Langsung ke konten utama
Google Cloud
Dokumentasi Area teknologi
  • AI dan ML
  • Pengembangan aplikasi
  • Hosting aplikasi
  • Compute
  • Analisis data dan pipeline
  • Database
  • Terdistribusi, hybrid, dan multi-cloud
  • AI Generatif
  • Solusi industri
  • Jaringan
  • Kemampuan observasi dan pemantauan
  • Keamanan
  • Storage
Alat lintas produk
  • Pengelolaan akses dan resource
  • Pengelolaan biaya dan penggunaan
  • Google Cloud SDK, bahasa, framework, dan alat
  • Infrastruktur sebagai kode
  • Migrasi
Situs terkait
  • Beranda Google Cloud
  • Uji Coba Gratis dan Paket Gratis
  • Architecture Center
  • Blog
  • Hubungi Bagian Penjualan
  • Pusat Developer Google Cloud
  • Pusat Developer Google
  • Google Cloud Marketplace
  • Dokumentasi Google Cloud Marketplace
  • Google Cloud Skills Boost
  • Google Cloud Solution Center
  • Dukungan Google Cloud
  • Channel YouTube Google Cloud Tech
/
  • English
  • Deutsch
  • Español
  • Español – América Latina
  • Français
  • Indonesia
  • Italiano
  • Português
  • Português – Brasil
  • 中文 – 简体
  • 中文 – 繁體
  • 日本語
  • 한국어
Konsol Masuk
  • Cloud Architecture Center
Hubungi Kami Mulai gratis
Google Cloud
  • Dokumentasi
  • Area teknologi
    • Lainnya
  • Alat lintas produk
    • Lainnya
  • Situs terkait
    • Lainnya
  • Konsol
  • Hubungi Kami
  • Mulai gratis
  • < Beranda Architecture Center
  • Yang baru
  • Dasar-dasar
    • Ringkasan konten
    • Well-Architected Framework
      • Ringkasan
      • Yang baru
      • Keunggulan operasional
        • Ringkasan
        • Memastikan kesiapan dan performa operasional menggunakan CloudOps
        • Mengelola insiden dan masalah
        • Mengelola dan mengoptimalkan resource cloud
        • Mengotomatiskan dan mengelola perubahan
        • Terus meningkatkan dan berinovasi
        • Melihat di satu halaman
      • Keamanan, privasi, dan kepatuhan:
        • Ringkasan
        • Menerapkan keamanan dari desain
        • Mengimplementasikan zero-trust
        • Menerapkan keamanan shift-left
        • Menerapkan pertahanan cyber preemptif
        • Menggunakan AI dengan aman dan bertanggung jawab
        • Menggunakan AI untuk keamanan
        • Memenuhi kebutuhan peraturan, kepatuhan, dan privasi
        • Tanggung jawab bersama dan shared fate
        • Melihat di satu halaman
      • Keandalan
        • Ringkasan
        • Menentukan keandalan berdasarkan sasaran pengalaman pengguna
        • Menetapkan target yang realistis untuk keandalan
        • Membuat ketersediaan tinggi melalui redundansi
        • Manfaatkan skalabilitas horizontal
        • Mendeteksi potensi kegagalan menggunakan kemampuan observasi
        • Mendesain untuk degradasi halus
        • Melakukan pengujian untuk pemulihan dari kegagalan
        • Melakukan pengujian untuk pemulihan dari kehilangan data
        • Melakukan postmortem yang menyeluruh
        • Melihat di satu halaman
      • Pengoptimalan biaya
        • Ringkasan
        • Menyelaraskan pembelanjaan dengan nilai bisnis
        • Membina budaya kesadaran biaya
        • Mengoptimalkan penggunaan resource
        • Mengoptimalkan secara berkelanjutan
        • Melihat di satu halaman
      • Pengoptimalan performa
        • Ringkasan
        • Merencanakan alokasi resource
        • Memanfaatkan elastisitas
        • Mempromosikan desain modular
        • Memantau dan meningkatkan performa secara berkelanjutan
