Почему я не буду оформлять платную подписку на google фото

Как работать с гугл диском

Основная цель Google Диска — хранить файлы и синхронизировать их с вашим компьютером. Вы можете использовать веб-сайт Drive для загрузки файлов и редактирования их в Интернете.

Google Drive дает вам возможность загружать и сохранять различные типы файлов — документы, фотографии, аудио и видео — на серверы Google или в «облако». Диск может служить, как решением для резервного копирования, так и способом освободить место на вашем устройстве.

Кроме того, если вы установите его настольный вариант, вы можете использовать папку Диска на вашем компьютере для непрерывной синхронизации важных файлов в облаке, следя за тем, чтобы они обновлялись по мере работы над ними.

Недавно гугл Диск расширил свои возможности синхронизации, добавив возможность синхронизировать любую папку на вашем компьютере с серверами Google Диска. Это также позволяет приложению функционировать как резервная служба. 

Однако Google Drive не просто помогает вам хранить файлы. Он работает как своего рода узел, где сходятся разные направления для всей вашей деятельности Google. Диск работает со всей системой приложений Google Workspace, включая G Suite офисных приложений. 

Для справки —  Google Workspace(ранее G Suite) набор инструментов для совместной работы, как Gmail, Календарь,  Chat, Диск, Документы, Таблицы, Презентации, Формы, Сайты и т. д. 

Это означает, что вы можете использовать его для создания файлов Google Docs, опросов Google Forms, электронных таблиц Google Sheets или презентаций Google Slides.

Это также один из лучших облачных сервисов для обмена данными , благодаря своим высоко настраиваемым параметрам обмена. Когда вы делитесь файлами на Google Диске, вы можете установить разрешения для каждого человека, с которым вы делитесь. Вы даже можете позволить другим пользователям редактировать файлы Google Docs вместе с вами.

Если ваша работа требует много совместной работы в Интернете, лучшим решением для вас может быть использование Google Диска, особенно если вам нужно работать вместе над большим количеством файлов Google Docs.

Google Drive работает с интегрированным набором приложений, работающих на базе Google. Некоторые другие ключевые функции Google Диска:

  1. Хранение файлов: По умолчанию Google предоставляет вам 15 ГБ свободного места для хранения в Gmail, Google Drive и Google Photos. Если вы когда-нибудь достигнете этого предела, вы всегда сможете оплатить больше места, перейдя на аккаунт Google One.
  2. Общий доступ к файлам: Файлы являются частными, пока вы не поделитесь ими. Но в любое время вы можете пригласить других людей для просмотра, редактирования или загрузки файлов и документов.
  3. Доступ к файлам из любого места: Файлы могут быть доступны с любого смартфона, планшета или компьютера. Также доступен автономный доступ.
  4. Комплексный поиск: Диск может распознавать изображения и даже текст в отсканированных документах, что делает поиск файлов еще проще.
  5. Безопасное хранение: Файлы дисков защищены шифрованием AES256 или AES128, тем же протоколом безопасности, который используется в других сервисах Google.

Пример из жизни. Работа с GDPR

Нам пришлось столкнуться с задачей анонимизации данных по регламенту GDPR для Google Analytics (GA) в BigQuery. Задача заключалась в том, что каждый день в BigQuery импортировались данные из Google Analytics (GA). Поскольку в GA хранились персональные данные пользователей, для удалённых пользователей необходимо было очищать персональную информацию по регламенту GDPR. Данные, которые необходимо было анонимизировать, находились в поле с типом array. Аккаунт BigQuery, который нам предоставили, работал с ценовой моделью On-demand, в которой стоимость рассчитывалась из обработанных данных каждого запроса. Данные хранились в шард-таблицах. Google не рекомендует использовать шардированные таблицы и предлагает взамен партиционирование + кластеризацию, но, к сожалению, в Google Analytics (GA) это стандартная структура хранения данных. При экспорте данных из Google Analytics в BQ создаётся шард-таблица ga_sessions_, сегментированная по датам. В таблице находится порядка 16 полей, для нашей задачи необходимы были поля:

  • fullVisitorId (string) — уникальный идентификатор посетителя GA (также известный как идентификатор клиента)

  • customDimensions (array) — поле с типом array, содержит пользовательские данные, которые устанавливаются для каждого сеанса пользователя.

