Google Cloud ホワイトペーパー

本物の対話と AI を通じて知識共有を民主化します。

このホワイトペーパー（2024 年の NeurIPS チュートリアルより）では、大規模言語モデル（LLM）を評価する際の課題と方法について包括的に説明しています。

エンタープライズ向けの生成 AI のスケーリングにおいて、モデルだけでなく AI プラットフォームが重要な理由を探ります。

基本的なタスク指標を超えたデプロイ向けに生成 AI を評価するためのフレームワークの開発方法を確認します。

検索拡張生成（RAG）、ファインチューニング、プロンプト エンジニアリング、ロング コンテキスト ウィンドウなどの手法を使用してパフォーマンスを改善する方法。

このホワイトペーパーでは、MLOps を生成 AI と基盤モデルに適応することで、本番環境で生成 AI のデプロイを運用可能にする方法について詳しく説明します。

このホワイトペーパーでは、アダプター チューニングに関する Google の取り組みの概要を説明します。

自信を持って AI を導入できます。お客様の現状を把握し、スケーラブルな AI 機能を構築するための仕組みを活用します。

MLOps の理論と実践について理解を深めたいと考えている ML のリーダーやアーキテクトが対象のフレームワーク。

TPU で半教師あり ML を使用して、モデルのトレーニング時間と費用を大幅に削減する方法を学びます。

メモリ、インデックス処理速度、クエリ パフォーマンスに対応する次世代のベクトル検索。

Google が創造的な発想を刺激する企業文化をどのように築いたかをご覧ください。

SRE の概要と SRE が IT 運用業務を改善する方法について学びましょう。次に、SRE の実装に役立つ Google Cloud の機能について紹介します。

Google Cloud で高可用性の SAP システムを構築する方法について説明します。

Google のクラウド導入フレームワークに沿って検証を行うことにより、お客様の企業のクラウドへの適性をご確認いただけます。

より良い Cloud Center of Excellence を構築する方法。

このホワイトペーパーでは、Deutsche Telekom が開発した新しいフレームワークを紹介します。このフレームワークは、Google の Gemini と ADK を活用して、レガシー コードベースから BigQuery への変換を自動化するとともに、コンテキストを認識した会話型分析の基盤を構築します。

このホワイトペーパーでは、Google Cloud 上の最新の統合データ分析プラットフォームの構築に必要な決定点について説明します。

BigQuery の費用とパフォーマンスの両方を最適化するためのベスト プラクティスを紹介します。

ML 分類モデルを適用して非構造化データに意味をもたらします。

BigQuery と dbt の主なコンセプトと、それらを組み合わせてデータ パイプラインを構築するためのベスト プラクティス。

新しいデータ レイクハウスのアーキテクチャと主なメリットについて解説します。

Google Cloud 上に構築された、統合データ分析プラットフォームの要素と、プラットフォーム アーキテクチャの主な違いについて説明します。

規模を拡大して価値ある分析情報を導き出す 4 つのポイント

SAP データを BigQuery に抽出する方法について説明します。

このホワイトペーパーでは、Cloud Dataflow を使用するアプリケーションの構築と実行に関する主なコンセプトの一部をご紹介します。

データ処理の方法は、組織の種類によって異なります。

Data Vault の概要と BigQuery での使用方法。

クラウドで生成 AI アプリを開発するガイド。

最も高速なデータベースはどれでしょう？GigaOm が AlloyDB と Amazon Aurora を比較。

Harvard Business Review Analytic Services のレポートでは、クラウド データベースの活用により、いかに新たな可能性を切り開き、新機能を迅速に実装し、アプリケーションの信頼性を高め、業務を効率化できるかについてご確認いただけます。

Google Cloud データベースが、ビジネスを変革する優れたカスタマー エクスペリエンスの実現にどのように役立つかご確認ください。

Google Cloud が、煩雑なメンテナンス作業や運用上のオーバーヘッドを生じさせずに、使いやすいマネージド データベースをどのようにして提供しているかをご確認ください。

