שימוש ב-Gemini Deep Research Agent

סוכן המחקר המתקדם של Gemini הוא סוכן AI מנוהל שנועד לתכנן, לבצע ולסכם תהליכי עבודה מורכבים של מחקר רב-שלבי. הסוכן מבוסס על Gemini, והוא סורק מגוון רחב של מקורות מידע, כולל האינטרנט הציבורי ונתונים פרטיים של ארגונים, כדי ליצור דוחות מקיפים עם ציטוטים, שמסייעים לקבל החלטות מושכלות במהירות.

בדף הזה מוסבר איך להשתמש ב-Gemini Agent לביצוע Deep Research, כולל היכולות והמגבלות העיקריות שלו, איך להתחיל משימת מחקר ואיך לטפל בזמן קצוב לתפוגה ובטיפול בשגיאות.

מתי כדאי להשתמש ב-Deep Research

‫Deep Research הוא סוכן, לא רק מודל. הוא מתאים במיוחד לעומסי עבודה שמאפשרים גישה לניתוח אסינכרוני, ולא לשיחות עם זמן אחזור נמוך.

כשמתכננים את הפרויקט, כדאי לקחת בחשבון את היתרונות הבאים של Deep Research:

• תהליך איטרטיבי: במקום ליצור תשובות מיידיות כמו מודלים רגילים של צ'אט, התכונה Deep Search פועלת לפי תהליך עבודה שיטתי בן כמה שלבים: תכנון > חיפוש בכמה מקורות > איטרציה > פלט.

• עומסי עבודה מתקדמים: התכונה Deep Research נועדה במיוחד לטיפול במשימות מורכבות כמו בדיקת נאותות, ניתוח שוק וניתוח סביבה תחרותית.

• עיגון נרחב של נתונים: סוכן המחקר המתקדם של Gemini יכול להסיק מסקנות ממקורות נתונים שונים בו-זמנית. זה כולל שרתי MCP מרוחקים, ידע פנימי של המוסד והקשר ישיר מקבצים או מתיקיות שהועלו.

• דיווח מלוטש: הוא יוצר דוחות מקיפים עם ציטוטים, שיכולים לכלול תמונות שמוכנות להצגה. הם כוללים גרפים פיננסיים, אינפוגרפיקות מוטמעות ומטריצות של מיצוב בשוק, שנוצרים באמצעות HTML ומודל תמונות.

• יכולת ניהוג גבוהה: אפשר להתאים אישית את הפלט הסופי ישירות בהנחיה. זה כולל הגדרת טון ספציפי (לדוגמה, טכני או ניהולי), הגדרת פורמטים מחמירים או בקשה של טבלאות נתונים מובנות.

בטבלה הבאה מוצגת השוואה בין סוכן Deep Research ב-Gemini לבין מודלים רגילים של Gemini לפי כמה מדדים שונים, כולל זמן אחזור, פלטים והשימוש המומלץ בכל אחד מהם:

יכולות עיקריות

התכונות והיכולות של Deep Research:

• התבססות על כמה מקורות, כולל:
  • שרתי MCP מרוחקים
  • עיגון באמצעות חיפוש מבוסס סוכנים
  • עיגון באמצעות חיפוש Google או עיגון באינטרנט ל-Enterprise, שמגובות בתקני פרטיות וסינון מחמירים שמתאימים לעומסי עבודה של ארגונים
  • העלאה של קבצים ותיקיות (כמו קובצי PDF וגליונות אלקטרוניים) בתוך השיחה, כדי שתוכלו להוסיף הקשר ישירות לתהליך המחקר ולקבל ציטוטים
• תמונות ותרשימים: יצירת דוחות מפורטים שמכילים נכסים מוכנים להצגה, כמו אינפוגרפיקה מוטמעת, תרשימי מטריצה של מיצוב בשוק וגרפים של ביצועים פיננסיים
• ציטוטים בתוך השורה

איך משתמשים ב-Deep Research

כדי לגשת לסוכן Gemini Deep Research, אפשר להשתמש בנקודת הקצה הגלובלית (v1beta1) באמצעות Google Gen AI SDK או בקשות ישירות ל-API בארכיטקטורת REST. דוגמה לשימוש מופיעה ב-Introduction to Gemini Deep Research Pro notebook on GitHub.

