谷歌游戏放大招,云游戏随时随地玩,支持4K/60fps
发布会上谷歌发布云平台，谷歌宣布首批支持谷歌发布云平台的 游戏 包括育碧《刺客信条：奥德赛》和id software《毁灭展示：永恒》两款 游戏 ， 游戏 规格或为4K、HDR、60fps。据悉，4K/60fps对带宽要求为25Mbps，谷歌透露未来还会支持8K和120fps更高规格。
开发者大会期间，谷歌发布谷歌发布云平台了旗下Stadia云游戏服务，并于当年11月19日正式上线，最高支持4K分辨率与60fps谷歌发布云平台的帧率，并且支持HDR显示，此外与谷歌自家谷歌发布云平台的YouTube联动，玩家将可以从YouTube游戏主播的进度开始自己的游戏，也算是为云游戏提供了全新的。
登录Stadia云手游平台，游戏玩家不必花很多钱购买硬件设备，轻松玩云游戏。打破硬件性能和游戏场所的限制，玩家可以在不同设备之间无缝切换，实时同步。获得最佳手游体验，让玩家体验稳定光滑的4K分辨率60帧HD手游，视觉效果非常震撼。
Stadia云游戏平台正式版亮点支持4K游戏Stadia将支持4K游戏，未来更有望支持8K。
谷歌Stadia是目前云游戏市场中的领头羊。该平台以其强大的技术支持，让游戏玩家能够在任何设备上无缝游玩游戏。Stadia还提供了独家游戏，例如《刺客信条：奥德赛》和《瑞奇与叮当》。此外，Stadia还支持游戏串流在4K和60fps的分辨率下，而且还具有多人游戏和社交功能。微软的xCloud是另一个值得关注的品牌。
谷歌如何改善其为企业客户提供的云服务?
相对的，AWS、Azure 连续多年地提供了大量免费套餐，以吸引初创企业使用其服务。在这种情况下，Google 推出了“通过永久免费的方式提升云计算竞争力”的策略，有新意，且被广泛赞誉。Google 推出的免费方案是 GCP 提供的“Always Free”计划。
谷歌计划对中小企业主进行补贴，鼓励他们提供免费WiFi服务，同时与WiFi设备制造商Ruckus合作，研发软件实现云端WiFi网络的可视化管理。在这个虚拟网络中，商家只需将无线路由器接入云端，智能设备即可与整个网络保持连接，而无需关注具体路由器的管理。
GoogleCloudPricingCalculator可以提供考虑了上述所有因素的估算，但如果您对容器、虚拟机类型和Google的托管术语没有详细了解，那么通过Cloudways购买服务可能更安全，以避免犯代价高昂的错误。 GCP不为已使用的服务提供退款，但如果您关闭账户，您可以申请收回未使用的资金。
谷歌深知便捷性和管理效率的重要性。因此，这一整合旨在构建一个强大且一体化的同步客户端，融合消费者和企业服务的精华功能，旨在提升用户体验和 IT 团队的管理效率。这是对2017年拆分桌面版 Google Drive 的策略的反转，旨在消除混乱，提供无缝的解决方案。
法国透镜生产商Essilor International SA的经理加亚特，作为GoogleApps的新用户，正寻求对比谷歌和亚马逊在企业服务价格和性能上的差异。总的来说，谷歌的云计算服务挑战亚马逊，是其战略转型的一部分，旨在提供企业级的高效数据管理与服务。未来竞争将围绕稳定、安全和价格等关键因素展开。
都有哪些云服务器厂商
硅云：出海上云细分领域领先厂商，硅云在香港云服务器领域处于较为领先的地位，硅云的香港主机也比较先进，采用KVM虚拟化+三副本存储，全系标配智能WAF防入侵服务。硅云的香港云服务器的故障率更低，响应速度较快，硅云的主要优势就是香港云服务器等海外服务器方面的资源较为充足。
腾讯云，凭借腾讯在海量互联网服务上的丰富经验，为开发者和企业提供了全面的云服务解决方案，无论是社交、游戏还是其他领域，都能提供一站式服务，展现其强大的技术实力。华为云，作为国内领先的云服务供应商，专注于为企业、机构及创业者提供安全、中立的IT基础设施，助力数字化转型。
云服务器厂商主要有亚马逊AWS、微软Azure、谷歌云平台（GCP）、阿里云、腾讯云和华为云等。亚马逊AWS是全球最早进入云计算市场的厂商之一，凭借其强大的技术实力和丰富的服务经验，已经成为全球云服务器市场的领导者。
云服务器有：阿里云：阿里云依托于阿里巴巴集团，通过对其丰富的网络资源进行整合，拥有自己的数据中心，是国内云主机中的佼佼者，目前名气最大。
Vultr Vultr是一家总部位于美国的云服务器提供商，在全球拥有15个数据中心分布在4个大洲。Vultr提供虚拟专用服务器(VPS)和裸金属服务器两种类型的云服务器服务。Vultr的VPS服务提供了多种不同的套餐，包括512MB、1GB、2GB、4GB、8GB和16GB内存的套餐，不同配置的套餐提供不同的CPU、存储和带宽资源。
谷歌在Hadoop和Spark的托管服务上打开beta版
1、Google在Beta中推出谷歌发布云平台了一种新的云服务，旨在简化Hadoop和Spark的数据分析。CloudDataproc是通过GoogleCloud平台提供的托管服务，面向希望自动化管理数据集群的开源用户。
2、首先，Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同。Hadoop实质上更多是一个分布式数据基础设施谷歌发布云平台： 它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集群中的多个节点进行存储，意味着您不需要购买和维护昂贵的服务器硬件。
3、spark和hadoop的区别：诞生的先后顺序、计算不同、平台不同。诞生的先后顺序，hadoop属于第一代开源大数据处理平台，而spark属于第二代。属于下一代的spark肯定在综合评价上要优于第一代的hadoop。
4、资源竞争。Hadoop和Spark都需要大量的计算、内存和存储资源，两个框架在同一节点上运行时会存在资源竞争的问题，需要仔细调整资源分配情况。
5、Storm在动态处理大量生成的“小数据块”上要更好(比如在Twitter数据流上实时计算一些汇聚功能或分析)。Spark工作于现有的数据全集(如Hadoop数据)已经被导入Spark集群，Spark基于in-memory管理可以进行快讯扫描，并最小化迭代算法的全局I/O操作。
6、Spark On YARN：实时/内存计算框架Spark运行在YARN上：，项目状态：已可用。 BSP On YARN：BSP模型在YARN上的实现：，项目状态：发布一个实验版本。 HBase On YARN：HBase运行在YARN上，项目状态：进行中，Hortonworks开源的Hoya：，项目状态：进行中。
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