Well-Architected Framework: Perspektive von KI und ML

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In diesem Dokument des Google Cloud Well-Architected Framework werden Prinzipien und Empfehlungen beschrieben, mit denen Sie KI- und ML-Arbeitslasten in Google Cloud entwerfen, erstellen und verwalten können, die Ihre operativen, sicherheitsbezogenen, zuverlässigen, kostenbezogenen und leistungsbezogenen Ziele erfüllen.

Die Zielgruppe für dieses Dokument umfasst Entscheidungsträger, Architekten, Administratoren, Entwickler und Betreiber, die KI- und ML-Arbeitslasten in Google Cloudentwerfen, erstellen, bereitstellen und verwalten.

Auf den folgenden Seiten werden für jede Säule des Well-Architected Framework Prinzipien und Empfehlungen speziell für KI und ML beschrieben:

• KI und ML: Operative Exzellenz
• KI und ML: Sicherheit
• KI und ML: Zuverlässigkeit
• KI und ML: Kostenoptimierung
• KI und ML: Leistungsoptimierung

Beitragende

Autoren:

• Benjamin Sadik | AI and ML Specialist Customer Engineer
• Filipe Gracio, PhD | Customer Engineer
• Isaac Lo | AI Business Development Manager
• Kamilla Kurta | GenAI/ML Specialist Customer Engineer
• Mohamed Fawzi | Benelux Security and Compliance Lead
• Rick (Rugui) Chen | Solutions Architect für KI-Infrastruktur
• Sannya Dang | KI-Lösungsarchitektin

Weitere Beitragende:

• Daniel Lees | Cloudsicherheitsarchitekt
• Gary Harmson | Principal Architect
• Jose Andrade | Enterprise Infrastructure Customer Engineer
• Kumar Dhanagopal | Cross-Product Solution Developer
• Marwan Al Shawi | Partner Customer Engineer
• Nicolas Pintaux | Customer Engineer, Application Modernization Specialist
• Radhika Kanakam | Senior Program Manager, Cloud GTM
• Ryan Cox | Principal Architect
• Samantha He | Technical Writer
• Stef Ruinard | Solutions Architect für generative KI
• Wade Holmes | Global Solutions Director
• Zach Seils | Networking Specialist