ฮาร์ดแวร์ดั้งเดิม (ราวปี 1998) ที่ Google ใช้เมื่อครั้งที่ตั้งอยู่ที่มหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ดประกอบด้วย: ^{[ 78 ]}

• คอมพิวเตอร์ Sun Microsystems Ultra II ที่มีโปรเซสเซอร์คู่ ความเร็ว 200 MHzและ RAM 256 MB นี่คือเครื่องหลักสำหรับระบบBackrub รุ่นแรก  
• เซิร์ฟเวอร์Pentium II แบบดู อัล 2 เครื่อง ความเร็ว 300  MHz จำนวน 2 เครื่อง ได้รับบริจาคจาก Intelโดยมี RAM รวม 512 MB และฮาร์ดไดรฟ์ขนาด 9 GBจำนวน 10 ตัวการค้นหาหลักดำเนินการบนเซิร์ฟเวอร์เหล่านี้  
• คอมพิวเตอร์ IBM RS/6000 รุ่น F50 ที่บริจาคโดยIBM  ประกอบด้วยโปรเซสเซอร์ 4 ตัว หน่วยความจำ512 MB และ  ฮาร์ดดิสก์ 8 ตัว ขนาด 9 GB
•  กล่องเพิ่มเติมอีกสองกล่องบรรจุ ฮาร์ดไดรฟ์ขนาด 9 GB จำนวน 3 ตัว และ  ฮาร์ดดิสก์ขนาด 4 GB จำนวน 6 ตัว ตามลำดับ (ซึ่งเป็นพื้นที่จัดเก็บข้อมูลดั้งเดิมของ Backrub) โดยได้เชื่อมต่อฮาร์ดไดรฟ์เหล่านี้เข้ากับ Sun Ultra II แล้ว
•  กล่องเพิ่มความจุ SSD พร้อม ฮาร์ดดิสก์ขนาด 9 GB อีก 8 ตัว ที่ได้รับบริจาคจาก IBM
• กล่องดิสก์แบบทำเองซึ่งบรรจุ ฮาร์ดดิสก์SCSIขนาด 9  GB จำนวน 10 ตัว

สถานะของโครงสร้างพื้นฐานของ Google ในปี 2546 ได้รับการอธิบายในรายงานโดยLuiz André Barroso , Jeff DeanและUrs Hölzleว่าเป็น "โครงสร้างพื้นฐานการประมวลผลที่เชื่อถือได้จากคลัสเตอร์ของพีซีทั่วไปที่ไม่น่าเชื่อถือ" ^{[ 79 ]}

ในขณะนั้น โดยเฉลี่ยแล้ว การค้นหาข้อมูลหนึ่งครั้งจะใช้ข้อมูลประมาณ 100 เมกะไบต์และใช้ทรัพยากรจำนวนมาก${\displaystyle \sim 10^{10}}$รอบการทำงานของ CPU ในช่วงเวลาที่มีการใช้งานสูงสุด Google ให้บริการคำขอประมาณ 1,000 รายการต่อวินาที เพื่อรับมือกับปริมาณงานสูงสุดนี้ พวกเขาจึงสร้างคลัสเตอร์ประมวลผลด้วยพีซีระดับทั่วไปประมาณ 15,000 เครื่อง แทนที่จะใช้ฮาร์ดแวร์ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ราคาแพง เพื่อประหยัดค่าใช้จ่าย และเพื่อชดเชยความน่าเชื่อถือของฮาร์ดแวร์ที่ต่ำกว่า พวกเขาจึงเขียนซอฟต์แวร์ที่ทนต่อความผิดพลาด ได้

โครงสร้างของคลัสเตอร์ประกอบด้วยห้าส่วน เซิร์ฟเวอร์เว็บของ Google (GWS) ส่วนกลางจะเชื่อมต่อกับอินเทอร์เน็ตสาธารณะ เมื่อได้รับคำขอจากผู้ใช้ เซิร์ฟเวอร์เว็บของ Google จะสื่อสารกับโปรแกรมตรวจสอบการสะกดคำ เซิร์ฟเวอร์โฆษณา เซิร์ฟเวอร์ดัชนีจำนวนมาก และเซิร์ฟเวอร์เอกสารจำนวนมาก แต่ละส่วนทั้งสี่ส่วนจะตอบสนองต่อส่วนหนึ่งของคำขอ และ GWS จะรวบรวมการตอบสนองเหล่านั้นและส่งการตอบสนองสุดท้ายไปยังผู้ใช้

