Last reviewed 2024-10-11 UTC
Google Cloud Well-Architected Framework의 이 문서에서는 운영, 보안, 안정성, 비용, 성능 목표를 충족하는 Google Cloud 에서 AI 및 ML 워크로드를 설계, 빌드, 관리하는 데 도움이 되는 원칙과 권장사항을 설명합니다.
이 문서의 타겟 잠재고객에는에서 AI 및 ML 워크로드를 설계, 빌드, 배포, 유지보수하는 의사 결정권자, 설계자, 관리자, 개발자, 운영자가 포함됩니다. Google Cloud
다음 페이지에서는 Well-Architected Framework의 각 부문에 대해 AI 및 ML과 관련된 원칙과 권장사항을 설명합니다.
참여자
저자:
- Benjamin Sadik | AI 및 ML 전문가 고객 엔지니어
- Charlotte Gistelinck, PhD | 파트너 엔지니어
- Filipe Gracio, PhD | 고객 엔지니어, AI/ML 전문가
- Isaac Lo | AI BD/계약 담당
- Kamilla Kurta | GenAI/ML 전문가 고객 엔지니어
- Mohamed Fawzi | 베네룩스 보안 및 규정 준수 리드
- Rick (Rugui) Chen | AI 인프라 현장 솔루션 설계자
- Sannya Dang | AI 솔루션 설계자
기타 참여자:
- Daniel Lees | 클라우드 보안 설계자
- Gary Harmson | 수석 설계자
- Jose Andrade | 고객 엔지니어, SRE 전문가
- Kumar Dhanagopal | 크로스 프로덕트 솔루션 개발자
- Marwan Al Shawi | 파트너 고객 엔지니어
- Nicolas Pintaux | 고객 엔지니어, 애플리케이션 현대화 전문가
- Radhika Kanakam | 프로그램 리드, Google Cloud Well-Architected Framework
- Ryan Cox | 수석 설계자
- Samantha He | 테크니컬 라이터
- Stef Ruinard | 생성형 AI 현장 솔루션 설계자
- Wade Holmes | 글로벌 솔루션 디렉터
- Zach Seils | 네트워킹 전문가