フィードバックを送信 API 設計ガイド 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。 変更履歴 はじめに これは、ネットワーク API の一般的な設計ガイドです。2014 年以来 Google 内部で使用され、Cloud API やその他の Google API を設計するときに Google が従うガイドです。この設計ガイドは、外部のデベロッパーへの情報提供と、互いの連携作業の効率化のためにここで共有されています。 Cloud Endpoints のデベロッパーには、このガイドは、gRPC API を設計するときに特に役立つことがあり、そのような場合にはこれらの設計原則を使用することを強くおすすめします。ただし、このガイドの使用は必須ではありません。Cloud Endpoints と gRPC はガイドに従わなくても使用できます。 このガイドは、gR
［速報］Google、動画になにが映っているかを自動的に判断する「Video Intelligence API」発表。Google Cloud Next'17
［速報］Google、動画になにが映っているかを自動的に判断する「Video Intelligence API」発表。Google Cloud Next'17 Googleは米サンフランシスコでイベント「Google Cloud Next'17」を開催。1日目の基調講演で、動画を分析して、いつ、なにが映っているかを判断する「Video Intelligence API」を発表しました。 動画になにが映っているかをコンピュータが自動的に判断する Googleのチーフサイエンティスト Fei-Fei Li博士によると、動画をコンピュータに理解させることはこれまで何年ものあいだ大きな課題で、実際、画像研究者にとって動画はデジタルな世界のダークマター（暗黒物質）だとされてきた、と。 そうしたなかで、Googleは機械学習による新しいAPI「Video Intelligence API」を発表しまし
米Googleの「Workspace」を含む同社の多くのサービスが12月14日の午後9時ごろから約45分間使えなくなっていた障害の原因は、各種サービスにログインするための認証ツールのストレージクォータの問題だったと、Googleが同日、英Guardianなどのメディアに声明文を送った。 Googleの広報担当者によると、このダウンの原因は、Googleとサードパーティのサービスへのログイン方法を管理する認証ツールの障害だったという。認証を処理するサービスのためのストレージが不足すると自動的に割当を増やす（ストレージクォータ）ツールが正常に動作しなかった。 この問題により、GmailやGoogleカレンダーなど、利用するためにログインが必要なサービスが利用できなくなった。また、Googleの認証プラットフォームを利用するサードパーティのサービスでも、ユーザーがログインできなくなっていた。Go
はじめまして。デジタル庁ファクト＆データユニット所属、データエンジニアの長谷川です。 本記事ではデジタル庁内でデータ活用を推進するための組織と分析基盤についてご紹介します。 これまでのデジタル庁noteと比べると、技術寄りの話題が多い記事となりますが、庁内のデータ活用に興味のある方はぜひご覧ください。 デジタル庁のデータ活用組織「ファクト＆データユニット」ファクト＆データユニットとはデジタル庁の特徴の一つに、デジタル分野において各種の専門性をもつ「民間専門人材」が多く所属していることが挙げられます。 民間の専門人材は、デザイン、プロダクトマネジメント、エンジニアリングなど、領域ごとに「ユニット」と呼ばれる組織を構成しており（参考：デジタル庁 - 組織情報）、必要に応じてさまざまなプロジェクトにアサインされて業務を遂行する、人材プールのような役割を果たしています。 ファクト＆データユニットも
Google Cloud、マイクロインスタンスを無料に。App Engineは1日28時間、Cloud Storageは月5GB、Cloud Functionsは月200万回など、無料枠を拡大
Google Cloud、マイクロインスタンスを無料に。App Engineは1日28時間、Cloud Storageは月5GB、Cloud Functionsは月200万回など、無料枠を拡大 Googleは同社のGoogle Cloud Platformの無料枠を大幅に拡大しました。 例えば、Google Compute Engineのf1-microインスタンスはずっと無料で利用でき、NoSQLデータベースのGoogle Cloud Databaseは1GBまで無料、オブジェクトストレージのGoogle Cloud Storageは1カ月あたり5GBまで無料。 さらにGoogle App Engineは1日あたり28時間インスタンス時間まで無料、Google Cloud Functionsは1カ月あたり200万回呼び出しまで無料など、全部で15のクラウドサービスについて、性能や容量など