データベースを Cloud SQL に移行すると、費用の削減、アジリティの向上、デプロイの高速化を実現できます。詳しくは、この IDC レポートをご覧ください。

dbInsight の Tony Baer 氏は、Google Cloud のデータベースと分析ポートフォリオにおける AlloyDB の役割を分析します。

アプリケーションがマイクロサービス パラダイムに応じて実装されている場合は、ここに紹介するデータベース デプロイ アーキテクチャのオプションを検討してください。

Google Cloud の外部で運用する場合を含め、Spanner のさまざまな障害シナリオを 3 つの重大度に分類してご紹介します。

メモリ、インデックス処理速度、クエリ パフォーマンスに対応する次世代のベクトル検索。

このドキュメントでは、企業のデータ保護と復旧のニーズを確実に満たす、理想的なデプロイに向けて Spanner を構成する方法について説明します。

Spanner がセキュリティ、コンプライアンス、費用、進化する期待値の面でリテールバンクを支援している方法

費用最適化戦略によってクラウドの全体的な支出を削減する 5 つの方法をご紹介します。

新しい運用モデルを採用することで、組織が強固な財務ガバナンスを確立し、費用を意識する文化を創出する方法を学びます。

財務ガバナンス管理の重要性と、このようなガバナンスがクラウド費用の予測可能性を高めるうえで果たす役割を確認します。

このホワイトペーパーでは、Google Cloud に保存されている顧客データを削除する際にとられる安全なプロセスの概要を説明します。

ログデータの 4 つの段階におけるデータ ガバナンスとセキュリティの戦略についてご確認ください。

組織がクラウドへの投資を最大化するための実行可能な手順を示します。

費用の効率化を達成する一方で、生産性とスケーラビリティの向上によるビジネスの成長を促進できるよう、中小規模の企業を Google Cloud がどのように支えているかについて説明します。

クラウドの変革によって財務上のアカウンタビリティを高め、ビジネスの価値を推進する、運用フレームワークおよび文化フレームワーク。

ログデータを地域と業界の規制を遵守した状態に保つためのガイダンスです。

組織内でクラウドベースのデータ ガバナンスを運用する方法や、その利点とフレームワークについて説明します。

Google Cloud で SAP システムをバックアップする際に利用できるオプションについて説明します。

共有クラウド サービスの費用配分に関する Cloud FinOps の視点。

組織全体で Cloud FinOps の能力を強化にするために、クラウドのタグ付けが不可欠かつ重要な理由を確認します。

Google Distributed Cloud と Gemini がオンプレミスに生成 AI をもたらす仕組み

ハイブリッド クラウドとマルチクラウド パートナーとしての Google の強みについての詳細をご覧ください。

このホワイトペーパーでは、Kubernetes が包括的なハイブリッド クラウド ソリューションとして、デプロイ、管理、運用上の問題を軽減する仕組みを解説します。

Google Cloud の自律型ネットワーク運用フレームワークは、人工知能と機械学習を活用して通信を変革し、事前対応型の管理とネットワーク パフォーマンスの最適化を実現します。

P&L に最も大きな影響を与えるクラウド、AI / ML、情報分析のユースケースをご確認ください。

クラウド変革の採用: オーストラリアとニュージーランドの金融サービス業界が得られるメリット

カスタマー エクスペリエンスへの期待の高まりという課題を解決する方法を学びます。

住宅ローンのエクスペリエンスに関する Google の調査や、プロセスをよりシンプルにする方法や借り手に関するあらゆる分析情報。

パンデミックによる運用への影響、その結果変化するテクノロジーの使用など、メーカーに影響を与える最新のトレンドについて説明します。

サプライ チェーンの変革の取り組みにおいて、対処すべきプロセスをご確認ください。

成功事例や実用的な次のステップなど、データをよりスマートに活用する方法をご紹介します。

機械学習を区画的疾病モデリングに統合することで COVID-19 の感染拡大を予測する新たなアプローチです。

データと AI を活用��て新たなビジネス分析情報を作成し、オーディエンスを引き付けます。今すぐダウンロードしましょう。

市場データに関して注目を集めているイノベーション領域を、調査を通じて明らかにします。

成功を収めているスタートアップ企業がビジネスを構築するために Google Cloud を選択した理由をご覧ください。

TPU で半教師あり ML を使用して、モデルのトレーニング時間と費用を大幅に削減する方法を学びます。

収益管理戦略に AI と ML が必要な理由。

このホワイトペーパーでは、データドリブンのサプライ チェーン コントロール タワーを構築するためのフレームワークを提供します。

一貫性のある相互運用可能な小売アプリケーションの開発を加速するデータ分析情報フレームワーク。

ビジネス運営の取り組みを見直して、クラウドへの移行を加速します。

Google Cloud の 4 段階の移行アプローチと、エンタープライズ アプリケーションのクラウドへの大規模な移行を行うチームを編成する方法について説明します。

