谷歌将首次推出网络附加存储(NAS)服务，从而增加其云存储组合。
谷歌云Filestore是托管文件存储，用于需要文件系统接口和数据共享文件系统的应用程序。它允许用户使用他们的谷歌计算引擎和Kubernetes引擎实例建立托管NAS，并承诺高吞吐量、低延迟和高IOPS。
托管NAS选项第一次为谷歌云平台带来了文件存储功能。谷歌的云存储组合已经包括了持久磁盘(一种网络连接的块存储服务)和谷歌云存储(一种用于对象存储的分布式系统)。云文件存储满足了对文件工作负载的需求，谷歌Cloud的产品管理总监Dominic Preuss说。
“您只能将一个VM附加到持久磁盘。使用[谷歌云存储]对象存储，可以有很多东西读取它，但是它没有文件系统的事务语义。Cloud Filestore是这两者之间的中间体:您可以让多个vm与它对话，并且它具有文件系统的事务属性。
为了让企业更容易地将数据转移到云存储中，谷歌还宣布了传输设备的可用性。rackable存储服务器的设计目的是将大量数据从企业数据中心转移到谷歌的云。雷竞技电脑网站
谷歌将设备发送到客户站点，在这些站点上数据高速传输到设备中，然后再将设备发回谷歌，完成数据传输到客户在谷歌云中的存储系统。(AWS Snowball是亚马逊类似设备的翻版。)谷歌首先分享了它的细节传输设备去年夏天，现在在美国随处可见
谷歌
Transfer Appliance的目标客户是那些希望将大量数据转移到谷歌云平台、不希望依赖传统网络链接的公司。谷歌建议移动超过20TB的数据或需要一周以上时间上传的数据的公司使用。
谷歌的最新消息是在洛杉矶推出了最新的云区域。LA是谷歌全球云平台网络的第五个美国站点th全球网站。
谷歌对其大量新闻进行了好莱坞式的解读，强调媒体和娱乐行业有望从谷歌向洛杉矶的区域扩张中受益。其中一个例子就是The Mill，这是一家全球性的视觉效果工作室，除了大型项目外，还制作广告和音乐视频等短格式内容。
该工厂的工程主管汤姆•泰勒(Tom Taylor)在一份声明中表示:“我们的许多短期项目出人意料地涌现出来，因此在该地区拥有额外的产能可以帮助我们迅速利用这些机会。”“洛杉矶地区给予我们的额外速度，将帮助我们解放我们的艺术家，让他们做更多有创意的工作。”
谷歌云Filestore
媒体和娱乐公司也在云Filestore的目标之列，云Filestore面向那些拥有大量丰富的非结构化内容和应用程序的组织，这些应用程序需要低延迟和高IOPS，比如内容管理系统、网站托管、渲染农场和虚拟工作站。
Preuss说，电影制片厂和制作公司总是在寻求更快、更有效地渲染电影和创建CGI图像。云文件存储提供了一种替代使用本地机器和本地文件进行呈现的方法。
“媒体和娱乐行业有很多分布式工作负载。最常见的一种是渲染农场或渲染工作负载，”Preuss说。“比方说，你已经花了好几年的时间来开发一部电影或一部动画电影，而最后一步是要有一个大型的计算任务，要么渲染动画，要么渲染特效，要么对电影做一些后期处理。您需要能够让多个vm处理这些数据来进行更新。对于云文件存储这样的托管NFS产品，这是一种非常常见的使用情况。”
谷歌为云文件存储提供了两个定价级别。高级版本是每月每GB 0.30美元，标准版本是每月每GB 0.20美元(某些地区的价格略有不同)。Cloud Filestore Premium的设计目标是提供高达700mb /s的吞吐量和30,000个IOPS，而不管实例容量如何。对于标准实例，性能随容量而变化;峰值性能可以达到10TB或更高。Filestore将于下个月发布测试版。
谷歌转移设备
公司可以直接从谷歌云平台控制台请求传输设备。该设备有两种配置:100TB型号售价300美元，480TB型号售价1800美元。根据谷歌，如果客户压缩数据，它通常会使原始容量加倍。100TB的Express shipping大约需要500美元，480TB的Express shipping大约需要900美元。该设备被设计成适合一个标准的19英寸数据中心机架。
谷歌引用的一些典型用例包括:将部分或全部数据中心迁移到云;雷竞技电脑网站通过传输测试数据并快速准备测试数据来启动机器学习或分析项目;将大型内容档案(如创意图书馆、视频、图像、监管或备份数据)转移到云存储;并从研究机构或数据供应商收集数据，并将其移动到谷歌的云进行分析。
施密特海洋研究所是转换设备的早期采用者。这家非盈利基金会拥有并运营着Falkor，这是一艘海洋研究船，船上安装了100TB的传输设备。
施密特海洋研究所的研究项目经理埃里森·米勒在一份声明中说:“我们需要一种方法来简化人工复制、传输和邮寄研究数据硬盘的复杂过程，并使之尽快提供给科学界。”“我们能够将传输设备安装在飞船上，以存储我们研究探险中产生的大量数据，并在巡航结束后将其轻松传输到谷歌云存储。”一旦数据存储在谷歌云存储中，就很容易将研究数据快速传播到社区。”