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规划与需求分析需求收集 & 架构设计需求收集：了解业务目标、技术堆栈、用户规模和数据处理需求，制定清晰的项目范围和目标。 架构设计：根据需求，制定高可用性和可扩展性的系统架构，选择合适的谷歌云服务（如计算、存储、数据库、API管理等）。 -
基础设施设置Google Compute Engine & GKEGoogle Compute Engine：根据应用程序负载和性能需求，部署高性能虚拟机实例。 Google Kubernetes Engine (GKE)：对于微服务架构，使用GKE来实现容器编排和管理，确保弹性和自动化。 -
数据存储与管理Google Cloud Storage & Cloud SQLGoogle Cloud Storage：用于存储应用数据、日志和备份，确保高可用性和安全性。 Cloud SQL：如果应用依赖于关系型数据库，配置Cloud SQL以管理结构化数据，同时考虑使用Firestore处理非结构化数据。 -
数据分析与机器学习BigQuery & Cloud AI PlatformBigQuery：配置数据仓库，支持实时数据分析，帮助技术团队做出数据驱动的决策。 Google Cloud AI Platform：使用机器学习算法进行数据预测和分析，以支持产品改进和个性化用户体验。 -
API 管理与开发Cloud Apigee & Cloud FunctionsCloud Endpoints / Apigee：配置API管理平台，确保开发的服务安全、可扩展且易于监控，促进不同系统之间的集成。 Cloud Functions：开发无服务器应用程序功能，以支持灵活的事件驱动架构。 -
安全性与合规性IAM & Google Cloud ArmorIdentity and Access Management (IAM)：实施角色基础的访问控制，保护数据和应用程序。 Google Cloud Armor：为应用程序和服务提供DDoS防护，确保企业的基础设施安全。 -
测试与优化性能测试 & 监控与日志分析性能测试：进行压力测试和负载测试，确保系统在高负载情况下的稳定性。 监控与日志分析：利用Google Cloud Operations Suite实时监控应用性能，分析使用情况，并及时处理问题。 -
上线与持续集成CI/CD & 用户反馈与优化持续集成/持续部署（CI/CD）：利用Cloud Build和Cloud Source Repositories实现自动化部署，缩短开发周期。 用户反馈与优化：上线后收集用户反馈，利用数据分析不断优化产品功能和性能。
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