Google Cloud-Whitepapers

Dank Erkenntnissen von 700 Führungskräften aus aller Welt erfahren Sie mehr darüber, warum Datenreife so wichtig ist.

Informieren Sie sich über Branchenstandards und Best Practices, um alle Phasen der Softwarelieferkette zu schützen.

Entwerfen Sie eine Migrationsstrategie, die sowohl das Geschäft als auch die IT unterstützt.

Entdecken Sie fünf Möglichkeiten, die Gesamtausgaben für die Cloud mit einer Strategie zur Kostenoptimierung zu verringern.

„How to Build a Better Cloud Center of Excellence“.

Dieses Whitepaper (aus dem Neurips 2024-Tutorial) bietet einen umfassenden Überblick über die Herausforderungen und Methoden zur Bewertung von Large Language Models (LLMs).

Hier erfahren Sie, warum KI-Plattformen und nicht nur Modelle für die Skalierung von generativer KI für Unternehmen wichtig sind.

Erfahren Sie, wie Sie ein Framework zur Bewertung generativer KI für die Bereitstellung über grundlegende Messwerte hinaus entwickeln können.

RAG (Retrieval Augmented Generation), Feinabstimmung, Prompt Engineering und Long Context Window-Techniken verwenden, um die Leistung zu verbessern.

In diesem Whitepaper wird beschrieben, wie Sie generative KI-Bereitstellungen in der Produktion durch Anpassen von MLOps an generative KI und Foundation Models operationalisieren können.

In diesem Whitepaper erfahren Sie mehr über die Strategie von Google zum Abstimmen von Adaptern.

So können Sie KI voller Zuversicht einführen: Sie ermitteln, wo Sie sich auf dem Weg befinden, und setzen dann eine Struktur zum Erstellen skalierbarer KI-Funktionen ein.

Ein Framework für ML-Führungskräfte und -Architekten, die MLOps in Theorie und Praxis verstehen möchten.

Hier erfahren Sie, wie Sie mit semiüberwachtem ML auf TPUs die Trainingszeit und die Kosten von Modellen erheblich reduzieren können.

Vektorsuche der nächsten Generation zur Verbesserung des Arbeitsspeichers, der Indexierungsgeschwindigkeit und der Abfrageleistung.

Hier erfahren Sie, wie Google eine Arbeitskultur entwickelt hat, die kreatives Denken fördert.

Erfahren Sie mehr über Site Reliability Engineering und wie es zur Verbesserung des IT-Betriebs beiträgt. Anschließend erhalten Sie eine Einführung in die Angebote von Google Cloud zur Implementierung von SRE.

Informationen zum Aufbau einer Hochverfügbarkeitsarchitektur für SAP-Systeme in Google Cloud.

Ist Ihre Organisation bereit für die Cloud? Mit dem Google Cloud Adoption Framework können Sie dies herausfinden.

„How to Build a Better Cloud Center of Excellence“.

In diesem Whitepaper wird ein neues Framework vorgestellt, das von der Deutschen Telekom entwickelt wurde. Es nutzt Gemini und das ADK von Google, um die Konvertierung von Legacy-Code in BigQuery zu automatisieren und die Grundlage für kontextbezogene konversationelle Analysen zu schaffen.

In diesem Artikel werden die Entscheidungspunkte zur Erstellung einer modernen, einheitlichen Datenanalyseplattform auf der Grundlage von Google Cloud erläutert.

Hier werden die Best Practices zur Optimierung von Kosten und Leistung von BigQuery erläutert.

Wenden Sie ML-Klassifizierungsmodelle an, um unstrukturierten Daten einen Sinn zu geben.

Wichtige Konzepte von BigQuery und dbt mit Best Practices für die Nutzung ihrer kombinierten Leistung beim Erstellen von Datenpipelines.

Die neue Data-Lakehouse-Architektur und ihre wichtigsten Vorteile.

Hier erfahren Sie mehr über die Elemente einer einheitlichen Datenanalyseplattform auf der Grundlage von Google Cloud und die wichtigsten Unterschiede bei den Plattformarchitekturen.

Vier Schlüssel zur Gewinnung wertvoller Erkenntnisse im großen Maßstab.

Hier erfahren Sie, wie Sie SAP-Daten nach BigQuery extrahieren.

