1998 年成立，21 年間Google徹底改變了在線搜索和數字廣告業，在此基礎上Google又在智慧型手機作業系統、無人駕駛、人工智慧領域不斷探索。Google地圖、應用商店、YouTube、Gmail、Google Drive 等產品服務全球超過十億用戶，而Google Cloud計算就扮演了發動機的角色。
不斷擴充的伺服器數量，逐步構建的全球網絡基礎設施，以及持續疊代的先進技術和開源計算平台給了Google Cloud服務支持Google各大產品體系的能力。這些能力同樣可以運用到更多企業的技術構建和業務形態上，而且這種賦能的形式也包含了諸多優勢。
12 月 6 日，在新加坡舉辦的 SYNC 東南亞科技創新大會上，來自Google Cloud的 Mark Johnston 先生同我們分享了Google Cloud在幫助Google自有業務以及助力其他夥伴數字化、高效能的行業故事。
在網際網路領域，很多基礎設施的需求早已被解決，後來者的價值體現在提供更專業服務的能力上。Mark 舉了一個有趣的例子，當我們起床想要吃麵包的時候，我們不會從頭開始製造一台烤吐司機來滿足我們吃麵包的需求，我們的業務需求亦是如此。有視頻播放的需求我們去調用諸如 Youtube 的視頻服務，藉助平台的優勢可以讓我們的業務事半功倍。
Google Cloud平台與 Snapchat 合作也是一個值得分享的例子，Snapchat 是一款國外流行的照片分享應用，每天有超過 8 億份的照片和視頻上傳到 Snapchat，每秒需要處理超過 2 萬張照片、600 萬條視頻，看到這數據的很多人都會問，Snapchat 需要什麼規模的伺服器和運維人員才能滿足這樣的需求，答案是像Google Cloud這樣團隊。
不是 Snapchat 在內部組織這樣的一支隊伍，而是他們接入了Google Cloud的服務。「閱後即焚」是一個巧妙的社交屬性，但同樣也帶來更具挑戰的技術需求，大量數據湧入，而後大量信息需要刪除，一般的本地伺服器的滯後性難以滿足上述需求，而Google Cloud平台的動態伸縮計算能力就是為這種需求而生的，這使一家新晉級的重量級選手 0 基礎技術團隊成為了可能。
還有一份部分人對於雲計算不信任是出於無法在物理世界中觸及，以為數據上雲就無法做到對數據的完全掌控。這其實是陷入了一個誤區，雲計算平台利用集群優勢，可以實現數據的分布存儲，多重備份。依託大平台的數據防護能力，數據的安全性其實是指數級的提升。
而對於數據的可控性，Google Cloud也做出了有力的保證，引入更完善的權限管理體系和更安全的密鑰存儲機制，最大程度的保證數據可控流程透明。
雲計算和人工智慧的結合也讓企業更經濟更容易的觸及 AI，而有 TensorFlow 加持的Google Cloud平台又將操作難度進一步拉低，企業可以方便地利用 TensorFlow 訓練自有模型，滿足自身業務的需求，國內手機品牌一加（OnePlus）就是通過 Google Cloud 的 AI 模型去完成用戶反饋分析的。
一加認為用戶的反饋有著非常重要的作用，但每天來自全球成千上萬的用戶反饋，收集和分析的任務費時費力。通過在 Google Cloud 上部署 AI 模型對反饋內容進行學習，模型會將諸如「提高清晰度」、「低光場景」、「亮度」等針對相機的反饋合併歸納，然後將有效的信息傳遞給產品經理，大大提高了處理反饋的效率。
Google Cloud平台的能力遠遠不止如此，越來越多的企業、商家通過雲技術獲得了更強更快更加個性化的能力，如果你也想進一步了解Google Cloud，可以關注一下Google Cloud在 2020 年 1 月 9 號舉辦的 Google Cloud 數字峰會。