Google Cloud が、デジタル庁ガバメントクラウドの利用を促進するサーバレスの Web アプリケーション開発を支援 | Google Cloud 公式ブログ
Google Cloud が、デジタル庁ガバメントクラウドの利用を促進するサーバレスの Web アプリケーション開発を支援 デジタル庁ガバメントクラウドの利用を支援する Web アプリケーション「GCAS（Government Cloud Assistant Service：ガバメントクラウド活用支援サービス）」が開発され、Google Cloud は、クラウド サービスやアーキテクティングの面からこの構築をご支援しています。GCAS はデジタル庁内製主導で開発され、2023 年 4 月より提供開始されています。 ガバメントクラウド移行の本格化に向け、今後、省庁や 1,741 ある地方公共団体、準公共と呼ばれる領域からのクラウド利用申請が急激な勢いで増加していくことが予測されています。これを自動化・効率化し、デジタル施策推進を支援する仕組みが GCAS です。従来は必要な書類をメール添付な
AlloyDB for PostgreSQL の仕組み: カラム型エンジン | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2022 年 5 月 27 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Google は最近、Google I/O にて AlloyDB for PostgreSQL を発表いたしました。これは、要求が厳しいエンタープライズ クラスのトランザクション / 分析ワークロードに使用できる、PostgreSQL 対応のフルマネージド データベースです。弾力性のあるストレージとコンピューティング、インテリジェントなキャッシュ、AI / ML による管理といったクラウドの優れた特徴を、PostgreSQL に統合できるようになります。さらに、AlloyDB は圧倒的なコスト パフォーマンスを実現します。パフォーマンス テストでは、標準の PostgreSQL と比較してトランザクション ワークロードで 4 倍以上、分析クエリで最大 100 倍も高速に
Pokémon GO が数百万ものリクエストへの対応を実現している方法 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2021 年 10 月 27 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 ポケモンを捕まえたことはありますか？Pokémon GO は何百万人もの人がプレイする人気ゲームですが、非常に優れたスケーラビリティを実現しています。このブログでは、Pokémon GO のエンジニアリング チームがどのようにこの大規模なサービスを管理し、維持しているのか、その舞台裏を紹介しています。Niantic Labs のシニア エンジニアリング マネージャーで、 Pokémon GO のサーバー インフラストラクチャ チームを率いる James Prompanya 氏に、この大人気ゲームを支える アーキテクチャについてお話を伺いました。動画をご覧ください。 Priyanka: Pokémon GO とは？ James: これは典型的なモバイルゲームではあ
Feature Attributions の監視：Google はいかに大規模な ML サービスの障害を乗り越えたのか | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2021 年 9 月 29 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Google で起きた大規模 MLOps の危機クラウディ・グルシアは Google のソフトウェアエンジニアであり、何十億ものユーザーにコンテンツを推薦している機械学習（ML）モデルに関わっています。2019 年 10 月、彼は ML 監視サービスからアラートを受けました。モデルの特徴量（ここでは、この特徴量を F1 とします）の重要度が下がってきていたのです。この特徴量の重要度は、モデルの予測において、特徴量の影響の大きさを表す指標である「Feature Attributions」で計測されています。この重要度の減少とともに、モデルの精度が急激に低下していました。 このアラートを受け、彼はすばやくモデルを再学習させました。その結果、F1 の代替となる 2 つの特徴量
The CREATE MODEL statement for matrix factorization models | BigQuery | Google Cloud
Send feedback Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. The CREATE MODEL statement for matrix factorization models This document describes the CREATE MODEL statement for creating matrix factorization models in BigQuery. Matrix factorization models support hyperparameter tuning. For information about the supported SQL statements and functions for each mo
CDC, MySQL data migration to cloud | Google Cloud Blog
In a market where streaming analytics is growing in popularity, it’s critical to optimize data processing so you can reduce costs and ensure data quality and integrity. One approach is to focus on working only with data that has changed instead of all available data. This is where change data capture (CDC) comes in handy. CDC is a technique that enables this optimized approach. Those of us working
Introduction to materialized views | BigQuery | Google Cloud
Send feedback Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Introduction to materialized views This document provides an overview of BigQuery support for materialized views. Before you read this document, familiarize yourself with BigQuery and BigQuery's logical views. Overview In BigQuery, materialized views are precomputed views that periodically cache th
View logs in VS Code and IntelliJ IDE with the Cloud Code plugin | Google Cloud Blog
Stackdriver Logging comes to Cloud Code in Visual Studio Code A big part of troubleshooting your code is inspecting the logs. At Google Cloud, we offer Cloud Code, a plugin to popular integrated development environments (IDEs) to help you write, deploy, and debug cloud-native applications quickly and easily. Stackdriver Logging, meanwhile, is the go-to tool for all Google Cloud Platform (GCP) logs
Python 3 and Python streaming now available | Google Cloud Blog