เอกสารต้นฉบับมีขนาดประมาณ 100 เทราไบต์ และไฟล์ดัชนีมีขนาดประมาณ 10 เทราไบต์ ไฟล์ดัชนีถูกแบ่งออกเป็นส่วนย่อย และแต่ละส่วนย่อยจะถูกให้บริการโดย "กลุ่ม" ของเซิร์ฟเวอร์ดัชนี ในทำนองเดียวกัน เอกสารต้นฉบับก็ถูกแบ่งออกเป็นส่วนย่อยเช่นกัน การค้นหาแต่ละครั้งในไฟล์ดัชนีจะส่งผลให้ได้รายการรหัสเอกสาร ซึ่งจะถูกส่งไปยังเซิร์ฟเวอร์เอกสารเพื่อดึงชื่อเรื่องและส่วนย่อยของคำสำคัญในบริบท

มีการใช้งานซีพียูหลายรุ่น ตั้งแต่เซิร์ฟเวอร์Intel Celeron  แบบโปรเซสเซอร์เดี่ยวความเร็ว 533 MHz ไปจนถึงเซิร์ฟเวอร์ Intel Pentium IIIแบบโปรเซสเซอร์คู่ความเร็ว 1.4 GHz แต่ละเซิร์ฟเวอร์มีฮาร์ดไดรฟ์อย่างน้อยหนึ่งตัว ขนาด 80 GBต่อตัว เซิร์ฟเวอร์สำหรับจัดทำดัชนีมีพื้นที่ดิสก์น้อยกว่าเซิร์ฟเวอร์สำหรับจัดทำเอกสาร แต่ละแร็คมีสวิตช์อีเธอร์เน็ต สอง ตัว ตัวละหนึ่งตัวอยู่ด้านใดด้านหนึ่ง เซิร์ฟเวอร์ในแต่ละด้านเชื่อมต่อกันผ่านสายความเร็ว 100 Mbps แต่ละสวิตช์มีลิงก์อัปโหลดความเร็วประมาณ 250 MB/วินาที ไปยังสวิตช์กลางที่เชื่อมต่อกับทุกแร็ค 

วัตถุประสงค์ของการออกแบบประกอบด้วย:

• ใช้ฮาร์ดแวร์สำหรับผู้บริโภคที่มีความน่าเชื่อถือต่ำ แล้วชดเชยด้วยซอฟต์แวร์ที่ทนทานต่อข้อผิดพลาด
• เพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผลแบบขนานให้สูงสุด เช่น การแบ่งการค้นหาเอกสารที่ตรงกันเพียงรายการเดียวในดัชนีขนาดใหญ่ ออกเป็นMapReduce ที่ประมวลผลในดัชนีขนาดเล็กจำนวนมาก
• แบ่งพาร์ติชันข้อมูลดัชนีและการคำนวณเพื่อลดการสื่อสารและกระจายภาระงานอย่างสม่ำเสมอทั่วเซิร์ฟเวอร์ เนื่องจากคลัสเตอร์เป็นเครื่องที่มีหน่วยความจำร่วมขนาดใหญ่
• ลดภาระงานด้านการจัดการระบบให้น้อยที่สุดโดยการพัฒนาซอฟต์แวร์ทั้งหมดด้วยตนเองภายในองค์กร
• เลือกฮาร์ดแวร์ที่ให้ประสิทธิภาพสูงสุดเมื่อเทียบกับราคา ไม่ใช่เลือกเฉพาะประสิทธิภาพสูงสุดเพียงอย่างเดียว
• เลือกฮาร์ดแวร์ที่มีปริมาณงาน สูง มากกว่าความหน่วง สูง เนื่องจากการประมวลผลคำสั่งค้นหาใช้ระบบแบบขนานขนาดใหญ่ มีขั้นตอนที่ต้องพึ่งพากันน้อยมาก และมีการสื่อสารระหว่างเซิร์ฟเวอร์น้อยที่สุด ดังนั้นความหน่วงสูงจึงไม่สำคัญ