Google Cloud Platform (Google App Engine, Compute Engine, BigQuery や Container Engine など）の情報の日本公式ブログ
はじめに 先日、エンジニア界隈では有名なポッドキャストであるfukabori.fmに出させていただきまして、そのときのトピックがサーバーレスでした。 ポッドキャストはこちらで聞けますのでぜひどうぞ。 fukabori.fm そこでもいろいろお話ししたのですが改めて話せなかったことなども含めて書こうかなと。つまり、ポエムです。散らかった文章な上に少し長めなのでお時間のある方だけどうぞ。 なお、サーバーレスの黎明期の話とかそういう思い出話は以前に書いたこちらの投稿があります。 サーバーレスと僕のこれまでとこれから - Sweet Escape 今回は思い出話ではなく、サーバーレスに個人として魅力を感じ、仕事としてその良さを広めたり、実装のお手伝いをし続けてきた自分がそういった仕事から離れた2022年現在どういう風に向き合ってるかについてのポエムです。 前提 現在の自分は株式会社Singular
2017-09-28 thu. 第 1 回 Google Cloud INSIDE Games & Apps 株式会社バンダイナムコスタジオ エンジニア 保科 一成 氏の登壇スライドです。
Google、TCPのスループットとレイテンシを改善する輻輳制御アルゴリズム「TCP BBR」をGoogle Cloudで利用開始
Google、TCPのスループットとレイテンシを改善する輻輳制御アルゴリズム「TCP BBR」をGoogle Cloudで利用開始 Googleは、同社が開発したTCPの輻輳制御アルゴリズム「TCP BBR」をGoogle Cloud Platformで利用可能にしたと発表しました。 インターネットにおける通信にはTCPを用いる場合とUDPを用いる場合に分かれますが、BBRはTCPにおける輻輳制御アルゴリズムを改善したもの。すでにGoogleはTCP BBRをYouTubeのネットワークで利用しており、従来のパケットロスをベースにした輻輳制御アルゴリズムであるCUBICを用いた場合と比較して、スループットが平均で4％、最大で14％以上改善したことを明らかにしています。 TCP BBRは現在の高速なネットワークに適した輻輳制御アルゴリズム TCP BBRのBBRは「Bottleneck Ba
［速報］Google、コンテナ実行環境をサーバレスで提供する「Serverless containers」発表。Google Cloud Next '18 － Publickey
［速報］Google、コンテナ実行環境をサーバレスで提供する「Serverless containers」発表。Google Cloud Next '18 Googleはサーバのプロビジョニングやオートスケールなどサーバの運用管理などを意識することなく、コンテナ化したアプリケーションの実行を可能にする新サービス「Serverless containers」を発表しました。 #Serverless announcements coming your way: New App Engine Runtimes: Python 3.7 & Standard PHP 7.2 Cloud Functions GA Serverless containers GKE Serverless add-on Knative Cloud Build https://t.co/1fW7feKEfz #Google
【新機能】Google Cloud 純正の構成図ツール Architecture Diagramming Tool が発表されました | DevelopersIO
【新機能】Google Cloud 純正の構成図ツール Architecture Diagramming Tool が発表されました Google Cloud のアーキテクチャ図を書く純正のツール Architecture Diagramming Tool が発表されました。Google Cloud の構成図ツールの決定版になると思います。 ウィスキー、シガー、パイプをこよなく愛する大栗です。 先程 Google Cloud 純正のアーキテクチャ図作成ツールである Google Cloud Architecture Diagramming Tool が発表されました。 Introducing a Google Cloud architecture diagramming tool Google Cloud Architecture Diagramming Tool 今まではGoogle S