移行計画を作成する際に考慮すべき重要な点の概要です。

この Google Cloud 導入フレームワークのホワイトペーパーでは、クラウド移行とクラウドにおけるユーザーの成長の支援について説明します。

このガイドでは、移行にあたって考慮すべき技術的な要件、ビジネス目標、クラウド テクノロジーについて説明します。

クラウド移行の 4 つの主要フェーズを適切に進めていく方法について説明します。

最適な価格、パフォーマンス、セキュリティで VM ベースのアプリケーションをクラウドに移行する方法を確認します。

CIO、CTO、技術スタッフとの会話を基に構築された移行のフレームワークです。

ASP.NET Windows アプリケーションを Google Cloud に移行する手順を詳しく説明します。

SAP システムを Google Cloud に移行する際に参考となる最も一般的な移行戦略、ユースケース、オプションについて説明します。

Google Cloud のオペレーション スイートによって実現された費用削減とビジネス上のメリット

サービス メッシュと API 管理を、アプリケーションのモダナイゼーションを成功させるための補完的なコンポーネントとして使用

ニーズの把握やロードマップの作成から、有意な変更の特定と実現の方法まで、アプリのモダナイゼーションに対する一連のアプローチを説明します。

データセンターからパブリック クラウドに移行する戦略を策定します。このガイドでは、成功するモダナイゼーションを実現するための設計について説明します。

このレポートでは、Cloud Run がもたらす費用削減とビジネス上のメリットについて概説します。

Google Cloud でオープンソース ソフトウェアを使用して���フォーマンスや費用の改善を図る方法をご紹介します。

Google Cloud により Windows Server ベースのアプリケーションで費用対効果とパフォーマンスを改善する方法について説明します。

このホワイトペーパーでは、コンテナ化とオーケストレーションのコンセプトを含む .NET アプリケーションのモダナイゼーションについて説明します。

このホワイトペーパーでは、オンプレミスのモノリシックな .NET アプリケーションをクラウド対応にするプロセスについて説明します。

Wix は、お客様がダウンタウンについて心配することのないよう、安全性、信頼性、スケーラビリティに優れたインフラストラクチャを構築しました。

DevOps、開発、運用、SRE に関するホワイトペーパー。

クラウド ネイティブからエージェント ネイティブへ: 未来の「エージェントのインターネット」の構築と保護について解説します。

ネットワーク トラフィック量と費用の分析を自信を持って行えるよう、VPC フローログのサンプリングと精度に関する知見を得ましょう。

Google Cloud のゼロトラスト フレームワークを使用して、セルフホスト型の AI エージェントと MCP サーバーを保護および管理するためのネットワーキング パターンについて説明します。

Google Cloud のクロスクラウド ネットワークで AI 推論サービングを最適化しましょう。API を統合し、レイテンシと費用を削減して、GPU / TPU の使用率を最大化します。

GKE のフラット ネットワーク モデルを使用して AI ワークロードをスケールする: IP アドレス管理に対処しながら、通信の簡素化、オブザーバビリティの強化、パフォーマンスの向上を実現します。

TCP の動作を調整して TCP 再送信を最適化し、レスポンス時間を短縮する方法をご紹介します。

Google Cloud におけるネットワーク パフォーマンスの制限、ヘッダー、データ、ビットレート、MTU について解説します。

Netperf を使用して 1 秒あたりのパケット数を集計し、システムのネットワーク パフォーマンスを最適化する方法をご紹介します。

Linux ネットワーキング スタックの設定を調整して、TCP 一括データ転送を最適化します。

2 つのシステム間で UDP バルクフローのパフォーマンスを最適化します。

クラウド ネットワークのベンチマークを自動化するためのオープンソース ツールキット。

すべての Mbit が同じわけではありません。公称速度に捉われず、ネットワークをファイ チューニングしてパフォーマンスと効率性を向上させましょう。

TCP RTT 指標をより適切に適用するための方法を説明します。

断片化によって分断されないよう、ネットワーク設定を最適化し、パケットサイズの問題をトラブルシューティングしましょう。

Google Cloud Next Generation Firewall Enterprise に関する Miercom のテスト結果をご覧ください。

Google Cloud Next Generation Firewall Enterprise に関する SecureIQlab のテスト結果をご覧ください。

データレイクとデータ ウェアハウスの集約による影響を確認してください。

PostgreSQL データベースでの VACUUM オペレーションの基本について説明します。

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