เนื่องจากมีการประมวลผลแบบขนานจำนวนมาก การเพิ่มขนาดฮาร์ดแวร์จึงทำให้ประสิทธิภาพการประมวลผลเพิ่มขึ้นเป็นสัดส่วนเชิงเส้น กล่าวคือ การเพิ่มคลัสเตอร์ประมวลผลเป็นสองเท่าจะทำให้จำนวนคำสั่งค้นหาที่สามารถให้บริการได้ต่อวินาทีเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่าเช่นกัน

กลุ่มเซิร์ฟเวอร์นี้ประกอบด้วยตู้แร็คเซิร์ฟเวอร์ 2 รูปแบบ คือ 40 x 1uต่อด้าน โดยมี 2 ด้าน หรือ 20 x 2uต่อด้าน โดยมี 2 ด้าน การใช้พลังงานอยู่ที่ 10  กิโลวัตต์ต่อแร็ค ที่ความหนาแน่น 400 วัตต์/ตารางฟุต ใช้พลังงาน 10 เมกะวัตต์ชั่วโมงต่อเดือน และมีค่าใช้จ่าย 1,500 ดอลลาร์สหรัฐต่อเดือน

ณ ปี 2014 Google ได้ใช้Debian Linux เวอร์ชันที่ปรับแต่งอย่างมาก พวกเขาย้ายจากระบบที่ใช้ Red Hat ทีละน้อยในปี 2013 ^{[ 80 ]}

เป้าหมายของการปรับแต่งคือการซื้อซีพียูรุ่นที่ให้ประสิทธิภาพที่ดีที่สุดต่อเงิน ไม่ใช่ประสิทธิภาพโดยรวม วิธีการวัดนั้นไม่ชัดเจน แต่น่าจะรวมถึงต้นทุนการดำเนินงานของเซิร์ฟเวอร์ทั้งหมด และการใช้พลังงานของซีพียูอาจเป็นปัจจัยสำคัญ^{[ 81 ]}เซิร์ฟเวอร์ในช่วงปี 2009–2010 ประกอบด้วยระบบแบบเปิดด้านบนที่ทำขึ้นเองโดยเฉพาะ ซึ่งมีโปรเซสเซอร์สองตัว (แต่ละตัวมีหลายคอร์^{[ 82 ]} ) แรมจำนวนมากกระจายอยู่บนสล็อต DIMM 8 ช่องที่ใช้ DIMM แบบสองชั้น และฮาร์ดดิสก์ SATA อย่างน้อยสองตัวที่เชื่อมต่อผ่านหน่วยจ่ายไฟขนาด ATX ที่ไม่ได้มาตรฐาน^{[ 83 ]}เซิร์ฟเวอร์เป็นแบบเปิดด้านบนเพื่อให้สามารถวางเซิร์ฟเวอร์ได้มากขึ้นในแร็ค ตามข้อมูลจาก CNET และหนังสือของJohn Hennessyเซิร์ฟเวอร์แต่ละเครื่องมีแบตเตอรี่ 12 โวลต์แบบใหม่เพื่อลดต้นทุนและปรับปรุงประสิทธิภาพการใช้พลังงาน^{[ 82 ] [ 84 ]}

ตามข้อมูลของ Google พลังงานไฟฟ้าที่ใช้ในการดำเนินงานศูนย์ข้อมูลทั่วโลกของพวกเขามีตั้งแต่ 500 ถึง 681 เมกะวัตต์ในปี 2010 ^{[ 85 ] [ 86 ]}กำลังการประมวลผลรวมของเซิร์ฟเวอร์เหล่านี้อาจสูงถึง 20 ถึง 100 เพตาฟลอปในปี 2008 ^{[ 87 ]}

