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  • AI 和机器学习:统一平台和集成

  • 构建在 Google Cloud 和本地运行的 AI 应用。

  • 充分利用针对深度学习环境预先配置和优化过的容器。

  • 部署针对数据科学和机器学习任务做了优化的虚拟机映像。

  • 一个统一的 API,可用于实现从评估到部署的端到端文档解决方案。

  • 利用经过兼容性测试和优化的 TensorFlow,在云端加快执行机器学习工作流并实现规模化。

  • 在一个统一平台上使用自己的训练代码或 AutoML 构建自定义机器学习模型,并集成对 MLOps 的支持。

  • 在基于 Jupyter 笔记本的开发环境中实现整个数据科学工作流。

  • 帮助您了解模型针对分类和回归任务的输出。

  • 一个用于整理、存储和提供机器学习特征的集中式存储库。

  • 执行向量相似度搜索,进而能够高效、准确地搜索大量数据。

  • 记录机器学习系统生成的元数据和工件,以帮助分析、调试和审核机器学习系统的性能。

  • 监控训练-应用偏差或预测偏移。

  • 编排机器学习工作流。

  • 跟踪、直观呈现和比较机器学习实验,并与您的团队分享。

  • 调节复杂机器学习模型中的超参数。

  • AI 和机器学习:会话式 AI

  • 在人工客服人员接听电话期间,通过识别意图并提供实时的逐步协助,为人工客服人员提供持续支持。

  • 构建基于语音和文字的富有吸引力的对话式界面。

  • 利用机器学习的强大能力将语音转换成文字。

  • 利用机器学习技术将文字转换为自然的语音。

  • AI 和机器学习:AI 基础组件

  • 将由 Cloud Storage 中存储的多个数据源组成的数据集编入索引并加载。

  • 从非结构化文本中提取实用信息。

  • Google 定制开发的专用集成电路 (ASIC),用于加快机器学习工作负载速度。

  • 动态翻译不同语言。

  • 使用自定义或预训练的模型从图片、文本等内容中提取实用信息。

  • 将音频文件或语音流翻译为另一种语言的文本。

  • 可让您基于最先进的深度学习机器学习模型构建端到端的个性化推荐系统,而无需具备机器学习或推荐系统方面的专业知识。

  • 让用户能够轻松发现内容并打造富有吸引力的视频体验。

  • API 管理

  • 通过在所有服务之间保持一致且定义明确的 REST API 来提供对后端服务的安全访问,而不考虑服务实现。

  • 开发、保护、部署和监控部署在 Apigee 上的 API。

  • 使用混合部署模型(包括本地和多云端)开发和管理 API。

  • 在 Google Cloud 上开发、部署和管理 API。

  • 帮助保护可提供实用的医疗分析数据的 API。

  • 计算

  • 在扩缩能力极强的全代管式平台上构建和部署应用,而无需管理底层基础架构。

  • 在 Google Cloud 上提供硬件,以极低的延迟运行专业工作负载。

  • 为您的工作负载添加 GPU,以助力机器学习、科学计算和 3D 可视化。

  • 配置和部署可扩缩的高性能虚拟机实例和实例组。

  • 一种 Compute Engine 虚拟机 (VM),可让使用 AMD 安全加密虚拟化 (SEV) 的高内存工作负载实现增强的性能和安全性。

  • 快速、高效、安全地在 Google Cloud 上启动 Docker 容器。

  • 将您的 VMware 工作负载迁移到 Google Cloud 并继续以原生方式运行。

  • 将服务器和虚拟机从本地环境或其他云平台迁移到 Compute Engine。(以前称为 Velostrata。)

