Übersicht über Lösungen für GDC mit Air Gap

Die Lösungsleitfäden für Google Distributed Cloud (GDC) mit Air Gap schließen die Lücke zwischen den standardmäßigen Produktfunktionen und produktionsreifen Unternehmensarchitekturen. Diese Leitfäden bieten Plattformadministratoren und Anwendungsoperatoren konzeptionelle Frameworks, Referenzarchitekturen und praktische Implementierungsschritte, um kritische Arbeitslasten in GDC-Umgebungen mit Air Gap auszuführen.

Die Lösungsleitfäden erfüllen strenge Anforderungen an Leistung, Sicherheit und Datenhoheit.

Dokumenttypen

Lösungen werden in drei sich ergänzenden Dokumenttypen dokumentiert:

  • Referenzarchitekturen: Architektur-Blueprints, die Designprinzipien, Systemtopologie, Komponentinteraktionen und Sicherheitskontrollen für die Bereitstellung einer Lösung beschreiben.
  • Referenzimplementierungen: Detaillierte Anleitungen zum Installieren, Konfigurieren und Prüfen der Infrastruktur, Abhängigkeiten und Softwarebereitstellung auf GDC-Clustern.
  • Nutzerhandbücher: Betriebshandbücher für den laufenden Betrieb, die praktische Verwaltung, Dienstkonfiguration, Monitoring, Skalierung und laufende Wartung abdecken.

Verfügbare Lösungen

In den folgenden Abschnitten sind die verfügbaren Lösungsleitfäden für GDC mit Air Gap aufgeführt, sortiert nach technischem Bereich, der dem Google Cloud Architecture Center entspricht.

KI und Machine Learning

  • AI Gateway
    • Referenzarchitektur: Zentralisiertes Routing, Protokollvermittlung und Traffic-Management für Large Language Models (LLMs).
    • Envoy
  • Elastic Stack
    • Referenzarchitektur: Architektur für die Bereitstellung des Elastic Stack und die Integration in einen LLM-Dienst, um die generativen KI-Funktionen von Elastic zu aktivieren.
    • Referenzimplementierung: Stellen Sie den Elastic Stack bereit und binden Sie ihn in einen LLM-Dienst ein, um die generativen KI-Funktionen von Elastic zu bewerten.
  • Offene Gewichtungsmodelle
    • Referenzarchitektur: Architektur für die Bereitstellung und das Serving von Large Language Models mit offenen Gewichtungen.
    • Ollama
      • Referenzimplementierung: Stellen Sie Ollama bereit, um Open-Weight-Modelle auf Standardclustern bereitzustellen.
      • Gemma-Modelle: Gemma 4-Modelle mit Ollama bereitstellen; Modell und GPU-Option in einem Leitfaden auswählen.
    • vLLM
      • Referenzimplementierung: vLLM bereitstellen, um Modellinferenzen mit hohem Durchsatz auf Standardclustern mit GPUs bereitzustellen.
      • Gemma-Modelle: Stellen Sie Gemma 4-Modelle mit vLLM bereit. Wählen Sie das Modell und die GPU-Option in einem Leitfaden aus.
      • Mistral-Modelle: Stellen Sie Mistral 7B, Mistral NeMo 12B, Mistral Small 3.2 24B, Ministral 8B, Mixtral 8x7B oder Magistral Small 1.2 mit vLLM bereit. Wählen Sie das Modell und die GPU-Option in einer Anleitung aus.
    • Open WebUI: Sie stellen Open WebUI bereit und konfigurieren es, um mit Modellen zu interagieren, die von Ollama und vLLM bereitgestellt werden.

Datenbanken

Netzwerk

Sicherheit und IAM

  • Keyfactor EJBCA
    • Referenzarchitektur: Public-Key-Infrastruktur (PKI) und Zertifizierungsstellenarchitektur.
    • Referenzimplementierung: Stellen Sie Keyfactor EJBCA für die Verwaltung des Lebenszyklus von Unternehmenszertifikaten bereit.