        • Melihat di satu halaman
      • Keberlanjutan
      • Perspektif AI dan ML
        • Ringkasan
        • Keunggulan operasional
        • Keamanan
        • Keandalan
        • Pengoptimalan biaya
        • Pengoptimalan performa
        • Melihat di satu halaman
      • Perspektif FSI
        • Ringkasan
        • Keunggulan operasional
        • Keamanan
        • Keandalan
        • Pengoptimalan biaya
        • Pengoptimalan performa
        • Melihat di satu halaman
      • Melihat di satu halaman
    • Jenis arsitektur deployment
      • Ringkasan
      • Zonal
      • Regional
      • Multi-regional
      • Global
      • Hybrid
      • Multi-cloud
      • Analisis komparatif
      • Langkah berikutnya
      • Arsitektur referensi
        • Deployment zona tunggal di Compute Engine
        • Deployment regional di Compute Engine
        • Deployment multi-regional di Compute Engine
        • Deployment global di Compute Engine dan Spanner
    • Desain zona landing
      • Ringkasan zona landing
      • Menentukan orientasi identitas
      • Menentukan hierarki resource
      • Desain jaringan
        • Menentukan desain jaringan
        • Mengimplementasikan desain jaringan
      • Menentukan keamanan
    • Blueprint dasar-dasar perusahaan
      • Ringkasan
      • Arsitektur
        • Autentikasi dan otorisasi
        • Struktur organisasi
        • Jaringan
        • Kontrol Detektif
        • Kontrol pencegahan
      • Metodologi penerapan
      • Praktik terbaik operasi
      • Men-deploy blueprint
  • AI dan machine learning
    • Ringkasan konten
    • Agen AI
      • Sistem AI multi-agen
    • AI Generatif
      • Perangkuman dokumen AI Generatif
      • RAG AI Generatif dengan Cloud SQL
      • Pusat informasi AI generatif
      • Menggunakan AI generatif untuk pengelolaan penggunaan
      • AI Generatif dengan RAG
        • Ringkasan
        • Infrastruktur RAG menggunakan Agentspace dan Vertex AI
        • Infrastruktur RAG menggunakan Vertex AI dan Vector Search
        • Infrastruktur RAG menggunakan Vertex AI dan AlloyDB
        • Infrastruktur RAG menggunakan GKE dan Cloud SQL
        • Infrastruktur GraphRAG menggunakan Vertex AI dan Spanner Graph
    • Pelatihan model
      • Praktik terbaik untuk mengimplementasikan machine learning di Google Cloud
      • Federated learning lintas silo dan lintas perangkat di Google Cloud
      • Pengembangan model dan pelabelan data dengan Google Cloud dan Labelbox
    • MLOps
      • MLOps: Pipeline otomatisasi dan continuous delivery di machine learning
      • Men-deploy dan mengoperasikan aplikasi AI generatif
      • Men-deploy model AI dan ML perusahaan
      • Confidential computing untuk analisis data dan AI
      • MLOps yang menggunakan TensorFlow Extended, Vertex AI Pipelines, dan Cloud Build
      • Pedoman untuk solusi ML prediktif berkualitas tinggi
    • Aplikasi AI dan ML
      • Membangun solusi analisis ML vision dengan Dataflow dan Cloud Vision API
        • Arsitektur referensi
        • Men-deploy arsitektur
      • Mendesain penyimpanan untuk beban kerja AI dan ML di Google Cloud
      • Memanfaatkan pipeline CI/CD untuk aplikasi yang kompatibel dengan RAG
      • Mengimplementasikan pengambilan dua menara dengan pembuatan kandidat skala besar
      • Mengoptimalkan workload AI dan ML dengan Cloud Storage FUSE
      • Mengoptimalkan workload AI dan ML dengan Managed Lustre
