利用 Google Cloud Platform 實現各種可能性

善用 Google 雲端技術完善的功能,共同為研究及教育開創未來。

顯示 Google 資訊主頁的 Chromebook 筆電。

透過暢行無阻的平台打破任何限制

Google Cloud Platform (GCP) 不僅可以化繁為簡,還能針對儲存、分析、大數據、機器學習與應用程式開發需求提供相關解決方案。Google 提供豐富的訓練與資源,幫助你放心踏出第一步。

可靠的大規模安全性機制

我們提供垂直整合的安全性模型、全球規模的基礎架構、專屬網路,以及獨特的創新功能,可確保貴機構安全無虞且符合法規要求。

開放原始碼和開明的思想

採用開放原始碼有助於促進協同創新,也可改善協同整合與可移植性;對於永不過時的基礎架構來說,這些都是不可或缺的條件。

強大的資料和數據分析

利用大數據和機器學習中強大的雲端功能,更快找出答案、構建更優質的產品並推動具啟發性的應用程式。

專為執行而打造的創新基礎架構

Google 的全球網路採用長數千英里的光纖電纜和進階的軟體定義網路,可讓您快速取得穩定一致且可擴充的結果。

一個女孩正在研究室中觀察實驗過程。

透過 Google Cloud Platform 工作不受時地限

無論是要模擬氣候變遷的影響、訓練演算法提高偵測癌細胞的準確率,還是加速建立應用程式,GCP 都能在研究、教學等多個領域協助推動變革。

大數據與機器學習

利用大數據和突破性的深入分析推動研究進行

借助進階數據分析、機器學習服務和API,你可輕鬆快速地將資料轉換為有參考價值的深入分析見解。不論是可以處理大量運算的先占虛擬機器,還是能辨識資料集模式的 Cloud ML Engine,只要善用 Google Cloud 的服務,你的學習進度就能更上層樓。

「以往提出的問題可能須費時數月才能獲得解答,但當你可在數小時內就得知答案時,你對研究的整體看法就會改變。」

Andrew V. Sutherland, 運算數論家暨首席研究科學家, MIT
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    BigQuery

這個全代管的雲端數據分析資料倉儲有內建的機器學習技術,開發應用程式再無後顧之憂。

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    TensorFlow

將 TensorFlow 的強大功能與靈活彈性帶到雲端。你可以使用 Cloud ML Engine 訓練機器學習模型並取得預測結果。

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    自動化機器學習

專業知識有限的開發人員只要善用這一整套機器學習產品,也能根據自己的特定需求造就出高品質的模型。

儲存空間和網路

在安全、新型的可擴充式基礎架構上進行建構

GCP 的高效能雲端儲存空間和網路服務為使用者迎來了許多新的可能性;透過主打進階分享和 Kubernetes 容器管理功能的 Cloud Storage,使用者能提出更多問題,更快得到答案,並即時進行協作。

「這是有史以來的第一次,不論身處世界何處,科學家皆能夠透過『共用雲端』中的資料,進行協作並執行分析。」

Dr. Stephen Scherer, Ph.D., D.Sc., MSSNG 計畫負責人, FRSC
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    Cloud Storage

透過全域邊緣快取與單一整合式 API,將安全且耐久的物件儲存解決方案整合到您的應用程式中。

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    Stackdriver

針對服務、容器、應用程式及基礎架構,新增監控和管理功能。

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    Kubernetes

要部署容器化應用程式,只要在這個高效、安全、可擴充的生產就緒環境中建構應用程式即可輕鬆完成。

自動化與 API 管理

透過迅速且有效率的自動化作業進行創新

以 Google Cloud 的飛快速度定義、操作及擴展應用程式。我們提供的服務包括主打可擴充式後端及支援各種程式語言的 App Engine、Cloud 函式事件導向的無伺服器運算技術,以及強大的 Cloud API 等,這些堅強的後盾可以讓你專心創造傑出的應用程式。

「Google Cloud Platform 正在加快學術 AI 研究的步伐。」

Yoichi Matsuyama, Language Technologies Institute 博士後研究員
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    App Engine

在全代管的平台上建構及擴展應用程式,完全不必擔心該如何管理基礎架構。

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    Compute Engine

利用在 Google 的創新資料中心和全球光纖網路中執行的高效能虛擬機器擴充規模。

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    Firebase

輕鬆快速地儲存及提供相片和影片等使用者自製內容。

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