仅欧洲替代方案 Google Cloud Platform.

Google Cloud is the smallest of the three US hyperscalers in EU market share but has the strongest data-engineering brand. That brand is the migration challenge: BigQuery, Vertex AI, Spanner and the rest of the GCP catalog are excellent tools, and there is no like-for-like EU sovereign replacement for some of them. The honest answer is that for most mid-market workloads - web applications, APIs, e-commerce - the EU sovereign stack is a clean fit. For specialised data-engineering or ML workloads, the conversation is more nuanced. We will tell you which category yours falls in.

United States 仅限 EU 的替代技术栈 14 已梳理的服务

预约通话先扫描您的域

供应商: Google Cloud Platform
总部: Mountain View, CA
司法管辖区: United States
法律制度: CLOUD Act, FISA 702, EO 12333

"欧盟区域"不等于主权。四个问题决定一切。

数据驻留告诉你数据存放在哪里。主权则告诉你哪个法律体系可以强制访问。这四点的答案必须都成立 - 否则该技术栈就不具备主权性。

驻留

数据物理存储在哪里?

不只是笼统的“在云端” - 而是具体在哪个数据中心、哪个国家、受哪种司法管辖。

次级处理者

您的数据路径中还有谁?

每一个接触数据的供应商:CDN、邮件中继、错误追踪、分析管道。

司法管辖区

哪些法律可以强制披露?

总部位于美国的提供商受 FISA 702 和 CLOUD Act 管辖 - 即使数据存放在法兰克福也不例外。

密钥托管

谁实际持有加密密钥?

如果云服务商同时持有数据和密钥，无论签订何种 DPA，数据对其而言都是可读的。

失败 AWS · Azure · GCP · EU 区域

在司法管辖权和密钥托管上失败。

欧盟数据、美国母公司、默认路径中的美国次级处理者、供应商管理的密钥。

通过 Binadit 托管技术栈

四项全部通过。

托管在欧盟、由欧盟总部基础设施提供。默认路径中零美国次级处理者。客户持有或欧盟 KMS 密钥。在您的第 28 条 DPA 中按名称列出。

为什么团队正在退出 Google Cloud Platform

GCP exits we have scoped tend to come from one of two angles: a regulated workload that started small on GCP and now needs Schrems II compliance to grow, or a B2B SaaS whose enterprise customers (German banks, French government, Dutch healthcare) explicitly required no US-jurisdictional processor in the contract. The 2024 EU-US Data Privacy Framework legal challenges added a third trigger - leadership-level concern about another transfer-mechanism reversal. Licensed sovereign offerings improve the documentation but inherit the underlying US technology.

Google Cloud Platform 服务及其仅欧盟等效方案

迁移不是"换一个盒子"。下面的映射是我们为离开以下平台的客户运行的 Google Cloud Platform 基于 Schrems II 的考量 - 完全适用欧盟司法管辖，数据链路中不涉及美国母公司。