「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
［速報］Google Cloud「東京GCPリージョン」がついに今日から正式運用を開始。日米間を毎秒60テラビットでつなぐ最新の海底ケーブルと接続
［速報］Google Cloud「東京GCPリージョン」がついに今日から正式運用を開始。日米間を毎秒60テラビットでつなぐ最新の海底ケーブルと接続
気になる記事をスクラップできます。保存した記事は、マイページでスマホ、タブレットからでもご確認頂けます。※会員限定 無料会員登録 詳細 ｜ ログイン Stephen Baker （BusinessWeek誌シニアライター、ニューヨーク） 米国時間2007年12月13日更新 「Google and the Wisdom of Clouds」 「データ量が今の1000倍になったとしたら、君ならどうする？」 この質問をされると、それまで自信満々で入社面接に臨んでいた若者はしどろもどろになってしまう。 今や超難関、米グーグル（GOOG）の採用面接でのひとコマである。質問を投げかけるのは、上級ソフトウエアエンジニアのクリストフ・ビシグリア氏（27歳）。ほっそりとした体格と、ウエーブのかかった長髪のビシグリア氏が試しているのは、目の前にいる大学生が「グーグラー（グーグル社員）」流の発想法について来られ
OpenCV + Google Cloud Vision API + Intel Edison で笑った瞬間を撮るカメラを作る - from scratch
やりたいこと 最近娘が生まれて二ヶ月経過し、そろそろ笑ったりするようになりました。今回のテーマは娘が笑った瞬間を逃さずにカメラで撮影する事です。ちなみにこういう子どもをネタにして行うハック、僕はこれを『親バカハック』と呼んでます。 TL; DR Intel Edison でカメラをセット、一定のタイミングで撮影しつつ OpenCV で粗く笑顔認識させてから Google Cloud Vision API で表情解析 笑顔だと判定された画像を Slack で飛ばして画像をいつでも見れるようにする。 かわいい笑顔が撮れたので最高でした。 ハードウェアセットアップ Intel Edisonを手に入れたのでそれを使って作ります。Edison は Arduino 拡張ボードなら普通のUSB web camera 対応しているので、それをただぶっさして使います。 Intel Edison はSDカード
みんなの銀行：日本初の「デジタルバンク」として Google Cloud に勘定系を構築。Cloud Spanner で銀行基幹システムで求められる可用性を実現 | Google Cloud Blog
みんなの銀行：日本初の「デジタルバンク」として Google Cloud に勘定系を構築。Cloud Spanner で銀行基幹システムで求められる可用性を実現 2021 年 5 月にサービス提供を開始した「みんなの銀行」は、デジタル ネイティブ世代をターゲットとしたスマートフォン専業銀行。金融にまつわる煩わしさを排除し、ゼロベースでこれからの銀行に求められる機能を開発・提供していくと打ち出しています。そんな同行の大きな技術的トピックの 1 つが、勘定系システムにパブリッククラウドを採用したこと。これはもちろん国内初*の試みです。ここではサービス開始後の手応えをシステム構築をリードしてきた皆さんにお伺いしました。 利用している Google Cloud ソリューション： Google Cloud Databases、Stream Analytics 利用している Google Cloud
ドメインを取得後にそれを使ったメールアドレスで送信できるようになったが、受信先でそのメールが迷惑フォルダへ分類されることがある。 会社では Google Domain でドメインを取得後、Google Workspace を利用してメールを送信できるようになった。DNS の管理は Cloud DNS を利用していて、その設定は Terraform を用いて管理している。 当初の設定はシンプルなものであった。 DNS ゾーンを設定 設定したゾーンに対して MX レコードを設定 resource "google_dns_managed_zone" "example_com_domain" { name = "example-com" dns_name = "example.com." } # https://support.google.com/a/answer/9222085 resourc
