Google Cloud 白皮書

此文件匯集全球 700 位企業主管的精闢洞見，帶您一窺如何提高資料成熟度。

瞭解業界標準和最佳做法，保護軟體供應鏈的各個階段。

制定有利於業務團隊和 IT 團隊的遷移策略。

想透過成本最佳化策略降低整體雲端費用？這份白皮書提供五種實踐方法，歡迎一探究竟。

瞭解如何打造更出色的卓越雲端中心。

這份白皮書 (來自 Neurips 2024 教學課程) 全面概述評估大型語言模型 (LLM) 的挑戰和方法。

瞭解為什麼 AI 平台 (不只是模型) 是企業調度生成式 AI 資源能力的重要關鍵。

探索如何為基本工作指標以外的部署作業，制定評估生成式 AI 的架構。

如何利用檢索增強生成 (RAG)、微調、提示工程和長脈絡窗口技術來提升效能。

這份白皮書詳細說明如何透過生成式 AI 和基礎模型調整機器學習運作，在正式環境中執行生成式 AI 部署作業。

這份白皮書概述了 Google 採取的適應器調整做法。

安心導入 AI 技術評估您的 AI 技術導入進度，並採用適合的架構來建構可擴充 AI 功能。

專為機器學習主管和架構師撰寫的架構指南，帶給您理論面和實務面的機器學習作業知識。

瞭解如何透過 TPU 進行半監督式機器學習訓練，大幅縮短模型訓練時間和費用。

新一代的向量搜尋服務，可因應記憶體、索引建立速度和查詢效能等方面的問題。

瞭解 Google 如何協助培養職場文化，促進創意思維。

瞭解網站可靠性工程 (SRE) 的定義，以及這項準則如何改善 IT 維運做法。這份白皮書也會概略說明 Google Cloud 提供的方案，協助您實作 SRE。

瞭解如何在 Google Cloud 中架構 SAP 系統，藉此提高可用性。

貴機構是否已準備好邁向雲端？歡迎使用 Google 雲端技術導入架構，評估貴公司是否已做好準備。

瞭解如何打造更出色的卓越雲端中心。

這份白皮書介紹了 Deutsche Telekom 開發的新穎框架，該框架運用 Google 的 Gemini 和 ADK，將舊版程式碼集自動轉換為 BigQuery SQL，並為情境感知對話式數據分析奠定基礎。

這份白皮書說明在 Google Cloud 上建立現代化整合式數據分析資料平台時，必須考量的決策點。

探索最佳化 BigQuery 成本與效能的最佳做法。

應用機器學習分類模型發掘非結構化資料的意義。

掌握 BigQuery 和 dbt 的重要概念和相關最佳做法，結合兩者的力量建構資料管道。

說明全新的資料湖倉架構及其主要優點。

瞭解建構於 Google Cloud 的整合式數據分析資料平台元素，以及各平台架構的主要差異。

掌握四項關鍵，大量發掘有價值的深入分析資料。

瞭解如何將 SAP 資料擷取至 BigQuery。

這份白皮書針對使用 Cloud Dataflow 的應用程式，介紹有關建構及執行方式的幾個主要概念。

應採用的資料處理技術視機構類型而定。

概略認識 Data Vault，以及如何在 BigQuery 中應用這項做法。

在雲端開發生成式 AI 應用程式的指南。

哪個資料庫速度最快？GigaOm 幫您比較 AlloyDB 和 Amazon Aurora！

參閱 Harvard Business Review Analytic Services 報告，瞭解如何利用雲端資料庫開創新契機、快速導入新功能、提高應用程式可靠性，以及改善作業效率。