Introducing Python 3, Python streaming support from Cloud Dataflow Streaming analytics is becoming an essential part of data platforms, helping businesses collect and analyze data in real time. At Cloud Dataflow, we’ve noticed a few trends in the data engineering industry. First, Python is emerging as one of the most popular choices for data analysts, and second, a growing number of apps are power
Federated queries for open source files now available | Google Cloud Blog
Keep Parquet and ORC from the data graveyard with new BigQuery features Parquet and ORC are popular columnar open source formats for large-scale data analytics. As you make your move to the cloud, you may want to use the power of BigQuery to analyze data stored in these formats. Choosing between keeping these files in Cloud Storage vs. loading your data into BigQuery can be a difficult decision, l
Python 開発環境の設定 | Google Cloud
フィードバックを送信 Python 開発環境の設定 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。 このチュートリアルでは、Google Cloud で動作する Python アプリの開発など、Python 開発用のローカルマシンを準備する方法を説明します。 開発環境をすでにセットアップしている場合は、Python と Google Cloud を参照して、Google Cloud で Python アプリを実行する方法の概要を確認してください。 目標 最新版の Python をインストールします。 venv を使用して依存関係を隔離します。 エディタのインストール（省略可） Google Cloud CLI をインストールします（省略可）。 Python 用の Cloud クライアント ライブラリのインストール（省略可） その他の便利なツールのインストー
Google to Acquire Looker | Google Cloud Blog
We’re very excited to announce that Google has entered into a definitive agreement to acquire Looker, a unified platform for business intelligence, data applications, and embedded analytics. The acquisition of Looker is expected to be complete later this year and is subject to customary closing conditions, including the receipt of regulatory approvals. Upon the close of the acquisition, Looker wil
Testing Cloud Pub/Sub clients to maximize streaming performance | Google Cloud Blog
Testing Cloud Pub/Sub clients to maximize streaming performance Cloud Pub/Sub, part of Google Cloud Platform (GCP), lets you ingest event streams from a wide variety of data sources, at nearly any scale, and allows horizontal application scaling without additional configuration. This model allows customers to sidestep complexities in operations, scaling, compliance, security, and more, leading to
Deploying a production-grade Helm release on GKE with Terraform | Google Cloud Blog
Deploying a production-grade Helm release on GKE with Terraform Editor’s note: Today we hear from Gruntwork, a DevOps service provider specialized in cloud infrastructure automation, about how to automate Kubernetes deployments to GKE with HashiCorp Terraform. As more organizations look to capitalize on the advantages of Kubernetes, they increasingly use managed platforms like Google Kubernetes En
アスクル株式会社の導入事例：BigQuery から Partner Interconnect まで、各種 GCP プロダクトを駆使して次世代マーケティング プラットフォーム『ASKUL EARTH』を構築 | Google Cloud 公式ブログ
アスクル株式会社 法人向けの事務用品通販サービス（個人向けにも「LOHACO」という名称で EC サービスを展開中）。全国に 9 か所の物流センターを構えることで、都市部では注文当日、翌日の配送を実現している（社名の由来は「明日来る」から）。従業員数は連結子会社含め 3,200 名。EC サイトから物流までの全工程を独自に運用している。 写真 先端テクノロジー主席研究員 小池 和弘氏 BigQuery や高度なセキュリティ対応など、必要なすべてが GCP にはある 今回、お話をお伺いしたアスクル株式会社の小池さんが所属する「先端テクノロジー」という部署は、AI やロボティクス、IoT といった先進技術を利活用してビジネスを駆動していくチャレンジを行っている部署。昨今話題の物流クライシスなど、同社の事業を取り巻くさまざまな問題・課題を、こうしたテクノロジーで解決することを目的に、約 1 年ほ
Introducing Feast: an open source feature store for machine learning | Google Cloud Blog
Introducing Feast: an open source feature store for machine learning To operate machine learning systems at scale, teams need to have access to a wealth of feature data to both train their models, as well as to serve them in production. GO-JEK and Google Cloud are pleased to announce the release of Feast, an open source feature store that allows teams to manage, store, and discover features for us
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Introduction to partitioned tables | BigQuery | Google Cloud
HPC solution page | Google Cloud
Streaming analytics now simpler, more cost-effective in Cloud Dataflow | Google Cloud Blog
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