virtuelles chez Google. Pour ceux qui sont

familiers avec VMware ou autre ce dernier sera dépaysant voire frustrant. En effet il ne faut pas

compter pouvoir importer facilement vos images VMware et encore moins d’avoir accès aux

paramètres de tunning que vous êtes fier d’être le seul à connaître. Non, l’approche de Google est

diamétralement opposée (nous ne cherchons pas ici à dire quelle approche est la meilleure juste à

exposer les faits). L’interface se veut minimaliste et la plus simple possible, l’idée est de rendre la

création des VMs accessibles au plus grand nombre, en effet GCP n’est pas dédié aux grosses

entreprises qui peuvent se permettre d’avoir un ou plusieurs experts VM. Google a souhaité

automatiser la gestion de ces VM par des outils maison et peut facilement déplacer une VM à chaud

d’un serveur à un autre cela permet de proposer des SLA très élevés même pour des VM datant de

plusieurs années (standardisation). Google propose dans l’interface graphique de GCP de gérer des

options avancées comme la sauvegarde, l’autoscaling ou autohealing. C’est assez facile d’accès

et il n’est pas nécessaire d’être un expert.

L’autre raison qui empêche Google d’utiliser les outils bien implantés du marché est lié à son choix

d’architecture, en effet Google a choisi de dissocier les données et les processeurs. Les

processeurs sont gérés dans compute engine et les données seront stockées dans Cloud storage

Comme le montre le schéma d’architecture on peut voir 3 niveaux de sécurité :

1. Si le serveur qui héberge la VM compute engine rencontre un problème. Google démarre un autre

serveur et redémarre la machine virtuelle

2. Si un disque dur rencontre un problème le RAID physique prend le relais et le disque dur est

remplacé.

3. Si un NAS ou SAN (serveur A, B ou C) rencontre un problème les deux autres serveurs joueront

le rôle de RAID virtuel et récupérerons les données.

Ajoutez à cette infrastructure Google a développé son propre coeur de réseau, il s’est rendu compte

que les solutions standard ne permettaient pas de faire communiquer 75 000 serveurs entre eux de

manière optimale et il a aussi développé sa propre distribution de Linux pour éviter au maximum les

intrusions et faciliter la maintenance des serveurs et le monitoring.

Nous venons de le voir Google a opté pour une simplicité,une sécurité et un niveau de service

maximum pour l’hébergement de ses VMs mais cela a un prix et il n’est pas possible d’utiliser les

outils que l’on a l’habitude d’utiliser et certaines options ne sont pas disponibles comme de choisir le

processeur et sa fréquence finement. Google n’utilise pas de format pivot non plus (il faut dire qu’il

n’existe pas vraiment de format officiel dans ce domaine). En tout cas sachez que des tiers

proposent des solutions pour migrer vers des VMs Compute engine ou de migrer des VMs

compute engine vers un autre fournisseur.

Attention il n’est pas possible faute d’accord commercial trouvé entre Google et Oracle d’installer

une base de données Oracle sur GCP à l’heure où ces lignes ont été écrites.

Maintenant passons à ce que nous pouvons gagner en utilisant les VMs de Google :

€	Le premier atout est le prix à la seconde pour la puissance de calcul. Le prix des VMs est très concurrentiel et est abordable quelque soit le fournisseur de service du cloud public. Ensuite si nous éteignons (oui juste éteindre pas supprimer) une VM celle ci ne coûte que l’espace de stockage et les processeurs (ce qui coûte le plus cher) ne vous coûte plus rien. Alors oui la plupart du temps une VM ne peut pas être éteinte mais pensez aux VMs de développement, d’intégration, de POC… Pour voir le prix des VMs de Google : https://cloud.google.com/products/calculator/
	Le deuxième atout est l’autoscaling, il est ultra simple de mettre en place sur GCP une gestion de pic de charge efficace à moindre coût. En effet le load balancer est installé et pré-configuré (voire https://gcppartage.domwee.com/2019/02/load-balancer.html) il est capable de sonder la charge des machines et de lancer le démarrage d’une autre machine pour absorber la charge supplémentaire. Tout cela évidemment à un coût adapté aux besoins puisque le load balancer est aussi facturé en fonction de son utilisation.
	La marketplace : Beaucoup de tiers proposent des VMs avec leur produit pré- installé et pré-configuré comme Dataiku, SAP Hana, Github, Cassandra, Elasticsearch, Wordpress…
	Vous avez à disposition les dernières innovations comme ajouter des GPU de dernière génération ou directement des TPU des CPU spécialisés dans le calcul matriciel (machine learning).
	Preemptible : Google propose des VM pour un coût défiant toute concurrence mais en contrepartie Google peut récupérer cette VM au moment où il le souhaite. A utiliser en connaissance de cause.
	Auto healing, il est possible de faire redémarrer automatiquement une VM en cas d’anomalie détectée (url qui ne s’affiche pas)

Google a ajouté par la suite des options pour répondre à certains manques :

• En sacrifiant la sécurité des données il est possible d’avoir un SSD interne de la machine virtuelle pour augmenter le nombre d’I/O.
• Google propose de louer un serveur complet : le sole tenant hosting. Cela permet de réserver un serveur complet et de ne pas avoir de mutualisation d’architecture avec d’autres entreprises comme l’illustre l’image ci dessous récupérée dans la documentation de Google :