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新機能
基本
コンテンツの概要
Well-Architected Framework
概要
新機能
効果的な運用
概要
CloudOps を使用して運用体制とパフォーマンスを確保する
インシデントと問題を管理する
クラウド リソースを管理して最適化する
変更の自動化と管理
改善とイノベーションを継続的に行う
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セキュリティ、プライバシー、コンプライアンス
概要
安全性を重視した設計を実装する
ゼロトラストを実装する
シフトレフト セキュリティを実装する
プリエンプティブなサイバー防御を実装する
AI を安全かつ責任を持って使用する
セキュリティに AI を使用する
規制、コンプライアンス、プライバシーのニーズに対応する
責任の共有と運命の共有
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信頼性
概要
ユーザー エクスペリエンスの目標に基づいて信頼性を定義する
信頼性の現実的な目標を設定する
冗長性による高可用性を構築する
水平方向のスケーラビリティを活用する
オブザーバビリティを使用して潜在的な障害を検出する
グレースフル デグラデーションとなるように設計する
障害からの復元のテストを行う
データ損失からの復元のテストを行う
徹底的な事後検証を実施する
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費用の最適化
概要
費用をビジネス価値と調整する
費用を意識する文化を育む
リソース使用量を最適化する
継続的に最適化する
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パフォーマンスの最適化
概要
リソースの割り当てを計画する
弾力性を活用する
モジュラー設計を推進する
パフォーマンスを継続的にモニタリングして改善する
1 ページに表示する
サステナビリティ
AI と ML の視点
概要
効果的な運用
セキュリティ
信頼性
費用の最適化
パフォーマンスの最適化
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FSI の視点
概要
効果的な運用
セキュリティ
信頼性
費用の最適化
パフォーマンスの最適化
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デプロイ アーキタイプ
概要
Zonal
地域
マルチリージョン
グローバル
ハイブリッド
マルチクラウド
比較分析
次のステップ
リファレンス アーキテクチャ
Compute Engine でのシングルゾーン デプロイ
Compute Engine でのリージョン デプロイ
Compute Engine でのマルチリージョン デプロイ
Compute Engine と Spanner を使用したグローバル デプロイ
ランディング ゾーン設計
ランディング ゾーンの概要
ID オンボーディングに関する判断を行う
リソース階層に関する判断を行う
ネットワーク設計
ネットワーク設計上の判断を行う
ネットワーク設計を実装する
セキュリティ上の判断を行う
エンタープライズ基盤ブループリント
概要
アーキテクチャ
認証と承認
組織構造
ネットワーキング
検出制御
予防制御
デプロイ方法
オペレーションのベスト プラクティス
ブループリントをデプロイする
AI と ML
コンテンツの概要
AI エージェント
マルチエージェント AI システム
生成 AI
生成 AI によるドキュメントの要約
Cloud SQL を使用した生成 AI RAG
生成 AI のナレッジベース
利用管理に生成 AI を活用する
RAG を使用した生成 AI
概要
Agentspace と Vertex AI を使用した RAG インフラストラクチャ
Vertex AI とベクトル検索を使用した RAG インフラストラクチャ
Vertex AI と AlloyDB を使用した RAG インフラストラクチャ
GKE と Cloud SQL を使用した RAG インフラストラクチャ
Vertex AI と Spanner Graph を使用した GraphRAG インフラストラクチャ
モデルのトレーニング
Google Cloud で機械学習を実装するためのベスト プラクティス
Google Cloud でのクロスサイロ / クロスデバイス フェデレーション ラーニング
Google Cloud と Labelbox を使用したモデル開発とデータラベル付け
MLOps
MLOps: ML における継続的デリバリーと自動化のパイプライン
生成 AI アプリケーションをデプロイして運用する
エンタープライズ AI モデルと ML モデルをデプロイする
データ分析と AI 向けの Confidential Computing
TensorFlow Extended、Vertex AI Pipelines、Cloud Build を使用した MLOps
高品質な予測 ML ソリューションに関するガイドライン
AI と ML のアプリケーション
Dataflow と Cloud Vision API を使用した ML ビジョン分析ソリューションの構築