В поле customDimensions хранятся значения (идентификаторы), которые нам необходимо анонимизировать. Значения хранятся под определёнными индексами в массиве customDimensions.

Решение задачи

Мы создали в BQ таблицу opted_out_visitors для хранения пользователей, информацию о которых необходимо анонимизировать.

Схема таблицы:

В данной таблице мы храним копию данных из ga_sessions_, которые подпадают под регламент GDPR.

При получении запроса на удаление пользователя в нашей системе мы находили в таблицах GA данные пользователя для анонимизации и добавляли значения в таблицу opted_out_visitors:

где cd.index=11 — индекс массива customDimensions, в котором хранятся идентификаторы пользователя, а cd.value=»1111111″ — идентификатор пользователя, данные которого необходимо почистить в таблицах GA. Собственно, в данной таблице мы имеем идентификатор пользователя в сеансе GA (fullVisitorId), данные пользователя (customDimensions) для анонимизации и дату, когда пользователь оставил за собой следы. После добавления данных в таблицу opted_out_visitors чистим значение, которое необходимо заменить.

Осталось почистить значения в оригинальных таблицах GA. Для этого мы раз в 7 дней запускаем скрипт, который обновляет данные в ga_sessions для каждой даты в opted_out_visitors:

После этого очищаем таблицу opted_out_visitors.

Многие читатели могут подумать, зачем так запариваться, создавать отдельную таблицу opted_out_visitors, хранить там идентификаторы из ga_sessions с анонимизированными данными, а потом всё это мержить раз в N дней. Дело в том, что каждая таблица ga_sessions занимает около 10 ГБ, и с каждым днём количество таблиц увеличивалось. Если бы мы выполняли анонимизацию данных каждый раз при поступлении запроса на удаление, мы получили бы огромные затраты в BigQuery. Но и с данным подходом нам не удалось добиться минимальных затрат. После анализа всех запросов мы выявили, что проблемным местом является запрос поиска анонимных данных и добавления в таблицу opted_out_visitors.

В данном запросе мы обращаемся к таблице ga_sessions_ за весь период, откуда получаем данные из столбца customDimensions (напомним, что этот столбец имеет тип array, который может хранить в себе любой объём данных). В итоге один запрос весил около 40 ГБ, так как BigQuery сканировал все таблицы ga_sessions_ и искал информацию в столбце customDimensions. Таких запросов в день было 50–80. Таким образом, меньше чем за день мы тратили весь бесплатный месячный трафик (1 ТБ).

История Google

Студенческий поисковик

Гугл изначально являлся научным  проектом студентов Стенфорда  Сергея Брина и Гарри Пейджа. Молодые люди разработали новый алгоритм поиска. Суть алгоритма если упростить сводилась к тому, что страницы на которые ведет много ссылок с других сайтов очевидно при прочих равных более интересны сайтов с меньшей ссылочной массой. Поэтому они должны быть наиболее релевантными при поиске и должны в выборке стоять выше прочих.

Google.com

Сначала разработанная студентами поисковая система работала на сайте Стэнфорда. В 1998 году созданная Брином и Пейджем компания Гугл поучила финансирование и поисковая система перешла на домен Google.com. К концу года она уже проиндексировала более 60 миллионов страниц. В последующие пару лет Гугл стремительно рос и завоевывал популярность у пользователей по всему миру. У нового поисковика был очень простой и понятный интерфейс и действительно хороший алгоритм поиска. Люди начинали использовать Гугл и больше не возвращались к другим поисковикам.

Рекламная революция

В 2000 году компания Гугл начала продавать текстовую рекламу, которая была напрямую связанна с ключевыми словами поиска. Этот вид рекламы быстро грузился, не загромождал страницу, не раздражал пользователя, но при этом эффективно работал. Тот редкий тип решения который нравился всем участникам процесса. Гугл и до этого момента был стремительно развивающейся компанией, но теперь доходы компании стали просто заоблачными.

Гугл в цифрах

  • В  2011 году число уникальных пользователей Гугл за месяц превысило миллиард человек.
  • В 2012 году Google был объявлен самым дорогим брендом в мире.
  • К концу 2019 года Гугл занимает более 60% мирового рынка поисковых запросов.
  • В десятых годах Гугл практически бессменно возглавлял рейтинг американских компаний с наилучшей репутацией.
  • К концу 2014 года компания имела больше 70 официальных представительств, расположенных в самых разных частях света. В 41 стране мира есть офисы компании Гугл.
  • Google возглавляет список 100 лучших работодателей Соединенных штатов Америки.