  • 为 Cloud 产品和服务提供使用建议和数据分析。

  • 容器

  • 存储、管理和保护容器映像及语言包。

  • 利用 Google Cloud 的基础架构,持续构建、测试和部署容器。

  • 存储、管理和保护您的 Docker 容器映像。

  • 以可靠、高效、安全的方式在 Kubernetes 上部署和扩缩容器化应用。

  • 数据分析

  • 使用内置机器学习技术且扩缩能力极强的全代管式数据仓库来理解数据。

  • 使用基于 Apache Airflow 构建的全代管式工作流编排服务,创建、调度、监控和管理工作流。

  • 使用具有图形界面的全代管式无代码数据集成服务,快速构建和管理数据流水线。

  • 使用容器化的工作流大规模处理、分析和注释基因组学和生物医学数据。

  • 利用可伸缩的全代管式数据发现和元数据管理服务,发现和理解您的数据。

  • 开发实时进行批量数据处理和流式数据处理的流水线。

  • 使用熟悉的语言探索、直观呈现、分析和转换数据。

  • 将数据整理到数据湖和数据可用区中,并自动管理和治理这些数据,以支持大规模分析。

  • 探索、清理和准备数据,以备分析之用。

  • 使用代管式 Apache Spark 和 Hadoop 服务执行批处理、查询和流式处理。

  • 一种全代管式高可用性自动修复元存储服务,该服务大大简化了技术元数据管理并基于功能完备的 Apache Hive 元存储。

  • 直观呈现数据,推动更明智的业务决策。

  • 从任何位置、以任意规模提取事件流。

  • 一项高容量消息传递服务,通过提供可用区存储和预配容量实现费用极低的操作。

  • 数据库

  • 使用 NoSQL 宽列数据库服务存储 TB 或 PB 级数据。

  • 使用全球级任务关键型关系数据库服务备份您的数据。

  • 向您的应用中添加 MySQL、PostgreSQL 和 SQL Server 数据库服务。

  • 一种全代管式数据库服务,可帮助您在 Google Cloud 上设置、维护、管理和控制 MySQL 关系型数据库。

  • 一项全代管式数据库服务,可帮助您在 Google Cloud 上设置、维护、管理和控制 PostgreSQL 关系型数据库。

  • 一种代管式数据库服务,可帮助您在 Google Cloud 上设置、维护、管理和控制 SQL Server 数据库。

  • 使用无服务器技术以最短停机时间轻松迁移到 Cloud SQL。

  • 一个 NoSQL 文档数据库,能够自动扩缩、具备出色的性能,并且易于进行应用开发。

  • 这是一项无服务器且易于使用的变更数据捕获 (CDC) 和复制服务。

  • 实时存储并同步数据。

  • 向移动应用和 Web 应用添加 NoSQL 文档数据库服务。

  • 通过利用高扩缩能力、可用性、安全性和代管式 Memcached 服务,在 Google Cloud 上运行的应用可实现卓越性能。

  • 利用代管式内存中数据存储服务来实现卓越性能。

  • 开发者工具

  • 存储、管理和保护容器映像及语言包。

  • 使用 Google Cloud 基础架构持续构建、测试及部署容器和 Java 归档等。

  • 利用可帮助您编写、调试和部署 Kubernetes 应用的工具,扩展您的 IDE 的功能。

  • 为 Kubernetes 和 Cloud Run 应用的整个开发周期提供 IDE 支持。

  • 在 IntelliJ 内对生产环境中的云应用进行调试。

  • 为 Kubernetes 和 Cloud Run 应用的整个开发周期提供 IDE 支持。

  • 使用全代管式 cron 作业服务,安排批处理作业、大数据作业和云基础架构操作。

  • 安装命令行界面,以便在您自己的计算机上为 Google Cloud 产品编写脚本并管理这些产品。

  • 连接到 Cloud Build、App Engine、Cloud Logging、Cloud Monitoring、Pub/Sub 等工具,以管理代码并扩展您的 Git 工作流。