Dieser Artikel widmet sich einigen der wichtigsten Konzepte rund um das Erstellen und Ausführen von Anwendungen, die Cloud Dataflow nutzen.

Datenverarbeitungstechniken hängen vom Organisationstyp ab.

Übersicht zu Data Vault und die Verwendung in BigQuery.

Ihr Leitfaden zur Entwicklung von generativen KI-Anwendungen in der Cloud.

Welche Datenbank ist die schnellste? GigaOm vergleicht AlloyDB mit Amazon Aurora.

Der Bericht der Harvard Business Review Analytic Services zeigt, wie Sie mit Cloud-Datenbanken neue Möglichkeiten erschließen, neue Features schnell implementieren, die Anwendungszuverlässigkeit erhöhen und die betriebliche Effizienz verbessern können.

Hier erfahren Sie, wie Sie mit Google Cloud-Datenbanken Ihre Kunden zufriedenstellen und Ihr Unternehmen transformieren können.

Hier erfahren Sie, wie Google Cloud verwaltete Datenbanken bereitstellt, die Sie ohne großen administrativen und operativen Aufwand einfach nutzen können.

Durch die Migration von Datenbanken zu Cloud SQL können Sie Kosten senken, agiler werden und Bereitstellungen beschleunigen. Weitere Informationen finden Sie in diesem IDC-Bericht.

Tony Baer von dbInsight analysiert die Rolle von AlloyDB im Datenbank- und Analyseportfolio von Google Cloud.

Wenn Ihre Anwendung gemäß einem Mikrodienstmodell umgesetzt wird, sollten Sie diese Architekturoptionen für die Datenbankbereitstellung in Betracht ziehen.

Hier erfahren Sie mehr über die verschiedenen Fehlerszenarien von Cloud Spanner in drei Schweregrade – auch bei der Nutzung außerhalb von Google Cloud.

Vektorsuche der nächsten Generation zur Verbesserung des Arbeitsspeichers, der Indexierungsgeschwindigkeit und der Abfrageleistung.

In diesem Dokument erfahren Sie, wie Sie Cloud Spanner für eine ideale Bereitstellung konfigurieren und dafür sorgen, dass die Anforderungen Ihres Unternehmens in Bezug auf Datenschutz und Datenwiederherstellung erfüllt werden.

Wie Spanner Retail-Banken in Sachen Sicherheit, Compliance, Kosten und sich ändernden Erwartungen unterstützt.

Entdecken Sie fünf Möglichkeiten, die Gesamtausgaben für die Cloud mit einer Strategie zur Kostenoptimierung zu verringern.

Hier erfahren Sie, wie Sie mit einem neuen Betriebsmodell in Ihrem Unternehmen eine starke finanzielle Governance schaffen und eine kostenbewusste Kultur aufbauen.

In diesem Artikel wird die Bedeutung finanzieller Governance-Kontrollen beschrieben. Er zeigt auch auf, welche Rolle diese Kontrollen bei der Verbesserung der Planbarkeit von Cloud-Kosten spielen können.

In diesem Artikel erhalten Sie einen Überblick über den sicheren Prozess, durch den Ihre in Google Cloud gespeicherten Kundendaten gelöscht werden.

Erlernen Sie Strategien für Data Governance und Datensicherheit in den vier Phasen der Logdaten.

Umsetzbare Schritte, mit denen Ihre Organisation Ihre Cloud-Investition maximieren kann.

So steigern KMUs durch höhere Produktivität und Skalierbarkeit mit Google Cloud das Unternehmenswachstum bei gleichzeitig verbesserter Kosteneffizienz.

Ein operatives und kulturelles Rahmenwerk, um die finanzielle Rechenschaftspflicht voranzutreiben und den Geschäftswert durch Cloud-Transformation zu beschleunigen.

Mithilfe dieser Anleitung können Sie sicherstellen, dass Logdaten regionalen und Branchenvorschriften entsprechen.

Hier erfahren Sie mehr über die Vorteile sowie Frameworks und wie Sie die cloudbasierte Data Governance innerhalb Ihrer Organisation operationalisieren können.

Informationen zu den verfügbaren Back-up-Optionen für SAP-Systeme in Google Cloud.