      • Menggunakan Vertex AI Pipelines untuk pemodelan kecenderungan di Google Cloud
    • Integrasi produk pihak ketiga
      • Arsitektur C3 AI di Google Cloud
  • Pengembangan aplikasi
    • Ringkasan konten
    • Pendekatan dan gaya pengembangan
      • Pola untuk aplikasi yang skalabel dan tangguh
    • Pengelolaan platform pengembangan
      • Men-deploy platform developer perusahaan
        • Ringkasan
        • Arsitektur
        • Kontrol platform developer
        • Arsitektur layanan
        • Logging dan pemantauan
        • Operasional
        • Biaya dan atribusi
        • Metodologi penerapan
        • Contoh Cymbal Bank
        • Memetakan prinsip-prinsip BeyondProd
        • Men-deploy blueprint
      • Praktik terbaik untuk menjalankan aplikasi Kubernetes yang hemat biaya di GKE
      • Mengekspos aplikasi mesh layanan melalui Gateway GKE
        • Arsitektur referensi
        • Men-deploy arsitektur
      • Mem-build aplikasi yang didistribusikan secara global menggunakan GKE Gateway dan Cloud Service Mesh
        • Arsitektur referensi
        • Men-deploy arsitektur
      • Pola dan praktik untuk tata kelola identitas dan akses di Google Cloud
      • Pengelolaan resource dengan ServiceNow
      • Memilih lingkungan runtime penampung terkelola
    • Siklus proses DevOps dan pengembangan
      • Ringkasan catatan keputusan arsitektur
      • Mengembangkan dan mengirimkan aplikasi dengan pipeline deployment
        • Arsitektur referensi
        • Men-deploy arsitektur
      • Kemampuan DevOps Research and Assessment (DORA)
    • Arsitektur aplikasi
      • Apache Guacamole di GKE dan Cloud SQL
        • Arsitektur referensi
        • Men-deploy arsitektur
      • Chrome Desktop Jarak Jauh di Compute Engine
        • Penyiapan untuk Linux
        • Penyiapan untuk Windows
      • Arsitektur perangkat terhubung di Google Cloud
        • Ringkasan
        • Broker MQTT mandiri
        • Produk platform IoT
        • Perangkat ke koneksi Pub/Sub ke Google Cloud
        • Praktik terbaik untuk menjalankan backend IoT
        • Praktik terbaik untuk menyediakan dan mengonfigurasi server serta sistem edge dan bare metal secara otomatis
      • Platform e-commerce dengan komputasi serverless
      • Mengelola dan menskalakan jaringan untuk aplikasi Windows yang berjalan di Kubernetes terkelola
        • Arsitektur referensi
        • Men-deploy arsitektur
      • Aplikasi web dinamis dengan Python dan JavaScript
      • Menggunakan Library Klien Cloud SDK
      • Aplikasi web tiga tingkat
      • Hosting situs
  • Big data dan analisis
    • Ringkasan konten
    • Arsitektur menyeluruh
      • Analytics Lakehouse
      • Mengimpor data ke data warehouse BigQuery yang aman
      • Mesh data di Google Cloud
        • Arsitektur dan fungsi dalam mesh data
        • Desain platform data layanan mandiri untuk mesh data
        • Membangun produk data dalam mesh data
        • Menemukan dan memakai produk data di suatu mesh data
      • Platform analisis dan pengelolaan data perusahaan
      • Data Warehouse dengan BigQuery
      • Otomatisasi pencadangan BigQuery
        • Arsitektur referensi
        • Men-deploy arsitektur
    • Memuat dan memproses data
      • Replikasi data berkelanjutan ke BigQuery menggunakan Striim
    • Menganalisis data
      • Ilmu data dengan R: analisis data eksploratif
  • Database
    • Ringkasan konten