לפני שמתחילים

נכנסים לחשבון Google Cloud . אם אתם משתמשים חדשים ב- Google Cloud, צרו חשבון כדי שתוכלו להעריך את הביצועים של המוצרים שלנו בתרחישים מהעולם האמיתי. לקוחות חדשים מקבלים בחינם גם קרדיט בשווי 300$ להרצה, לבדיקה ולפריסה של עומסי העבודה.
In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
Roles required to select or create a project
• Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
• Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.
Go to project selector
Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.
Enable the Agent Platform API.
Roles required to enable APIs
To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.
Enable the API
Make sure that you have the following role or roles on the project: roles/aiplatform.user, roles/serviceusage.serviceUsageConsumer
Check for the roles
1. In the Google Cloud console, go to the IAM page.

   Go to IAM
2. Select the project.

3. In the Principal column, find all rows that identify you or a group that you're included in. To learn which groups you're included in, contact your administrator.

4. For all rows that specify or include you, check the Role column to see whether the list of roles includes the required roles.
Grant the roles
1. In the Google Cloud console, go to the IAM page.

   Go to IAM
2. Select the project.
3. Click person_add Grant access.

4. In the New principals field, enter your user identifier. This is typically the email address for a Google Account.

5. Click Select a role, then search for the role.
6. To grant additional roles, click add Add another role and add each additional role.
7. Click Save.

In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Roles required to select or create a project

• Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
• Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

Go to project selector

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Agent Platform API.

Roles required to enable APIs

To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

Enable the API

Make sure that you have the following role or roles on the project: roles/aiplatform.user, roles/serviceusage.serviceUsageConsumer

Check for the roles

1. In the Google Cloud console, go to the IAM page.

   Go to IAM
2. Select the project.

3. In the Principal column, find all rows that identify you or a group that you're included in. To learn which groups you're included in, contact your administrator.

4. For all rows that specify or include you, check the Role column to see whether the list of roles includes the required roles.

Grant the roles

1. In the Google Cloud console, go to the IAM page.

   Go to IAM
2. Select the project.
3. Click person_add Grant access.

4. In the New principals field, enter your user identifier. This is typically the email address for a Google Account.

5. Click Select a role, then search for the role.
6. To grant additional roles, click add Add another role and add each additional role.
7. Click Save.

יצירת משימה חדשה ב-Deep Research

משימות מחקר כוללות חיפוש וקריאה חוזרים, והן יכולות להימשך כמה דקות. צריך להריץ את Gemini Deep Research Agent באופן אסינכרוני.

צריך להשתמש בהרצת רקע ובמצב סטרימינג. כדי לעשות זאת, מגדירים את השדות background ו-stream לערך True בהגדרת התגובה כשמריצים את הסוכן. ה-API מחזיר אובייקט Interaction חלקי באופן מיידי. אפשר להשתמש במאפיין id כדי לאחזר אינטראקציה לצורך בדיקת סטטוס. מצב האינטראקציה ישתנה מ-in_progress ל-completed או ל-failed.

import time
from google import genai

client = genai.Client(enterprise=True, project="PROJECT_ID", location="global")

interaction = client.interactions.create(
  input="Analyze competitive positioning for solar energy providers.",
  agent="deep-research-preview-04-2026",
  background=True,
  stream=True
)

print(f"Research started: {interaction.id}")

while True:
  interaction = client.interactions.get(interaction.id)
  if interaction.status == "completed":
    print(interaction.steps[-1].content[0].text)
    break
  elif interaction.status == "failed":
    print(f"Research failed: {interaction.error}")
    break
  time.sleep(10)
      

PROJECT_ID=PROJECT_ID;
curl --max-time 3600 --keepalive-time 10 -X POST \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    "https://aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/${PROJECT_ID}/locations/global/interactions" \
    -d '{
      "input": "Research the history of Google TPUs.",
      "agent": "deep-research-preview-04-2026",
      "background": true,
      "stream": true
    }'

ה-API מחזיר interaction_id באופן מיידי. המזהה הזה נדרש כדי להתחבר מחדש לשידור.

