NEG とは何か
はじめにNEG (Network Endpoint Group) というと Container-native Load Balancing の文脈で話されることが多く、パフォーマンスを向上させるためのものという認識が強いと思います。もちろん結果としてパフォーマンス向上が見込まれる場面もあると思いますが、それと同じく個人的に重要だと思うのが、NEG には Kubernetes の世界とその外のプラットフォーム (GCP) を繋ぐ大事な役割があるという点です。 本記事では NEG とは何か、なぜ重要なのかというのを一から説明したいと思います。 尚、NEG には大きく分けて Zonal NEG と Internet NEG という2種類がありますが、本記事では Zonal NEG に絞って記載します。また Zonal NEG は VM を表すものとしても使えますが、ここでは GKE の文脈に絞っ
RHEL 8.1 beta のImage BuilderのGCP対応はどこまでガイドに忠実か見てみた - 赤帽エンジニアブログ
Red Hatの森若です。 ※ Image Builder自体の紹介については以下の記事をごらんください。 rheb.hatenablog.com RHEL 8.1でImage BuilderがGCPに対応するらしい RHEL 8.1 beta (11月予定なのでGAももうすぐですね) のリリースノートを読んでいると、以下のような記述がありました。 Image Builder now supports image creation for more cloud providers With this update, the Image Builder expanded the number of Cloud Providers that the Image Builder can create an image for. As a result, now you can create RH
「Google Cloud Scheduler」リリース。スケーラブルなcronサービスとしてジョブの予約や定期実行、自動リトライなど可能に
GoogleはGoogle Cloud Platformの新機能として、クラウド上で時間指定や定期スケジュール指定などによるジョブや関数を起動するcronのような機能を提供する「Cloud Scheduler」をリリースしました。 Cloud SchedulerはWebのユーザーインターフェイスやコマンドライン、APIを通じてcronと同様に複数の時、日、週、月、年などのスケジュール設定が可能です。 HTTP/HTTPSやPub/Subなどを通じてGoogle Clooud Platform内だけでなくほかのクラウドやオンプレミスのエンドポイントも呼び出せます。 また、App Engineのアプリケーションの起動、Cloud Functionsの関数の起動など、さまざまな方法でジョブを起動可能です。 またジョブが失敗したときの自動リトライ機能も備えています。 Cloud Scheduler
クラウド時代のトラブルシューティング : 解決に役立つプロバイダーとのコミュニケーション（前編） | Google Cloud 公式ブログ
編集部注 : 今回の記事は、数年前に SRE（サイト信頼性エンジニアリング）の本を出した（本当に！）Google エキスパート チームが執筆してくれました。実際に手を動かして学ぶ同書の姉妹書『The Site Reliability Workbook』も発売に向けて準備が進んでいるようです。ここでは、多くの IT チームにとって重要な SRE の一分野である、クラウド コンピューティング時代のトラブルシューティングについて取り上げます。今回は 2 回連載の前編です。本稿を読み終えたら、クラウド プロバイダーとのコミュニケーション方法をテーマにした後編もぜひご覧ください。 技術的な問題を効果的に解決するためには、運や経験に頼るのではなく、系統的なアプローチが必要です。書籍『Site Reliability Engineering』の中でも述べたように、トラブルシューティングは学習できるスキル
「Google Cloud Spanner」発表。地球規模の大規模分散環境で稼働するミッションクリティカルなリレーショナルDB。NoSQL並のスケーラビリティでSQL対応、トランザクション処理を実現
「Google Cloud Spanner」発表。地球規模の大規模分散環境で稼働するミッションクリティカルなリレーショナルDB。NoSQL並のスケーラビリティでSQL対応、トランザクション処理を実現 Googleは、クラウド上で高度なスケーラビリティを実現する、ミッションクリティカルな業務に対応したリレーショナルデータベースサービス「Google Cloud Spanner」を発表しました。 Google Cloud Spannerは、地球規模の大規模分散処理データベースとして、NoSQL並の非常に高いスケーラビリティと高い可用性、そして高速な処理を実現しつつ、SQLに対応。強い一貫性を持つトランザクション処理も実現。企業のミッションクリティカルな業務にも使えると説明されています。 地球規模に分散したリレーショナルデータベース 一般に、ミッションクリティカルな業務に対応したリレーショナルデ
「もう従来DBかNoSQLか悩まずに済む」、Googleが基幹用RDB「Cloud Spanner」を発表
「もう従来DBかNoSQLか悩まずに済む」、Googleが基幹用RDB「Cloud Spanner」を発表 米Googleは現地時間2017年2月14日、ミッションクリティカルなアプリケーション向けの分散リレーショナルデータベース（RDB）「Cloud Spanner」を発表した。現在、公開ベータ版を提供している。 Googleによると、Cloud SpannerはACIDトランザクションとSQLセマンティックをサポートし、トランザクションの一貫性を保証する一方、水平スケーリングと高可用性を実現する。「一貫したトランザクションの従来データベースか、拡張性とデータ分散のNoSQLかで悩む必要がなくなる」とGoogleは述べている。 GoogleはCloud Spannerの利点として、シャーディングやクラスタリングを行わずにRDB管理システムをスケールアウトし、NoSQLデータベースに移行す
BigQueryの新しい料金体系High Compute Queryは廃止されました。 - Qiita
