Uber通过混合边缘架构优化全球网络

客户背景：Uber业务覆盖六大洲，每日处理超100,000次并发行程和每秒百万级HTTP请求

技术方案：

• 采用谷歌云混合网络端点组替代分布式Envoy虚拟机
• 通过具备DDoS防护的Cloud Armor和缓存加速的Cloud CDN构建全球外部应用负载均衡器
• 利用Cloud Interconnect直连Uber本地基础设施

成效：

• P50延迟降低2.6%，P99延迟改善10%
• 完全移除边缘虚拟机集群，显著降低运营成本
• 为下一代AI应用奠定高性能基础

Target基于AlloyDB AI重构智能搜索平台

客户背景：美国领先零售商，长期致力于全渠道购物体验创新

技术方案：

• 采用混合搜索技术结合传统关键词匹配与语义搜索
• 构建支持结构化约束（价格、品类、品牌）的智能查询系统
• 基于AlloyDB AI打造新一代搜索基础架构

成效：

• 查询执行速度提升10倍
• 产品发现相关性提高20%
• 向量查询响应时间减少60%
• 系统可用性保持99.99%以上

Keeta Network借助Spanner实现高性能区块链

技术架构：

• 使用Spanner作为分布式账本基础
• 构建支持跨链交易和法币互通的Layer-1区块链
• 原生支持资产代币化和数字身份功能

性能表现：

• 实现每秒1100万笔交易处理能力
• 具备弹性扩展能力，无需停机或过度配置
• 为金融机构提供合规高效的全球金融基础设施

HCA Healthcare推出AI驱动的护士交接系统

创新亮点：

• 基于谷歌生成式AI模型开发护士交接应用
• 可自动整合分析患者信息生成交接摘要
• 支持移动设备实时查看和补充信息

实际价值：

• 每日处理60,000次交接流程
• 护士评价86%信息准确、90%实用
• 每年为护士节省数百万小时行政时间

德国电信利用BigQuery DataFrames升级数据科学平台

技术迁移：

• 从本地PySpark系统迁移至BigQuery DataFrames
• 使用Gemini AI完成95%代码自动转换
• 保持pandas-like API使用体验

转型收益：

• 整个迁移仅需1人/周工作量
• 消除性能瓶颈，提升洞察速度
• 降低运营风险，保持技术栈统一

Baseten通过A4虚拟机实现AI推理性能突破

技术组合：

• 采用基于NVIDIA Blackwell的A4虚拟机
• 结合动态工作负载调度器优化资源分配
• 利用AI超算架构最大化芯片利用率

性能提升：

• 高吞吐推理成本效益提升225%
• 延迟敏感型推理成本效益改善25%
• 支持智能体工作流、实时媒体生成等场景

美国职棒大联盟借助边缘缓存实现实时数据分发

系统升级：

• 从易崩溃的旧系统迁移至Memorystore for Valkey
• 构建高性能实时数据管道

服务能力：

• 日均处理100亿次请求
• 峰值期间每秒处理15,000次API请求
• 确保球迷跨平台实时获取比赛数据

Kakao采用JAX和Cloud TPU扩展AI模型

技术转型：

• 从GPU基础设施转向Cloud TPU
• 基于JAX框架重构训练工具链
• 定制数据混合和处理流程

成果体现：

• 模型训练吞吐量提升2.7倍
• 发布开源Kanana模型家族
• 实现长期成本效益优化