Last reviewed 2026-10-29 UTC
Google Cloud Well-Architected Framework 中的本文档介绍了相关原则和建议，可帮助您在 Google Cloud 中设计、构建和管理 AI 和机器学习工作负载，以实现运营、安全、可靠性、费用和效果目标。
本文档的目标受众群体包括在 Google Cloud中设计、构建、部署和维护 AI 和机器学习工作负载的决策者、架构师、管理员、开发者和运维人员。
以下页面针对 Well-Architected Framework 的每个核心，介绍了 AI 和机器学习特有的原则和建议：
贡献者
作者：
- Benjamin Sadik | AI 和机器学习专家客户工程师
- Charlotte Gistelinck 博士 | 合作伙伴工程师
- Filipe Gracio 博士 | 客户工程师、AI/机器学习专家
- Isaac Lo | AI 业务发展经理
- Kamilla Kurta | 生成式 AI/机器学习专家客户工程师
- Mohamed Fawzi | 比荷卢经济联盟安全与合规主管
- Rick (Rugui) Chen | AI 基础设施现场解决方案架构师
- Sannya Dang | AI 解决方案架构师
其他贡献者：
- Daniel Lees | 云安全架构师
- Gary Harmson | 首席架构师
- Jose Andrade | 客户工程师、SRE 专家
- Kumar Dhanagopal | 跨产品解决方案开发者
- Marwan Al Shawi | 合作伙伴客户工程师
- Nicolas Pintaux | 客户工程师，应用现代化改造专家
- Radhika Kanakam | Google Cloud Well-Architected Framework 项目主管
- Ryan Cox | 首席架构师
- Samantha He | 技术文档工程师
- Stef Ruinard | 生成式 AI 现场解决方案架构师
- Wade Holmes | 全球解决方案总监
- Zach Seils | 网络专家