Cloud FinOps-Perspektive zur Kostenzuweisung von gemeinsam genutzten Cloud-Diensten.

Hier erfahren Sie, warum Cloud-Tagging unerlässlich ist, um in Ihrem Unternehmen Cloud FinOps-Funktionen zu aktivieren.

Weitere Informationen über die Stärken, die Google zu einem großartigen Hybrid- und Multi-Cloud-Partner machen.

In diesem Artikel wird die ganzheitliche Hybrid-Cloudlösung Kubernetes präsentiert, die Sie bei der Bereitstellung, Verwaltung und dem Betrieb unterstützt.

Das Framework für autonome Netzwerkoperationen von Google Cloud transformiert die Telekommunikation mit KI/ML, ermöglicht proaktives Management und optimiert die Netzwerkleistung.

Bei diesen Anwendungsfällen wirken sich Cloud-, KI- und ML-Ressourcen und Analysen am meisten auf die GuV aus.

Cloud-Transformation nutzen: Vorteile für die Finanzdienstleistungsbranche in Australien und Neuseeland.

Hier erfahren Sie, wie Sie die Herausforderungen der steigenden Anforderungen an die Kundenzufriedenheit bewältigen können.

Studien von Google zum Thema Hausfinanzierung sowie Informationen dazu, wie der Prozess für den Kreditnehmer vereinfacht und auf diesen zugeschnitten werden kann.

Hier erfahren Sie mehr über die neuesten Trends, die Hersteller betreffen: vom Einfluss der Pandemie auf den Betrieb bis hin zu nachfolgenden Änderungen in der Technologienutzung.

Lernen Sie die Prozesse kennen, die Sie bei der Transformation der Lieferkette berücksichtigen müssen.

Ihr Leitfaden für mehr Erfolg mit Daten, inklusive Erfolgsgeschichten und Tipps zu den nächsten Schritten.

Ein neuer Ansatz, der maschinelles Lernen in die Kompartimentmodellierung von Krankheiten einbindet, um das Fortschreiten von COVID-19 zu prognostizieren.

Mit Daten und KI neue Brancheninformationen gewinnen und Ihre Zielgruppen ansprechen. Jetzt herunterladen.

Studien zeigen angesagte Innovationsbereiche für Marktdaten auf.

Hier erfahren Sie, warum Top-Start-ups sich beim Aufbau ihres Unternehmens für Google Cloud entschieden haben.

Hier erfahren Sie, wie Sie mit semiüberwachtem ML auf TPUs die Trainingszeit und die Kosten von Modellen erheblich reduzieren können.

Warum Sie in Ihrer Umsatzmanagementstrategie KI und ML benötigen.

Dieses Whitepaper enthält die Rahmenbedingungen für den Aufbau eines datengestützten Control Towers in der Lieferkette.

Framework für Datenstatistiken, um die Entwicklung konsistenter und interoperabler Einzelhandelsanwendungen zu beschleunigen.

Überarbeiten Sie Ihren Ansatz für Betriebsabläufe, um Ihre Migration zur Cloud zu beschleunigen.

Der vierstufige Ansatz von Google Cloud für die Migration und Erstellung eines Teams, das eine umfangreiche Migration von Unternehmensanwendungen in die Cloud ermöglicht.

Ein Überblick über die wichtigsten Aspekte beim Planen der der Migration.

In diesem Whitepaper zum Google Cloud Adoption Framework geht es um die Migration in die Cloud und wie Ihre Mitarbeiter von der Cloud profitieren.

In diesem Leitfaden werden technische Anforderungen, Geschäftsziele und die Cloud-Technologie für Ihre Migration berücksichtigt.

Hier erfahren Sie, wie Sie die vier wichtigsten Phasen Ihrer Cloud-Migration richtig durchlaufen.

Hier erfahren Sie, wie Sie VM-basierte Anwendungen zu optimalen Preisen, mit optimaler Leistung und Sicherheit in die Cloud migrieren.

Migrations-Frameworks, die auf Gesprächen mit CIOs, CTOs und technischen Mitarbeitern basieren.

Schrittweise Migration einer ASP.NET-Windows-Anwendung zu Google Cloud.