סטרימינג

התכונה Deep Research תומכת בהזרמה כדי לקבל עדכונים בזמן אמת על התקדמות המחקר, כולל סיכומי מחשבות, פלט טקסט ותמונות שנוצרו. צריך להגדיר את background=True ואת stream=True.

בדוגמה הבאה מתחילים משימת מחקר ומעבדים את הזרם עם חיבור מחדש אוטומטי. המערכת עוקבת אחרי interaction_id ו-last_event_id כדי שאם החיבור ייפול, אפשר יהיה להמשיך מהמקום שבו הוא נפסק.

from google import genai

client = genai.Client(enterprise=True, project="PROJECT_ID", location="global")

interaction_id = None
last_event_id = None
is_complete = False

def process_stream(stream):
  global interaction_id, last_event_id, is_complete
  for event in stream:
    if event.event_type == "interaction.created":
      interaction_id = event.interaction.id
    if event.event_id:
      last_event_id = event.event_id
    if event.event_type == "step.delta":
      if event.delta.type == "text":
        print(event.delta.text, end="", flush=True)
      elif event.delta.type == "thought":
        print(f"Thought: {event.delta.text}", flush=True)
    elif event.event_type in ("interaction.completed", "error"):
      is_complete = True

stream = client.interactions.create(
  input="Research the history of Google TPUs.",
  agent="deep-research-preview-04-2026",
  background=True,
  stream=True,
  agent_config={"type": "deep-research", "thinking_summaries": "auto"},
)

process_stream(stream)

while not is_complete and interaction_id:
  status = client.interactions.get(interaction_id)
  if status.status != "in_progress":
    break
  stream = client.interactions.get(
    id=interaction_id, stream=True, last_event_id=last_event_id,
  )
  process_stream(stream)

חיבור מחדש לסטרימינג של האינטראקציה

כדי לשחזר שידור שהופסק, שולחים בקשת GET באמצעות interaction_id המקורי. ה-API יפעיל מחדש את כל האירועים הקודמים מתחילת הסשן לפני שימשיך בעדכונים בזמן אמת.

response = client.interactions.get(
  id = 'INTERACTION_ID',
  stream=True
)
for chunk in response:
  print(chunk)
      

PROJECT_ID=PROJECT_ID;
INTERACTION_ID=INTERACTION_ID

curl -X GET \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    "https://aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/${PROJECT_ID}/locations/global/interactions/${INTERACTION_ID}"

כלים

‫Deep Research תומך בכמה כלים מובנים וחיצוניים. כברירת מחדל (כשלא מציינים פרמטר של כלי), לסוכן יש גישה לחיפוש Google ולהקשר של כתובת URL. אתם יכולים לציין באופן מפורש כלים כדי להגביל או להרחיב את היכולות של הסוכן. הכלים הנתמכים כוללים את:

חיפוש Google

ההגדרה הבאה מאפשרת להשתמש בחיפוש Google ככלי היחיד:

interaction = client.interactions.create(
  agent="deep-research-preview-04-2026",
  input="What are the latest developments in quantum computing?",
  tools=[{"type": "google_search"}],
  background=True,
  stream=True
)

שרתי MCP

מזינים את שם השרת וכתובת ה-URL בתצורת הכלי. אפשר גם להעביר פרטי אימות ולהגביל את הכלים שהסוכן יכול להפעיל.

תוכלו לעיין במקורות המידע הבאים:

מקרה לדוגמה:

interaction = client.interactions.create(
  agent="deep-research-preview-04-2026",
  input="How to deploy an app to Cloud Run on Google Cloud?",
  tools=[
    {
      "type": "mcp_server",
      "name": "Google Cloud Developer Knowledge",
      "url": "https://developerknowledge.googleapis.com/mcp",
      "headers": {"Authorization": "Bearer token"},
    }
  ],
  background=True,
  stream=True
)

חיפוש באינטרנט לארגונים

חיפוש באינטרנט לארגונים מאפשר לארגונים לעגן תשובות של AI גנרטיבי על נתונים מאובטחים, עדכניים ותואמים מהאינטרנט. הוא מאפשר למפתחים ולעסקים לקשר מודלים של AI לאינטרנט בלי לפגוע בפרטיות הנתונים או בעמידה בדרישות הרגולטוריות.

