Well-Architected Framework: Perspektive von KI und ML

In diesem Dokument im Google Cloud Well-Architected Framework werden Prinzipien und Empfehlungen beschrieben, die Ihnen helfen, KI- und ML-Arbeitslasten in Google Cloud zu entwerfen, zu erstellen und zu verwalten, die Ihre Ziele in Bezug auf Betrieb, Sicherheit, Zuverlässigkeit, Kosten und Leistung 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 die Prinzipien und Empfehlungen für KI und ML für jede Säule des Well-Architected Framework beschrieben:

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

Beitragende

Autoren:

• Benjamin Sadik | AI & ML Specialist Customer Engineer
• Charlotte Gistelinck, PhD | Partner 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 | AI Infrastructure Solutions Architect
• Sannya Dang | AI Solution Architect

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 | Generative AI Field Solutions Architect
• Wade Holmes | Global Solutions Director
• Zach Seils | Networking Specialist