メルカリShops の CI/CD と Pull Request 環境 | メルカリエンジニアリング
こんにちは！ソウゾウの Software Engineer の @dragon3 です。 連載：「メルカリShops」プレオープンまでの開発の裏側の８日目を担当させていただきます。 この記事では、メルカリShops 開発において、日々バリバリに利用されている CI/CD 環境と Pull Request 毎のデプロイ環境について紹介します。 CI/CD 環境 メルカリShops では、CI/CD （テスト・ビルド・デプロイ）やその他自動化のために GitHub Actions を使っており、ほとんどのワークフロー・ジョブを Self-hosted runners で実行しています。 Self-hosted runners は、専用の VPC ネットワーク 内の GCE インスタンス上で動かしており、Managed Instance Group 等を使い、そのプロビジョニングや起動・停止等は
ラーメン二郎とブランド品で AutoML Vision の認識性能を試す | Google Cloud 公式ブログ
この投稿は米国時間 3 月 26 日に投稿されたもの（投稿はこちら）の抄訳です。 Posted by Google Cloud デベロッパー アドボケイト 佐藤一憲 この 3 つのラーメンは、41 店舗あるラーメン二郎のうち 3 店舗で作られたものです。それぞれ、どの店舗で出されたものか分かりますか？ データ サイエンティストの土井賢治さんが作成した機械学習（ML）によるラーメン識別器を使えば、それぞれの微妙な盛り付けの違いを見分けることで、95% の精度で店舗を特定できます。 この写真を見ても分かるとおり、ラーメン二郎の相当コアなファンでもなければ、ラーメン画像から 41 店舗のどこで作られたかを見分けることは簡単ではありません。テーブルやどんぶりの色、形にあまり違いのない場合が多いのです。 土井さんは、ディープ ラーニングを使ってこの問題を解けるか興味を持ち、インターネット上から 48
AWS側の目線から理解する、Google Cloud ロードバランサの世界 - How elegant the tech world is...!
はじめに お久しぶりです、iselegantです。 今回はAWSアーキテクトの目線から、多様なGoogle Cloud Load Balancingの世界を紹介してみたいと思います。 昨今、担当業務やプロジェクトによってはAWSのみならずGoogle Cloudを活用したり、マルチクラウドとして両方扱うエンジニアの方も多くなってきたのではないでしょうか？ 特に、SI企業に所属する人においては、担当プロジェクトや業務、お客様が変われば利用するクラウドサービスも変わる、なんてこともよくあると思います。 私もその道を辿ってきた一人です。 現在ではクラウドサービス間においてもある程度のコモディティ化が進んでおり、ある一つのクラウドサービスに精通すると、他のクラウドサービス利用時におけるメンタルモデルが出来上がり、システムを構築する際に前提の知識や経験が大いに役立つはずです。特にAWSはサービスの幅
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 Cloud Identity Services昨日開催された「リーグオブ情シス #7」でも紹介されていた、Google Cloud Identity Freeを試してみます。 Google Cloud Identity Freeとはデバイス管理やディレクトリ管理、SAMLを利用したSSOなどGoogle Cloud Identityのほとんどの機能を無料で利用できるライセンス体系です。 閲覧だけに限って言えば、Google Driveの共有ドライブも利用することが可能です。 作成できるユーザー数は「50」までに制限され、プロビジョニングなどはできませんが、ユーザーの組織管理という観点においてはほとんどのことを十分にこなすことが可能です。 Google Workspaceを利用している場合は、同じ組織内にユーザーを共存させることも可能なので、小さな組織でパート・アルバイトの方な
Google、DockerコンテナのビルドをREST APIなどで自動化できる「Container Builder」リリース。1日あたり120分のビルド時間まで無料