מקרה לדוגמה:

interaction = client.interactions.create(
  agent="deep-research-preview-04-2026",
  input="Research on the latest trend on AI",
  tools=[
    {
      "type": "google_search",
      "search_type": ["enterprise_web_search"],
    }
  ],
  background=True,
  stream=True
)

קלטים מרובי מצבים

התכונה Deep Research תומכת בקלט מולטי-מודאלי, כולל תמונות ומסמכים (קובצי PDF), ומאפשרת לסוכן לנתח תוכן חזותי ולבצע מחקר באינטרנט בהקשר של הקלט שסופק.

מקרה לדוגמה:

prompt = """
Analyze the interspecies dynamics and behavioral risks present
in the provided image of the African watering hole. Specifically, investigate
the symbiotic relationship between the avian species and the pachyderms
shown, and conduct a risk assessment for the reticulated giraffes based on
their drinking posture relative to the specific predator visible in the
foreground.
"""

interaction = client.interactions.create(
  input=[
    {"type": "text", "text": prompt},
    {
      "type": "image",
      "uri": "https://storage.googleapis.com/generativeai-downloads/images/generated_elephants_giraffes_zebras_sunset.jpg"
    }
  ],
  agent="deep-research-preview-04-2026",
  background=True,
  stream=True
)

print(f"Research started: {interaction.id}")

while True:
  interaction = client.interactions.get(interaction.id)
  if interaction.status == "completed":
    print(interaction.steps[-1].content[0].text)
    break
  elif interaction.status == "failed":
    print(f"Research failed: {interaction.error}")
    break
  time.sleep(10)

הבנת מסמכים

אתם יכולים להעביר מסמכים ישירות כקלט רב-אופני. הסוכן מנתח את המסמכים שסופקו ומבצע מחקר שמבוסס על התוכן שלהם.

מקרה לדוגמה:

interaction = client.interactions.create(
  agent="deep-research-preview-04-2026",
  input=[
    {"type": "text", "text": "What is this document about?"},
    {
      "type": "document",
      "uri": "https://arxiv.org/pdf/1706.03762",
      "mime_type": "application/pdf",
    },
  ],
  background=True,
  stream=True
)

הכוונה ועיצוב

אתם יכולים להנחות את הפלט של הסוכן על ידי מתן הוראות עיצוב ספציפיות בהנחיה. כך תוכלו לחלק את הדוחות לקטעים ותתי-קטעים ספציפיים, לכלול טבלאות נתונים או לשנות את הטון בהתאם לקהלים שונים, למשל: 'טכני', 'מנהלים' או 'לא רשמי'.

צריך להגדיר את הפלט במפורש בטקסט הקלט. הנה דוגמה:

prompt = """
Research the competitive landscape of EV batteries.

Format the output as a technical report with the following structure:
1. Executive Summary
2. Key Players (Must include a data table comparing capacity and chemistry)
3. Supply Chain Risks
"""

interaction = client.interactions.create(
    input=prompt,
    agent="deep-research-preview-04-2026",
    background=True,
    stream=True
)

הפניית API

בקטע הזה מופיע חומר עזר בנושא הפניית API לשימוש בסוכן Gemini Deep Research.

מידע נוסף זמין במאמר בנושא Interactions API.

שיטה: interactions.create

שם מלא: projects.locations.interactions.create

התחלת סשן חדש של Deep Research.

נקודת קצה (endpoint)

post https://aiplatform.googleapis.com/v1beta1/{parent}/interactions

פרמטרים של גוף הבקשה

פרמטרים בגוף הבקשה יכולים לכלול את האפשרויות הבאות:

הזמן הקצוב לתפוגה וטיפול בשגיאות

במהלך אינטראקציה עם נציג, יכול להיות שתיתקלו בפסק זמן של החיבור או בשגיאות מערכת. בקטע הזה נסביר איך לזהות ולפתור בעיות שקשורות לפסק זמן רך ולכשלים קשים.

