Google Cloud Platform (GCP) est le troisième fournisseur de cloud public, derrière AWS et Azure, avec une part de marché d'environ 13 à 14 %. Là où AWS mise sur la largeur du catalogue, GCP se distingue par trois forces concrètes : l'analytique de données (BigQuery), l'IA/ML (TPU et Gemini) et Kubernetes (que Google a créé). Cette page situe ses services clés, ce qui le différencie, et donne les premiers pas avec la gcloud CLI.
Qu'est-ce que GCP
Section intitulée « Qu'est-ce que GCP »GCP donne accès, à la demande, à l'infrastructure que Google utilise pour ses propres produits (Search, YouTube, Maps). Son premier service, App Engine, est apparu en 2008 et est passé en disponibilité générale fin 2011 ; les briques socles comme Compute Engine ont suivi (2013).
Le modèle est le paiement à l'usage (pay-as-you-go), avec deux spécificités tarifaires intéressantes face à AWS :
- Facturation à la seconde des machines virtuelles (avec un minimum de 60 secondes), au lieu d'arrondir à l'heure.
- Sustained Use Discounts : des remises automatiques (jusqu'à 20 à 30 %) quand une ressource tourne une grande partie du mois, sans réservation ni engagement à souscrire.
Côté marché, les parts varient selon les cabinets, mais l'ordre est stable : AWS ~28 à 30 %, Azure ~20 à 25 %, Google Cloud ~13 à 14 %.
Les services clés à connaître
Section intitulée « Les services clés à connaître »Si vous venez d'AWS, la correspondance des services aide à se repérer. Voici les briques que tout débutant rencontre.
| Service GCP | Rôle | Équivalent AWS |
|---|---|---|
| Compute Engine | machines virtuelles à la demande | EC2 |
| Cloud Storage | stockage d'objets dans des buckets | S3 |
| Cloud SQL | bases relationnelles managées (MySQL, PostgreSQL, SQL Server) | RDS |
| GKE | Kubernetes managé | EKS |
| BigQuery | entrepôt de données analytique serverless | Redshift |
| Cloud Run | conteneurs serverless | Fargate |
| VPC | réseau privé (global chez GCP) | VPC (régional) |
| Vertex AI | plateforme IA/ML (modèles Gemini) | SageMaker |
Au-delà de Cloud SQL, GCP propose AlloyDB (PostgreSQL haute performance) et Spanner, une base relationnelle distribuée à l'échelle mondiale et fortement cohérente, qui n'a pas vraiment d'équivalent direct ailleurs.
À noter : Vertex AI a été renommé Gemini Enterprise Agent Platform en 2026, mais le terme Vertex AI reste largement employé dans la documentation et les recherches.
Ce qui distingue GCP
Section intitulée « Ce qui distingue GCP »Trois domaines où GCP est un choix souvent cité en premier.
La donnée avec BigQuery. C'est la signature de GCP : un entrepôt de données serverless qui analyse des pétaoctets sans gérer de cluster. On charge les données, on écrit du SQL, GCP gère le calcul et la mise à l'échelle. Pour des équipes data, c'est fréquemment l'argument décisif.
L'IA et le machine learning. Google conçoit ses propres accélérateurs, les TPU (Tensor Processing Units), qui font tourner ses modèles Gemini et ses produits. La plateforme Vertex AI unifie l'entraînement, le déploiement et l'accès aux modèles. L'écosystème IA est un terrain où GCP investit lourdement.
Kubernetes, à la source. Google a créé Kubernetes (annoncé en 2014, issu de son orchestrateur interne Borg) avant de le confier à la CNCF. GKE est donc le Kubernetes managé de l'inventeur, avec un mode Autopilot où Google gère entièrement les nœuds.
À cela s'ajoute une particularité réseau : le VPC est une ressource globale chez GCP, ses sous-réseaux étant régionaux. Chez AWS, à l'inverse, un VPC est cantonné à une région. Cette différence change la façon de concevoir une architecture multi-régions.
GCP face à AWS et Azure
Section intitulée « GCP face à AWS et Azure »Aucun fournisseur n'est « meilleur » dans l'absolu ; le bon choix dépend du contexte.
- AWS : le leader, la plus grande largeur de catalogue et la maturité la plus établie. Le choix par défaut quand on veut le plus de services et de retours d'expérience.