Динамика роста акций компании Google

2019

Google законно скрыла на Бермудах 19,9 млрд евро налогов

В начале 2019 года стало известно о том, что Google перевела 19,9 млрд евро через зарегистрированную в Голландии компанию на Бермудские острова в 2017 году. Интернет-гигант использовал известную схему ухода от налогов.

Как сообщает информационное агентство Reuters со ссылкой на документы нидерландской Торговой палаты, в 2017 году через компанию Google Netherlands Holdings BV было проведено примерно на 4 млрд евро больше по сравнению с 2016-м. В Google утверждают, что компания использует только законные схемы и платит все налоги, которые требуются.

Google увела от налогообложения почти 20 млрд евро при помощи «сэндвича»

Google, как и другие международные компании, платит подавляющее большинство своего корпоративного подоходного налога на родине, и мы заплатили глобальную эффективную налоговую ставку в размере 26% за последние десять лет. Мы платим все налоги и соблюдаем налоговое законодательство в каждой стране, в которой мы работаем по всему миру, — заявили в корпорации.

Голландская «дочка» Google используется для перевода выручки от роялти, полученной за пределами США, в ирландскую аффилированную компанию Google Ireland Holdings, зарегистрированную на Бермудских островах, где компании не платят налоги на доходы. Это так называемая двойная ирландская схема с голландским сэндвичем.

Эта популярная в США схема применяется оптимизации налоговых обязательств посредством использования двух ирландских и одной голландской компаний. Ирландские компании выступают в роли «хлеба», а между ними находится голландская компания, как «сыр» или «колбаса». Такая схема является законной и используется преимущественно крупными корпорациями США в отношении оптимизации доходов от объектов интеллектуальной собственности. Метод позволяет значительно уменьшать налоги в США и других странах.

Как увеличить объем хранилища Google

Примечание. Прежде чем приобретать дополнительное пространство, убедитесь, что указанный вами способ оплаты действителен. Подробнее о том, как изменить платежные данные…

Как купить дополнительное хранилище через Google One

Подписка Google One заменяет текущий тарифный план для Google Диска. Подписчики получают ещё больше пространства для хранения данных, а также эксклюзивные преимущества и возможность пользоваться подпиской вместе с членами семьи. Чтобы оформить подписку Google One и получить дополнительное пространство для хранения данных, сделайте следующее:

  1. Войдите в аккаунт Google.
  2. Откройте страницу one.google.com в браузере на компьютере.
  3. В левой части страницы нажмите Хранилище Увеличить объем хранилища.
  4. Выберите новый план,
  5. а затем проверьте его стоимость и дату оплаты. Затем нажмите Далее.
  6. Чтобы подтвердить выбор тарифного плана, нажмите Подписаться.

Кластеризация таблиц

Когда вы создаёте кластеризованную таблицу в BigQuery, данные таблицы автоматически сортируются на основе содержимого одного или нескольких столбцов в схеме таблицы. Указанные столбцы используются для размещения связанных данных. При кластеризации таблицы с использованием нескольких столбцов важен порядок указанных столбцов. Порядок указанных столбцов определяет порядок сортировки данных. Кластеризация может улучшить производительность определённых типов запросов, таких как запросы, использующие предложения фильтра, и запросы, которые объединяют данные. Когда данные записываются в кластеризованную таблицу, BigQuery сортирует данные, используя значения в столбцах кластеризации. Когда вы выполняете запрос, содержащий в фильтре данные на основе столбцов кластеризации, BigQuery использует отсортированные блоки, чтобы исключить сканирование ненужных данных. Вы можете не увидеть значительной разницы в производительности запросов между кластеризованной и некластеризованной таблицей, если размер таблицы или раздела меньше 1 ГБ.

Как выглядят Офисы Гугл

Центральный офис компании расположенный в Вашингтоне носит название Гуглплекс (Googleplex). Он считается лучшим технологическим кампусом в мире

Гугл одним из первых начал уделять большое внимание обстановке, которая окружает сотрудников. Поэтому все офисы Google выглядят весьма впечатляюще

Компания поставила на поток создание творческих, очень стильных и совершенно необычных рабочих пространств. Причем каждое решение индивидуально и офисы Гугл непохожи друг на друга.