瞭解 Google Cloud 資料庫如何協助您打造優質客戶體驗，讓貴公司脫胎換骨。

瞭解 Google Cloud 如何提供容易使用且操作簡便的代管資料庫，為您省去瑣碎的維護工作和作業負擔。

將資料庫遷移至 Cloud SQL 可以降低成本、提高靈活性及加快部署速度。詳情請參閱這份 IDC 報告。

dbInsights 的分析師 Tony Baer 分析了 AlloyDB 在 Google Cloud 資料庫和數據分析產品組合中的角色。

如果您的應用程式是根據微服務模式實作，請考慮採用這些資料庫部署架構選項。

瞭解 Spanner 的各種故障情境，嚴重程度分為三類，包括在 Google Cloud 外的執行作業。

新一代的向量搜尋服務，可因應記憶體、索引建立速度和查詢效能等方面的問題。

這份文件會引導您將 Spanner 設定成最理想的部署狀態，確保貴公司的資料保護和復原需求均能滿足。

Spanner 如何協助零售銀行因應安全性、法規遵循、成本和不斷變化的期望。

想透過成本最佳化策略降低整體雲端費用？這份白皮書提供五種實踐方法，歡迎一探究竟。

瞭解貴機構如何採用新的運作模式，建立強大的財務治理機制，並營造注重成本意識的文化。

探討財務治理控管機制的重要性，以及這類控管機制在提高雲端成本可預測性時的作用。

這份白皮書概略說明刪除 Google Cloud 中儲存的客戶資料時，系統會執行的安全程序。

瞭解記錄檔資料四個階段中的資料治理與安全性策略。

提供可輕鬆實踐的步驟，協助貴機構發揮雲端投資的最大價值。

瞭解 Google Cloud 如何協助中小企業提高生產力和擴充性，並實現更高的成本效益，進而加速業務成長。

採用正確的可使用與文化架構來提高財務處理流程的可靠度，並藉由雲端轉型工作加快實現業務價值。

這份指南可協助您確保記錄檔資料遵循所在地區和業界的相關法規。

瞭解雲端式資料治理的優點和架構，以及如何在貴組織中導入這種機制。

瞭解在 Google Cloud 中備份 SAP 系統有哪些可用選項。

從雲端 FinOps 的角度認識共用雲端服務的費用分配情形。

瞭解為什麼雲端標記是貴機構推動雲端 FinOps 不可或缺的功能。

進一步瞭解 Google 憑藉哪些優勢成為最佳混合雲與多雲端合作夥伴。

這份白皮書說明 Kubernetes 如何提供全方位的混合雲解決方案，協助您簡化部署和管理作業並減少運作問題。

Google Cloud 自主網路營運架構運用 AI/機器學習技術，落實主動管理策略，並最佳化網路效能，成功顛覆電信業的營運模式。

瞭解雲端、AI/機器學習和數據分析的哪些用途會對損益帶來最大影響。

擁抱雲端轉型：澳洲和紐西蘭金融服務業轉型後享有的優勢。

瞭解如何克服客戶體驗需求日益增加所帶來的挑戰。

這份白皮書涵蓋 Google 在房屋貸款方面的研究，並點出業者應如何打造以貸款人為核心的簡易流程。

瞭解影響製造商的最新趨勢，包括疫情對營運的影響，以及在採用技術上的變化。

瞭解在供應鏈轉型過程中要解決的問題。

這份指南旨在協助零售商妥善發揮資料效益，另提供成功案例和實用的後續步驟。

這個嶄新的方法可將機器學習技術導入腔室性疾病的建模程序，以便預測 COVID-19 的發展情況。

運用資料和 AI 技術發掘新的業務深入分析資訊，並與目標對象互動。立即下載

這份研究報告帶您瞭解市場資料的熱門革新領域。

瞭解頂尖新創公司選用 Google Cloud 發展業務的理由。

瞭解如何透過 TPU 進行半監督式機器學習訓練，大幅縮短模型訓練時間和費用。

瞭解將 AI 與機器學習技術應用到收益管理策略的好處。

這份白皮書提供建構資料導向供應鏈控制中心的架構。

提供資料深入分析架構，加速開發一致且可互通的零售業應用程式。

重塑業務營運方式，加快遷移至雲端的速度。

