一般來說，將應用遷移到雲端都需要大量的事前規劃，尤其是資料密集型、緊密耦合的高效能運算 (HPC) 應用程式，會為遷移規劃帶來特別的挑戰。HPC 的資料增長曾經受到運算能力限制。 但是現在有更多不同的數據源，包括感測器、攝影機和不同儀器，這種資料量的增長速度，已經超過了運算處理、網路流通量和儲存性能發展的速度，這會給 AI 和機器學習演算法帶來麻煩；因為資料處理的速度得同步跟上，演算法才能為您提供洞察。這種資料增長意味著，許多傳統的本地端 HPC 資料中心不得不開始逐步將部分應用負載遷移到雲端上...

隨著上半年新型冠狀病毒 (COVID-19) 的影響力不斷加劇，醫療保健和生命科學研究人員也加緊腳步鑽研，而越來越多研究人員選擇仰賴雲端技術來輔助他們進行研究。以下是 Google Cloud 在這段疫情期間為研究單位與社群提供的支援。 協助預估 COVID-19 病毒擴散與影響 美國東北大學神經科學研究所 MoBS 實驗室於 1 月份開始在 Google Cloud 上執行大規模的數據驅動模型，以評估各項防疫措施（例如旅行限制、社交距離）會如何影響病毒傳播。這些模型非常複雜，包含許多參數和龐大...