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8 posts tagged "gcp"

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Part 3 — AI Forward Deployed Engineer 必備技能指南（三）：企業級 AI 整合與部署策略

深入探討企業級 AI 系統整合策略，包含雲端平台部署、安全性管理、RAG 架構設計與企業數據管道建構

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Part 26 — FDE 面試準備指南（二十六）：顧問實戰——「我們現在用 OpenAI，為什麼要換 Vertex AI？」

以 Google FDE 顧問視角拆解競品定位對話：如何回應客戶的 OpenAI / AWS 比較、用場景驅動而非規格比較的說服框架、Vertex AI 的差異化優勢在哪裡，以及如何避免常見的定位陷阱

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Part 27 — FDE 面試準備指南（二十七）：顧問實戰——如何在 45 分鐘內把模糊需求變成 POC 計畫

以 Google FDE 顧問視角拆解 POC Scoping 技藝：如何在客戶會議中從模糊需求提取可執行計畫、Discovery 問題的設計、Success Criteria 怎麼訂、以及如何防止 POC 變成無止境的免費諮詢

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Part 28 — FDE 面試準備指南（二十八）：顧問實戰——生產事故診斷與客戶溝通語言

以 Google FDE 顧問視角拆解 AI 系統生產事故的處理全流程：P95 延遲異常的診斷思路、不停機排查策略、如何在技術細節與客戶語言之間切換，以及事故後的信任重建框架

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Part 29 — FDE 面試準備指南（二十九）：顧問實戰——AI 系統 TCO 估算與 ROI 說服框架

以 Google FDE 顧問視角拆解 AI 系統的總持有成本（TCO）估算方法：Token 成本、Infra 成本、人力成本的計算框架、如何用 ROI 語言說服財務決策者，以及 Vertex AI 定價模型的實際試算

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Part 30 — FDE 面試準備指南（三十）：顧問實戰——Constraint-First 架構設計：VPC 限制下的 GCP AI 系統

以 Google FDE 顧問視角拆解限制驅動的 AI 架構設計：當客戶說「所有資料不能離開我們的 VPC」，你的 Vertex AI 架構要怎麼調整、VPC Service Controls 的設計原理、Private Service Connect 的部署模式，以及金融與政府客戶常見的合規限制應對

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Part 32 — FDE 面試準備指南（三十二）：RKK 實戰——Vertex AI 產品棧全解析：Agent Builder、Vertex AI Search、Gemini API 與部署架構

以 Google FDE 視角完整拆解 Vertex AI AI 產品棧：何時選 Agent Builder vs 自建、Vertex AI Search 和 DIY RAG 的根本差異、Gemini API 四個關鍵特性（system instruction、tool use、grounding、context caching），以及企業 AI 系統的 GCP 部署架構

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Part 37 — FDE 面試準備指南（三十七）：RKK 實戰——企業 AI 的「連接組織」：Legacy 系統整合、API 橋接與安全邊界設計

以系統設計視角拆解 FDE 最常遇到的現場問題：如何把 ADK Agent 接上 SAP、Oracle DB、Mainframe CSV 等 Legacy 資料孤島；API 橋接層的選型邏輯；安全邊界連接工程（Private Service Connect、VPC-SC、CMEK）；以及每種整合模式對系統效能、穩定性、成本和風險的影響

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