รายละเอียดของเครือข่ายส่วนตัวทั่วโลกของ Google ไม่เปิดเผยต่อสาธารณะ แต่สิ่งพิมพ์ของ Google ^{[ 88 ] [ 89 ]}อ้างอิงถึงรายงาน "Atlas Top 10" ซึ่งจัดอันดับให้ Google เป็น ISP ที่ใหญ่ที่สุดเป็นอันดับสามรองจากLevel 3

เพื่อให้สามารถใช้งานเครือข่ายขนาดใหญ่เช่นนี้ได้ โดยมีการเชื่อมต่อโดยตรงกับ ISP ให้ได้มากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ในราคาที่ต่ำที่สุด Google จึงมีนโยบายการเชื่อมต่อแบบ เปิดกว้างมาก ^{[ 90 ]}

จากเว็บไซต์นี้ เราจะเห็นได้ว่าเครือข่ายของ Google สามารถเข้าถึงได้จากจุดแลกเปลี่ยนสาธารณะ 67 จุด และสถานที่ต่างๆ 69 แห่งทั่วโลก ณ เดือนพฤษภาคม 2555 Google มี การเชื่อมต่อสาธารณะ 882 Gbit/s (ไม่รวมข้อตกลงการเชื่อมต่อส่วนตัวที่ Google มีกับ ISP รายใหญ่ที่สุด) เครือข่ายสาธารณะนี้ใช้ในการกระจายเนื้อหาให้กับผู้ใช้ Google รวมถึงการรวบรวมข้อมูลบนอินเทอร์เน็ตเพื่อสร้างดัชนีการค้นหา เครือข่ายด้านส่วนตัวเป็นความลับ แต่การเปิดเผยล่าสุดจาก Google ^{[ 91 ]} ระบุว่าพวกเขาใช้ สวิตช์เราเตอร์แบบเรเดียตสูงที่สร้างขึ้นเอง(มีความจุ 128 × 10 พอร์ต Gigabit Ethernet ) สำหรับเครือข่ายบริเวณกว้างการใช้งานเราเตอร์ไม่น้อยกว่าสองตัวต่อศูนย์ข้อมูล (เพื่อความซ้ำซ้อน) ทำให้เราสามารถสรุปได้ว่าเครือข่ายของ Google มีขนาดอยู่ในช่วงเทราบิตต่อวินาที (ด้วยเราเตอร์สองตัวที่โหลดเต็มที่ แบนด์วิดท์แบบแบ่งส่วนจะมีค่าเท่ากับ 1,280 Gbit/s)  

สวิตช์เราเตอร์แบบกำหนดเองเหล่านี้เชื่อมต่อกับอุปกรณ์DWDM เพื่อ เชื่อมต่อศูนย์ข้อมูลและจุดให้บริการ (PoP) ผ่านทางสายไฟเบอร์ออปติก (dark fiber )

จากมุมมองของศูนย์ข้อมูล เครือข่ายเริ่มต้นที่ระดับแร็ค โดยแร็คขนาด 19 นิ้วจะถูกผลิตขึ้นตามสั่งและบรรจุเซิร์ฟเวอร์ 40 ถึง 80 เครื่อง (เซิร์ฟเวอร์ 1U จำนวน 20 ถึง 40 เครื่องในแต่ละด้าน ในขณะที่เซิร์ฟเวอร์ใหม่เป็นระบบแร็คเมาท์ 2U ^{[ 92 ]}แต่ละแร็คมีสวิตช์อีเธอร์เน็ต ) เซิร์ฟเวอร์เชื่อมต่อผ่าน ลิงก์ อีเธอร์เน็ต  1 Gbit/s ไปยังสวิตช์ด้านบนของแร็ค (ToR) จากนั้นสวิตช์ ToR จะเชื่อมต่อกับ สวิตช์คลัสเตอร์ กิกะบิตโดยใช้ลิงก์อัปกิกะบิตหลายตัวหรือสิบกิกะบิต^{[ 93 ]}สวิตช์คลัสเตอร์เหล่านี้เชื่อมต่อกันและสร้างโครงสร้างการเชื่อมต่อของศูนย์ข้อมูล (ส่วนใหญ่จะใช้การออกแบบแบบแมลงปอมากกว่าแบบผีเสื้อคลาสสิกหรือแบบผีเสื้อแบน^{[ 94 ]} )

