Technologie · Infrastruktur

Google Cloud — dort, wo sie zum Projekt passt

Google Cloud setzen wir ein, wenn Kunden bereits dort arbeiten, wenn bestimmte Dienste gebraucht werden oder wenn eine Konzernvorgabe die Plattform festlegt. Aufbau und Betrieb in europäischen Regionen, datenschutzkonform konfiguriert. Der Rest ist eine Rechenaufgabe: Cloud lohnt sich bei echter Elastizität und bei verwalteten Diensten — nicht, weil sie modern klingt.

Projektbezogen, meist auf Kundenwunsch

Was ist Google Cloud?

Sinnvoll, wo Kunden ohnehin dort sind oder verwaltete Dienste wirklich gebraucht werden — nicht als Selbstzweck.

Wofür wir Google Cloud einsetzen

Der häufigste Grund ist schlicht: Das Unternehmen arbeitet bereits mit Google Workspace, die Auswertungen liegen in BigQuery, und eine neue Anwendung soll an diese Daten heran. Der zweite Grund sind einzelne Dienste — Cloud Storage für Medien, Cloud SQL für verwaltete Datenbanken, die Vision- oder Translation-Dienste, wenn eine Anwendung Bilder oder Sprache verarbeiten soll. Der dritte Grund ist eine Konzernvorgabe, die keine Diskussion vorsieht.

In der Praxis bauen wir dort meist Anwendungen, die aus unserer Entwicklung kommen: Symfony- oder Node.js-Dienste in Containern auf Cloud Run, dazu Cloud SQL, Cloud Storage und Pub/Sub für Nachrichten zwischen Systemen. Schnittstellen zu Warenwirtschaft, CRM oder Shop laufen genauso wie anderswo — die Plattform ändert den Ort, nicht die Aufgabe. GKE kommt nur ins Spiel, wenn wirklich viele Dienste zu orchestrieren sind.

Wie wir damit arbeiten

Aufbau als Code, mit Terraform, getrennt nach Projekten für Test und Produktion. Rechte laufen über IAM und Service-Accounts, nicht über persönliche Konten, die beim nächsten Personalwechsel niemand mehr zuordnen kann. Regionen setzen wir auf Europa, in der Regel Frankfurt oder Belgien. Zertifikate, DNS und Domains verwalten wir mit — auch dann, wenn die Anwendung selbst bei Google liegt und das Übrige bei uns.

Kosten behandeln wir als Teil des Betriebs, nicht als Überraschung am Monatsende. Budgets, Alarme und ein regelmäßiger Blick auf die tatsächlich genutzten Ressourcen gehören dazu. Besonders BigQuery lohnt diesen Blick: Im On-Demand-Modell wird nach verarbeiteter Datenmenge abgerechnet, sodass eine unglücklich geschriebene Abfrage schnell teuer wird; in den kapazitätsbasierten Editions zahlt man stattdessen nach Slot-Stunden. Partitionierte Tabellen und begrenzte Abfragen sind hier keine Feinheit, sondern Grundlage. Support und Wartung regeln wir über individuelle SLA-Vereinbarungen.

Grenzen und Alternativen

Cloud als Selbstzweck rechnet sich nicht. Ein TYPO3-Auftritt mit gleichmäßigem Verkehr und ein Shopware-Shop mit vorhersehbaren Spitzen brauchen keine Plattform, die für weltweite Lastverteilung gebaut wurde. Sie brauchen eine passend dimensionierte Umgebung, Backups und jemanden, der die Updates macht. Genau das leisten unsere eigenen Server in Deutschland — planbar in den Kosten und ohne Abhängigkeit von einem Anbieter, dessen Preisliste sich ändern kann.

Wo Google Cloud dagegen schwer zu schlagen ist: bei Auswertungen über sehr große Datenmengen und bei Diensten, die man selbst kaum sinnvoll betreiben kann. Dann ist die Frage nicht ob, sondern wie eng man sich bindet. Wir halten Anwendungslogik deshalb portabel und nutzen plattformeigene Dienste bewusst dort, wo der Nutzen den späteren Umzugsaufwand rechtfertigt. Welcher Weg passt, klären wir vor dem Angebot.

Häufige Fragen

Wann ist Google Cloud die richtige Wahl?

Google Cloud passt, wenn Sie ohnehin im Google-Umfeld arbeiten, wenn große Datenmengen ausgewertet werden sollen oder wenn ein verwalteter Dienst gebraucht wird, den man selbst nur mit hohem Aufwand betreiben könnte. Bei gleichmäßiger, gut planbarer Last ist eigenes Hosting meist wirtschaftlicher. Entscheidend ist der Lastverlauf und die Frage, welche Dienste Sie tatsächlich nutzen — nicht die Plattform an sich.

Liegen die Daten in Europa?

Ja, wir konfigurieren Google-Cloud-Umgebungen mit europäischen Regionen, in der Regel Frankfurt oder Belgien. Dazu gehören Auftragsverarbeitungsvertrag, Verschlüsselung im Speicher und auf dem Transportweg sowie eng gefasste Zugriffsrechte über Service-Accounts. Zu prüfen bleibt im Einzelfall, welche personenbezogenen Daten in Logs, Backups und Analysediensten landen. Bei besonders sensiblen Daten ist der Betrieb auf eigenen Servern in Deutschland häufig die einfachere Antwort.

Wie behalten wir die Kosten im Griff?

Kosten bleiben beherrschbar, wenn Budgets, Alarme und eine regelmäßige Prüfung der genutzten Ressourcen von Anfang an eingerichtet sind. Der häufigste Kostentreiber sind nicht die Server, sondern Datenverkehr und Abfragen — bei BigQuery wird im On-Demand-Modell nach verarbeiteter Datenmenge abgerechnet, sodass eine ungeschickte Abfrage schnell teuer wird. Sharpness prüft solche Punkte im laufenden Betrieb und schaltet ab, was nur noch aus Gewohnheit läuft.

Google Cloud im Bestand oder im Neubau?

Wir übernehmen auch Systeme, die woanders gebaut wurden — nach einem Blick in Code und Hosting.

Womit wir sonst arbeiten

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