Im Architekturzentrum werden Inhaltsressourcen für eine Vielzahl von Speicherthemen bereitgestellt.
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Wenn Sie neu bei Google Cloud oder beim Entwerfen von Speicherarchitekturen in Google Cloud sind, lesen Sie zuerst den Artikel Optimale Speicherstrategie für eine Cloud-Arbeitslast entwickeln.
Speicherressourcen im Architekturzentrum
Sie können die folgende Liste von Speicherressourcen filtern, indem Sie einen Produktnamen oder eine Wortgruppe eingeben, die im Ressourcentitel oder in der Beschreibung enthalten ist.
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Architektur: Lustre-Dateisystem in Google Cloud mit DDN EXAScaler Sehen Sie sich die Speicheroptionen in Google Cloud für HPC-Arbeitslasten (High Performance Computing) an und erfahren Sie, wann Sie parallele Dateisysteme wie Lustre und DDN EXAScaler Cloud für HPC-Arbeitslasten verwenden sollten. Verwendete Produkte: Cloud Storage, Compute Engine, Persistent Disk, Storage Transfer Service |
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Kostenoptimierungen mit Cloud Functions, Cloud Scheduler und Cloud Monitoring automatisieren Hier wird beschrieben, wie Sie mit Cloud Functions überflüssige Cloud-Ressourcen identifizieren und bereinigen, mit Cloud Scheduler-Funktionen für die Ausführung planen und die Funktionen dann mithilfe der Benachrichtigungsrichtlinien von Monitoring auf der Grundlage der beobachteten Nutzung ausführen. Verwendete Produkte: Cloud Functions, Cloud Monitoring, Cloud Scheduler, Cloud Storage, Compute Engine |
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Beschreibt, wie Sie Ihre vorhandene lokale Renderingfarm für die Verwendung von Rechenressourcen in Google Cloud erweitern. Verwendete Produkte: BigQuery, Cloud Interconnect, Cloud Storage, Cloud VPN, Compute Engine, Dedicated Interconnect |
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SaaS-Datenschutz für Google Workspace-Daten mit Spin.AI konfigurieren Beschreibt die Konfiguration von SpinOne – All-in-One-SaaS-Datenschutz mit Cloud Storage. |
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Datenverwaltung mit Cohesity Helios und Google Cloud So funktioniert Cohesity mit Google Cloud Storage. Cohesity ist ein hyperkonvergentes sekundäres Speichersystem zur Konsolidierung von Sicherungs-, Test/Entwicklung, Dateidiensten und Analyse-Datasets auf einer skalierbaren Datenplattform. Verwendete Produkte: Cloud Storage |
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Einen kalten wiederherstellbaren Webserver mit Snapshots nichtflüchtiger Speicher bereitstellen Hier erfahren Sie, wie Sie ein kaltes Failover-Muster für Webserver mit Snapshots nichtflüchtiger Speicher verwenden. Verwendete Produkte: Cloud Load Balancing, Compute Engine, Persistent Disk |
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Kalt wiederherstellbaren Webserver mit regionalen nichtflüchtigen Speichern bereitstellen Weitere Informationen zur Verwendung von kalten Failover-Mustern für Webserver mit regionalen nichtflüchtigen Speichern. Verwendete Produkte: Cloud Load Balancing, Compute Engine, Persistent Disk |
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NFS-Caching-Proxy im Kernelbereich in Compute Engine bereitstellen Zeigt, wie Sie einen Linux-basierten Kernel-Space Network File System (NFS)-Caching-Proxy in Compute Engine bereitstellen, konfigurieren und testen. Verwendete Produkte: Compute Engine, Persistent Disk, Virtual Private Cloud |
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Hier erfahren Sie, wie Sie mit Cloud DNS, Compute Engine-VMs und Cloud Storage ein Muster für einen warmen Failover für Webserver verwenden. Verwendete Produkte: Cloud DNS, Cloud Storage, Compute Engine |
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Warmen wiederherstellbaren Webserver mit Compute Engine und Cloud Storage bereitstellen Erfahren Sie, wie Sie ein Muster für einen warmen Failover für Webserver mit Compute Engine-VMs und externem HTTPS-Load-Balancing verwenden... Verwendete Produkte: Cloud Load Balancing, Cloud Storage, Compute Engine |
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Cloud CDN-Ursprungsauthentifizierungsproxy bereitstellen Das folgende Architekturdiagramm zeigt die in diesem Dokument verwendeten Komponenten. Ein externer HTTP(S)-Load-Balancer wird mit einem Cloud CDN-fähigen Backend-Dienst erstellt. Verwendete Produkte: Cloud Build, Cloud CDN, Cloud Load Balancing, Cloud Logging, Cloud Run, Container Registry |
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Optimale Speicherstrategie für eine Cloud-Arbeitslast entwickeln Bewerten Sie die Anforderungen Ihrer Arbeitslast, prüfen Sie die Speicheroptionen in Google Cloud und wählen Sie eine optimale Speicherstrategie aus. Verwendete Produkte: Cloud Storage, Filestore, Persistent Disk |
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Speicher für KI- und ML-Arbeitslasten in Google Cloud entwerfen Ordnen Sie die KI- und ML-Arbeitslastphasen Google Cloud-Speicheroptionen zu und wählen Sie die empfohlenen Speicheroptionen für Ihre KI- und ML-Arbeitslasten aus. Verwendete Produkte: Cloud Storage, Filestore, Persistent Disk |