Google Cloud Platform 服务	我们改用什么	工程说明
Compute Engine (GCE)	Binadit 托管云平台。基于 Debian 或 Ubuntu 的 KVM 虚拟机，使用 Terraform 供给资源，通过 Ansible 配置。	欧盟提供商的每 vCPU 定价明显更低；在常规规模下无需使用预留实例。
Cloud Storage	Binadit 托管云平台。MinIO 或 Ceph RGW，兼容 S3。	以上所有方案均兼容 S3 API；SDK 改动极小。
Cloud SQL	Binadit 托管云平台。PostgreSQL 或 MySQL 配合 Patroni 实现故障转移，pgBackRest 实现时间点恢复。	流式复制让我们能够以数秒的停机时间完成切换，而无需专门的维护窗口，且恢复流程会按计划定期测试，而不是想当然地假设可行。
GKE (managed Kubernetes)	Binadit 托管云平台。基于 Debian 或 Talos 的 Kubernetes，使用 Cilium 网络方案，并通过 cert-manager 管理证书。	GKE Autopilot 没有直接对应的替代方案；对于大多数工作负载，托管 K8s 已经足够。我们首选的高信任度方案是在 bare metal 上运行 Talos。
Cloud Run	Binadit 托管云平台。在 GitLab CI 中构建 Docker 镜像并部署到 Kubernetes，为每个分支提供审查环境。	Knative 是 Cloud Run 的上游项目；迁移本质上就是重新部署到欧盟托管的 Knative 集群上。
BigQuery	Binadit 托管云平台。ClickHouse 或带列式扩展的 PostgreSQL，使用 dbt 建模。	在 BigQuery 规模下没有一对一的主权等效方案。自托管 ClickHouse 是生产环境的常见模式；对于真正的 Schrems II 合规需求，这是大多数客户会保留在有文档记录的混合架构中的工作负载。
Cloud Pub/Sub	Binadit 托管云平台。根据投递保证要求，选用 RabbitMQ、NATS 或 Redis Streams。	Kafka 是处理高吞吐事件流的标准方案；NATS 则更为轻量。
Cloud Functions	Binadit 托管云平台。在您的 Kubernetes 集群上运行 Knative 或 OpenFaaS。	函数迁移是机械化的过程；欧盟主权方案的冷启动性能具有竞争力。
Cloud DNS	Binadit 托管云平台。PowerDNS 或 Knot，权威 DNS，经 DNSSEC 签名。	通过 AXFR 或区域导出进行标准区域迁移。
Cloud CDN / Cloud Armor	我们为您部署并运维欧盟 CDN：Bunny.net 或 KeyCDN，并在源站使用 Nginx 和 Varnish 进行缓存。	CDN 是我们少数不自行运行的层级之一。我们会选定 EU 提供商，配置缓存头、清除策略和源站防护，并将其作为托管服务的一部分进行运维。
IAM / Cloud Identity	Binadit 托管云平台。使用 Keycloak 或 Authentik 作为身份提供方，支持 OIDC 和 SAML。	OIDC/SAML 迁移是成熟的路径；Workspace 身份管理则是另一个需要单独考虑的决策。
Cloud Operations (Stackdriver)	Binadit 托管云平台。Prometheus、Grafana、Loki 和 Tempo，通过 OpenTelemetry 串联。	OpenTelemetry 埋点让应用层的迁移变得非常简单。
Vertex AI / model APIs	Binadit Private Infrastructure。在专用 GPU 硬件上自托管开放权重模型，通过 vLLM 或 Ollama 提供服务。	在这一项上，我们最有可能坦率地告诉您答案是混合方案。目前自建部署无法达到前沿模型的质量水准。
Firestore / Firebase	Binadit 托管云平台。MongoDB 副本集，或在文档模型并不复杂的场景下使用带 JSONB 的 PostgreSQL。	Firestore 的实时同步功能是最难替代的部分；对于文档类工作负载，PostgreSQL + LISTEN/NOTIFY 通常足以胜任。

Compute Engine (GCE)

我们改用什么: Binadit 托管云平台。基于 Debian 或 Ubuntu 的 KVM 虚拟机，使用 Terraform 供给资源，通过 Ansible 配置。
工程说明: 欧盟提供商的每 vCPU 定价明显更低；在常规规模下无需使用预留实例。

Cloud Storage

我们改用什么: Binadit 托管云平台。MinIO 或 Ceph RGW，兼容 S3。
工程说明: 以上所有方案均兼容 S3 API；SDK 改动极小。

Cloud SQL

我们改用什么: Binadit 托管云平台。PostgreSQL 或 MySQL 配合 Patroni 实现故障转移，pgBackRest 实现时间点恢复。
工程说明: 流式复制让我们能够以数秒的停机时间完成切换，而无需专门的维护窗口，且恢复流程会按计划定期测试，而不是想当然地假设可行。

GKE (managed Kubernetes)

我们改用什么: Binadit 托管云平台。基于 Debian 或 Talos 的 Kubernetes，使用 Cilium 网络方案，并通过 cert-manager 管理证书。
工程说明: GKE Autopilot 没有直接对应的替代方案；对于大多数工作负载，托管 K8s 已经足够。我们首选的高信任度方案是在 bare metal 上运行 Talos。

Cloud Run

我们改用什么: Binadit 托管云平台。在 GitLab CI 中构建 Docker 镜像并部署到 Kubernetes，为每个分支提供审查环境。
工程说明: Knative 是 Cloud Run 的上游项目；迁移本质上就是重新部署到欧盟托管的 Knative 集群上。

BigQuery

我们改用什么: Binadit 托管云平台。ClickHouse 或带列式扩展的 PostgreSQL，使用 dbt 建模。
工程说明: 在 BigQuery 规模下没有一对一的主权等效方案。自托管 ClickHouse 是生产环境的常见模式；对于真正的 Schrems II 合规需求，这是大多数客户会保留在有文档记录的混合架构中的工作负载。

Cloud Pub/Sub

我们改用什么: Binadit 托管云平台。根据投递保证要求，选用 RabbitMQ、NATS 或 Redis Streams。
工程说明: Kafka 是处理高吞吐事件流的标准方案；NATS 则更为轻量。

Cloud Functions

我们改用什么: Binadit 托管云平台。在您的 Kubernetes 集群上运行 Knative 或 OpenFaaS。
工程说明: 函数迁移是机械化的过程；欧盟主权方案的冷启动性能具有竞争力。

Cloud DNS

我们改用什么: Binadit 托管云平台。PowerDNS 或 Knot，权威 DNS，经 DNSSEC 签名。
工程说明: 通过 AXFR 或区域导出进行标准区域迁移。