Google、DockerコンテナのビルドをREST APIなどで自動化できる「Container Builder」リリース。1日あたり120分のビルド時間まで無料 ソフトウェアの開発サイクルを迅速にまわすうえで、開発したコードをビルドし、テスト環境でテストをし、本番環境へ展開するといった操作を自動的に行う、いわゆるCI/CD（継続的インテグレーション／継続的デリバリ）の仕組みを構築することは欠かせないものになろうとしています。 こうしたCI/CD環境を構築するにあたって便利なのがDockerコンテナです。アプリケーションをDockerコンテナにパッケージすることで、軽量でポータブルなDockerコンテナの特長を活かして開発者が開発に利用しているノートPCからテスト環境、本番環境まで簡単に移動できるためです。 GoogleはこうしたDockerコンテナのビルドをRESTful APIを用い
この記事は、Serverless Advent Calendar 2016の16日分(だったはずのもの)です。 なんとかクリスマスまでには間に合ったのでお許しくださいorz まとめ AWS Lambdaの功罪で混在されがちな概念が整理されて議論されるようになった 提供されるBaaSのみを使ってリッチアプリケーションを開発する手法 フルマネージドなFaaSの実行環境 高水準コンポーネントをイベントで接続するリアクティブシステム 主要各社のFaaS実行環境が揃ってきた AWS Lambda Azure Functions (2016-11-15 GA!) IBM OpenWhisk (2016-12-14 GA! おめでとうございます!) Google Cloud Functions (2016-02-13 Alpha) 国内のニフティクラウドからも サーバレスアーキテクチャにまつわる様々な動
Google Cloud で何かアプリケーションを動かしたい時、いつも App Engine (GAE) を第一の選択肢として挙げています。 なのにみ〜んな Cloud Run に行ってしまう。なぜなのか?? 確かに Cloud Run のほうが新しくて公式に露出が多いし、GAE はこういうランディングページからの言及も消えているので無理もない。Google Cloud 的にもあんまり使って欲しくない雰囲気が漂っている。 cloud.google.com App Engine は GCP 最初期からあるサービスで今年で 14 年目になるらしい。 当時学生だった僕はすげーのが出たぞと聞いて GAE を触っていた記憶がある。その頃は Google App Engine 単体で出ていて、他のサービスが続いて Google Cloud Platform になったような気がする1。 そんな歴史あるサ
BigQueryを分かりやすく！ ハンズオンで始めるGoogle Cloudのデータ分析サービスと可視化ツールの使い方｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
ハイクラス求人TOPIT記事一覧BigQueryを分かりやすく！ ハンズオンで始めるGoogle Cloudのデータ分析サービスと可視化ツールの使い方 BigQueryを分かりやすく！ ハンズオンで始めるGoogle Cloudのデータ分析サービスと可視化ツールの使い方 Googleの高度な技術を利用できるGoogle Cloudにおいて、BigQueryは大規模データをスケーラブルに分析できるフルマネージドなデータウェアハウスとして提供されています。株式会社タイミーでデータエンジニアを務める土川稔生さんが、初心者向けのハンズオンとともにBigQueryの基本を解説します。 はじめまして。株式会社タイミーでデータエンジニアをしている土川（@tvtg_24）です。 タイミーでは、Google Cloudのデータ分析サービスであるBigQueryを中心に、データ基盤を構築しています。BigQu
BigQueryへMySQLやPostgreSQLから直接ニアリアルタイムでレプリケーション可能に。「Datastream for BigQuery」登場
BigQueryへMySQLやPostgreSQLから直接ニアリアルタイムでレプリケーション可能に。「Datastream for BigQuery」登場 Google Cloudは、BigQueryに対してMySQLやPostgreSQL、Oracle Databaseからニアリアルタイムで直接データのレプリケーションを可能にする新サービス「Datastream for BigQuery」をプレビューリリースしました。 オンプレミスやクラウドで稼働するMySQLやPostgreSQL、Oracle DatabaseでのOLTPによるデータ操作が、ETLツールなどを挟むことなくほぼリアルタイムでBigQueryに反映されるため、プライマリとなるデータベースのOLTP処理に負荷をかけることなく並行してBigQueryによる大規模データの分析処理が容易になります。 To stay compet
3大クラウド(AWS,Azure,GCP)をそれぞれプロダクションで実運用した感想(その3 AWS固有の優位性について) - Qiita
