# Google Distributed Cloud 是什麼?以及 GDC 的創新 AI 應用 <iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/_c7YdifQKWw?si=Te4E1Uj9FSZEU7z4" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" referrerpolicy="strict-origin-when-cross-origin" allowfullscreen></iframe> > * [**演講頁面:Google I/O Extended Kaohsiung 2024**](https://gdg.community.dev/events/details/google-gdg-kaohsiung-presents-google-io-extended-kaohsiung-2024/) > * 簡報連結:https://speakerdeck.com/thc1006/discovering-ai-innovations-on-google-distributed-cloud-cai-xiu-ji > * 時間:2024/05/18 > * 地點:高雄智慧科技創新園區(KO-IN 智高點) 在過去,企業多半會將應用服務架設在 公有雲(Public Cloud Region) 上來運行,因為那邊有最多的計算資源、最強的資訊處理能力。 而近年來,產業積極導入各種 AI 應用,期望藉此實現數位轉型,並創造更多價值;隨著企業加速導入 AI 應用,對於伺服器(計算資源)彈性部署(低延遲) 的需求也逐漸浮現。 因此,公有雲無法協助產業解決所有問題,因為除了彈性部署(低延遲)的需求之外,如果產業需要處理敏感/機密資料,就仍需要符合關於 數位主權、在地合規 等......法規限制。 我國關於**資料在地化**的法規 就有像是: * 個人資料保護法 * 電子支付機構業務管理規則 * 人體生物資料庫管理條例 * 醫療機構電子病歷製作及管理辦法 所以為了因應這些需求及挑戰,Google Cloud 推出了硬體+軟體的解決方案組合 **《Google Distributed Cloud (GDC)》**。 這次 Google I/O Extended Kaohsiung 2024 的演講,主要介紹 GDC 引入了哪些 Google I/O 2024 提及的新技術,以及 Google Cloud Next '24 關於 GDC 的更新。讓我們在此快速回顧一下今天演講內容: 這次 GDC 的升級,就是專為佈署 AI 應用來規劃。這次升級 GDC 支援了 NVIDIA GPU,並提供兩種佈署選項: * 在邊緣端、Air Gap(斷網)端,使用 NVIDIA L4 GPU(高能源效率) * 在資料中心、營運端,使用 NVIDIA H100 GPU(高效能) 除此之外,GDC 也搭載了 GKE Enterprise,支援 SR-IOV、多網路(Multiple Networking)。上述功能除了能優化應用的網路效能之外,也提高了應用的可擴展性和故障冗餘(redundancy)。 在 GDC 的 PaaS Stack,大家最期待的 VectorDB, Vector Search 功能,在 GDC 上面都支援了(VectorDB 使用 Google 自家 AlloyDB)。 除此之外,GDC 也支援了 Dataproc,讓企業可以進行 大規模數據 的管理/處理。現在 GDC 提供了各式各樣的管理服務,我們已經不需要和以前一樣,靠開源程式手刻管理編排系統 > ONAP已哭暈在廁所 嗯? 當然 GDC 也提供了全面支援人工智慧的能力,支援 RAG、Chatbot(Gemini、欲使用第三方的 LLM,可透過 Model Garden 來支援 )。還有像稍早釋出的 Vertex AI API 它也支援,可以使用 OCR 來辨識 image、語音辨識以及翻譯各式各樣的語言,而這些功能 只需簡單地透過串接 API 就可以實現! 很高興你讀到了這裡!你是不是已經開始心動,想在你們家裝一台 GDC 了 ㄏㄏ 沒錯!Google 知道你對於 SW dependency 的顧慮,知道你已經和各式各樣的第三方軟體供應商 (ISV+3P SW) 合作,並使用它們的解方已久。所以 GDC 提供了全套的軟體解決方案,使企業能夠輕易地將服務 Migration 到 GDC 上面。軟體和功能皆有通過認證和支援(如:MongoDB, Elasticsearch, etc,.) ### 還在擔心網管人員的訓練問題? 所以最後 Google 端出大絕: Gemini Cloud Assist;利用 AI 來協助企業整趟雲原生轉型旅程 (Zero Day, Day 1, Day2) 都能順利。 