解释：

• “Google Cloud Platform”直接翻译为“Google云端平台”，更符合中文的口语表达习惯。
• “Technology Nuggets”翻译为“技术亮点”，让标题更加通俗易懂，容易理解。
• “October 16–31, 2024 Edition”翻译为“2024年10月16日至31日版”，直接明了，符合中文表达习惯。

欢迎来到2024年10月16日至10月31日的Google云端平台技术点滴

这些技术点也可以通过我们的 播客 收听。快来订阅吧。

AI 超级计算机将工作负载优化的硬件（TPU、GPU 和 CPU）、开源软件和灵活的消费模型统一起来，现在推出了一项新功能：AI 超级计算机 GitHub 组织，这是发现参考实现、编排工具和 GPU 性能配方的中心。这些工具和配方可在 Google Cloud 上使用。了解更多详情，请访问 博客文章 和 GitHub 资源页面。

C4A虚拟机现已正式上市，这是基于自定义Arm®架构的CPU的首个Axion系列虚拟机。C4A虚拟机适用于各种通用应用场景，如Web和应用程序服务器、容器化微服务、开源数据库、内存缓存系统、数据分析引擎、媒体处理及AI推理应用。C4A虚拟机可以用于哪些服务呢？此博客文章推荐使用Google Compute Engine、Google Kubernetes Engine (GKE)、Batch和Dataproc。C4A虚拟机现在已在Dataflow中进行预览，并即将支持CloudSQL、AlloyDB等其他服务。

如果你正在寻找关于计算领域的公告摘要，特别是关于应对AI工作负载的内容，最近的应用开发与基础设施峰会有一些重要的公告，这些公告已经在博客文章中进行了总结，我在这里列出其中一些：

• 第六代TPU Trillium现已开放预览。
• 搭载NVIDIA H200 Tensor Core GPU的A3 Ultra VM将于下月开放预览。
• 高度可扩展性的集群系统Hypercompute Cluster将首先在A3 Ultra VM上提供。
• 面向AI/ML的块存储服务Hyperdisk ML现已可用。

谷歌在Gartner的“战略云平台服务”魔力象限中被列为领导者。其主要优势包括AI优先的基础设施、支持工作负载现代化以及其安全性和可靠性。请访问博客文章下载报告的免费副本。

您的用户一直在抱怨您的应用程序性能不佳吗？您知道需要对应用程序进行基准测试吗？但是您要测试什么呢？是单独测试应用程序组件、特定用户旅程还是其他内容？您使用哪些工具进行测试呢？请查看这篇文章，它提供了如何从用户角度进行应用程序性能基准测试的指导。

说到基准测试和度量，如果你在工作负载上运行大语言模型的推理，过度配置可能会导致成本迅速增加，而如果你没有充分利用 GKE 的自动扩展选项的话，成本增加将更为明显。一般建议使用水平 Pod 自动扩展器（HPA，Horizontal Pod Autoscaler 的简称），这是一种确保你的模型服务器能根据负载进行适当的调整的高效且简单的方法。然而，正确调整它，并利用指标来驱动调整过程，这一点在这篇博客文章中有详细解释，并且非常值得一读，特别是如果你一直在使用 GPU 利用率来进行自动扩展推理工作负载。

谷歌为处理其服务所需的数据和流量规模是独一无二的。其网络基础设施已经进化超过25年以应对用户增长和需求。想象一下目前部署的第五代Jupiter数据中心网络架构，现已扩展到每秒13拍比特的双向流量。正如这篇博客文章所讲，“为了将这一数据速率放在一个恰当的背景下，这个网络的传输速度相当于80亿人同时进行每秒1.5兆比特的视频通话！”详情请看该文章，它详细介绍了谷歌这一历程。

旨在简化混合云和多云网络连接，并提供跨云连接和对任何地方托管的分布式应用程序的私有访问的Cross-Cloud Network，宣布了一些关键更新，包括：

• 利用业内首创的应用感知功能优先级处理Cloud Interconnect流量
• 通过Cloud Interconnect可预测的定价降低总体拥有成本
• 使用VPC流日志统一Cloud Interconnect的可观测性，让监控更全面

看看这篇博客了解更多详情。

这个月有几个CISO公告。第一个公告（链接）讨论了AI漏洞，由于AI技术快速发展，其攻击面也在迅速变化。谷歌云在公告中提到了最近的一些AI漏洞，并且鉴于这是一个新兴威胁，它还强调供应商应公开分享漏洞发现和研究成果。

第二个链接（https://cloud.google.com/blog/products/identity-security/cloud-ciso-perspectives-10-ways-to-make-cyber-physical-systems-more-resilient）讨论了10个领先指标，旨在提升网络物理系统的韧性。这是一篇很好的文章，侧重于可以通过这些领先指标来识别并解决潜在风险和漏洞，从而在它们被利用之前予以解决。这种方法更适合我们当前的环境，而不是滞后指标，后者虽然可以提供关于过去表现的宝贵见解，但很少能帮助预防未来的事件或指导预防性的改进，正如报告所述。

漏洞利用时间（TTE）是一个用于定义在补丁发布之前或之后攻击者平均利用漏洞所需时间的度量标准。根据 Mandiant Research 的报告，攻击者利用漏洞的平均时间显著减少。2023 年平均 TTE 降至五天。请参阅这篇博客，了解更多详情及可以采取的缓解措施。