פסק זמן רך

פסק זמן רך מתרחש כשהחיבור ל-Interactions API מתנתק בזמן שהנציג עדיין מעבד בקשה. הנציג ממשיך לבצע את הבקשה ברקע.

כדי להמשיך את הפעילות ולצפות באירועים ששודרו מחדש, צריך להתחבר מחדש לשידור באמצעות interaction_id. איך מתחברים מחדש לזרם האינטראקציות

כשלים קשים

כשל חמור מתרחש כשסוכן או שגיאה במערכת פנימית מפסיקים את ההקשר של הסוכן לחלוטין. בדרך כלל השגיאות האלה מחזירות קוד סטטוס HTTP 500. סיבות נפוצות לכך כוללות חריגה ממגבלת הביצוע של 120 דקות או כשל במערכת.

כדי לפתור את הבעיה, צריך להפסיק את הסשן הנוכחי ולשפר את השאילתה לפני שמתחילים סשן חדש.

שיטות מומלצות

מתן גישה של סוכן אוטונומי לאינטרנט ולקבצים שלכם יוצר דינמיקה ייחודית. כדאי לפעול לפי השיטות המומלצות הבאות כשמטמיעים את הפרויקט:

• הנחיה לגבי נתונים לא ידועים: צריך להנחות את הסוכן במפורש איך לטפל בנתונים חסרים. לדוגמה, אפשר להנחות אותו לציין אם נתון מסוים לא זמין במקום להעריך אותו.

• הימנעות מסיכוני הזרקת הנחיות: חשוב לוודא שהקבצים שהועלו מגיעים ממקורות מהימנים, כי קבצים זדוניים עלולים להכיל טקסט מוסתר שנועד לתמרן את הפלט של הסוכן.

• הימנעות מהעברת נתונים לא מורשית: חשוב לנקוט משנה זהירות כשמבקשים מהסוכן לסכם נתונים פנימיים רגישים, ובמקביל לתת לו גישה לגלישה באינטרנט הציבורי.

• אימות ציטוטים: למרות שהסינון ברמה הארגונית מופעל, חשוב תמיד לאמת את הציטוטים שמופיעים בתשובה כדי לוודא שהמקורות באינטרנט הם אמינים.

מגבלות

במהלך תכנון הפרויקט, כדאי לקחת בחשבון את המגבלות הבאות:

• רק שאילתות של תור אחד: יש תמיכה רק בשאילתות של תור אחד. אין תמיכה בשימוש בשדה previous_interaction_id של ה-API.

• אבטחה ברמה שמתאימה לארגונים: במהלך תקופת הטרום-השקה, לא תהיה תמיכה במפתחות הצפנה בניהול הלקוח (CMEK) וב-VPC Service Controls. אנחנו בודקים את האפשרות להגביל את מיקום הנתונים למספר אזורים.

• שמירת נתונים במטמון: שמירת נתונים במטמון מופעלת כברירת מחדל בשירות הזה. אי אפשר להשבית אותו.

• שמירת נתונים: הנחיות ופלט שנוצר נשמרים למשך שבעה ימים לצורך עיבוד רגיל. כשמשתמשים ב-עיגון באמצעות חיפוש Google,‏ Google שומרת את ההנחיות, המידע ההקשרי והתוצרים למשך שלושה ימים לצורך ניפוי באגים ובדיקות. אם אתם משתמשים ב-Grounding עם חיפוש Google, אי אפשר להשבית את האחסון של המידע הזה. אם אתם צריכים להבטיח שלא יישמרו נתונים, מומלץ להשתמש ב-Grounding עם חיפוש אינטרנט ב-Enterprise.

תמחור

‫Deep Research משתמש בתכונות המתקדמות של Gemini לחשיבה רציונלית משופרת כדי לבצע משימות מחקר מורכבות שמבוססות על סוכנים. החיוב כולל את השימוש במודל (טוקנים) ואת הפעלת הכלי (חיפוש ועיגון).

מידע נוסף מפורט בקטע תמחור.

