Google Distributed Cloud
Google Distributed Cloud は、 Google Cloud インフラストラクチャ、サービス、Kubernetes をデータセンターとエッジ ロケーションに拡張します。規制、レイテンシ、インフラストラクチャの要件に応じて、次の方法で Google Distributed Cloud をデプロイできます。
- Google Distributed Cloud エアギャップ: 完全な主権と厳格なコンプライアンスを実現する完全に切断されたハードウェアとソフトウェア。
- Google Distributed Cloud コネクテッド: サイトにデプロイされ、統合オペレーションのために Google Cloud に接続された Google マネージド ハードウェア。
- Google Distributed Cloud ソフトウェアのみ: 独自のベアメタル サーバーまたは既存の VMware インフラストラクチャで実行されるエンタープライズ Kubernetes。
概要については、Distributed Cloud のポートフォリオ ページ をご覧ください。
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Distributed Cloud エアギャップ
公共のインターネットと Google Cloudから完全に切断された環境で、ソブリン クラウドのワークロードを運用します。Distributed Cloud エアギャップは、厳格な規制、国家安全保障、データ主権の要件を満たすために、主権的な境界内で完全に運用される Google エンジニアリングのハードウェアとソフトウェアを提供します。フル データセンター ラック、堅牢な戦術アプライアンス、ローカル検証サンドボックスとして利用できます。
Distributed Cloud エアギャップ
完全に切断されたハードウェアとソフトウェア環境をデプロイして、厳格な規制管理の下で Sovereign クラウド サービスを運用します。
Distributed Cloud エアギャップ アプライアンス
リモートまたはフィールドの堅牢なポータブル ハードウェアで、ノードスケールの AI、コンテナ、VM ワークロードを実行します。
Distributed Cloud エアギャップ サンドボックス
物理ハードウェアを必要とせずに、シミュレートされた Google Distributed Cloud エアギャップ環境でアプリケーションを構築して検証します。
Distributed Cloud のエアギャップ環境の Gemini Enterprise Agent Platform
安全な完全エアギャップ環境で、ML アプリケーションと事前トレーニング済みの生成 AI モデルを構築、デプロイ、管理します。
Distributed Cloud コネクテッド
データセンターに設置された Google マネージド ハードウェアで、低レイテンシのコンテナと仮想マシンのワークロードを実行します。Distributed Cloud Connected を使用すると、基盤となる物理ハードウェアを管理することなく、 Google Cloud サービスとプライベート生成 AI モデルをローカル ネットワーク境界に導入できます。
Distributed Cloud コネクテッド
オンサイトにデプロイされた Google マネージド専用ハードウェアで、レイテンシの影響を受けやすいコンテナと VM のワークロードを実行します。
Gemini on Distributed Cloud connected API
ネットワーク境界内の Google 接続のプライベート ハードウェアに、ターンキーの Gemini 生成 AI モデルを安全にデプロイします。
Distributed Cloud ソフトウェアのみ(オンプレミス)
専用の Google ハードウェアを購入せずに、既存のインフラストラクチャにエンタープライズ Kubernetes をデプロイします。物理ベアメタル サーバーまたは既存の VMware インフラストラクチャで、本番環境の Kubernetes クラスタを作成、スケーリング、運用します。
ベアメタル上の Distributed Cloud
パフォーマンス、セキュリティ、ネットワーク レイテンシを直接制御しながら、エンタープライズ Kubernetes クラスタを物理ハードウェア インフラストラクチャに直接デプロイして運用します。
Distributed Cloud on VMware
Google Cloud の機能を使用して、既存の VMware インフラストラクチャ上にエンタープライズ Kubernetes クラスタを作成、管理、スケーリングします。
ベアメタルでオープン LLM をサービングする
複数のノードにまたがる GPU を使用して、Distributed Cloud ベアメタルにサードパーティ LLM をデプロイしてサービングします。
料金とトレーニング
ハードウェア サブスクリプションの階層とソフトウェアの料金を確認したり、クラウド アーキテクトとデベロッパー向けの体系的な学習プログラムでチームの技術スキルを強化したりできます。