จากมุมมองการดำเนินงาน เมื่อคอมพิวเตอร์ไคลเอ็นต์พยายามเชื่อมต่อกับ Google เซิร์ฟเวอร์ DNS หลายตัว จะแปลงwww.google.comเป็นที่อยู่ IP หลายรายการผ่าน นโยบาย Round Robinยิ่งไปกว่านั้น นี่เป็นขั้นตอนแรกของการกระจายโหลดและนำทางไคลเอ็นต์ไปยังคลัสเตอร์ Google ต่างๆ คลัสเตอร์ Google มีเซิร์ฟเวอร์ หลายพันเครื่อง และเมื่อไคลเอ็นต์เชื่อมต่อกับเซิร์ฟเวอร์แล้ว จะมีการกระจายโหลดเพิ่มเติมเพื่อส่งคำขอไปยังเว็บเซิร์ฟเวอร์ที่มีโหลดน้อยที่สุด ทำให้ Google เป็นหนึ่งในเครือข่ายการส่งมอบเนื้อหา ที่ใหญ่ที่สุดและซับซ้อน ที่สุด^{[ 95 ]}

Google has numerous data centers scattered around the world. At least 12 significant Google data center installations are located in the United States. The largest known centers are located in The Dalles, Oregon; Atlanta, Georgia; Reston, Virginia; Lenoir, North Carolina; and Moncks Corner, South Carolina.^[96] In Europe, the largest known centers are in Eemshaven and Groningen in the Netherlands and Mons, Belgium.^[96] Google's Oceania Data Center is located in Sydney, Australia.^[97]

To support fault tolerance, increase the scale of data centers and accommodate low-radix switches, Google has adopted various modified Clos topologies in the past.^[98]

One of the largest Google data centers is located in the town of The Dalles, Oregon, on the Columbia River, approximately 80 miles (129 km) from Portland. Codenamed "Project 02", the complex was built in 2006 and is approximately the size of two American football fields, with cooling towers four stories high.^[99][100] The site was chosen to take advantage of inexpensive hydroelectric power, and to tap into the region's large surplus of fiber optic cable, a remnant of the dot-com boom. A blueprint of the site appeared in 2008.^[101]

In February 2009, Stora Enso announced that they had sold the Summa paper mill in Hamina, Finland to Google for 40 million Euros.^[102][103] Google invested 200 million euros on the site to build a data center and announced additional 150 million euro investment in 2012.^[104][105] Google chose this location due to the availability and proximity of renewable energy sources.^[106]

ในปี 2556 สื่อมวลชนได้เปิดเผยการมีอยู่ของศูนย์ข้อมูลลอยน้ำของ Google ตามแนวชายฝั่งของรัฐแคลิฟอร์เนีย ( อาคาร 3 ของ เกาะเทรเชอร์ ) และรัฐเมน โครงการพัฒนานี้ถูกเก็บเป็นความลับอย่างเข้มงวด ศูนย์ข้อมูลเหล่านี้มีความยาว 250 ฟุต กว้าง 72 ฟุต และลึก 16 ฟุต Google ซื้อสิทธิบัตรเทคโนโลยีการระบายความร้อนของศูนย์ข้อมูลกลางมหาสมุทรในปี 2552 ^{[ 107 ] [ 108 ]} (พร้อมกับสิทธิบัตรศูนย์ข้อมูลบนเรือที่ขับเคลื่อนด้วยพลังงานคลื่นในปี 2551 ^{[ 109 ] [ 110 ]} ) หลังจากนั้นไม่นาน Google ก็ประกาศว่าโครงสร้างพื้นฐานขนาดใหญ่สองแห่งที่สร้างขึ้นอย่างลับๆ นั้นเป็นเพียง "ศูนย์การเรียนรู้แบบโต้ตอบ [...] พื้นที่ที่ผู้คนสามารถเรียนรู้เกี่ยวกับเทคโนโลยีใหม่ๆ" ^{[ 111 ]}

