AI 與機器學習近幾年受到大家廣泛的重視，許多轉型中的企業也持續探索如何將內部數據，以更具系統性的方式做整合、收集與應用，並期待能透過 AI 及機器學習，發揮深藏在數據背後的價值。Google Cloud 中的 AI 與機器學習產品與服務，能加速企業透過五大步驟應用機器學習技術，除了解決實際的商業問題外，更能協助企業運用新興科技，開創商業新局。

全球經濟和技術的快速變革使企業數位化成為唯一選擇，而雲端技術已成為推動企業前進的核心力量。過去，企業必須投入龐大資源以購置、維護及升級地端硬體和軟體等基礎設施，不僅成本高昂，更可能在部署過程中面臨安全性疑慮。 然而，Google Cloud Landing Zone 的出現徹底改變了這種現象。在市場環境不斷變化的情勢下，企業迫切需要一個能夠快速適應並支持業務成長的 IT 基礎設施。部署 Googl

將企業的 IT 基礎架構從傳統的本地部署(On-Premises)轉移到雲端(Cloud)環境， 是當今企業科技戰略中的一個關鍵決策。這個轉變不僅影響著企業的運營方式，還對競 爭力、效率和創新能力產生了深遠的影響。本篇白皮書將從最入門開始，介紹雲端運算的優勢，並帶您了解如何一步步評估將本地部署搬遷至 AWS 雲端，並透過專業 AWS 雲端產品服務加速數位轉型。

軟體開發需求大增，越來越多組織開始擁抱容器化、Kubernetes （K8s）技術。不過，當企業擴大採用 K8s 的同時，大量的端口和 API 被開放，傳統的網路防火牆策略已經不足以保護容器免於受到惡意入侵，此本白皮書將重點介紹 Google Kubernetes Engine（GKE）新增的 4 大安全服務。

近年邊緣運算技術讓科技有了飛躍性的突破，舉凡電動車、智慧工廠又或各類 IoT 解決方案皆是利用其分散端點特性讓使用者得以享有迅速且精準的回覆結果。隨著資料數據爆炸性增長，採用分散式網路架構亦能讓端點擔當資料提煉第一線，協助企業緩解龐大頻寬傳輸成本。 究竟邊緣運算其結構與原理為何，又如何能賦能產業升級、強化市場競爭力？此篇白皮書將帶您一次了解邊緣運算優勢以及其當前最新技術案例與未來展望。

此份白皮書帶您認識 Serverlss 無伺服器架構，透過了解無伺服器架構的概念及優勢，以及 GCP 及 AWS 中多元的無伺服器產品與應用，您將能根據企業需求，發揮此架構特色，達到高可用性、高擴展性外，更能在降低成本的情況下，加速應用程式的開發與部署，爲數位轉型旅程另闢蹊徑。

此份白皮書帶您觀看零售產業能如何透過 AWS 所提出的全新零售 IT 框架，增強架構敏捷性，推動商業創新服務，在不斷變化的市場中保持競爭優勢。由下至上完整介紹一個多層 IT 框架的組成，從核心運算、資料庫和網路服務至電子商務、行動收銀甚至是無人商店等創新應用，供零售業者借鏡思考並創造凸顯自身差異化產品。閱讀完後您將能更瞭解 AWS 與其他公有雲領導者如何完善零售服務提供更好的使用者體驗。

隨著大數據興起，全球數據資料爆發式成長，資料的價值逐漸被重視，資料庫上雲也成為銳不可擋的趨勢。本份資料庫白皮書將帶您深入解析 Google Cloud 雲端資料庫，一次了解雲端資料庫的上雲方案與優勢，幫助您根據組織目前的狀態，挑選出最合適的雲端資料庫解決方案。

近幾年雲端轉型已成為企業成長策略方針中不可或缺的一片拼圖。本份資安白皮書集結 Google Cloud 上各項常用安全服務，帶您一次完整了解 Google 在確保使用者雲端安全上提供了哪些防護措施與異常偵測，破解企業對於轉型上雲的不信任迷思，從裡至外強化資安基礎建設。

您正面臨既有 IT 系統容量限制、硬體老化的困擾，想籌備一套完善且有效的搬遷上雲計畫？您維護數十台、數百台的伺服器，運行上百個應用程式，不知道大規模的搬遷任務如何正確無誤且有效率地執行？其中又應該如何調配人力時間，才不會讓上雲計畫徒勞無功？本文介紹 Google Cloud 遷移工廠 (Migration Factory) 概念，從商業考量、搬遷流程、人員配置、技術要素、經驗分享，帶您一一解析各階

雲端服務的隨用隨付機制，讓成本控管與優化成為必要。不論是 IaaS 或不同代管程度的 PaaS、SaaS、FaaS (Function as a Service)，Google Cloud 各項服務都有不同的成本優化與最佳實踐方式。本篇白皮書將以實際情境，解析「資源使用可視化」、「基礎成本優化」、「基礎架構現代化」、「混合雲架構」的方法論與最佳實踐，深入運算、網路、儲存空間等 Google Clo

