本文档介绍了如何通过提示 Gemini 来规划和设计计算基础设施。
您可以在 Google Cloud 控制台中使用 Gemini 作为 AI 赋能的界面，评估硬件选项、估算部署费用，以及查看 Compute Engine 实例的推荐配置。 为了量身定制建议，Gemini 会通过检查您的配额限制、现有预留、承诺使用折扣 (CUD)、默认区域和可用区以及任何资源位置限制条件来评估您的 Google Cloud项目。借助 Gemini 帮助您进行规划，您可以在创建或修改计算实例之前，为工作负载找到最佳配置。
如需详细了解在创建计算实例之前或创建时必须配置的组件，请参阅创建 Compute Engine 实例概览。
限制
在 Google Cloud 控制台中向 Gemini 发出提示时，您无法使用 Gemini 创建、修改或删除资源。
准备工作
当您使用 Google Cloud 控制台访问 Google Cloud 服务和 API 时，无需设置身份验证。
所需的角色
如需获得访问 Gemini 并向其发出提示所需的权限，请让管理员向您授予项目的 Compute Viewer (roles/compute.viewer) IAM 角色。
如需详细了解如何授予角色，请参阅管理对项目、文件夹和组织的访问权限。
此预定义角色包含访问 Gemini 并向其发出提示所需的权限。如需查看所需的确切权限，请展开所需权限部分：
所需权限
如需访问 Gemini 并向其提问，您需要具备以下权限：
-
查看实例列表：
compute.instances.list
在 Google Cloud 控制台中访问 Gemini
如需在 Google Cloud 控制台中访问 Gemini，请完成以下步骤：
在 Google Cloud 控制台中，前往概览页面。
在使用 Compute Advisor 设计基础架构部分中，您可以查看以下内容：
上图所示的界面元素如下：
快速操作提示卡片：一组卡片，每张卡片都包含一个提示示例。如果您点击某个卡片， Google Cloud 控制台会自动在提示框中填充示例提示。
提示框：您可以在此字段中输入和提交提示。如需提交提示，请点击提交提示。
查看之前的对话：借助此功能，您可以查看过往对话的详细信息并继续对话，也可以删除不再需要的对话。
向 Gemini 发出提示
提交提示后，Gemini 会开始生成回答。系统会显示一个窗格， Google Cloud 控制台会在该窗格中显示对提示的回答，如以下屏幕截图所示：
根据您的提示，回答窗格包含以下元素：
情境化依据：Gemini 会自动评估项目情境，以提供高度量身定制的建议，包括配额限制、现有预留、CUD、默认区域和可用区，以及任何资源位置限制。
交互式代码段：Gemini 会生成 gcloud 命令、REST API 方法或 Terraform 资源。您可以复制并粘贴这些代码段，也可以在 Cloud Shell 中运行它们。
可视化画布：Gemini 会将建议整理成结构化表格和并排比较。此视图有助于您评估产品功能和架构方法。它还可为您的使用场景提供实现方案。
以下部分概述了编写提示的最佳实践，以及在创建或修改计算实例之前可以使用的示例提示。
提示方面的最佳实践
为了让 Gemini 提供最准确且可据以采取行动的建议，我们建议您以与代码块相同的方式构建提示。这种方法通过使用清晰的形参声明、角色定义、具体说明和明确的输出格式来引导生成式 AI。
在向 Gemini 发出提示时，请考虑以下最佳实践：
专注于设计和规划：我们建议您不要提示 Gemini 对计算实例错误进行问题排查。如需解决这些错误，请改为参阅排查创建、更新和删除计算实例时的问题。
指定角色设定或角色：声明 Gemini 要扮演的目标角色或角色设定，例如 IT 管理员、AI 研究员或平台工程师。此方法可指导生成建议的语气、深度和专业程度。
提供明确的编号指令：将目标分解为具体的、分步的问题或任务。这种方法可构建 Gemini 的推理过程，并有助于确保 Gemini 满足您的所有要求。
定义特定的输出格式：明确说明您希望建议采用哪种格式，例如分步说明、Markdown 比较表格或可直接使用的 gcloud 代码块。
利用自动上下文接地：您无需在提示中包含默认区域或可用区、可用配额、CUD 或资源位置限制。Gemini 可以访问您 Google Cloud 项目中的这些信息。
迭代式优化设计：您可以发送新提示来修改或扩展 Gemini 生成的回答。例如，您可以要求助理在部署方案中添加网络建议，或修改存储空间要求，而无需开始新的对话。
示例提示
以下是一些提示示例，可帮助您设计和优化计算基础架构：
计算实例拓扑和展示位置策略：如需确定高可用性工作负载的最佳部署模型和展示位置政策，请使用如下提示：
Act as a cloud architect. I need to design a compute instance topology for a distributed database that balances multi-zone resilience with sub-millisecond latency. Please provide the following: 1. A side-by-side comparison of regional MIGs against zonal MIGs. 2. An explanation of whether compact placement policies work regionally. 3. The optimal autoscaling configuration for this workload. Format the comparison as a Markdown table, and provide the deployment steps as ready-to-use gcloud code blocks.配置模型和费用优化：如需评估配置模型并降低批处理费用，请使用如下提示：
Act as a platform engineer. I need to find the cheapest way to run large, interruptible analytics jobs on our cloud servers without risking data loss. Please provide the following: 1. A cost and reliability comparison of standard discounted servers against queue-based servers. 2. An explanation of how to boot all our compute power at the exact same time. 3. A deployment script that gives our jobs a two-minute warning before a server gets reclaimed. Format the comparison as a Markdown table, and provide the script as a ready-to-use code block.