מעקב עלויות

כברירת מחדל, סוכן Deep Research של Gemini מחיל באופן אוטומטי את התווית is_deep_research user על הפעולות שלו. ב- Google Cloud, תוויות הן צמדי מפתח/ערך קלי משקל שמשמשים לארגון משאבים ולמעקב אחר עלויות בתשתית.

• הוספת תוויות אוטומטית: לא צריך להגדיר את התווית הזו באופן ידני בבקשות ל-API. סוכן ה-AI כולל את התווית is_deep_research כברירת מחדל בכל המשימות שהוא מבצע.

• סינון נתוני החיוב: אפשר לסנן את דוחות החיוב של Deep Research באמצעות תווית החיוב is_deep_research.

• מעקב מקיף: תווית החיוב is_deep_research חלה על השימוש במודל (אסימוני קלט ופלט) ועל השימוש בהפעלת הכלים (חיפוש וביסוס). כך תוכלו לצבור ולחשב את העלות הכוללת של תהליכי העבודה האסינכרוניים שלכם למחקר.

מכסה

כדי להתמודד עם נפח תנועה גבוה יותר, עם משימות מקבילות ברקע או עם עומסי מחקר כבדים יותר, אתם יכולים לבקש הגדלה של מכסת השימוש ב-Agent Platform API ישירות ב Google Cloud פרויקט.

כדי להגדיל את המכסה:

1. במסוף Google Cloud , פותחים את הדף Quotas & system limits.

   כניסה לדף Quotas and system limits

2. מוודאים שבחרתם את הפרויקט הנכון שבו מופעלים עומסי העבודה של Deep Research.

3. בתיבת החיפוש של המסנן, מחפשים את Agent Platform API (aiplatform.googleapis.com) כדי למצוא את המכסות הרלוונטיות של הסוכן והאינטראקציה.

4. בוחרים את מגבלת המכסה הספציפית שרוצים לשנות.

5. לוחצים על Edit quotas.

6. בתיבת הדו-שיח Quota changes, בשדה New value, מזינים את המגבלה המבוקשת. חשוב לספק הצדקה ברורה בתיאור הבקשה. כדי לזרז את תהליך האישור, כדאי לציין את תרחיש השימוש הספציפי שלכם ב-Deep Research, את הצורך בהרצת התהליך ברקע ואת דפוסי התנועה הצפויים.

7. לוחצים על Submit request.

תאימות ואבטחה

בקטע הזה מוסבר איך הנתונים נשמרים במטמון, ומוצגים אמצעי הבקרה לאבטחה שלא נתמכים במהלך תקופת התצוגה המקדימה.

שמירת נתונים

ההנחיות והתוצרים שנוצרו נשמרים למשך שבעה (7) ימים לצורך עיבוד רגיל.

כפי שמתואר בסעיף 19 'שירותי AI גנרטיבי: עיגון באמצעות חיפוש Google' בתנאים הספציפיים לשירות, Google מאחסנת הנחיות ומידע הקשרי שהלקוחות עשויים לספק, ופלט שנוצר למשך שלושה (3) ימים לצורך יצירת תוצאות מעוגנות והצעות לחיפוש. המידע המאוחסן הזה עשוי לשמש לניפוי באגים ולבדיקה של מערכות שתומכות בעיגון באמצעות חיפוש Google. אם משתמשים ב-Grounding עם חיפוש Google, אין אפשרות להשבית את השמירה של המידע הזה. אם אתם צריכים אפס שמירת נתונים, מומלץ להשתמש ב-Web Grounding for Enterprise.

שמירה במטמון

שמירת נתונים במטמון באופן מרומז מופעלת כברירת מחדל ב-Deep Research ואי אפשר להשבית אותה.

אמצעי בקרה לאבטחה

אמצעי הבקרה הבאים בנושא אבטחה לא נתמכים במהלך תקופת הטרום-השקה:

• מפתחות הצפנה בניהול הלקוח (CMEK)
• VPC-Service Controls‏ (VPC-SC)
• Access Transparency‏ (AXT)
• המיקום של נתונים
• המיקום של נתונים במספר אזורים

המאמרים הבאים