使用Google Cloud的数据科学PaaS管理数据并执行工作负载

客户背景：某全球大型托管银行因数据量庞大，需迁移至云平台管理复杂工作负载，并计划使用 Google Cloud 的 Data Science PaaS 平台，这是该银行首次采用 GCP 公共云，需确保解决方案符合监管框架。

挑战：在迁移过程中，需解决数据安全、加密和合规性问题，特别是针对金融行业敏感数据的处理。

解决方案：SoftServe 通过以下方式优化平台：

1. 增强 Google Cloud Identity Platform 以满足合规要求；
2. 改进实验室访问控制，确保用户可同时访问多个实验室；
3. 实施基于政策的访问控制，按法规管理权限；
4. 使用 Terraform Enterprise 和 GitLab 管道，通过基础设施即代码（IaC）方法扩展部署功能，无需重大架构变更。

核心框架包括：

• 云安全健康检查；
• 基于策略的代码执行；
• 数据传输和静态加密；
• 漏洞管理和威胁检测。

成果：

• 提升了安全控制权，合理分配权限；
• 增强了资源配置和规模的灵活性；
• 优化性能，降低成本，提高可扩展性；
• 数据科学团队可在数小时内获取所需资源，而非数周；
• 平台集成客户自助服务门户，进一步降低运营成本。

后续支持：SoftServe 在项目结束后继续支持 GCP 平台，并评估银行数据利用的改进方案。

技术栈：未详细列出，但涉及 Google Cloud Identity Platform、Terraform Enterprise、GitLab 等。

结论：通过定制化数据管理，该方案实现了协作提升和运营效率增加，为金融行业云迁移提供了合规且高效的解决方案。