所有 AI 神話的背後，都有一個大量資料與數據堆疊起來的坑。例如，從基礎 IT 架構的雲端應用來說，跨雲、上雲的佈署，需要各種資料庫的搬遷整合作業；而各式各樣的商業數據開發、應用分析，舉凡數據中台服務、或是 Martech 領域相關的顧客數據平台，都仰賴大量的資料處理。愈大量、愈複雜的數據轉換邏輯與運算，愈需要完整扎實的 ETL (Extract-Transform-Load) 底層核心架構來實現

「口罩地圖」透過 API 即時將超商口罩庫存加以開放，成功降低消費者撲空的機率，原本只是做給家人朋友使用的「口罩地圖」，流量也水漲船高，短短數小時就收到 60 萬台幣的 API 費用。口罩地圖不僅顯示資料在適當開放後有著無限可能的應用，更顯示了控管 API 的重要。Google Cloud Apigee 靠著宏觀的「生態系」思維獲得 Gartner 第一名 API 管理平台的評比。此篇白皮書特別針

危機即轉機，在新型冠狀病毒疫情蔓延，全球市場及計畫停擺之際，正是催化企業數位轉型的最佳時機。混合雲部署策略不僅享有掌握資料主權的地端機房優勢，同時也能汲取雲端平台在「數據分析」、「AI」上的先進服務。 去年由 Goolge Cloud 率先推出的混合雲解決方案：Anthos，為雲端和本地環境中提供一致的開發操作體驗。目前日本最大電信商 NTT 集團及全球指標性銀行 HSBC 皆已導入 Anthos

BigQuery 是 Google 長年使用來處理數據分析的核心技術，是一種無伺服器的雲端資料倉儲服務，不僅具備高擴充性和成本效益，其記憶體內也搭載 BI Engine 服務，並內建機器學習技術。BigQuery 在市場上因其查詢速度極快、支援 SQL 語言、價格具競爭力，廣受企業用戶歡迎。此篇白皮書深度介紹 BigQuery，涵蓋：「大規模平行處理查詢引擎的獨特性」、「BigQuery 的 Co

此篇白皮書提供給對「如何使用雲端機器學習和資料倉儲功能，快速自動化分析廣告素材」有興趣的廣告專業人士，透過分析了解哪些圖片和影片更能與客戶產生共鳴，進而量身打造您的廣告方案。透過本文，你將了解如何打造一個可大規模分析廣告素材的系統，此系統將幫助您：(1) 允許內部和外部資料科學團隊對原始資料進行自定義分析。(2) 以宏觀的角度看廣告元素及廣告中的相關統計資訊，並進行交互分析。(3) 使用可擴展性的

金融服務具備「敏感」、「不容許出錯」的特性，因此金融產業與相關監管法規也很嚴格，然而隨著雲端資訊安全功能逐漸到位，金融巨擘開始緩慢的向雲端靠攏，其看中的不僅是雲端提供金融產業穩定的基礎設施服務，更同時擁有「機器學習」、「資料分析」兩大誘因，例如：更加精準的預測未來股票選擇權價格。此份白皮書涵蓋金融產業在「機器學習」、「數據分析」的應用，以及企業該如何有效實踐「雲端財務控管」，正確掌握雲端成本。

透過 Google 完善的機制，可以保護雲端基礎設施以及運行於其上的正式服務。此機制旨在確保沒有任何單一服務可以拖垮共享基礎設施，並在共用基礎架構的客戶間提供妥善的隔離。此文將帶您了解，面對 DDoS 攻擊，部署在 GCP 上的應用該如何防禦及緩解的十項最佳實踐。

雲端保證的是：當你需要的時候，你僅需付你需要的用量即可。但是雲端平台的高存取性也容易導致意外，讓成本急遽上升。目前雲端供應商普遍缺乏成本預測的功能，根據 Google 研究報告指出：在公共雲產業中，成本沒有最佳化的企業組織平均超支 40％。 閱讀此篇白皮書，您將學會如何使用 GCP 財務控管工具有效的掌握您的雲端成本，除了透過正確的權限部署之外，您還可以設定自動的配額限制和用量通知，來避免不必要的

隨著玩家人數不斷增加，良好的遊戲體驗背後需要有強大的電腦運算支援。這份文件將提供兼具穩固和高擴展性的遊戲解決方案，說明如何透過 Google App Engine 和 Google Compute Engine 提供玩家即時互動體驗。簡單來說，以遊戲的核心元素而言，例如遊戲配對或建立角色，都需要大量的使用 App Engine，而 Compute Engine 則會用於運行專用遊戲伺服器和常見的遊

將服務搬遷至雲端可以為企業帶來了極大的好處，同時也存在著許多層面的挑戰，不管是運行在雲端上的服務，或是服務背後的技術、人力及管理流程，都會有深遠的影響。如何運用雲端借力使力，將會是企業的一大重點。此份報告是 Google 集結自身多年在雲端領域發展的經驗，所推出的一套雲端採用框架 (Adoption Framework)，將為您的流程、人員、技術制定標準架構，協助您實現目標，同時明確的檢視您的企業