Сотрудники Гугл кроме зарплаты получают множество дополнительных опций и бонусов. Многие из них скрываются в самом офисе. Это услуги массажа, спортивные площадки, бассейны и даже скалодромы и площадки для минигольфа.

Неудивительно, что так много молодых специалистов стремятся получить работу именно в компании  Гугл.

Wildcard-синтаксис

Wildcard-синтаксис позволяет выполнять запросы к нескольким таблицам, используя краткие операторы SQL. Wildcard-синтаксис доступен только в Standard SQL. Таблица с подстановочными знаками (wildcard) представляет собой объединение всех таблиц, соответствующих выражению с подстановочными знаками. Например, следующее предложение FROM использует выражение с подстановочными знаками table* для сопоставления всех таблиц в наборе данных test_dataset, которые начинаются со строки table:

Запросы к таблице имеют следующие ограничения:

  • Не поддерживаются представления. Если таблица подстановочных знаков соответствует любому представлению в наборе данных, запрос возвращает ошибку. Это верно независимо от того, содержит ли ваш запрос WHERE в псевдостолбце _TABLE_SUFFIX для фильтрации представления.

  • В настоящее время кешированные результаты не поддерживаются для запросов к нескольким таблицам через wildcard-синтаксис, даже если установлен флажок «Использовать кешированные результаты». Если вы запускаете один и тот же запрос с подстановочными знаками несколько раз, вам будет выставлен счёт за каждый запрос.

  • Запросы, содержащие операторы DML, не могут использовать wildcard-синтаксис в таблицах в качестве цели запроса. Например, wildcard-синтаксис для таблиц может использоваться в предложении FROM запроса UPDATE, но не может использоваться в качестве цели операции UPDATE.

Wildcard-синтаксис для таблиц полезен, когда набор данных содержит несколько таблиц с одинаковыми именами, которые имеют совместимые схемы. Обычно такие наборы данных содержат таблицы, каждая из которых представляет данные за один день, месяц или год. Такой синтаксис полезен для сегментированных таблиц (sharded tables) — не путать с партиционированными таблицами.Примеры использования:Допустим, в BQ существуют набор данных test_dataset c таблицами, которые сегментированы по датам:
test_table_20200101
test_table_20200102
………
test_table_20201231Выборка всех записей за дату 2020-01-01:

Выборка всех записей за месяц:

Выборка всех записей за год:

Выборка всех записей за весь период:

Выборка всех записей из всего набора данных:

Для ограничения запроса таким образом, чтобы он просматривал произвольный набор таблиц, можно использовать псевдостолбец _TABLE_SUFFIX в предложении WHERE. Псевдостолбец _TABLE_SUFFIX содержит значения, соответствующие подстановочному знаку *. Например, чтобы получить все данные за 1 и 5 января, можно выполнить следующий запрос:

2013: Выручка $59,83 млрд (+19%)

Годовая выручка увеличилась на 19% — до 59,83 миллиарда долларов, из них 4,3 миллиарда пришлось на подразделение Motorola Mobility.

Рекламная выручка Google выросла за год на 16% — до 50,58 миллиарда долларов. В четвертом квартале выручка Google от рекламы составила 14 миллиардов долларов, или 83% квартальных доходов. При этом средняя стоимость рекламного клика снизилась за квартал на 11%. Этот показатель снижается у компании уже около двух лет.

Чистая прибыль Google по итогам 2013 года выросла по US GAAP на 20% — до 12,92 миллиарда долларов по сравнению с 10,74 миллиарда долларов за 2012 год. В пересчете на одну акцию прибыль составила 38,13 доллара против 32,3 доллара в 2012 году.

Ценообразование

BigQuery предлагает несколько вариантов ценообразования в соответствии с техническими потребностями. Все расходы, связанные с выполнением заданий BigQuery в проекте, оплачиваются через привязанный платёжный аккаунт. Затраты формируются из двух составляющих:

  • хранение данных

  • обработка данных во время выполнения запросов.

Стоимость хранения зависит от объёма данных, хранящихся в BigQuery.

