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，每日处理超过100,000个并发行程和每秒超过100万次HTTP请求。

技术方案：Uber与谷歌云合作重构其全球网络架构，采用混合网络端点组替代分布式Envoy虚拟机。新架构通过具备DDoS防护的Google Cloud Armor和缓存功能的Cloud CDN，将流量从全局外部应用负载均衡器直接路由至本地基础设施。

成果效益：

• 延迟改善：第50百分位提升2.6%，第99百分位提升10%
• 成本优化：通过移除边缘Envoy虚拟机群实现显著成本节约
• 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：Target是美国最大零售商之一，长期引领全渠道零售体验创新。

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，构建基于AlloyDB AI的新一代搜索平台，支持包含价格、品类等结构化约束的复杂查询。

性能提升：

• 查询执行速度提升最高达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基于Spanner实现高性能区块链

技术架构：构建统一多链交易的layer-1区块链，以Spanner作为分布式账本基础，利用其高可用性和弹性扩展能力。

核心优势：

• 交易处理能力：每秒1100万笔交易
• 支持跨链交易与传统支付系统互操作
• 原生支持资产代币化和数字身份
• 为金融机构提供安全、合规的全球金融生态

HCA Healthcare利用生成式AI优化护士交接流程

解决方案：基于谷歌生成式AI基础模型开发护士交接应用，可整合分析患者信息并生成简洁明了的交接报告。

应用效果：

• 每日处理约60,000次护士交接
• 单次交接时间从40分钟显著缩短
• 应用事实准确率86%，帮助性评分90%
• 每年为护士节省总计1000万小时

德意志电信采用BigQuery DataFrames升级数据科学工作流

迁移成果：

• 从本地PySpark系统迁移至BigQuery DataFrames
• 利用Gemini AI完成95%的代码转换工作
• 整个迁移仅需1人/周工作量
• 消除性能瓶颈，提升可扩展性

Baseten实现AI推理成本效益大幅提升

技术突破：

• 基于NVIDIA Blackwell的Google Cloud A4虚拟机
• 结合动态工作负载调度器
• 高吞吐量推理成本效益提升225%
• 延迟敏感型推理成本效益提升25%

美国职业棒球大联盟通过边缘缓存提供实时数据

系统升级：

• 采用Memorystore for Valkey替代老旧数据系统
• 每日处理近100亿次请求
• 峰值期间每秒处理15,000次API请求
• 为应用、场馆屏幕和电视转播提供实时数据

Kakao基于JAX和Cloud TPU扩展AI模型

战略转型：

• 从GPU基础设施转向Cloud TPU
• 采用JAX框架优化训练工具
• 模型吞吐量立即提升2.7倍
• 开源发布Kanana模型系列（包括Kanana-MoE）