Google Cloud 宣布启动了 Google Cloud 漏洞奖励计划（VRP），专注于 Google Cloud 部分的产品和服务，奖金最高可达 101,010 美元。这个计划与 Google VRP 计划不同，旨在专门针对 Google Cloud 的服务，涵盖了大约 150 种 Google Cloud 产品。请参阅这篇博客文章以了解如何向 Google Cloud 报告漏洞的具体方法。

Gemini 1.5 Pro 模型即将在 Github Copilot 上线。使用 Github Copilot 的开发者将有机会选择切换到 Gemini 1.5 Pro 模型。由于其原生多模态特性和长上下文窗口，这应能帮助开发者处理大量文件和代码行。该功能预计将在未来几周内上线。更多详情，请查看 这篇博客文章。

Vertex AI Model Garden 的模型目录继续扩展，包括第一方、开源和第三方的模型。最近的一个例子是升级版的 Claude Sonnet 3.5 模型，这一功能尤其受到关注。此升级版模型现已在美国客户中通过 Vertex AI Model Garden 的 Model as a Service (MaaS) 提供。请参阅 这篇博客文章，了解为何应迁移至此模型、使用该模型的客户以及如何开始使用。

如果你想要了解有关数据库的所有新闻，并希望阅读一篇汇总的博客文章，这里有篇[2024年10月Google Cloud数据库新闻汇总],特别是可以关注几个产品相关的网络研讨会和活动。

Google Cloud SQL现已支持PostgreSQL 17版本。新功能涉及安全、开发体验、性能、工具和可观测性。特别是在开发体验方面，新增了MERGE语句，允许开发人员在一个SQL语句中执行条件更新、插入或删除，并且新的pg_wait_events系统视图提供了导致进程等待的事件详情。详细了解所有新功能，请参阅此博客文章。

Palo Alto Networks，这家全球网络安全领导者，最近将其Advanced WildFire产品从Apache Cassandra迁移到了Bigtable。结果：延迟减少了五分之四，总拥有成本减少了一半。看看这篇博客文章，了解迁移过程、用到的工具以及最佳做法。

SQL（结构化查询语言，简称SQL）已经存在了50年。责怪SQL结构僵硬且常常需要从中间开始处理子查询和公共表表达式（CTEs）可能有点不公平。我们最近介绍了一种管道语法，该博客文章提到，在BigQuery和Cloud Logging中，管道语法为SQL带来了优雅的管道数据流。

请看以下语法示例：

管道操作符会消费输入表并生成输出表。了解更多详情，请参阅博客文章，它强调了一个客户用例并具体介绍了如何使用管道符号。

通常人们会说，在任何数据工程项目中，清理并传递数据的任务是一个既复杂又耗时的关键过程。现在有了BigQuery数据准备功能，这是一个以AI为核心的解决方案，可以简化并优化在BigQuery中的Gemini数据准备流程。该方案提供了多种功能和能力：

• 分析您的数据和数据模式，并提供智能建议来帮助您清理、转换和增强数据。
• 识别并解决数据中的不一致、缺失值和格式错误。
• 提供一个低代码的可视化界面来设计复杂的管道式数据处理。
• BigQuery 数据准备生成的 SQL 可以成为您使用 CI/CD 部署和编排的 Dataform 数据工程管道的一部分。

看看这篇博客文章（https://cloud.google.com/blog/products/data-analytics/introducing-ai-driven-bigquery-data-preparation），了解该功能的详情，包括它是如何工作的，以及如何从今天开始使用。

词嵌入的力量往往直到真正看到它在实际操作中的效果才会被真正重视。Shopify 提供了一个很好的用例，展示了他们如何通过语义搜索改进关键词匹配，从而提升其商户店铺的功能。可以看看这篇博客文章。

DORA（DevOps 研究与评估）是一个长期存在的项目，旨在调查高绩效技术驱动型团队和组织的能力、实践和指标。其年度报告每年都会备受期待，2024 加速状态 DevOps 报告现可以查阅。每年都会研究标准的 DORA 性能指标（变更的前置时间、部署频率、变更失败率、故障部署恢复时间），以了解它们如何相互影响并如何影响个人、工作流程、团队表现。该报告现在还涵盖了人工智能的采用如何影响软件开发的多个层面的影响。

鉴于当前对人工智能的关注，了解 DORA 报告很重要，以了解个人、团队等是如何使用它的，以及初步发现对生产力、益处乃至可能的负面影响意味着什么。更多详情和下载报告的方法，请参阅这篇博客文章。

开发者体验是指开发人员在软件构建、测试、部署和维护过程中对所使用工具和服务的感受和互动。它对于产品的采用至关重要，不仅关乎结果，还关乎开发人员从想法到实现的整个过程中的感受。除了工具和流程之外，开发体验还包括开发人员使用这些工具的感受。在相关的一篇优秀博客文章 链接 中，可以查看HEART框架，它帮助我们衡量开发体验并将其应用在平台工程中。

Google Cloud的Apigee连续第九次被评为Gartner® 2024年API管理魔力象限™的领导者！了解更多详情和下载报告，请查看博客文章获取更多信息。

生成式人工智能技术的发展速度很快，这对培训课程产生了直接影响，培训课程也需要相应更新升级。

Google Cloud 的 Cloud Skills Boost 活动已经推出了新的生成式AI学习路径，一些新的。加入 Google Cloud Innovators 计划后，每月还可以免费获得 35 美元的信用额度。其中包括一些课程：请查看博客文章了解更多详情。

• AI 安全性
• 使用 Gemini 增强 BigQuery 生产力
• 用 Vertex AI 和 Flutter 开发生成式 AI 代理

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