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Nouveautés
Principes de base
Content overview
Well-Architected Framework
Aperçu
Nouveautés
Excellence opérationnelle
Aperçu
Assurer la préparation opérationnelle et les performances à l'aide de CloudOps
Gérer les incidents et les problèmes
Gérer et optimiser les ressources cloud
Automatiser et gérer le changement
Améliorer et innover en permanence
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Sécurité, confidentialité et conformité
Aperçu
Implémenter la sécurité dès la conception
Implémenter la sécurité zéro confiance
Implémenter la sécurité en amont
Implémenter une cyberdéfense préventive
Utiliser l'IA de manière sécurisée et responsable
Utiliser l'IA pour la sécurité
Répondre aux exigences réglementaires, de conformité et de confidentialité
Responsabilité partagée et partage de sort
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Fiabilité
Aperçu
Définir la fiabilité en fonction des objectifs d'expérience utilisateur
Définir des objectifs réalistes de fiabilité
Assurer la haute disponibilité grâce à la redondance
Exploiter l'évolutivité horizontale
Détecter les défaillances potentielles à l'aide de l'observabilité
Concevoir pour une dégradation élégante
Effectuer des tests de reprise après échec
Effectuer des tests de récupération après perte de données
Effectuer des analyses post-mortem approfondies
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Optimisation des coûts
Aperçu
Aligner les dépenses sur la valeur commerciale
Favoriser une culture de sensibilisation aux coûts
Optimiser l'utilisation des ressources
Optimiser en continu
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Optimisation des performances
Aperçu
Planifier l'allocation des ressources
Exploiter l'élasticité
Favoriser la conception modulaire
Surveiller et améliorer les performances en continu
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Développement durable
Point de vue de l'IA et du ML
Aperçu
Excellence opérationnelle
Sécurité
Fiabilité
Optimisation des coûts
Optimisation des performances
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Point de vue des FSI
Aperçu
Excellence opérationnelle
Sécurité
Fiabilité
Optimisation des coûts
Optimisation des performances
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Archétypes de déploiement
Aperçu
Zonal
Régional
Multirégional
Monde
Hybride
Multicloud
Analyse comparative
Étapes suivantes
Architectures de référence
Déploiement à zone unique sur Compute Engine
Déploiement régional sur Compute Engine
Déploiement multirégional sur Compute Engine
Déploiement à l'échelle mondiale sur Compute Engine et Spanner
Conception de zone de destination
Présentation des zones de destination
Choisir l'intégration des identités
Déterminer la hiérarchie des ressources
Conception d'un réseau
Choisir la conception du réseau
Mettre en œuvre la conception du réseau
Prendre des décisions de sécurité
Plan de base de l'entreprise
Aperçu
Architecture
Authentification et autorisation
Structure organisationnelle
Mise en réseau
Les contrôles de détection
Contrôles préventifs
Méthodologie de déploiement
Bonnes pratiques en matière d'opérations
Déployer le plan
IA et machine learning
Content overview
Agents d'IA
Système d'IA multi-agents
IA générative
Synthèse de documents avec l'IA générative
RAG par IA générative avec Cloud SQL
Base de connaissances sur l'IA générative
Utiliser l'IA générative pour la gestion de l'utilisation
IA générative avec RAG
Aperçu
Infrastructure RAG à l'aide d'Agentspace et de Vertex AI
Infrastructure RAG à l'aide de Vertex AI et de Vector Search
Infrastructure RAG à l'aide de Vertex AI et d'AlloyDB
Infrastructure RAG utilisant GKE et Cloud SQL
Infrastructure GraphRAG utilisant Vertex AI et Spanner Graph
Entraînement du modèle
Bonnes pratiques de mise en œuvre du machine learning sur Google Cloud
