Die Google Cloud Platform (GCP) ist der dritte große Player im Public-Cloud-Markt – und gleichzeitig der Anbieter mit dem stärksten Fokus auf moderne, skalierbare Anwendungen, Big Data, Machine Learning und Open Source-Technologien.
Google selbst ist schließlich der Konzern hinter Kubernetes, TensorFlow, BigQuery – und nutzt seine eigene Infrastruktur auch für Produkte wie Gmail, YouTube oder Google Maps.
In diesem Beitrag schauen wir uns an:
- Was GCP besonders macht
- Welche Dienste du unbedingt kennen solltest
- Wie du erste Schritte machst
- Und wofür sich die Plattform besonders gut eignet
Was ist Google Cloud Platform?
Google Cloud Platform (GCP) ist Googles Public-Cloud-Angebot und bietet mehr als 100 Dienste in Bereichen wie:
- Compute (VMs, Kubernetes, Serverless)
- Daten & Speicher (BigQuery, Cloud Storage, Firestore)
- KI/ML (Vertex AI, AutoML, Vision, NLP)
- API Management (Apigee, Cloud Endpoints)
- DevOps (Cloud Build, Cloud Functions)
- Sicherheit, Netzwerk, Monitoring
Besonderes Merkmal: GCP basiert auf derselben Infrastruktur, die Google für seine eigenen Produkte nutzt – d. h. du arbeitest auf derselben Plattform, die täglich Milliarden Nutzer:innen weltweit bedient.
Warum GCP?
GCP ist besonders attraktiv für:
- Entwickler:innen, die moderne Apps mit Containern & Microservices bauen
- Datenanalyst:innen, Data Engineers & ML-Teams
- Start-ups mit Fokus auf API-, App- oder Plattform-Produkte
- Unternehmen, die Open Source und Standards bevorzugen
Google punktet mit starker Entwicklerfreundlichkeit, leistungsfähigen Datenlösungen und transparentem Preismodell.
Die wichtigsten GCP-Dienste für den Einstieg
1. Compute Engine
Virtuelle Maschinen (VMs) on-demand
- Starte Linux- oder Windows-VMs in Sekunden
- Nutze flexible Maschinentypen oder Custom-Maschinen (CPU/RAM frei wählbar)
- Hohe Geschwindigkeit, günstige Preise
Beispiel: Webserver, CI-Runner, Testumgebung
2. Cloud Storage
Hochverfügbarer Objektspeicher (S3-ähnlich)
- Ideal für Bilder, Backups, Videos, Logs
- Zugriff per Web, CLI oder API
- Verschiedene Klassen: Standard, Nearline, Coldline, Archive
Beispiel: Speichere alle Nutzer-Uploads einer App
3. Cloud Run
Serverless-Container-Plattform
- Du deployst einfach ein Docker-Image
- GCP kümmert sich um Skalierung, Infrastruktur & Traffic
- Bezahle nur, wenn dein Container läuft (Pro Millisekunde!)
Beispiel: Webhook-Services, APIs, Microservices
4. Firestore (NoSQL) & Cloud SQL (SQL)
Datenbanken für unterschiedliche Zwecke
- Cloud SQL: Gemanagte MySQL, PostgreSQL, SQL Server
- Firestore: Dokumentbasierte NoSQL-Datenbank (ideal für mobile Apps)
Beispiel: Blog-System mit Firestore, Dashboard mit Cloud SQL
5. BigQuery
Serverloses Data Warehouse
- Extrem schnelle SQL-Analysen auf riesigen Datenmengen
- Preiswert, da nur genutzte Abfragen bezahlt werden
- Ideal für Data Warehousing, BI, Reporting
Beispiel: Millionen von Transaktionen analysieren – in Sekunden
6. Vertex AI
Komplettplattform für KI & Machine Learning
- Trainiere Modelle, verwalte Pipelines, deploye ML-Modelle
- Nutze AutoML für Modelle ohne Programmierkenntnisse
- Fertige APIs für Bilder, Sprache, Text, Übersetzung, etc.
Beispiel: KI-gestützte Produktempfehlungen in einem Onlineshop
Erste Schritte mit GCP – So startest du
1. Konto erstellen
- Gehe auf: https://cloud.google.com
- Erstelle einen Google-Account (oder nutze deinen vorhandenen)
- Du bekommst 300 $ Guthaben für 90 Tage
Wichtig: Keine automatische Verlängerung – keine Überraschungskosten.
2. Google Cloud Console erkunden
- Webinterface: https://console.cloud.google.com
- Alles ist projektbasiert: Erstelle ein neues Projekt für jedes Vorhaben
- Die „Navigation“ (linke Sidebar) führt dich zu allen Diensten
3. Deine erste App mit Cloud Run deployen
Cloud Run Quickstart:
- Erstelle ein neues Projekt
- Öffne „Cloud Run“ → „Service erstellen“
- Wähle Quelle:
- Container-URL (z. B. von DockerHub)
- Oder direkt aus Cloud Build
- Setze öffentliche oder private Zugriffsrechte
- Klick auf „Deploy“
💡 Deine App ist jetzt live unter einer eigenen URL – serverless & skalierbar.
4. Datei in Cloud Storage hochladen
- Öffne „Cloud Storage“ → „Bucket erstellen“
- Gib Name, Speicherort (z. B.
europe-west1) & Klasse an - Erstelle einen Ordner oder lade direkt eine Datei hoch
- Optional: Freigabelink generieren
5. Erste BigQuery-Abfrage
- Öffne „BigQuery“ im Menü
- Wähle ein öffentliches Dataset (z. B.
bigquery-public-data) - Schreibe eine SQL-Abfrage:
SELECT name, SUM(number) as total
FROM `bigquery-public-data.usa_names.usa_1910_2013`
WHERE gender = "F"
GROUP BY name
ORDER BY total DESC
LIMIT 10;
- Klicke „Ausführen“ – fertig!
Was ist im GCP Free Tier enthalten?
| Dienst | Kostenlos enthalten |
|---|---|
| Cloud Run | 2 Mio. Anfragen/Monat |
| Cloud Functions | 2 Mio. Ausführungen/Monat |
| Cloud Storage | 5 GB Speicher, 1 GB Outbound-Traffic |
| Compute Engine | 1 f1-micro-VM (US only) |
| BigQuery | 1 TB Abfragevolumen / 10 GB Storage |
| Firestore | 50.000 Dokumente, 1 GB Speicher |
Tipps für den Einstieg
1. Projekte sauber trennen
Nutze je Projekt ein separates Cloud-Vorhaben – für bessere Übersicht, Abrechnung & Berechtigungen
2. IAM & Zugriff richtig setzen
Vergebe Rollen nach dem „least privilege“-Prinzip – am besten nie direkt auf Organisationsebene
3. Abrechnung regelmäßig prüfen
Die „Kostenübersicht“ und der Kostenrechner helfen dir, den Überblick zu behalten
4. Open Datasets ausprobieren
Nutze GCPs Public Datasets in BigQuery – ideal für Demos, Tests oder erste Analysen
Fazit
Die Google Cloud Platform ist besonders stark bei Datenverarbeitung, ML und modernen App-Strukturen. Sie richtet sich an Entwickler:innen, Start-ups und datengetriebene Organisationen, die flexible und intelligente Systeme bauen möchten.
Mit Cloud Run, BigQuery, Vertex AI und Firestore hast du leistungsstarke Tools zur Hand – und mit dem großzügigen Guthaben kannst du viel ausprobieren, ohne Risiko.
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