Google Cloud Platform (GCP)

Google Cloud Platform (GCP) est l'infrastructure cloud publique de Google qui propose une suite complète de services IaaS, PaaS et SaaS. Exploitant la même infrastructure mondiale que Gmail, YouTube et Search, GCP se distingue par ses capacités avancées en machine learning, son réseau global à faible latence et ses outils d'analyse de données BigQuery. La plateforme offre plus de 100 services couvrant le calcul, le stockage, les bases de données, l'IA, la sécurité et le développement d'applications.

Fondements de GCP

• Infrastructure mondiale distribuée sur 40+ régions et 121+ zones avec réseau privé global à fibre optique
• Services principaux : Compute Engine (VMs), Kubernetes Engine (GKE), Cloud Run (containers serverless), App Engine (PaaS)
• Expertise data & IA : BigQuery pour analytics, Vertex AI pour ML, TensorFlow intégré nativement
• Modèle de tarification à la seconde avec remises automatiques pour usage soutenu et committed use discounts
• Organisation hiérarchique : Organization → Folders → Projects avec IAM granulaire et service accounts

Avantages stratégiques

• Performance réseau supérieure grâce au backbone privé de Google (Premium Tier) avec latence minimale
• Scalabilité automatique native sur GKE, Cloud Run et App Engine sans gestion d'infrastructure
• Sécurité multi-couches : chiffrement par défaut, Shielded VMs, Binary Authorization, VPC Service Controls
• Innovation IA/ML accessible : AutoML pour modèles sans code, APIs pré-entraînées (Vision, NLP, Speech)
• Écosystème Kubernetes natif : GCP est co-créateur de K8s avec intégration profonde (Anthos, Config Connector)
• Coûts optimisés : pas de frais de sortie inter-régions en Premium Tier, tarification granulaire à la seconde

Exemple d'architecture cloud-native

# Architecture microservices sur GCP avec Terraform
resource "google_container_cluster" "primary" {
  name     = "production-gke-cluster"
  location = "europe-west1"
  
  # GKE Autopilot : Google gère nodes, scaling, sécurité
  enable_autopilot = true
  
  release_channel {
    channel = "REGULAR"
  }
  
  workload_identity_config {
    workload_pool = "${var.project_id}.svc.id.goog"
  }
}

# Cloud SQL avec haute disponibilité
resource "google_sql_database_instance" "postgres" {
  name             = "production-db"
  database_version = "POSTGRES_15"
  region           = "europe-west1"
  
  settings {
    tier              = "db-custom-4-16384"
    availability_type = "REGIONAL"  # HA multi-zone
    
    backup_configuration {
      enabled                        = true
      point_in_time_recovery_enabled = true
      start_time                     = "03:00"
    }
    
    ip_configuration {
      ipv4_enabled    = false
      private_network = google_compute_network.vpc.id
    }
  }
}

# Cloud Run pour APIs serverless
resource "google_cloud_run_service" "api" {
  name     = "api-service"
  location = "europe-west1"
  
  template {
    spec {
      containers {
        image = "gcr.io/${var.project_id}/api:latest"
        
        resources {
          limits = {
            cpu    = "2"
            memory = "1Gi"
          }
        }
        
        env {
          name = "DATABASE_URL"
          value_from {
            secret_key_ref {
              name = google_secret_manager_secret.db_url.secret_id
              key  = "latest"
            }
          }
        }
      }
    }
    
    metadata {
      annotations = {
        "autoscaling.knative.dev/minScale" = "1"
        "autoscaling.knative.dev/maxScale" = "100"
      }
    }
  }
  
  traffic {
    percent         = 100
    latest_revision = true
  }
}

# BigQuery pour analytics
resource "google_bigquery_dataset" "analytics" {
  dataset_id    = "product_analytics"
  location      = "EU"
  
  default_partition_expiration_ms = 7776000000  # 90 jours
  
  access {
    role          = "OWNER"
    user_by_email = google_service_account.analytics.email
  }
}

Mise en œuvre et gouvernance

1. Structurer l'organisation : créer une hiérarchie Organization > Folders (par environnement/équipe) > Projects avec convention de nommage stricte
2. Configurer Identity & Access Management : implémenter le principe du moindre privilège avec custom roles, service accounts et Workload Identity pour GKE
3. Concevoir le réseau : déployer un VPC Shared avec subnets par région, Cloud NAT, Private Google Access et firewall rules basées sur service accounts
4. Définir la stratégie multi-région : choisir régions primaire/secondaire selon latence utilisateurs, réglementations (GDPR) et besoins de disaster recovery
5. Automatiser l'infrastructure : utiliser Terraform avec remote backend sur Cloud Storage, modules réutilisables et GitOps via Cloud Build
6. Implémenter la sécurité : activer VPC Service Controls, Binary Authorization pour GKE, Cloud Armor pour WAF, Security Command Center pour monitoring
7. Optimiser les coûts : configurer budgets & alerts, utiliser committed use discounts, spot VMs pour charges batch, lifecycle policies sur Cloud Storage

Services et outils clés

• Compute : Compute Engine (VMs), GKE Autopilot (K8s managé), Cloud Run (serverless containers), Cloud Functions (FaaS)
• Stockage : Cloud Storage (object), Persistent Disk (block), Filestore (NFS managé)
• Bases de données : Cloud SQL (PostgreSQL/MySQL), Cloud Spanner (global RDBMS), Firestore (NoSQL), Bigtable (wide-column)
• Data & Analytics : BigQuery (data warehouse), Dataflow (stream/batch processing), Pub/Sub (messaging), Composer (Airflow managé)
• IA/ML : Vertex AI (plateforme ML unifiée), AutoML, TensorFlow Enterprise, Vision/NLP/Speech APIs
• DevOps : Cloud Build (CI/CD), Artifact Registry, Cloud Deploy, Operations Suite (monitoring/logging)
• Sécurité : Cloud IAM, Secret Manager, Certificate Authority Service, Security Command Center, Chronicle (SIEM)

Google Cloud Platform représente un choix stratégique pour les organisations priorisant l'innovation data-driven, les architectures Kubernetes-native et les performances réseau globales. Avec son expertise prouvée en machine learning, son infrastructure sous-jacente à YouTube et Gmail, et son engagement envers l'open source (Kubernetes, TensorFlow, Istio), GCP offre un écosystème différencié particulièrement adapté aux workloads analytiques massifs, aux applications conteneurisées modernes et aux projets nécessitant des capacités IA avancées. L'investissement dans GCP se justifie par des gains en vélocité de développement, en scalabilité automatique et en avantage compétitif via l'exploitation intelligente des données.