仮想マシン - カスタマイズされた OS をインストールできます
コンテナ - アプリケーションについて
仮想化では、単一の物理サーバーのハードウェア上で複数のオペレーティング システムを実行できます。一方、コンテナ化では、単一の仮想マシンまたはサーバー上で同じオペレーティング システムを使用して複数のアプリケーションをデプロイできます。サーバーレス コンピューティングには OS は必要なく、オープン ソース オペレーティング システムにより、Linux や Free BSD など、誰でも無料で配布および商用目的で利用できるコードの使用が許可されます。

Recommendations AI を使用すると、ML やレコメンデーション システムの専門知識がなくても、最先端の深層学習 ML モデルに基づいてエンドツーエンドのパーソナライズされたレコメンデーション システムを構築できます。Vertex AI では、AutoML トレーニングとカスタム トレーニングの両方が利用可能なオプションです。トレーニングにどのオプションを選択しても、Vertex AI を使用してモデルを保存、デプロイし、予測をリクエストできます。
https://cloud.google.com/vertex-ai

説明
データ レイクは、アカウント サイズやファイルに固定の制限がなく、特定の目的もまだ定義されていない状態で、あらゆる種類のデータを保存できます。データは異種のソースから取得されており、構造化、半構造化、または非構造化の場合もあります。データレイクのデータは、必要に応じてクエリできます。
https://cloud.google.com/learn/what-is-a-data-lake
データ レイクは、大量の構造化データ、半構造化データ、および非構造化データを保存、処理、保護するために設計された集中リポジトリです。データをネイティブ形式で保存し、サイズ制限を無視してあらゆる種類のデータを処理できます。

BigQuery ML を使用すると、標準 SQL クエリを使用して BigQuery で機械学習モデルを作成および実行できます。

説明
一般提供は、SLA が適用される段階です。
非推奨 - 非推奨の段階では、これらの API や製品から離れ始める必要があります。非推奨ポリシーによっては、SLA が引き続き有効な場合があります。