認識 Google Cloud 的四階段遷移做法，瞭解以及如何編制團隊來推動企業應用程式大規模遷移至雲端的任務。

這份白皮書概述擬定遷移流程時的重要考量事項。

這份 Google 雲端技術導入架構白皮書將帶您認識雲端遷移，以及如何協助員工在雲端環境中成長茁壯。

這份指南涵蓋遷移時應考量的技術要求、業務目標和雲端技術。

瞭解如何按部就班完成雲端遷移的四個主要階段。

瞭解如何將 VM 型應用程式遷移至雲端，同時兼顧成本、效能與安全性。

我們與多位資訊長、技術長和技術人員交流，並將結果彙整成這份遷移架構供您參考。

按部就班將 ASP.NET Windows 應用程式遷移至 Google Cloud。

瞭解最常見的遷移策略、應用實例，以及將 SAP 系統遷移到 Google Cloud 的可用選項。

瞭解 Google Cloud 作業套件帶來的成本效益和業務優勢。

搭配使用服務網格與 API 管理技術來當做互補機制，順利翻新應用程式。

這份指南提供翻新應用程式的一系列方針，包括辨識需求、擬定藍圖，以及識別和進行有意義變革的方法。

制定策略，擺脫資料中心的束縛，改用公有雲平台。這份指南可協助您設計出成功的翻新流程。

這份報告概略說明 Cloud Run 帶來的成本效益和業務優勢。

為何在 Google Cloud 中使用開放原始碼軟體能提升成效和成本效益等等。

進一步瞭解 Google Cloud 如何提高 Windows Server 型應用程式的效能和成本效益。

這份白皮書探討 .NET 應用程式現代化相關主題，內容涵蓋容器化和自動化調度管理的概念。

這份白皮書說明如何將地端部署單體式 .NET 應用程式轉為支援雲端。

瞭解 Wix 如何打造安全、可靠且可擴充的基礎架構，協助客戶不再遭遇服務中斷。

這份白皮書適合開發運作、開發、營運和網站可靠性工程 (SRE) 團隊閱讀。

深入瞭解虛擬私有雲流量記錄的取樣和準確度，自信地分析網路流量和成本。

瞭解如何運用 Google Cloud 的零信任架構，透過網路模式保護及管理自行託管的 AI 虛擬服務專員和 MCP 伺服器。

運用 Google Cloud 的 Cross-Cloud Network，改善提供 AI 推論服務的效率。統合 API、降低延遲和成本，並最大化 GPU/TPU 使用率。

使用 GKE 的平面式網路模型擴充 AI 工作負載：簡化通訊、提升觀測能力、增進效能，同時處理 IP 位址管理作業。

瞭解如何調整 TCP 行為，最佳化 TCP 重傳機制，縮短回應時間。

瞭解 Google Cloud 的網路效能限制、標頭、資料、位元率和 MTU。

瞭解如何使用 Netperf 測量每秒匯總封包數，將系統的網路效能調整至最佳狀態。

調整 Linux 網路堆疊設定，最佳化 TCP 大量資料移轉。

最佳化兩個系統之間的 UDP 大量流量成效。

用於自動化雲端網路基準化的開放原始碼工具包。

每個 Mb 的效能都不同。無論宣傳的速度為何，都能微調網路，提高效能和效率。

瞭解 TCP 封包往返時間指標的運作原理，以便妥善運用。

不因為分割而支離破碎。將網路設定調整至最佳狀態，並解決封包大小問題。

閱讀 Miercom 的 Google Cloud Next Generation Firewall Enterprise 測試結果。

閱讀 SecureIQlab 的 Google Cloud Next Generation Firewall Enterprise 測試結果。

瞭解整合資料湖泊和資料倉儲可帶來哪些影響。

本文內含 PostgreSQL 資料庫的 VACUUM 作業基礎知識。

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本文內含 PostgreSQL 資料庫的 VACUUM 作業基礎知識。