Cloud CDN / Cloud Armor

我们改用什么: 我们为您部署并运维欧盟 CDN：Bunny.net 或 KeyCDN，并在源站使用 Nginx 和 Varnish 进行缓存。
工程说明: CDN 是我们少数不自行运行的层级之一。我们会选定 EU 提供商，配置缓存头、清除策略和源站防护，并将其作为托管服务的一部分进行运维。

IAM / Cloud Identity

我们改用什么: Binadit 托管云平台。使用 Keycloak 或 Authentik 作为身份提供方，支持 OIDC 和 SAML。
工程说明: OIDC/SAML 迁移是成熟的路径；Workspace 身份管理则是另一个需要单独考虑的决策。

Cloud Operations (Stackdriver)

我们改用什么: Binadit 托管云平台。Prometheus、Grafana、Loki 和 Tempo，通过 OpenTelemetry 串联。
工程说明: OpenTelemetry 埋点让应用层的迁移变得非常简单。

Vertex AI / model APIs

我们改用什么: Binadit Private Infrastructure。在专用 GPU 硬件上自托管开放权重模型，通过 vLLM 或 Ollama 提供服务。
工程说明: 在这一项上，我们最有可能坦率地告诉您答案是混合方案。目前自建部署无法达到前沿模型的质量水准。

Firestore / Firebase

我们改用什么: Binadit 托管云平台。MongoDB 副本集，或在文档模型并不复杂的场景下使用带 JSONB 的 PostgreSQL。
工程说明: Firestore 的实时同步功能是最难替代的部分；对于文档类工作负载，PostgreSQL + LISTEN/NOTIFY 通常足以胜任。

我们如何迁移离开 Google Cloud Platform

典型的中端市场迁移分为三个阶段进行。以下数据假设工程团队规模为 6-10 人，应用程序技术栈复杂度中等。

Weeks 1-2

Audit & data-engineering scope

Inventory GCP services, classify by sovereignty necessity. Special attention to BigQuery and Vertex usage - these define the migration shape. Output: phased plan plus the explicit decision on data-engineering workloads.
Weeks 3-6

Edge, soft dependencies, IAM staging

Cloud DNS, CDN, monitoring and Cloud Storage moved first. Keycloak deployed alongside Cloud Identity for parallel-run. Pre-stage compute on EU infrastructure.
Weeks 6-14

Core cutover + analytics decision

GCE/GKE workloads cut over with blue-green. Cloud SQL replicated and switched. BigQuery either migrated to ClickHouse or kept on a documented hybrid with personal data scrubbed at the boundary. Vertex AI workloads moved to Mistral or self-hosted equivalents.

5-year TCO on GCP exits we have run: 30-50% cheaper for predictable workloads. The exception is BigQuery-heavy analytics - there the operational saving of GCP often justifies keeping it on a hybrid (with personal-data anonymisation at the boundary) rather than migrating.

常见问题

查看所有常见问题

Does GCP "Sovereign Controls" or a licensed sovereign offering solve the issue?

Sovereign Controls (formerly Google Cloud Sovereign) adds operational separation: EU-resident staff, encryption key control, audit logging. It does not change the underlying jurisdiction - Google LLC remains the technology owner. Licensed sovereign offerings use the same technology under licence; the caveat sits at the technology layer. For most Schrems II analyses, both are improvements but not full sovereignty.

Can we keep BigQuery and migrate everything else?

Yes, and this is a common pattern. The discipline: scrub or anonymise personal data at the ingestion boundary so what enters BigQuery is no longer subject to GDPR. Document the boundary in your DPA. We have implemented this pattern for several mid-market analytics workloads.

What is the realistic ML/AI alternative?

Mistral AI (FR) for foundation models with comparable quality to GPT-4-class on European jurisdiction. Aleph Alpha (DE) for sovereign-by-design LLM workloads. For training, dedicated EU GPU hardware covers most use cases. The gap vs Vertex AI is in tooling polish, not raw capability.

How does GKE migration compare to AKS or EKS?

Mechanically similar - Helm charts, manifests and CI/CD pipelines transfer cleanly. GKE-specific addons (Workload Identity, GKE-managed cert-manager) need replacement with standard equivalents. Plan 1-2 weeks for the K8s addon migration.

How long does a GCP exit take?

For a mid-market application (GCE, Cloud SQL, GKE, Cloud Storage, no BigQuery): 10-14 weeks elapsed time. With a managed-infrastructure partner: 6-10 weeks. BigQuery in scope adds 4-8 weeks depending on the migration target.

What about Workspace (Gmail, Docs, Drive)?

Workspace is a separate conversation from GCP infrastructure. Many clients run a hybrid: GCP infrastructure replaced, Workspace kept with documented exposure. The mailbox.org migration path for Workspace is well-supported.

规划您的退出 Google Cloud Platform.

30 分钟范围确定通话。我们将您的技术栈映射到仅欧盟替代方案,估算迁移工作量,并告诉您这是否是正确的选择。

预约通话对比其他服务商