    • Workload Oracle
      • Ringkasan
      • Aplikasi perusahaan dengan Database Oracle di Compute Engine
      • Aplikasi perusahaan di Compute Engine dengan Oracle Exadata
      • Oracle E-Business Suite dengan Oracle Database di Compute Engine
      • Oracle E-Business Suite di Compute Engine dengan Oracle Exadata
      • Oracle PeopleSoft di Compute Engine dengan Oracle Exadata
    • Pengelolaan database multi-cloud
  • Hybrid dan multi-cloud
    • Ringkasan konten
    • Membangun arsitektur hybrid dan multicloud
      • Ringkasan
      • Pemicu, pertimbangan, strategi, dan pola
      • Merencanakan strategi hybrid dan multicloud
      • Pendekatan arsitektur untuk mengadopsi arsitektur hybrid atau multicloud
      • Pertimbangan lainnya
      • Langkah berikutnya
      • Melihat panduan sebagai satu halaman
    • Pola arsitektur hybrid dan multi-cloud
      • Ringkasan
      • Pola arsitektur terdistribusi
      • Pola hybrid bertingkat
      • Pola multicloud yang dipartisi
      • Analisis pola hybrid dan multicloud
      • Pola edge hybrid
      • Pola hybrid lingkungan
      • Pola hybrid dan multicloud kelangsungan bisnis
      • Pola cloud bursting
      • Langkah berikutnya
      • Melihat panduan sebagai satu halaman
    • Pola arsitektur jaringan hybrid dan multicloud yang aman
      • Ringkasan
      • Pertimbangan desain
      • Pola arsitektur
      • Pola yang diduplikasi
      • Pola mesh
      • Pola dengan akses terbatas
      • Traffic keluar dengan akses terbatas
      • Traffic masuk dengan akses terbatas
      • Traffic keluar dan masuk dengan akses terbatas
      • Pola serah terima
      • Praktik terbaik umum
      • Langkah berikutnya
      • Melihat panduan sebagai satu halaman
    • Cross-Cloud Network untuk aplikasi terdistribusi
      • Ringkasan
      • Konektivitas
      • Service Networking
      • Keamanan jaringan
      • Konektivitas antar-VPC Jaringan Lintas Cloud menggunakan Network Connectivity Center
      • Konektivitas antar-VPC Jaringan Lintas Cloud dengan Peering Jaringan VPC
      • Jaringan Lintas Cloud Peering Jaringan VPC dengan NVA dan afinitas regional
    • Aplikasi hybrid dan multicloud
      • Hybrid render farm
        • Membangun hybrid render farm
      • Pola untuk menghubungkan penyedia layanan cloud lain dengan Google Cloud
    • Pengelolaan akses dan identitas
      • Mengautentikasi pengguna tenaga kerja di lingkungan hybrid
        • Ringkasan
        • Pola penerapan
      • Mengonfigurasikan Active Directory agar VM bergabung dengan domain secara otomatis
      • Men-deploy forest Active Directory di Compute Engine
      • Pola Menggunakan Active Directory di lingkungan hybrid
    • Integrasi produk pihak ketiga
      • Pengelolaan data dengan Cohesity Helios dan Google Cloud
  • Migrasi
    • Ringkasan konten
    • Bermigrasi ke Google Cloud
      • Mulai
      • Menilai dan menemukan workload Anda
      • Merencanakan dan membangun fondasi Anda
      • Mentransfer set data besar
      • Men-deploy workload Anda
      • Bermigrasi dari deployment manual ke deployment otomatis, deployment dalam container
      • Mengoptimalkan lingkungan Anda
      • Praktik terbaik untuk memvalidasi rencana migrasi
      • Meminimalkan biaya
    • Bermigrasi dari AWS ke Google Cloud
      • Mulai
      • Memigrasikan Amazon EC2 ke Compute Engine
      • Memigrasikan Amazon S3 ke Cloud Storage