Google hat sein Angebot Custom Machine Types innerhalb der Compute Engine allgemein verfügbar gemacht. Zugleich erstreckt es sich nach Abschluss der Betaphase auch auf die Betriebssysteme Red Hat Enterprise Linux (RHEL) und Windows.
Custom Machine Types sind Virtuelle Maschinen, bei denen der Kunde vorgibt, wie viele Cores und wie viel Speicher sie mitbringen sollen. Über zwei Regler kann man zwischen mindestens einer und höchstens 32 vCPUs eine Wahl treffen. Der Speicherausbau kann bis 6,5 GByte pro CPU betragen, reicht also in Summe bis 208 GByte.
Während der Testphase unterstützte Googles Angebot noch ausschließlich CentOS, CoreOS, Debian, OpenSUSE und Ubuntu. Dies schränkte die Nützlichkeit gerade für große Unternehmen aber drastisch ein, die oft RHEL oder eben Windows im Rechenzentrum einsetzen.
Die Abrechnung erfolgt linear: Google gibt – je nach Rechenzentrum leicht verschiedene – Fixpreise pro CPU und pro GByte RAM vor. Diese werden minutengenau abgerechnet. Bei durchgängiger Buchung für einen Monat greift ein Rabatt von ungefähr 30 Prozent. Für Preemptible VMs gelten noch einmal niedrigere Preise.
Mit den anpassbaren VMs versucht Google offenkundig, sich von Konkurrenten wie Marktführer Amazon Web Services abzuheben, das zwar zahlreiche VM-Optionen anbieten, aber bisher keine vom Anwender selbst definierbaren Einheiten. Custom Machine Types sind bereits im Preisrechner für die Compute Engine vertreten, Interessenten können also selbst prüfen, was die Nutzung sie kosten würde. Google verspricht bis zu 50 Prozent Ersparnis. Wie groß aber die Vorteile einer selbst definierten Konfiguration gegenüber einem vom Anbieter definierten Instanzentyp sind, ist natürlich von der Arbeitlast abhängig.
Google war bereits im November 2013 dem Programm Red Hat Certified Cloud Provider beigetreten. Im April 2014 machte Red Hat dann erstmals einen RHEL-Einsatz in Googles Compute Engine möglich: Geeignete Abonnements des Unternehmens-Linux lassen sich seither mit Red Hat Cloud Access auf die Google-Cloud übertragen.
[mit Material von Larry Dignan, ZDNet.com]
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