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Documentation
Cloud Architecture Center
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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
柱
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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コストの最適化
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
すべての柱を 1 つのページで表示する
柱の枠を超えた視点
AI と ML
概要
効果的な運用
セキュリティ
信頼性
コストの最適化
パフォーマンスの最適化
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金融サービス業界（FSI）
概要
効果的な運用
セキュリティ
信頼性
コストの最適化
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
ゾーン
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
エージェント AI
概要
エージェント アーキテクチャのコンポーネントを選択する
エージェント設計パターンを選択する
マルチエージェント AI システム
ADK と Cloud Run を使用する単一エージェント AI システム
使用例
インタラクティブな学習を管理する
データ サイエンス ワークフローを自動化する
異なるシステムへのアクセスをオーケストレートする
生成 AI
RAG を使用した生成 AI
概要
RAG 対応生成 AI アプリケーションのプライベート接続
Gemini Enterprise 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
Vertex AI と Cloud SQL を使用する 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
RAG アプリケーション用の Harness CI / CD パイプライン
エンタープライズ生成 AI モデルと ML モデルをデプロイする
生成 AI アプリケーションをデプロイして運用する
使用例
健康保険請求の利用状況の審査を自動化する
ナレッジベースを構築する
パーソナライズされたマーケティング キャンペーンを生成する
パーソナライズされたプロダクトのレコメンデーションを生成する
音声からポッドキャストを生成する
カスタマー サポートの質問に対する解決策を生成する
ドキュメントをオンデマンドで要約する
ML アプリケーションとオペレーション
概要
Google Cloud で ML を実装するためのベスト プラクティス
高品質な予測 ML ソリューションに関するガイドライン
TensorFlow Extended、Vertex AI Pipelines、Cloud Build を使用した 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
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
データ分析と AI 向けの Confidential Computing
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
大規模な候補生成のための Two-Tower リトリーブを実装する
Labelbox を使用したモデル開発とデータラベル付け
傾向モデリングに Vertex AI Pipelines を使用する
C3 AI アーキテクチャ
AI と ML のインフラストラクチャ
Google Cloud で AI / ML ワークロードのストレージを設計する
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
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