  • 异步执行、调度和递送分布式任务。

  • 存储、管理和保护您的 Docker 容器映像。

  • 以异步方式提供来自 Google 服务、SaaS 应用和您自己的应用的事件,构建事件驱动型解决方案。

  • 借助清晰明了、富有实用价值的分析洞见,了解应用中存在的问题。

  • 在各种设备和设备配置中测试您的移动应用。

  • 按指定序列自动将应用交付到一系列目标环境。

  • 一个基础平台,可用于跨组织创建、管理、保护和使用 API 和服务。

  • 在适用于 Google Cloud 的 Eclipse IDE 中开发应用。

  • 使用 PowerShell 为 Google Cloud 上运行的 Windows 工作负载编写脚本,对其进行自动化设置和管理。

  • 使用 Visual Studio 在 Google Cloud 上开发 ASP.NET 应用。

  • 借助无服务器工作流,编排并自动执行 Google Cloud 服务和基于 HTTP 的 API 服务。

  • 分布式云

  • 在由 Google 提供和维护并独立于 Google Cloud 数据中心的专用硬件上运行 Kubernetes 集群。

  • 金融服务

  • 在 Google 这种规模下可靠地处理基于 API 的付款。利用可轻松扩容的云原生产品来满足需求,并防范不可预测的增长。

  • 医疗保健和生命科学

  • 使用符合标准的数据格式和协议,在 Google Cloud 中存储和访问医疗保健数据。

  • 使用容器化的工作流大规模处理、分析和注释基因组学和生物医学数据。

  • 混合云和多云端

  • 在混合云和多云环境中对现有应用进行现代化改造,并快速构建新应用,同时在本地环境和云环境之间实现一致性。

  • 一种统一的方式,将 Kubernetes 集群与 Anthos 搭配使用,从而扩展 GKE 以在多种环境中工作。

  • 为 Amazon Web Services (AWS) 上的容器化应用预配和管理基础资源。

  • 为 Azure 基础架构上的容器化应用预配和管理底层资源。

  • 直接在自己的机器资源上运行 Kubernetes 集群,在您的环境中获享灵活性、高性能和安全性。

  • 在本地环境中创建、管理和升级 Kubernetes 集群。

  • 为您的混合式 Kubernetes 部署大规模自动管理政策和安全机制。

  • 一套工具,可帮助您在本地或在 Google Cloud 上监控和管理可靠的服务网格。

  • 使用 Google Cloud 基础架构持续构建、测试及部署容器和 Java 归档等。

  • 轻松利用 Kubernetes 与无服务器技术的组合优势。

  • 将 Anthos clusters on VMware 和其他 Kubernetes 集群连接到 Google Cloud。

  • 将虚拟机从本地环境或其他云平台直接迁移到 GKE 内的容器中。

  • 汇总您的基础架构中的指标、日志和事件,以获取相关信号和加快分析速度。

  • 跨多个集群部署全球负载均衡机制,以及为开放式服务网格配置复杂的流量控制政策。

  • 物联网 (IoT)

  • 使用全代管式服务安全地连接和管理物联网设备。

  • 管理工具

  • 以编程方式管理 Google Cloud 资源。

  • 监控、控制和优化成本。

  • 利用简单的模板来管理云端资源。

  • 在任何浏览器中使用命令行界面管理您的 Google Cloud 资源。

  • 您可以通过 Google Kubernetes Engine API 管理 Google Cloud 资源,例如 Cloud Spanner 或 Cloud Storage。

  • 控制内部企业解决方案并使其易于发现。

  • 媒体和游戏

  • 向全球玩家提供顺畅的多人游戏体验。

  • 转换并打包视频文件,以优化向 Web、移动设备和联网电视的视频传输。

  • 迁移

  • 在 Cloud Storage 服务(例如 AWS S3 和 Cloud Storage)之间转移数据。

  • 将服务器和虚拟机从本地环境或其他云平台迁移到 Compute Engine。(以前称为 Velostrata。)

