RESTful のウェブ API 設計で避けるべき 6 つのよくあるミス | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2022 年 12 月 1 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 オンラインで、組み立て式のテーブルを注文したとします。ところが、パッケージを開けてみると、組立説明書が入っていません。完成品がどんなものかはわかっていても、それぞれのパーツをどう組み立てればいいのか、まるでわかりません。設計が不十分な API を使うコンシューマ開発者も、同じような経験をしているといえます。適切に設計された API なら、容易に見つけ、検索してアクセスし、使用することができます。高品質の API は、コンシューマ開発者がアイデアをひらめき、新しいユースケースを作り上げる手助けになってさえくれます。 もちろん、API 設計を改善する方法はあります。たとえば、RESTful のプラクティスに従うなどです。しかし、お客様が知らず知らずのうちに、ちょっとした不便
BigQuery provides tighter controls over data access | Google Cloud Blog
BigQuery row-level security enables more granular access to data Data security is an ongoing concern for anyone managing a data warehouse. Organizations need to control access to data, down to the granular level, for secure access to data both internally and externally. With the complexity of data platforms increasing day by day, it's become even more critical to identify and monitor access to sen
ユーザー アカウント、認証、パスワード管理に関する 13 のベスト プラクティス2021 年版 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2021 年 5 月 7 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 2021 年用に更新: この投稿には、Google のホワイトペーパー「パスワード管理のベスト プラクティス」のユーザー向けとシステム設計者向けの両方の最新情報を含む、更新されたベスト プラクティスが含まれています。 アカウント管理、認証、パスワード管理には十分な注意を払う必要があります。多くの場合、アカウント管理は開発者や製品マネージャーにとって最優先事項ではなく、盲点になりがちです。そのため、ユーザーが期待するデータ セキュリティやユーザー エクスペリエンスを提供できていないケースがよくあります。 幸い、Google Cloud には、ユーザー アカウント（ここでは、システムに対して認証を受けるすべてのユーザー、つまりお客様または内部ユーザー）の作成、安全な取り扱い、
COVID-19 感染予測 (日本版) の公開について | Google Cloud 公式ブログ
Google Cloud は今年 8 月に Harvard Global Health Institute とのパートナーシップのもとで COVID-19 Public Forecasts を公開しました。このサービスは予測開始日から将来 14 日間における米国内の COVID-19（新型コロナウイルス感染症）陽性者数や死亡者数などの予測を提供しています。この度、本サービスを日本にも拡張し、COVID-19 感染予測（日本版）の提供を開始します。日本版では予測開始日から将来 28 日間のあいだに予測される国内の陽性者数や死亡者数等の予測値を表示します。 米国で提供している COVID-19 Public Forecasts は AI と膨大な疫学的データを組み合わせ、さらに、時系列の予測を扱う斬新な機械学習のアプローチを採用することで実現しました。米国向けのこの初期モデルは今年 8 月に初
上手な「在宅勤務」のコツ | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2020 年 3 月 18 日に、Keyword に投稿されたものの抄訳です。 Google での私の仕事は、時間を最大限に活用する方法を皆さんに紹介することです。在宅で勤務する場合、1 日の日課が、通勤して会議室まで行き来したり同僚と会って話をしたりするというオフィス勤務の場合とはまったく違うため、私の提唱する生産性向上戦略が一層重要になってきます。自宅がオフィス代わりになると、ルーティンも一から作り直す必要があります。 実際に同僚がそばにいない状態で仕事をするという状況は、Google では当たり前になってきています（Google のミーティングの 39% には複数都市の社員が参加しています）。しかし、この環境は誰にも適しているわけではありませんし、世界中の多くの人々は、今までとは異なる新しい仕事環境に面していると感じています。そこで今回、仕事場がどこであっても生
Agones ―― Kubernetes 上でのゲーム サーバー構築をサポートするオープンソース プロジェクトが始動 | Google Cloud 公式ブログ
オンラインでのマルチプレーヤーに対応したゲーム専用サーバーのホスティングとスケーリングは、分散システムの世界においてもユニークな課題を抱える難しいテーマです。 ゲーム業界では、これまでさまざまなプロプライエタリのソリューションが開発されてきました。ところが、ここにきて、複数のクラウドやベアメタル サーバーにまたがる複雑なワークロードや分散システムの構築をサポートする事実上のオープンソース標準が存在感を増しています。Kubernetes がそれです。そこで、Google はこのほど、ゲーム専用サーバーのホスティングとスケーリングを Kubernetes で行う新しいオープンソース プロジェクト、Agones（競技場、集会という意味のギリシャ語）を発表しました。 Agonesは、“バッテリ同梱”（必要なものが最初からすべて揃っていることの意）を特徴とするオープンソースのソフトウェアで、現在は
Datalab の終了 | Cloud Datalab ドキュメント | Google Cloud
フィードバックを送信 Datalab の終了 コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 2022 年 9 月 2 日に、Datalab は非推奨になり、新しい Datalab ノートブックを作成する機能が削除されました。2023 年 9 月 29 日、Datalab は正式に終了しました。Vertex AI Workbench は、Datalab より優れた機能を備えたノートブックベースの環境を提供します。新しいプロジェクトには Vertex AI Workbench を使用し、Datalab ノートブックを Vertex AI Workbench に移行することをおすすめします。 このページでは、Datalab の終了について詳しく説明します。 Datalab が終了したのはなぜですか？ Datalab は、お客様がデータの分析、モデルの構築とデプ
Vision AI: Image & Visual AI Tools
Try Gemini 1.5 models, our newest multimodal models in Vertex AI, and see what you can build with a 1M token context window Access advanced vision models via APIs to automate vision tasks, streamline analysis, and unlock actionable insights. Or build custom apps with no-code model training and low cost in a managed environment. New customers get up to $300 in free credits to try Vision AI and othe
Cloud Storage ドキュメント | Google Cloud
Cloud Storage を使用すると、世界中のどこからでも、いつでもデータを保存、取得できます。データの量に制限はありません。ウェブサイト コンテンツの提供、アーカイブと障害復旧のためのデータの保存、直接ダウンロードによるユーザーへの大きなデータ オブジェクトの配布など、Cloud Storage はさまざまなシナリオで活用できます。詳細 最適なストレージ プロダクトがわからない場合は、ストレージ サービスの詳細をご覧ください。
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