- Azure : fort sur l'intégration Microsoft (Active Directory, Windows, Microsoft 365), naturel pour les organisations déjà dans cet écosystème.
- GCP : différenciants nets sur la data (BigQuery), l'IA/ML (TPU, Gemini), Kubernetes (GKE) et un modèle tarifaire avantageux (facturation à la seconde, remises automatiques).
En pratique, le choix se décide sur les compétences en place, l'écosystème existant et la nature des charges : analytique et IA penchent souvent vers GCP, une stack Microsoft vers Azure, un besoin de largeur et de maturité vers AWS.
Premiers pas avec gcloud
Section intitulée « Premiers pas avec gcloud »L'outil en ligne de commande s'appelle gcloud (fourni par le Google Cloud SDK). Après installation, l'initialisation est interactive : elle authentifie votre compte, sélectionne un projet et définit une région par défaut.
gcloud init # authentification + configurationgcloud projects list # lister les projets accessiblesgcloud config set project mon-projetgcloud config list # afficher la configuration activeUne fois le projet sélectionné, créer une machine virtuelle tient en une commande. La même logique vaut pour tous les services : un verbe (create, list, delete), une ressource, des options.
gcloud compute instances create ma-vm \ --zone=europe-west1-b \ --machine-type=e2-smallLa notion de projet est centrale et c'est la plus grande différence de mentalité avec AWS : toute ressource GCP appartient à un projet. Le projet porte les API activées, la facturation, les permissions et les collaborateurs. C'est l'unité d'isolation de base, là où AWS raisonne d'abord par compte et par étiquettes.
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Régions, zones et disponibilité
Section intitulée « Régions, zones et disponibilité »GCP répartit ses ressources dans des régions (zones géographiques, comme europe-west1 près de Bruxelles) elles-mêmes découpées en zones, des data centers isolés au sein d'une région. Une VM Compute Engine vit dans une zone précise ; un bucket Cloud Storage peut être régional ou multi-régional.
Ce découpage gouverne trois décisions concrètes à poser dès le début d'un projet :
- La disponibilité : pour résister à la panne d'un data center, on répartit ses instances sur plusieurs zones d'une même région ; pour résister à la perte d'une région entière, sur plusieurs régions.
- La latence : choisir une région proche des utilisateurs réduit le temps de réponse.
- La conformité et le prix : la région détermine où résident les données (un enjeu réglementaire) et les tarifs, qui varient d'une région à l'autre.
Le VPC global de GCP simplifie justement ce dernier point : un même réseau privé couvre toutes les régions, là où un VPC AWS reste cantonné à une région et impose du peering entre régions.
La hiérarchie des ressources
Section intitulée « La hiérarchie des ressources »GCP organise tout selon quatre niveaux, du haut vers le bas. Comprendre cette pyramide est essentiel pour gérer les accès proprement.
- Organisation : la racine, qui représente l'entreprise.
- Dossiers (optionnels) : pour regrouper des projets par département, équipe ou entité.
- Projets : l'unité de travail quotidienne, où l'on active et consomme les services.
- Ressources : les VM, buckets, bases, etc.
Le point clé est l'héritage IAM : une autorisation (rôle) accordée à un niveau descend automatiquement sur tout ce qui se trouve en dessous. Donner un rôle au niveau d'un dossier le propage à tous ses projets et leurs ressources. C'est l'équivalent conceptuel d'AWS Organizations (Organisation > unités d'organisation > comptes > ressources), mais chez GCP l'unité de travail reste le projet, pas le compte.
À retenir
Section intitulée « À retenir »- GCP est le 3e cloud (~13 à 14 %), fort sur la data, l'IA/ML et Kubernetes.
- Correspondances clés : Compute Engine (~EC2), Cloud Storage (~S3), Cloud SQL (~RDS), GKE (~EKS), BigQuery (data warehouse serverless).
- Spécificités GCP : BigQuery serverless, TPU/Gemini pour l'IA, GKE (Google a créé Kubernetes), VPC global.
- Tarification : facturation à la seconde et remises automatiques (sustained use), sans réservation.
- La notion de projet est centrale : toute ressource y appartient (API, facturation, permissions).
- Hiérarchie Organisation > Dossiers > Projets > Ressources avec héritage IAM descendant.