Apprentissage fédéré intersilo et inter-appareil sur Google Cloud
Développement de modèles et étiquetage de données avec Google Cloud et Labelbox
MLOps
MLOps : pipelines de livraison continue et d'automatisation dans le machine learning
Déployer et exploiter des applications d'IA générative
Déployer un modèle d'IA et de ML d'entreprise
Informatique confidentielle pour l'analyse de données et l'IA
MLOps avec TensorFlow Extended, Vertex AI Pipelines et Cloud Build
Consignes pour les solutions de ML prédictives de haute qualité
Applications d'IA et de ML
Créer une solution d'analyse ML Vision avec Dataflow et l'API Cloud Vision
Architecture de référence
Déployer l'architecture
Choisir son stockage pour les charges de travail d'IA et de ML dans Google Cloud
Exploiter le pipeline CI/CD pour les applications compatibles avec RAG
Implémenter la récupération à deux tours avec la génération de candidats à grande échelle
Optimiser les charges de travail d'IA et de ML avec Cloud Storage FUSE
Optimiser les charges de travail d'IA et de ML avec Lustre géré
Utiliser Vertex AI Pipelines pour modéliser des tendances sur Google Cloud
Intégrations de produits tiers
Architecture C3 AI sur Google Cloud
Développement d'applications
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Approches et styles de développement
Modèles d'applications évolutives et résilientes
Gestion de la plate-forme de développement
Déployer une plate-forme de développeur d'entreprise
Aperçu
Architecture
Paramètres de la plate-forme de développement
Architecture de service
Journalisation et surveillance
Opérations
Coûts et attributions
Méthodologie de déploiement
Exemple Cymbal Bank
Mapper les principes BeyondProd
Déployer le plan
Bonnes pratiques pour maîtriser les coûts des applications Kubernetes sur GKE
Exposer les applications de maillage de services via GKE Gateway
Architecture de référence
Déployer l'architecture
Créer des applications distribuées à l'échelle mondiale à l'aide de GKE Gateway et Cloud Service Mesh
Architecture de référence
Déployer l'architecture
Modèles et pratiques de gestion de l'authentification et des accès sur Google Cloud
Gérer des ressources avec ServiceNow
Sélectionner un environnement d'exécution de conteneur géré
DevOps et cycle de développement
Présentation des enregistrements de décision d'architecture
Développer et déployer des applications avec un pipeline de déploiement
Architecture de référence
Déployer l'architecture
Fonctionnalités de recherche et d'évaluation DevOps (DORA)
Architectures d'applications
Apache Guacamole sur GKE et Cloud SQL
Architecture de référence
Déployer l'architecture
Bureau à distance Chrome sur Compute Engine
Configurer pour Linux
Configurer pour Windows
Architectures d'appareils connectés sur Google Cloud
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Agent MQTT autonome
Produit de plate-forme IoT
Appareils sur une connexion Pub/Sub vers Google Cloud
Bonnes pratiques pour l'exécution d'un backend IoT
Bonnes pratiques pour le provisionnement et la configuration automatiques des systèmes et serveurs de périphérie et sur solution Bare Metal
Plate-forme d'e-commerce avec solution informatique sans serveur
Gérer et faire évoluer la mise en réseau pour les applications Windows exécutées sur Kubernetes géré
Architecture de référence
Déployer l'architecture
Application Web dynamique avec Python et JavaScript
Utiliser une bibliothèque cliente Cloud SDK
Application Web à trois niveaux
Héberger des sites Web
Big data et analyse
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Architectures de bout en bout
Lakehouse d'analyse de données
Importer des données dans un entrepôt de données BigQuery sécurisé
Maillage de données sur Google Cloud
Architecture et fonctions d'un maillage de données
Concevoir une plate-forme de données en libre-service pour un maillage de données
