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開發 AI 和機器學習應用程式
使用 AlloyDB AI 建構生成式 AI 應用程式
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自然語言和代理程式
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使用時間序列模型進行預測
執行時間序列預測
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註冊模型
使用 AlloyDB Studio 管理模型端點
生成嵌入項目
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為大型資料表生成及管理自動向量嵌入項目
叫用預測
使用 Dataflow 為 AlloyDB 建構即時向量嵌入管道
使用架構建構 AI 應用程式
使用 LangChain 建構採用 LLM 的應用程式
使用 LlamaIndex 建構採用 LLM 的應用程式
搭配代理程式使用 AlloyDB
確保代理程式與 MCP 互動安全無虞的最佳做法
藉助 Gemini 編寫 SQL 程式碼
保護及控管存取權
將 AlloyDB 存取權授予其他使用者
使用 Secret Manager 處理密鑰
確保存取安全
使用 SSL 模式保護連線安全
控管連接器強制執行功能
使用客戶自行管理的加密金鑰 (CMEK) 保護資料
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使用 CMEK
參數化安全檢視區塊
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管理應用程式資料安全
使用參數化安全檢視區塊
組織政策
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使用預先定義的機構政策
使用自訂組織政策
使用 VPC Service Controls 保護資源和資料
管理資料庫使用者
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內建資料庫驗證
IAM 資料庫驗證總覽
運用內建驗證機制管理 PostgreSQL 使用者
管理 IAM 驗證
管理密碼政策
使用 IAM 帳戶連線
強制執行資料落地規定
保護資源的最佳做法
維持
管理維護更新
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使用預先發布叢集管理 AlloyDB 維護更新
升級主要資料庫版本
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就地升級
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維護作業變更記錄
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遷移
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備份與還原
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匯入及匯出
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匯出資料
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監控與最佳化
透過 AI 輔助監控及排解問題
監控叢集和執行個體的健康狀態
規模調整和部署建議
執行個體效能
監控執行個體
資料庫效能
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關於查詢洞察
使用查詢洞察功能提高查詢成效
進階查詢洞察總覽
使用進階查詢洞察功能提高查詢成效
監控執行中的查詢
取得及分析執行計畫
使用 pgbench 分析效能
基準化評估 AlloyDB 的 OLTP 效能
改善查詢效能
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