Pusat Arsitektur menyediakan resource konten di berbagai subjek penyimpanan.
Mulai
Jika Anda baru mengenal Google Cloud atau baru mengenal desain arsitektur penyimpanan di Google Cloud, mulailah dengan membaca Mendesain strategi penyimpanan yang optimal untuk beban kerja cloud Anda.
Resource penyimpanan di Pusat Arsitektur
Anda dapat memfilter daftar resource penyimpanan berikut dengan mengetik nama produk atau kata yang terdapat dalam judul atau deskripsi resource.
|
Memberi panduan cara memperluas render farm lokal yang sudah ada untuk menggunakan resource komputasi di Google Cloud (Google Cloud). Penggunaan produk: BigQuery, Cloud Interconnect, Cloud Storage, Cloud VPN, Compute Engine, Dedicated Interconnect |
|
Arsitektur C3 AI di Google Cloud Mengembangkan aplikasi menggunakan C3 AI dan Google Cloud. Produk yang digunakan: Cloud Storage, Google Kubernetes Engine (GKE), Virtual Private Cloud |
|
Mengonfigurasi perlindungan data SaaS untuk data Google Workspace dengan Spin.AI Cara mengonfigurasi SpinOne - Perlindungan Data SaaS All-in-One dengan Cloud Storage. |
|
Pengelolaan data dengan Cohesity Helios dan Google Cloud Cara kerja Cohesity dengan Google Cloud Storage. Cohesity adalah sistem penyimpanan sekunder konvergensi tinggi untuk menggabungkan cadangan, pengujian/pengembangan, layanan file, dan set data analisis ke dalam platform data yang skalabel. Produk yang digunakan: Cloud Storage |
|
Men-deploy proxy cache NFS ruang kernel di Compute Engine Menunjukkan cara men-deploy, mengonfigurasi, dan menguji proxy cache Network File System (NFS) berbasis Linux dan di Compute Engine. Penggunaan produk: Compute Engine, Persistent Disk, Virtual Private Cloud |
|
Rancang strategi penyimpanan yang optimal untuk workload cloud Anda Menilai persyaratan workload Anda, tinjau opsi penyimpanan di Google Cloud, dan pilih strategi penyimpanan yang optimal. Produk yang digunakan: Cloud Storage, Filestore, Persistent Disk |
|
Mendesain penyimpanan untuk workload AI dan ML di Google Cloud Petakan tahap beban kerja AI dan ML ke opsi penyimpanan Google Cloud, dan pilih opsi penyimpanan yang direkomendasikan untuk beban kerja AI dan ML Anda. Produk yang digunakan: Cloud Storage, Filestore, Persistent Disk |
|
Panduan perencanaan pemulihan dari bencana (disaster recovery) Bagian pertama dari rangkaian yang membahas pemulihan dari bencana (DR) di Google Cloud. Bagian ini memberikan ringkasan proses perencanaan DR: apa yang perlu Anda ketahui untuk merancang dan mengimplementasikan rencana DR. Produk yang digunakan: Cloud Key Management Service, Cloud Storage, Spanner |
|
Penyimpanan file pada Compute Engine Menjelaskan dan membandingkan opsi penyimpanan file di Compute Engine. Produk yang digunakan: Compute Engine, Filestore |
|
Solusi Praktis: Aplikasi web dinamis dengan Java Menjalankan aplikasi web dinamis yang dibuat menggunakan Java dan di-deploy di Google Kubernetes Engine (GKE). |
|
Solusi Praktis: Aplikasi web dinamis dengan JavaScript Jalankan aplikasi web dinamis yang dibuat menggunakan JavaScript dan di-deploy di Cloud Run. |
|
Solusi Praktis: Aplikasi web dinamis dengan Python dan JavaScript Jalankan aplikasi web dinamis yang dibuat menggunakan Python dan JavaScript serta di-deploy di Cloud Run. |
|
Sistem file paralel untuk workload HPC Tinjau opsi penyimpanan di Google Cloud untuk workload komputasi berperforma tinggi (HPC), dan pelajari kapan harus menggunakan sistem file paralel seperti Lustre dan DDN EXAScaler Cloud untuk workload HPC. Produk yang digunakan: Cloud Storage, Persistent Disk |
|
Penggunaan Apache Hive di Dataproc Menunjukkan cara penggunaan Apache Hive di Dataproc secara efisien dan fleksibel dengan menyimpan data Hive di Cloud Storage dan hosting metastore Hive di database MySQL di Cloud SQL. Produk yang digunakan: Cloud SQL, Cloud Storage, Dataproc |
|
Cara menghosting situs di Google Cloud. Google Cloud menyediakan platform yang andal, fleksibel tangguh, dan skalabel untuk menayangkan situs. Produk yang digunakan: App Engine, Cloud Storage, Compute Engine, Google Kubernetes Engine (GKE) |