Créer des produits de données dans un maillage de données
Découvrir et consommer des produits de données dans un maillage de données
Plate-forme d'analyse et de gestion des données d'entreprise
Entrepôt de données avec BigQuery
Automatisation des sauvegardes BigQuery
Architecture de référence
Déployer l'architecture
Charger et traiter des données
Réplication continue des données vers BigQuery avec Striim
Analyser des données
Data science avec R : analyse exploratoire des données
Bases de données
Content overview
Charges de travail Oracle
Aperçu
Application d'entreprise avec Oracle Database sur Compute Engine
Application d'entreprise sur Compute Engine avec Oracle Exadata
Oracle E-Business Suite avec Oracle Database sur Compute Engine
Oracle E-Business Suite sur Compute Engine avec Oracle Exadata
Oracle PeopleSoft sur Compute Engine avec Oracle Exadata
Gestion de bases de données multicloud
Cloud hybride et multicloud
Content overview
Créer des architectures hybrides et multicloud
Aperçu
Facteurs, considérations, stratégie et modèles
Planifier une stratégie hybride et multicloud
Approches architecturales d'adoption d'une architecture hybride ou multicloud
Autres points à prendre en compte
Étapes suivantes
Afficher le guide sur une seule page
Modèles d'architecture hybride et multicloud
Aperçu
Modèles d'architecture distribuée
Modèle hybride par tranche
Modèle multicloud partitionné
Modèles d'analyse hybride et multicloud
Modèle hybride de périphérie
Modèle d'environnement hybride
Modèles de continuité des opérations hybride et multicloud
Modèle d'utilisation temporaire du cloud
Étapes suivantes
Afficher le guide sur une seule page
Modèles d'architecture réseau sécurisée hybride et multicloud
Aperçu
Considérations relatives à la conception
Schémas d'architecture
Modèle mis en miroir
Modèle maillé
Modèles contrôlés
Sortie contrôlée
Entrée contrôlée
Sortie et entrée contrôlées
Modèle de transfert
Bonnes pratiques générales
Étapes suivantes
Afficher le guide sur une seule page
Cross-Cloud Network pour les applications distribuées
Aperçu
Connectivité
Mise en réseau des services
Sécurité réseau
Connectivité inter-VPC Cross-Cloud Network à l'aide de Network Connectivity Center
Connectivité inter-VPC avec l'appairage de réseaux VPC
Appairage de réseaux VPC inter-cloud avec des NVA et une affinité régionale
Applications hybrides et multicloud
Ferme de rendu hybride
Créer une ferme de rendu hybride
Modèles pour la connexion d'autres fournisseurs de services cloud avec Google Cloud
Gestion de l'authentification et des accès
Authentifier les utilisateurs d'entreprise dans un environnement hybride
Aperçu
Modèles d'implémentation
Configurez Active Directory pour permettre aux VM de s'associer automatiquement à un domaine
Déployer une forêt Active Directory sur Compute Engine
Modèles pour l'utilisation d'Active Directory dans un environnement hybride
Intégrations de produits tiers
Gestion des données avec Cohesity Helios et Google Cloud
Migration
Content overview
Migrer vers Google Cloud
Premiers pas
Évaluer et découvrir vos charges de travail
Planifier et établir vos fondations
Transférer vos ensembles de données volumineux
Déployer vos charges de travail
Passer des déploiements manuels aux déploiements automatisés en conteneurs
Optimiser votre environnement
Bonnes pratiques pour valider un plan de migration
Minimiser les coûts
Migrer depuis AWS vers Google Cloud
Premiers pas
Migrer Amazon EC2 vers Compute Engine
Migrer Amazon S3 vers Cloud Storage
Migrer Amazon EKS vers GKE
Migrer depuis Amazon RDS et Amazon Aurora pour MySQL vers Cloud SQL pour MySQL
Migrer depuis Amazon RDS et Amazon Aurora pour PostgreSQL vers Cloud SQL et AlloyDB pour PostgreSQL
Migrer depuis Amazon RDS pour SQL Server vers Cloud SQL pour SQL Server
Migrer d'AWS Lambda vers Cloud Run