Google หยุดการทำงานบนเรือบรรทุกสินค้าในช่วงปลายปี 2013 และเริ่มขายเรือบรรทุกสินค้าในปี 2014 ^{[ 112 ] [ 113 ]}

การดำเนินการส่วนใหญ่เป็นแบบอ่านอย่างเดียว เมื่อจำเป็นต้องมีการอัปเดต การสอบถามจะถูกส่งต่อไปยังเซิร์ฟเวอร์อื่น เพื่อลดความซับซ้อนของปัญหาความสอดคล้อง การสอบถามจะถูกแบ่งออกเป็นการสอบถามย่อย ซึ่งการสอบถามย่อยเหล่านั้นอาจถูกส่งไปยังท่อต่างๆพร้อมกันซึ่งจะช่วยลดเวลาแฝง^{[ 92 ]}

เพื่อลดผลกระทบจาก ความล้มเหลว ของฮาร์ดแวร์ ที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ ซอฟต์แวร์จึงถูกออกแบบให้มีความทนทานต่อความผิดพลาดดังนั้น เมื่อระบบล่ม ข้อมูลก็ยังคงสามารถใช้งานได้บนเซิร์ฟเวอร์อื่น ซึ่งจะช่วยเพิ่มความน่าเชื่อถือ

เช่นเดียวกับเครื่องมือค้นหาส่วนใหญ่ Google จัดทำดัชนีเอกสารโดยการสร้างโครงสร้างข้อมูลที่เรียกว่าดัชนีผกผัน ดัชนีดังกล่าวจะได้รับรายการเอกสารตามคำค้นหา ดัชนีมีขนาดใหญ่มากเนื่องจากจำนวนเอกสารที่จัดเก็บอยู่ในเซิร์ฟเวอร์^{[ 95 ]}

ดัชนีจะถูกแบ่งตามรหัสเอกสารออกเป็นหลายส่วนเรียกว่าชาร์ดแต่ละชาร์ดจะถูกจำลองไปยังเซิร์ฟเวอร์หลายเครื่อง ในตอนแรก ดัชนีจะถูกให้บริการจากฮาร์ดดิสก์ไดรฟ์เช่นเดียวกับ ระบบ การค้นหาข้อมูล (IR) แบบดั้งเดิม Google จัดการกับปริมาณการค้นหาที่เพิ่มขึ้นโดยการเพิ่มจำนวนสำเนาของแต่ละชาร์ด และด้วยเหตุนี้จึงเพิ่มจำนวนเซิร์ฟเวอร์ ในไม่ช้าพวกเขาก็พบว่าพวกเขามีเซิร์ฟเวอร์เพียงพอที่จะเก็บสำเนาของดัชนีทั้งหมดไว้ในหน่วยความจำหลัก (แม้ว่าจะมีการจำลองในระดับต่ำหรือไม่มีการจำลองเลยก็ตาม) และในช่วงต้นปี 2001 Google ได้เปลี่ยนไปใช้ ระบบ ดัชนีในหน่วยความจำการเปลี่ยนแปลงนี้ "เปลี่ยนพารามิเตอร์การออกแบบหลายอย่างอย่างสิ้นเชิง" ของระบบการค้นหาของพวกเขา และทำให้ปริมาณงานเพิ่มขึ้นอย่างมากและลดความหน่วงของการค้นหาลงอย่างมาก^{[ 131 ]}

ในเดือนมิถุนายน พ.ศ. 2553 Google ได้เปิดตัวระบบการจัดทำดัชนีและการให้บริการรุ่นใหม่ที่เรียกว่า "Caffeine" ซึ่งสามารถรวบรวมและอัปเดตดัชนีการค้นหาได้อย่างต่อเนื่อง ก่อนหน้านี้ Google อัปเดตดัชนีการค้นหาเป็นชุดโดยใช้ชุด งาน MapReduceดัชนีถูกแบ่งออกเป็นหลายชั้น บางชั้นได้รับการอัปเดตเร็วกว่าชั้นอื่น และชั้นหลักจะไม่ได้รับการอัปเดตนานถึงสองสัปดาห์ ด้วย Caffeine ดัชนีทั้งหมดจะได้รับการอัปเดตทีละน้อยอย่างต่อเนื่อง ต่อมา Google ได้เปิดเผยระบบประมวลผลข้อมูลแบบกระจายที่เรียกว่า "Percolator" ^{[ 132 ]}ซึ่งกล่าวกันว่าเป็นพื้นฐานของระบบการจัดทำดัชนี Caffeine ^{[ 124 ] [ 133 ]}