  • Active. Ежемесячная плата за данные, хранящиеся в таблицах или разделах, которые были изменены за последние 90 дней. Плата за активное хранение данных составляет 0,020 $ за 1 ГБ, первые 10 ГБ — бесплатно каждый месяц. Стоимость хранилища рассчитывается пропорционально за МБ в секунду.

  • Long-term. Плата за данные, хранящиеся в таблицах или разделах, которые не были изменены в течение последних 90 дней. Если таблица не редактируется в течение 90 дней подряд, стоимость хранения этой таблицы автоматически снижается примерно на 50%.

Что касается затрат на запрос, вы можете выбрать одну из двух моделей ценообразования:

  • On-demand. Цена зависит от объёма данных, обрабатываемых каждым запросом. Стоимость каждого терабайта обработанных данных составляет 5,00 $. Первый обработанный 1 ТБ в месяц бесплатно, минимум 10 МБ обрабатываемых данных на таблицу, на которую ссылается запрос, и минимум 10 МБ обрабатываемых данных на запрос. Важный момент: оплата происходит за обработанные данные, а не за данные, полученные после выполнения запроса.

  • Flat-rate. Фиксированная цена. В данной модели выделяется фиксированная мощность на выполнение запросов. Запросы используют эту мощность, и вам не выставляется счёт за обработанные байты. Мощность измеряется в слотах. Минимальное количество слотов — 100. Стоимость за 100 слотов — 2000 $ в месяц.

Стоит заметить, что хранение данных часто обходится значительно дешевле, чем обработка данных в запросах.Бесплатные операции:

  • Загрузка данных. Не нужно платить за загрузку данных из облачного хранилища или из локальных файлов в BigQuery.

  • Копирование данных. Не нужно платить за копирование данных из одной таблицы BigQuery в другую.

  • Экспорт данных. Не нужно платить за экспорт данных из других сервисов, например из Google Analytics (GA).

  • Удаление наборов данных (датасетов), таблиц, представлений, партиций и функций.

  • Операции с метаданными таблиц. Не нужно платить за редактирование метаданных.

  • Чтение данных из метатаблиц __PARTITIONS_SUMMARY__ и __TABLES_SUMMARY__.

  • Все операции UDF. Не нужно платить за операции создания, замены или вызова функций.

Итоги

Хочется сказать в конце, что BigQuery вполне достойное облачное хранилище данных. Для хранения небольшого количества данных можно уложиться в бесплатный лимит, но если ваши данные будут насчитывать терабайты и работать с данными вы будете часто, то и затраты будут высокими. С первого взгляда кажется, что 1 ТБ в месяц для запросов — это очень много, но подводный камень кроется в том, что BigQuery считает все данные, которые были обработаны во время выполнения запроса. И если вы работаете с обычными таблицами и попытаетесь выполнить какое-либо усечение данных в виде добавления WHERE либо LIMIT, то с грустью говорим вам, что BigQuery израсходует такой же объём трафика, как и при обычном запросе SELECT FROM. Однако если грамотно построить структуру вашей БД, вы сможете колоссально сэкономить свой бюджет в BigQuery.

Наши рекомендации:

  • Избегайте SELECT *. Делайте запросы всегда только к тем полям, которые вам необходимы.

  • Избегайте в таблицах полей с типами данных record, array (repeated record). Запросы, в которых присутствуют данные столбцы, будут потреблять больше трафика, т. к. BigQuery придётся обработать все данные этого столбца.Спасибо @ekoblov за дельное замечание.

  • Старайтесь создавать секционированные таблицы (partitioned tables). Если грамотно разбить таблицу по партициям, в запросах, в которых будет происходить фильтрация по партиционированному полю, можно значительно снизить потребление трафика, т. к. BigQuery обработает только партицию таблицы, указанную в фильтре запроса.

  • Старайтесь добавлять кластеризацию в ваших секционированных таблицах. Кластеризация позволяет отсортировать данные в ваших таблицах по заданным столбцам, что также сократит потребление трафика. При использовании фильтрации по кластеризованным столбцам в запросах BigQuery обработает только тот диапазон данных, который включает значения из вашего фильтра.

  • Для подсчёта обработанных данных всегда используйте Cloud Console BigQuery.Когда вы вводите запрос в Cloud Console, валидатор запроса проверяет синтаксис запроса и предоставляет оценку количества прочитанных байтов. Эту оценку можно использовать для расчёта стоимости запроса в калькуляторе цен.