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践行“设计即安全”理念
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确定网络设计
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AI 和机器学习
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多代理专用网络模式
多租户智能体 AI 系统
使用 ADK 和 Cloud Run 的单智能体 AI 系统
用例
管理互动式学习
实现数据科学工作流自动化
构建跨云开放式数据湖仓一体
使用 Google Maps Platform 构建值得信赖的智能体系统
对多模态数据进行分类
针对分布式数据实现智能体分析
启用双向多模态直播
多模态 GraphRAG 资源编排
协调对不同系统的访问
编排安全运维工作流
生成式 AI
概览
使用 RAG 的生成式 AI
概览
支持 RAG 的生成式 AI 应用的专用连接
使用 Gemini Enterprise 和 Agent Platform 的 RAG 基础设施
使用 Agent Platform 和 Vector Search 的 RAG 基础设施
使用 Agent Platform 和 AlloyDB 的 RAG 基础架构
使用 GKE 和 Cloud SQL 的 RAG 基础设施
使用 Agent Platform 和 Spanner Graph 构建 GraphRAG 基础设施
执行适用于 RAG 应用的 CI/CD 流水线
部署企业生成式 AI 和机器学习模型
部署和运行生成式 AI 应用
在所有后端上部署 AI 推理模型的网络方案
GKE 上 AI 推理模型部署的网络
用例
自动执行健康保险索赔的利用率审核
生成个性化营销活动
生成个性化的产品推荐
根据音频生成播客
针对客户支持问题生成解决方案
机器学习应用和运营
概览
在 Google Cloud 上实现机器学习的最佳实践
有关高质量预测式机器学习解决方案的指南
使用 TensorFlow Extended、Agent Platform Pipelines 和 Cloud Build 的 MLOps
MLOps：机器学习中的持续交付和自动化流水线
使用 Dataflow 和 Cloud Vision API 构建机器学习视觉分析解决方案
参考架构
部署架构
用于数据分析和 AI 的机密计算
跨孤岛和跨设备联邦学习
通过大规模候选集生成实现双塔检索
利用 Labelbox 开发模型并为数据添加标签
C3 AI 架构
AI 和机器学习基础设施
使用 Cloud Storage FUSE 优化 AI 和机器学习工作负载
使用 Managed Lustre 优化 AI 和机器学习工作负载
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开发方法和样式
构建可扩缩且弹性佳的应用时应遵循的模式
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部署企业开发者平台
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架构
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Cymbal Bank 示例
映射 BeyondProd 原则
部署蓝图
在 GKE 上运行费用经过优化的 Kubernetes 应用的最佳实践
通过 GKE Gateway 公开服务网格应用
参考架构
部署架构
使用 GKE Gateway 和 Cloud Service Mesh 构建分布全球的应用
参考架构
部署架构
Google Cloud 上身份和访问权限治理的模式和做法
使用 ServiceNow 管理资源
选择托管式容器运行时环境
DevOps 和开发生命周期
架构决策记录概览
使用部署流水线开发和交付应用
参考架构
部署架构
DevOps 研究和评估 (DORA) 功能
应用架构
GKE 和 Cloud SQL 上的 Apache Guacamole
参考架构
部署架构
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针对 Linux 进行设置
针对 Windows 进行设置
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IoT 平台产品
设备到 Pub/Sub 与 Google Cloud 的连接
运行 IoT 后端的最佳实践
自动预配和配置边缘与裸机系统和服务器的最佳做法
管理和扩缩在托管式 Kubernetes 上运行的 Windows 应用的网络
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为数据网格设计自助式数据平台
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Compute Engine 上带有 Oracle Exadata 的企业应用
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规划混合云和多云策略
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