High Compute Queryは2017年11月に廃止になったので、この記事は過去の思い出です。 https://cloud.google.com/bigquery/docs/release-notes?hl=en#november_14_2017 今後はBillingTierが100を超えない限りは、特に料金が変わることはありません。 BillingTier100超えはかなりの無茶をしないと出てこないので、滅多に気にすることはありません。 ただ、単純なパフォーマンスチューニングとして、以下のノウハウはまだ役に立ちます。 High Compute Queryに備える！Dremelの気持ちになって考えるパフォーマンスチューニング 以下、過去の思い出話となった内容 BigQueryのQuery料金は今までどんな複雑なクエリを書いても、データを読み込んだ容量に対して料金が決定されていました
想定の50倍ものトラフィックが発生したPokémon Go。基盤となったのはGoogle CloudのCloud DatastoreとGoogle Container Engine
想定の50倍ものトラフィックが発生したPokémon Go。基盤となったのはGoogle CloudのCloud DatastoreとGoogle Container Engine Googleは9月29日付のブログ「Bringing Pokémon GO to life on Google Cloud」で、Pokémon GoのインフラとしてGoogle Cloudが使われており、サービス開始後に想定の50倍ものトラフィックが押し寄せてきたことを紹介しています。 下記のグラフのオレンジ色の線が当初の想定（Original Launch Target）、赤い線が想定していた最悪のケース（Estimated Worst Case）です。しかし現実にやってきたトラフィックは緑路の線（Actual Traffic）でした。 当初の想定よりも5倍余裕を持って最悪のケースを想定していたところに、実際
GoogleがAWS Lambda対抗「Google Cloud Functions」を公開。Node.jsによるイベントベースのJavaScript環境。サーバレスアーキテクチャ普及へはずみ
Amazonクラウド上での、イベントドリブンかつ非同期なJavaScriptの実行環境として「AWS Lambda」が発表されたのは、2014年11月に行われたイベント「AWS re:Invent 2014」においてでした。 AWS Lambdaはマネージドサービスとして提供されるため、利用者はサーバのスケーラビリティや運用管理などを気にする必要がなく、何らかのトリガーに基づく処理をクラウドで容易に実行するシステムを構築できるようになりました。 AWS Labmdaの登場は、「サーバレスアーキテクチャ」と呼ばれる、サーバの保有や運用を考える必要のない新しいクラウド活用のトレンドを生み出そうとしています。 Google Cloud Functionsの登場 そのAWS Lambdaに対抗するような新機能がGoogle Cloud Platfromに追加されたことが明らかになりました。「Goo
VさんによるGoogle Cloud Pub/Subの感想
V @voluntas "Message payloads should be Base64-encoded, and can be a maximum of 7 MB before encoding." cloud.google.com/pubsub/publish… 7MB か。 2015-03-05 11:50:25 V @voluntas Topic 定義して Topic に pub / sub で 7MB まで行けて、秒間 10000 いける。トピックはデフォルトで 10000 まで設定可能。HTTP API なのでバイナリ投げる時は base64 で。 2015-03-05 11:51:45
Google Cloud Pub/Sub 使ってみた - yanoの日記
Cloud Pub/Sub - Reliable Enterprise Messaging in the Cloud — Google Cloud Platform Google Cloud Pub/Sub が公開ベータになったので、早速使ってみました。 一見、Amazon SNS と競合するサービスなのかと思いきや、単なるメッセージ送信サービスであり、競合は ZeroMQ などのような MQ ライブラリとなっています。 ZeroMQ と違うのは、push だけでなく pull にも対応しており、メールのように未読のメッセージを取りに行って取得するようなこともできるようになっている点です。 メッセージを配信するサーバー、受信するサーバーは GCE や GAE 以外のクラウドサービス・オンプレのどちらもいいのですが、GCE, GAE 以外から使用する場合従来の Google の他の API
サービス終了のお知らせ - NAVER まとめ
サービス終了のお知らせ NAVERまとめは2020年9月30日をもちましてサービス終了いたしました。 約11年間、NAVERまとめをご利用・ご愛顧いただき誠にありがとうございました。
誰でも簡単に超高速なクエリができるBigQueryとは？
この2つの技術は、グーグル独自の技術というわけではない。しかし、ハードウェアから構築している、既存のグーグルのクラウド技術を活用し、パブリックなクラウドサービスとして提供可能なレベルの実装になっている点がGoogle BigQueryの強みとなっている。 BigQueryの特徴 他の類似サービスとの比較 巨大データを処理する技術としては、同じグーグルが使ってきたMapReduceというものがある。MapReduceとBigQueryを比べると、MapReduceが巨大なデータを安定的に処理できるプログラミングモデルであることに対し、BigQueryはアドホックにトライ＆エラーしながらクエリを実行するサービスであることが異なっている。 MapReduceは、非構造化データを、プログラミングモデルを通して扱うことができ、巨大なテーブルの結合や巨大な出力結果のエクスポートも可能である半面、処理時
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AbemaTVのアーキテクチャの変遷 / AbemaTV DevCon 2018 TrackA Session A2
Deploy a Ratpack App on Google App Engine Flex
Pokémon GO の爆発的ヒットを支える Google Cloud
BigQueryの課金、節約しませんか
TechCrunch
分散 SQL データベースの Crate が Google Compute Engine で Click-to-Deploy 可能に
TechCrunch | Startup and Technology News