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Leitfaden zur Planung der Notfallwiederherstellung Der erste Teil einer Reihe, in der die Notfallwiederherstellung (Disaster Recovery, DR) in Google Cloud behandelt wird. Dieser Teil bietet einen Überblick über den DR-Planungsprozess und vermittelt, was Sie wissen müssen, um einen DR-Plan zu entwerfen und zu implementieren. Verwendete Produkte: Cloud Key Management Service, Cloud Storage, Cloud Spanner |
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Dateispeicher in der Compute Engine Hier werden Optionen für die Dateispeicherung in Compute Engine beschrieben und verglichen. Verwendete Produkte: Compute Engine, Filestore |
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Klinische Daten und Betriebsdaten mit Cloud Data Fusion aufnehmen Hier wird Forschern, Data Scientists und IT-Teams erklärt, wie über Cloud Data Fusion Daten nutzbar gemacht werden können, indem sie in BigQuery, ein Data Warehouse für aggregierte Daten in Google Cloud, aufgenommen und dort transformiert und gespeichert werden. Verwendete Produkte: BigQuery, Cloud Data Fusion, Cloud Storage |
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Schnellstart-Lösung: Java-Anwendung mit Compute Engine bereitstellen Java-Anwendung in einer Autoscaling-Gruppe von Compute Engine-VMs bereitstellen. |
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Schnellstart-Lösung: Dynamische Webanwendung mit Java Dynamische Webanwendung ausführen, die mit Java erstellt und in Google Kubernetes Engine (GKE) bereitgestellt wird. |
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Schnellstart-Lösung: Dynamische Webanwendung mit JavaScript Dynamische Webanwendung ausführen, die mit JavaScript erstellt und in Cloud Run bereitgestellt wird |
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Schnellstart-Lösung: Dynamische Webanwendung mit Python und JavaScript Dynamische Webanwendung ausführen, die mit Python und JavaScript erstellt und in Cloud Run bereitgestellt wird |
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Schnellstart-Lösung: Go-Webanwendung zur Freigabe großer Datenmengen Go-Anwendung in Cloud Run bereitstellen, um eine große Anzahl von Dateien über ein Content Delivery Network und einen Objektspeicher bereitzustellen. |
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Jump Start Solution: Große Datenfreigabe für Java-Webanwendung Java-Anwendung in Cloud Run bereitstellen, um eine große Anzahl von Dateien über ein Content Delivery Network und einen Objektspeicher bereitzustellen. |
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NetApp Cloud Volumes-Dienst für Google Cloud Beschreibt den Workflow für die Verwendung des NetApp Cloud Volumes-Dienstes, eines vollständig verwalteten, cloudnativen Datenspeicherdienstes, der erweiterte Datenverwaltungsfunktionen und eine hochgradig skalierbare Leistung bietet. Verwendete Produkte: Compute Engine, Virtual Private Cloud |
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Übersicht über Cloud Volumes ONTAP NetApp und Google Cloud bieten gemeinsam Cloud Volumes ONTAP an, eine Datenverwaltungsebene, die in der Google Cloud-Infrastruktur ausgeführt wird. Dies ermöglicht eine verbesserte Kontrolle, Datenschutz, Mobilität und Agilität für Geschäftsdaten. Mit NetApp Cloud... |
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Parallele Dateisysteme für HPC-Arbeitslasten Sehen Sie sich die Speicheroptionen in Google Cloud für HPC-Arbeitslasten (High Performance Computing) an und erfahren Sie, wann Sie parallele Dateisysteme wie Lustre und DDN EXAScaler Cloud für HPC-Arbeitslasten verwenden sollten. Verwendete Produkte: Cloud Storage, Dateispeicher, Persistent Disk |
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Memorystore for Redis-Datenbankexporte mit Cloud Scheduler planen Hier erfahren Sie, wie Sie mit Cloud Scheduler und Cloud Functions automatisch eine Memorystore for Redis-Datenbank zu Cloud Storage exportieren. Verwendete Produkte: Cloud Functions, Cloud Scheduler, Cloud Storage, Memorystore for Redis |
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Beschreibt, wie Sie die Datenübertragungen von Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) nach Cloud Storage härten, indem Sie Storage Transfer Service mit einem VPC Service Controls-Perimeter verwenden. Verwendete Produkte: Access Context Manager, Cloud Storage, Storage Transfer Service, VPC Service Controls |
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Apache Hive in Dataproc verwenden Hier wird beschrieben, wie Sie Apache Hive auf Dataproc effizient und flexibel verwenden, indem Sie Hive-Daten in Cloud Storage speichern und den Hive-Metaspeicher in einer MySQL-Datenbank in Cloud SQL hosten. Verwendete Produkte: Cloud SQL, Cloud Storage, Dataproc |
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Sicherungen auf einer Compute Engine SQL Server-Instanz ausführen, einschließlich der Verwaltung dieser Sicherungen und der Speicherung in Cloud Storage sowie der Wiederherstellung einer Datenbank zu einem bestimmten Zeitpunkt. Verwendete Produkte: Cloud Storage, Compute Engine |
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Informationen zum Hosten einer Website in Google Cloud. Google Cloud ist eine robuste, flexible, zuverlässige und skalierbare Plattform für die Bereitstellung von Websites. Verwendete Produkte: App Engine, Cloud Storage, Compute Engine, Google Kubernetes Engine (GKE) |