Last reviewed 2024-10-11 UTC
Google Cloud 아키텍처 프레임워크의 이 문서에서는 운영, 보안, 안정성, 비용, 성능 목표를 충족하는 AI 및 ML 워크로드를 Google Cloud에서 설계, 빌드, 관리하는 데 도움이 되는 원칙과 권장사항을 설명합니다.
이 문서의 대상은 Google Cloud에서 AI 및 ML 워크로드를 설계, 빌드, 배포, 유지관리하는 의사결정권자, 설계자, 관리자, 개발자, 운영자입니다.
다음 페이지에서는 Google Cloud 아키텍처 프레임워크의 각 기둥에 관한 AI 및 ML 관련 원칙과 권장사항을 설명합니다.
참여자
저자:
- 벤자민 사디크 | AI 및 ML 전문가 고객 엔지니어
- 필리페 그라시오, 박사 | 고객 엔지니어
- 아이작 로 | AI 비즈니스 개발 관리자
- 카밀라 쿠르타 | 생성형 AI/ML 전문가 고객 엔지니어
- Mohamed Fawzi | 벨기에, 네덜란드, 룩셈부르크 보안 및 규정 준수 책임자
- 릭 (루구이) 첸 | AI 인프라 솔루션 설계자
- 산야 당 | AI 솔루션 설계자
기타 참여자:
- 다니엘 리 | 클라우드 보안 설계자
- 게리 하름슨 | 고객 엔지니어
- 호세 안드라데 | 엔터프라이즈 인프라 고객 엔지니어
- 저자: 쿠마르 다나고팔 | 크로스 프로덕트 솔루션 개발자
- 마르완 알 샤위 | 파트너 고객 엔지니어
- 니콜라스 핀토우 | 고객 엔지니어, 애플리케이션 현대화 전문가
- 라디카 카나캄 | Cloud GTM 선임 프로그램 관리자
- 라이언 콕스 | 수석 설계자
- 스테프 루이너드 | 생성형 AI 현장 솔루션 설계자
- 웨이드 홀름스 | 글로벌 솔루션 이사
- 자크 세일 | 네트워킹 전문가