In diesem Dokument werden die gängigsten Migrationsstrategien, Anwendungsfälle und Optionen bei der Umstellung von SAP-Systemen auf Google Cloud beschrieben.

Kosteneinsparungen und Geschäftsvorteile durch die Operations-Suite von Google Cloud

Service Mesh und API-Verwaltung als ergänzende Komponenten für eine erfolgreiche Anwendungsmodernisierung verwenden.

Verschiedene Ansätze zur Anwendungsmodernisierung. Sie erfahren unter anderem, wie Sie Bedürfnisse ermitteln und eine Roadmap erstellen. Außerdem wird beschrieben, wie Sie Möglichkeiten für wirkungsvolle Veränderungen ermitteln und diese effektiv umsetzen.

Entwickeln Sie eine Strategie für den Weg vom Rechenzentrum in die öffentliche Cloud. Dieser Leitfaden hilft Ihnen dabei, eine erfolgreiche Modernisierung zu gestalten.

In diesem Bericht werden Kosteneinsparungen und Geschäftsvorteile erläutert, die durch Cloud Run entstehen.

So verbessert der Einsatz von Open-Source-Software in Google Cloud die Leistung, Kosten und mehr.

Hier erfahren Sie mehr darüber, wie Google Cloud Windows-basierte Anwendungen dabei unterstützt, eine bessere und kostengünstigere Leistung zu erzielen.

In diesem Artikel wird die .NET-Anwendungsmodernisierung behandelt, einschließlich der Konzepte zur Containerisierung und Orchestrierung.

In diesem Artikel wird beschrieben, wie eine lokale, monolithische .NET-Anwendung cloudfähig gemacht wird.

Hier erfahren Sie, wie Wix eine sichere, zuverlässige und skalierbare Infrastruktur aufgebaut hat, um das Wort „Ausfallzeit“ aus dem Vokabular seiner Kunden zu streichen.

Whitepaper für DevOps, Entwicklung, Betrieb und SRE.

Mit dem Cross-Cloud Network von Google Cloud die Bereitstellung von KI-Inferenz optimieren APIs vereinheitlichen, Latenz und Kosten reduzieren und die GPU-/TPU-Auslastung maximieren.

KI-Arbeitslasten mit dem flachen Netzwerkmodell von GKE skalieren: Kommunikation vereinfachen, Beobachtbarkeit verbessern und Leistung steigern, während die IP-Adressverwaltung optimiert wird.

Hier erfahren Sie, wie Sie das TCP-Verhalten anpassen, um die TCP-Neuübertragung zu optimieren und so die Reaktionszeiten zu verbessern.

Informationen zu Einschränkungen der Netzwerkleistung, Headern, Daten, Bitraten und MTUs in Google Cloud

Hier erfahren Sie, wie Sie mit Netperf die aggregierten Pakete pro Sekunde messen und die Netzwerkleistung für Ihre Systeme optimieren können.

TCP-Bulk-Übertragung durch Anpassen der Netzwerkstack-Einstellungen unter Linux optimieren.

Leistung von UDP-Bulk-Übertragungen zwischen zwei Systemen optimieren.

Open-Source-Toolkit für automatisiertes Cloud-Netzwerk-Benchmarking.

Nicht alle Mbit sind gleich. Optimieren Sie Ihr Netzwerk für bessere Leistung und Effizienz, unabhängig von der angegebenen Geschwindigkeit.

Verstehen Sie die Funktionsweise von TCP RTT-Messwerten, um sie besser anwenden zu können.

Lassen Sie sich nicht von der Fragmentierung aufhalten Optimieren Sie Ihre Netzwerkeinrichtung und beheben Sie Probleme mit der Paketgröße.

Miercom-Testergebnisse zu Google Cloud Next Generation Firewall Enterprise lesen

Testergebnisse von SecureIQlab zu Google Cloud Firewall Enterprise der nächsten Generation lesen.

Hier erfahren Sie, welche Auswirkungen die Konvergenz von Data Lakes und Data Warehouses hat.

Die Grundlagen des VACUUM-Vorgangs in PostgreSQL-Datenbanken.

Hier erfahren Sie, welche Auswirkungen die Konvergenz von Data Lakes und Data Warehouses hat.

Die Grundlagen des VACUUM-Vorgangs in PostgreSQL-Datenbanken.