โครงสร้างพื้นฐานเซิร์ฟเวอร์ของ Google แบ่งออกเป็นหลายประเภท โดยแต่ละประเภทมีวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกัน: ^{[ 92 ] [ 95 ] [ 134 ] [ 135 ] [ 136 ]}

• เว็บเซิร์ฟเวอร์ทำหน้าที่ประสานงานการประมวลผลคำสั่งค้นหาที่ส่งมาจากผู้ใช้ จากนั้นจัดรูปแบบผลลัพธ์ให้เป็น หน้า เว็บ HTMLการประมวลผลประกอบด้วยการส่งคำสั่งค้นหาไปยังเซิร์ฟเวอร์ดัชนี การรวมผลลัพธ์ การคำนวณอันดับ การดึงข้อมูลสรุปสำหรับแต่ละผลการค้นหา (โดยใช้เซิร์ฟเวอร์เอกสาร) การขอคำแนะนำจากเซิร์ฟเวอร์ตรวจสอบการสะกดคำ และสุดท้ายคือการดึงรายการโฆษณาจากเซิร์ฟเวอร์โฆษณา
• เซิร์ฟเวอร์รวบรวมข้อมูลถูกจัดสรรไว้อย่างถาวรเพื่อสแกนเว็บไซต์ต่างๆ โปรแกรมรวบรวมข้อมูลของ Google เรียกว่า GoogleBot เซิร์ฟเวอร์เหล่านี้จะอัปเดตดัชนีและฐานข้อมูลเอกสาร และใช้ขั้นตอนวิธีของ Google ในการจัดอันดับหน้าเว็บ
• เซิร์ฟเวอร์ดัชนีแต่ละตัวประกอบด้วยชุดของชาร์ดดัชนี ชาร์ดเหล่านี้จะส่งคืนรายการรหัสเอกสาร ("docid") โดยที่เอกสารที่ตรงกับ docid นั้นๆ จะมีคำค้นหาอยู่ เซิร์ฟเวอร์เหล่านี้ต้องการพื้นที่ดิสก์น้อยกว่า แต่มีภาระการทำงานของ CPU มากที่สุด
• เซิร์ฟเวอร์เอกสารทำหน้าที่จัดเก็บเอกสาร เอกสารแต่ละฉบับจะถูกจัดเก็บไว้บนเซิร์ฟเวอร์เอกสารหลายสิบเครื่อง เมื่อทำการค้นหา เซิร์ฟเวอร์เอกสารจะส่งคืนข้อมูลสรุปของเอกสารตามคำค้นหา นอกจากนี้ยังสามารถดึงเอกสารฉบับเต็มได้เมื่อร้องขอ เซิร์ฟเวอร์เหล่านี้ต้องการพื้นที่ดิสก์มากกว่าเซิร์ฟเวอร์อื่นๆ
• เซิร์ฟเวอร์โฆษณาทำหน้าที่จัดการโฆษณาที่นำเสนอโดยบริการต่างๆเช่นAdWordsและAdSense
• เซิร์ฟเวอร์ตรวจสอบการสะกดคำจะให้คำแนะนำเกี่ยวกับการสะกดคำในคำค้นหา

นอกจากนี้ยังมี "คำขอแบบคานารี" ซึ่งคำขอจะถูกส่งไปยังเซิร์ฟเวอร์ปลายทางหนึ่งหรือสองตัวก่อนเพื่อดูว่าเวลาตอบสนองเหมาะสมหรือไม่ หากไม่เหมาะสม คำขอจะล้มเหลว ซึ่งเป็นการรักษาความปลอดภัย^{[ 137 ]}