Google Cloud समाधान उदाहरणों और ऑडिट लॉग निगरानी, DLP डी-आइडेंटिफिकेशन, एन्क्रिप्शन कुंजी प्रबंधन, तथा IAM पैटर्न के लिए परिचालन उपयोगिताओं का संग्रह।
Google Cloud की Professional Services टीम द्वारा विकसित सामान्य समाधान और उपकरण।
यह रिपॉज़िटरी और इसकी सामग्री आधिकारिक रूप से समर्थित Google उत्पाद नहीं है।
इस रिपॉज़िटरी के सभी समाधान Apache 2.0 लाइसेंस के अंतर्गत प्रदान किए गए हैं। कृपया अधिक विस्तृत नियमों और शर्तों के लिए LICENSE फ़ाइल देखें।
examples फ़ोल्डर में Google Cloud Platform उत्पादों की विविध श्रेणी के उदाहरण समाधान शामिल हैं। इन समाधानों को अपने लिए संदर्भ के रूप में उपयोग करें या उन्हें अपने विशिष्ट उपयोग मामले के अनुरूप विस्तारित करें।* Anthos Service Mesh Multi-Cluster - Anthos Service Mesh का उपयोग करके दो निजी GKE क्लस्टरों को फेडरेट करने का समाधान।
compute.instances.delete इवेंट्स पर
ट्रिगर होने वाले Google Cloud Function Background Function को लागू करता है।RNNEstimator का उपयोग करके फिल्म समीक्षाओं के लिए भावना विश्लेषण।State-Scalable प्रोजेक्ट फैक्ट्री पैटर्न लागू करता हैgcloud beta terraform vet द्वारा उपयोग किए जाने हेतु
OPA Constraint Framework
प्रारूप में लिखी गई नीतियों की एक लाइब्रेरी शामिल है।tools फ़ोल्डर में तैयार उपयोगिताएँ हैं जो Google Cloud
Platform के उपयोग को सरल बना सकती हैं।* agent-eval - ADK एजेंटों के लिए Vertex AI Generative AI Evaluation Service का एक व्यावहारिक (hand-on-shoulder) CLI वॉकथ्रू। पूरा eval लूप चलाता है — GCP सेट करें, मेट्रिक्स + डेटासेट तैयार करें, ट्रेस एकत्र करें (UserSim मल्टी-टर्न + DIY सिंगल-टर्न), Vertex के client.evals.evaluate() से स्कोर करें, और Gemini-लेखित निदान के साथ एक स्व-निहित HTML रिपोर्ट लिखें। नियतात्मक मेट्रिक्स (टोकन, लागत, विलंबता, कैश हिट, रीज़निंग अनुपात) को LLM-as-judge मेट्रिक्स के साथ दिखाता है ताकि आप कोड गुणवत्ता और रनटाइम लागत एक ही पृष्ठ पर देख सकें।
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