リファレンス アーキテクチャ
アーキテクチャをデプロイする
Google Cloud で AI / ML ワークロードのストレージを設計する
RAG 対応アプリケーション用の Harness CI / CD パイプライン
大規模な候補生成のための Two-Tower リトリーブを実装する
Cloud Storage FUSE を使用して AI / ML ワークロードを最適化する
Managed Lustre で AI と ML のワークロードを最適化する
Google Cloud での傾向モデリングに Vertex AI Pipelines を使用する
サードパーティ プロダクトのインテグレーション
Google Cloud 上の C3 AI アーキテクチャ
アプリケーション開発
コンテンツの概要
開発のアプローチとスタイル
スケーラブルで復元性の高いアプリのためのパターン
開発プラットフォームの管理
エンタープライズ デベロッパー プラットフォームをデプロイする
概要
アーキテクチャ
デベロッパー プラットフォームの管理
サービスのアーキテクチャ
ロギングとモニタリング
演算
費用とアトリビューション
デプロイ方法
Cymbal Bank の例
BeyondProd の原則のマッピング
ブループリントをデプロイする
GKE 上での費用が最適化された Kubernetes アプリケーションのベスト プラクティス
GKE Gateway を介したサービス メッシュ アプリケーションを公開する
リファレンス アーキテクチャ
アーキテクチャをデプロイする
GKE Gateway と Cloud Service Mesh を使用してグローバルに分散されたアプリケーションを構築する
リファレンス アーキテクチャ
アーキテクチャをデプロイする
Google Cloud での ID とアクセスのガバナンスのパターンと手法
ServiceNow によるリソース管理
マネージド コンテナ ランタイム環境を選択する
DevOps と開発ライフサイクル
アーキテクチャ決定レコードの概要
デプロイ パイプラインを使用してアプリを開発、提供する
リファレンス アーキテクチャ
アーキテクチャをデプロイする
DevOps Research and Assessment（DORA）の機能
アプリケーション アーキテクチャ
GKE および Cloud SQL の Apache Guacamole
リファレンス アーキテクチャ
アーキテクチャをデプロイする
Compute Engine での Chrome リモート デスクトップ
Linux 用の設定
Windows 用の設定
Google Cloud のコネクテッド デバイス アーキテクチャ
概要
スタンドアロン MQTT ブローカー
IoT プラットフォーム プロダクト
Google Cloud への Pub/Sub 接続のためのデバイス
IoT バックエンドを実行するためのベスト プラクティス
エッジとベアメタルのシステムとサーバーを自動的にプロビジョニングして構成するためのベスト プラクティス
サーバーレス コンピューティングによる e コマース プラットフォーム
マネージド Kubernetes で実行される Windows アプリケーションのネットワークを管理、スケーリングする
リファレンス アーキテクチャ
アーキテクチャをデプロイする
Python と JavaScript を使用した動的ウェブ アプリケーション
Cloud SDK クライアント ライブラリの使用
3 階層ウェブアプリ
ウェブサイトのホスティング
ビッグデータと分析
コンテンツの概要
エンドツーエンドのアーキテクチャ
分析レイクハウス
安全な BigQuery データ ウェアハウスにデータをインポートする
Google Cloud 上でのデータメッシュ
データメッシュ内のアーキテクチャと機能
データメッシュ用のセルフサービス データ プラットフォームを設計する
データメッシュでデータ プロダクトを構築する
データメッシュ内のデータ プロダクトを検出して使用する
エンタープライズ データ マネジメントと分析プラットフォーム
BigQuery を使用したデータ ウェアハウス
BigQuery バックアップの自動化
リファレンス アーキテクチャ
アーキテクチャをデプロイする
データの読み込みと処理を行う
Striim を使用した BigQuery への継続的なデータ レプリケーション
データの分析
R によるデータ サイエンス: 探索的データ分析
データベース
コンテンツの概要
Oracle ワークロード
概要
Compute Engine 上の Oracle Database を使用したエンタープライズ アプリケーション
Compute Engine 上でエンタープライズ アプリケーションと Oracle Exadata を使用する
Compute Engine 上で Oracle E-Business Suite と Oracle Database を使用する
Oracle Exadata を使用する Compute Engine 上の Oracle E-Business Suite
Oracle Exadata を使用する Compute Engine 上の Oracle PeopleSoft
マルチクラウド データベース管理
ハイブリッド クラウドとマルチクラウド
コンテンツの概要
ハイブリッド クラウド アーキテクチャとマルチクラウド アーキテクチャを構築する
概要