Gemini Cloud Assist 是個強大ㄉ助手,可以協助網管人員很多事,像是幫忙設計一個 Load Balancer 的 config,讓企業可以安全地將服務應用 Expose 到外網,或是幫你在跨雲平台的各種應用之中,幫你搜尋哪些 VM 有支援 confidential computing。此外,Gemini Cloud Assist 甚至還能協助網管人員 troubleshooting!!! Gemini Cloud Assist 協助 troubleshooting,和我們平時在 debugs 時,把錯誤訊息丟給 LLM 的不同之處在於,**Gemini Cloud Assist 會考慮到當前使用者的訪問權限**,來替使用者分析可能遇到的問題,並確定哪些種類的測試和報告,可以提供給當前這名使用者,落實了企業中 IAM 身份及訪問管理。 ## GDC未來的展望 ### 能源領域 吾人覺得 GDC 非常適合應用於能源領域,由於能源涉及國家重大機密/利益,所以資料一定不能聯網,但因應 RE100 碳權 國際議題,又會需要分析使用量,以優化能源使用(例:智慧電網系統)。 ### 電信產業 > 眾所周知,蔡秀吉的專業之一是 O-RAN,文章最後沒提到 O-RAN 渾身不自在。 電信產業的 Network Functions(NF) 正朝向全雲原生轉型,而隨著流量頻寬越來越大,連接裝置越來越多,NFs 支援 多網路 (Multiple Networking) 是迫切需要的。 推薦閱讀:[Transform your telecom applications with multi-networking and Kubernetes](https://cloud.google.com/blog/topics/telecommunications/telecom-applications-on-kubernetes-with-multi-networking/) 此外,隨著 3GPP R19 對於網速、網路容量和覆蓋率的目標,NFs 只會佈署越來越多,要求網管人員到現場(實體端),人工手動進行佈署/糾錯,是不切實際的。因此電信網路趨向自治化、自動化是必然,這樣也能避免人工抄表、重複佈署/開銷 等問題。而 Gemini Cloud Assist 在某種程度上實現了由數據驅動 基於意圖部屬的網路 (Intent-Based Networking;IBN),由我們提供意圖,然後讓 AI自動化部屬、擴展和管理網路的生命週期(LCM)。 推薦閱讀:[The Responsible Revolution: How generative AI is transforming the telco and media industry](https://cloud.google.com/blog/topics/telecommunications/generative-ai-in-the-telecom-industry/) > 5G 和 未來的 6G 其價值所在並非公共領域,而是垂直場域(專用網路)。 而 GDC Edge 非常適合被部屬在企業專網的場域,並透過 AI 應用來替企業賦能。 以上就是本次秀吉在 Google I/O Extended Kaohsiung 2024 的演講內容概述,歡迎 Google Cloud 來找我業配(誤 ### 相關參考資料: * [Run AI anywhere with Google Distributed Cloud innovations](https://cloud.google.com/blog/products/infrastructure-modernization/unlock-ai-anywhere-with-google-distributed-cloud) * https://drive.google.com/drive/folders/1fn6Gz_DNlq0-JSWx3H5d4vTBT8ycgl7H?usp=drive_link ### 推薦閱讀 對於電信產業轉型有興趣的朋友,推薦閱讀下列文章: * [2024年電信雲原生轉型3大瓶頸,你中了幾招?|為什麼選擇 Nephio?](https://youtu.be/mdnsU79Gr5Q) * [電信產業如何應用生成式 AI?](https://thc1006.blogspot.com/2024/01/ai.html) ### 備註 1. 公有雲不是真的在雲端上面,它還是有一個實體的地理位置,就好比說 Google 在彰化的資料中心。 2. load balancer、Life Cycle Management (LCM) 是 GKE 的基本功能,所以文中沒有特別拿出來討論。