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基礎知識
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Well-Architected Framework
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新功能
卓越的營運成果
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使用 CloudOps 確認作業準備度與成效
管理事件和問題
管理及最佳化雲端資源
自動執行及管理變更
持續改良和創新
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安全性、隱私權和法規遵循
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採用融入安全考量的設計
導入零信任機制
導入「優先確保安全」機制
預先防範網路威脅
以安全且負責任的方式使用 AI
運用 AI 強化安全防護
滿足法規遵循和隱私權需求
共同責任與命運共同體
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可靠性
總覽
根據使用者體驗目標定義可靠性
設定合理的可靠性目標
透過備援機制建構高可用性
活用水平擴充功能
使用觀測工具偵測可能的故障情形
納入優雅降級設計
執行測試,確保能在故障時復原
執行測試,確保能在資料遺失時復原
出具全面的檢討報告
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成本最佳化
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依據業務價值調整支出
培養注重成本的文化
充分運用資源
持續進行最佳化調整
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效能最佳化
總覽
規劃資源分配方式
發揮彈性優勢
推廣模組化設計
持續監控及提升效能
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永續發展
AI 和機器學習觀點
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卓越的營運成果
安全性
可靠性
成本最佳化
效能最佳化
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金融服務業觀點
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卓越的營運成果
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成本最佳化
效能最佳化
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部署作業原型
總覽
可用區
區域
多區域
全球
混合式
多雲端
比較分析
後續主題
參考架構
在 Compute Engine 上進行單一區域部署
在 Compute Engine 上進行區域部署
在 Compute Engine 上進行多區域部署
在 Compute Engine 和 Spanner 上進行全球部署
登陸區設計
登陸區總覽
決定身分新手上路程序
決定資源階層
網路設計
決定聯播網設計
實作網路設計
決定安全等級
企業基礎藍圖
總覽
架構
驗證及授權
機構架構
網路
偵測性控制
預防性控制措施
部署方法
營運最佳做法
部署藍圖
AI 與機器學習
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AI 代理
選擇代理程式設計模式
多代理 AI 系統
生成式 AI
生成式 AI 文件摘要
搭配運用生成式 AI RAG 和 Cloud SQL
生成式 AI 知識庫
運用生成式 AI 管理使用率
搭配 RAG 的生成式 AI
總覽
使用 Agentspace 和 Vertex AI 的 RAG 基礎架構
使用 Vertex AI 和 Vector Search 的 RAG 基礎架構
使用 Vertex AI 和 AlloyDB 的 RAG 基礎架構
使用 GKE 和 Cloud SQL 建構 RAG 基礎架構
使用 Vertex AI 和 Spanner Graph 的 GraphRAG 基礎架構
模型訓練
在 Google Cloud 中實作機器學習技術的最佳做法
Google Cloud 上的跨孤島和跨裝置聯邦學習
使用 Google Cloud 和 Labelbox 開發模型及標記資料
機器學習運作
機器學習運作:機器學習的持續推送軟體更新與自動化管線
部署及運作生成式 AI 應用程式
部署企業 AI 和機器學習模型
機密運算適用於資料分析和 AI
使用 TensorFlow Extended、Vertex AI Pipelines 和 Cloud Build 進行機器學習運作
高品質預測型機器學習解決方案指南
AI 和機器學習應用程式
使用 Dataflow 和 Cloud Vision API 建構 ML 視覺分析解決方案
參考架構
部署架構
在 Google Cloud 中設計 AI 和機器學習工作負載的儲存空間
運用 Harness CI/CD 管道,為支援 RAG 的應用程式建構管道
實作雙塔檢索,並大規模生成候選項目
運用 Cloud Storage FUSE 最佳化 AI 和機器學習工作負載
透過 Managed Lustre 最佳化 AI 和機器學習工作負載
在 Google Cloud 上使用 Vertex AI Pipelines 建立傾向模型
整合第三方產品
Google Cloud 中的 C3 AI 架構
應用程式開發
內容總覽
開發方法和樣式
可擴充及具有韌性的應用程式模式
開發平台管理
部署企業開發人員平台
總覽
架構
開發人員平台控制項
服務架構
記錄和監控
運作
費用和歸因
部署方法
Cymbal Bank 範例
對應 BeyondProd 原則
部署藍圖
最佳做法:在 GKE 執行最具成本效益的 Kubernetes 應用程式
透過 GKE 閘道公開服務網格應用程式
參考架構
部署架構
使用 GKE 閘道和 Cloud Service Mesh 建構全球分散式應用程式
參考架構
部署架構
Google Cloud 身分與存取權管理的模式與做法
使用 ServiceNow 管理資源
選取代管容器執行階段環境
開發運作和開發生命週期
架構決策記錄總覽
透過部署管道開發及交付應用程式
參考架構
部署架構
DevOps Research and Assessment (DORA) 功能
應用程式架構
在 GKE 和 Cloud SQL 上使用 Apache Guacamole
參考架構
部署架構
Compute Engine 上的 Chrome 遠端桌面
設定 Linux
Windows 設定
Google Cloud 上的連線裝置架構
總覽
獨立 MQTT 代理程式
IoT 平台產品
裝置與 Pub/Sub 連線至 Google Cloud
執行 IoT 後端的最佳做法
自動佈建及設定邊緣和裸機系統與伺服器的最佳做法
採用無伺服器運算技術的電子商務平台
管理及調度在代管 Kubernetes 上執行的 Windows 應用程式網路
參考架構
部署架構
採用 Python 和 JavaScript 的動態網頁應用程式
使用 Cloud SDK 用戶端程式庫
三層式網頁應用程式
網站託管
大數據與資料分析
內容總覽
端對端架構
數據分析湖倉
將資料匯入受保護的 BigQuery 資料倉儲