  • 将虚拟机从本地环境或其他云平台直接迁移到 GKE 内的容器中。

  • 使用机架式存储系统,将大量数据发送至 Google Cloud。

  • 网络

  • 利用 Google 的全球网络,在靠近您用户的位置缓存您的内容。

  • 使用 Google 可靠、弹性佳、延迟时间短的 DNS 服务发布和管理您的域名。

  • 注册和管理网域。

  • 根据您的实际情况从任何位置将您的基础架构连接到 Google Cloud。

  • 利用高性能的负载均衡机制,提升应用的并发处理能力并分散负载压力。

  • 预配没有公共 IP 地址的应用实例,同时让它们可以访问互联网。

  • 使用边界网关协议 (BGP),在您的 Google Cloud Virtual Private Cloud (VPC) 网络与本地网络之间动态交换路由。

  • 通过 IPsec VPN 隧道将您的本地网络安全地扩展到 Google 的网络。

  • 帮助保护您的服务免受 DoS 和 Web 攻击。

  • 利用 Google 的全球网络,在靠近您用户的位置缓存您的流式传输媒体内容。

  • 像使用您自己的网络一样使用 Google 的网络。重新构想如何部署、管理和扩展您的资源。

  • 在一个控制台中实现全面的网络监控、验证和优化。

  • 优化网络以便提升性能或降低费用。

  • 用于发现、发布和连接服务的平台,无论环境如何。

  • 跨多个集群部署全球负载均衡机制,以及为开放式服务网格配置复杂的流量控制政策。

  • 大规模控制工作负载如何在区域和全球范围内进行连接。

  • 安全性和身份:安全性

  • 允许 Google Cloud 组织管理员为 Google Cloud 中的项目和资源定义基于特性的精细访问权限控制措施。

  • 借助近乎实时的日志,透明地监督您的云服务商。

  • 在 Google Kubernetes Engine 上只部署可信容器。

  • 获取和管理 TLS (SSL) 证书以用于 Cloud Load Balancing 和 Media CDN。

  • 跨项目和服务查看、监控并分析 Google Cloud 和 Anthos 资产。

  • 清晰了解 Google Cloud 上的所有用户活动:谁在何时、何地执行过哪些操作。

  • 发现并遮盖敏感数据。

  • 控制外部管理的密钥的位置和分布。

  • 使用全托管式硬件安全模块服务保护加密密钥。

  • 在 Google Cloud 上管理加密密钥。

  • 评估您的组织的安全状况,并与保险合作伙伴联系,以获得 Google Cloud 的专业网络保险。

  • 存储 API 密钥、密码、证书和其他敏感数据。

  • 了解您的安全状况和数据攻击面。

  • 借助安全边界保护 Google Cloud 服务中的敏感数据。

  • 安全性和身份:身份和访问权限

  • 确保工作负载安全无虞,并以更快的速度在 Google Cloud 上运行合规工作负载。

  • 零信任解决方案,通过集成式威胁和数据保护确保安全访问。

  • 简化、自动执行以及自定义私有证书授权机构 (CA) 的部署、管理和安全维护。

  • 在一个控制台中轻松地管理用户身份、设备和应用。

  • 为 Google Cloud 资源建立精细的身份和访问权限管理机制。

  • 利用身份和情境信息保护对您的应用和虚拟机的访问。

  • 为您的应用添加 Google 级的身份和访问权限管理机制。

  • 使用运行 Microsoft Active Directory (AD) 且高度可用的安全强化型服务。

  • 在 Google Cloud 上分层管理资源。

  • 防范网上诱骗攻击,避免帐号盗用。

  • 安全性和身份:用户保护服务

  • 帮助保护您的用户,防范钓鱼式攻击网站。

  • 保护您的网站免受欺诈活动、垃圾内容和滥用行为的侵扰。

  • 检测网站和客户端应用中的恶意网址。

  • 无服务器计算

  • 在扩缩能力极强的全代管式平台上构建和部署应用,而无需管理底层基础架构。

  • 创建单一用途的无服务器函数,用于响应事件。

  • 在全托管式环境或 Anthos 中运行无状态容器。

  • 以异步方式提供来自 Google 服务、SaaS 应用和您自己的应用的事件,构建事件驱动型解决方案。

  • 借助无服务器工作流,编排并自动执行 Google Cloud 服务和基于 HTTP 的 API 服务。

  • 存储

  • 存储对象并获享全球边缘缓存支持。

  • 向您的应用中添加 Google 级对象存储和传送服务。

  • 在 Google Cloud 上创建全代管式高性能 NFS 文件服务器。

  • 运维

  • 调查生产环境中的代码行为。

  • 存储、搜索、分析和监控来自 Google Cloud 和 AWS 的日志数据和事件,并相应地发出提醒。

  • Monitoring 可帮助您了解云应用的性能、正常运行时间以及总体运行状况。

  • 使用性能影响极小的 CPU 和堆性能剖析服务,持续收集性能信息。

  • 找出生产环境中的性能瓶颈。

  • 识别和了解应用错误。

  • 监控、记录、跟踪您的应用和服务并剖析其性能。

  • 其他 Google Cloud 产品

  • 构建强大的解决方案以简化工作。无需编码。

  • 显示与使用涵盖的 Google Cloud 服务相关的电力的温室气体总排放量。

  • 为了使用 Google Cloud 服务,您必须拥有有效的 Cloud Billing 帐号,并且必须将其关联到您的 Google Cloud 项目。

  • 为运行 Chrome 操作系统和 Chrome 浏览器且访问组织数据的设备创建一份资产清单。

  • 快速开发移动应用。

  • 为移动应用配置身份验证机制。

  • 在各种设备和设备配置中测试您的移动应用。

  • 将静态地图和动态地图集成到您的应用中。

  • 利用智能应用套件创作内容并开展协作。

  • 列出、启用和停用 Google Cloud 项目中的 API 和服务,并将配额限制应用于服务。