凭借面向未来的基础架构，Google 能够在几毫秒内返回数十亿条搜索结果，提供每月高达 60 亿小时的 YouTube 视频，并为 10 亿 Gmail 用户提供存储空间。选择 Google Cloud，意味着您可以在同样的基础架构上构建应用。除了 Google 多年来持续投资建设的世界级基础设施，Google Cloud 还将 Google 内部应用多年大数据处理能力、人工智能和机器学习能力开放给我们的客户，助力客户实现业务腾飞。

演讲提纲：

1.  Google Cloud Platform (GCP)简介
2.  Google Cloud 的世界级基础架构
3.  Google Cloud 服务的独特优势

听众收益：

1. 了解 Google Cloud Platform 的全球基础设施
2. 了解 Google Cloud 服务的独特优势

Kubernetes 技术源自于 Google 的 Borg 技术，目前已经成为容器编排技术事实上的领导者，而 Google Kubernetes Engine 也是业界公有云上第一个 managed Kubernetes service，而最新发布的基于 GKE 的 Anthos 帮您构建一个开放的多云和混合云平台。本 session 将会介绍 GKE 的多个高级特性，例如自动升级，自动扩展，高级网络特性等等，并从特邀嘉宾和 GKE 用户美图的实际案例介绍如何从从其他云平台迁移到 GKE，以及 GKE 给美图的应用带来的诸多收益。

演讲题纲：

1. GKE（Google Kubernetes Engine）简介
2. GKE 上的高级特性
3. Anthos 混合和多云架构
4. 美图迁移案例介绍

听众收益：

1. 了解 GKE 及存储网络高级特性
2. GKE 客户迁移案例及最佳实践

Google 公司在大数据处理和机器学习方面有很多世界领先的研究成果，从搜索引擎起家，Google 目前有8个产品，在全球超过10亿用户。为了大数据的各种挑战，Google 在这个领域有很多创新。这些创新首先被用于公司内部的产品，2011年以来，Google 公司陆续把各种大数据工具封装成产品，通过 Google Cloud Platform 发布。本演讲会给出 GCP 数据分析平台的全貌，并重点介绍具有 Google 特色的数据分析产品。

演讲题纲：

1. 大数据蓝图
2. 数据注入 - Cloud Pub/Sub
3. 流式和批量数据处理 - Cloud Dataflow
4. 数据分析 - BigQuery
5. 木瓜移动案例分享

听众收益：

1. 了解 GCP 数据分析平台的全貌和设计理念
2. 从真实案例中，了解具体使用场景和使用方法

Google 的 AI 实践经验在 Google Cloud 上最好的展现，就是一组值得信赖的机器学习产品与服务。也是本次演讲想要展现给大家的基于 Cloud TPU/AutoML/AI Platform/AI Hub 等包含硬件、软件、算法和解决方案等多方面的技术创新。

首先通过2019年大热的 BERT 和 AutoML 进展引入 Google Cloud 的 AI 产品集合，接着重点剖析性能卓著的 Cloud TPU 的技术特点，AI Hub 给大家提供了企业级的共享功能、包括端到端的AI流水线和开箱即用的算法，帮助企业用户在 Google Cloud 和混合基础架构上试用并最终正式投入使用。最后针对一般听众/开发者，AI基础组件能够将视觉、语言、对话能力和结构化数据的 API 轻松地整合到自己的应用。

演讲内容大纲：

1. AutoML 的最新进展
2. Cloud TPU 的介绍和技术特点
3. AI Hub 组织内快速实验与协作
4. AI 基础组件支持视觉、语言、对话能力和结构化数据
5. AI Platform 支持模型训练、推断托管、持续评估

听众收益：

1. 普通听众了解 Google Cloud 的 AI 和机器学习技术
2. 企业 AIOps 了解开源技术进展和云端产品化实现
3. 资深玩家深度理解 AutoML 的进展和 TPU 和技术细节