3大クラウド(AWS,Azure,GCP)をそれぞれプロダクションで実運用した感想(その3 AWS固有の優位性について)AWSAzureGoogleCloud はじめに 今年のはじめに書いた3大クラウドの比較シリーズに関して長いこと続編を書いてませんでした...。 最近、知人/友人のみならず取引先からも「AWSやGCPに関して続編書かないんですか？」と言われることが増えてきたので、今回はAWSを本番運用していて感じたAWS固有の優位性について感想を述べていきます。 AWS 固有の優位性 周知の事実ではありますが、AWSは長年クラウドベンダーとして世界トップシェアを維持し続けています。 AWSをクラウド基盤として利用しているサービスを一切利用せずに1日を過ごすことは不可能なんじゃないかというレベルで日本国内では利用されています。 もはや電気/ガス/水道等の社会インフラに近い状態です。 そして
背景 やったこと1. 廃止 やったこと2. GCPに移行 ユースケース図 URLベースで見たユースケース図 実行環境で見たユースケース図 実際にGCPに移行したアプリ達 Cloud Run Cloud Functions AppEngine GCP移行した全てに共通してること やったこと3. CircleCIに移行 付録A. 道のり 付録B. 調査メモ（移行時に参考にしたドキュメントやサービスなど） 無料プラットフォームがまとまってるドキュメント ElephantSQL (PostgreSQL) PlanetScale (MySQL) Redis Enterprise Cloud 付録C. Redisを雑にFirestoreに置き換えたらクラウド破産しかけた 2022/09/22 20:45ブコメレス 背景 Herokuの無料プラン終了のため10個以上あった個人アプリを1ヶ月くらいかけて色
Google の Tensor Processing Unit (TPU) で機械学習が 30 倍速くなるメカニズム | Google Cloud 公式ブログ
* この投稿は米国時間 5 月 12 日に投稿されたもの（投稿はこちら）の抄訳です。 Posted by 佐藤一憲, Staff Developer Advocate, Google Cloud Cliff Young, Software Engineer, Google Brain David Patterson, Distinguished Engineer, Google Brain Google 検索、ストリートビュー、Google フォト、そしてGoogle 翻訳。これらのサービスに共通するのは、いずれもニューラルネットワーク（NN）の計算処理の高速化のために Google の第一世代の Tensor Processing Unit (TPU) が用いられている点です。 Google の Tensor Processing Unit (TPU) が搭載された回路基板（左）と、 G
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
［速報］Google、AIが支援してくれる「Duet AI」サービス群を多数展開へ。Google WorkspaceやBigQuery、Looker、Meet、Chatなど。Google Cloud Next '23
［速報］Google、AIが支援してくれる「Duet AI」サービス群を多数展開へ。Google WorkspaceやBigQuery、Looker、Meet、Chatなど。Google Cloud Next '23 Googleは、8月29日（日本時間の30日未明）から米サンフランシスコで開催中のイベント「Google Cloud Next '23」で、AIが人間の作業を支援してくれる「Duet AI」サービス群を多数発表しました。 同社が提供するオフィススイート製品であるGoogle Workspaceをはじめ、大規模データ分析サービスのBigQuery、オンライン会議サービスのGoogle Meet、チャットサービスのGoogle Chatなど、多数のサービス向けにAIによる支援サービスが展開されます。 オフィスツールから開発、運用、セキュリティ対応まで支援 今回発表されたものとすで
Kubernetes / GKE ファンの皆様こんにちわ。Google Cloud の Kazuu (かずー) です。GKE Autopilot が GA になりました。弊社公式ブログに続きまして、GKE Autopilot を日本語で解説していきたいと思います。 本記事は以下、3 部構成となります。 GKE Autopilot 概要GKE Autopilot を試してみるGKE Autopilot がハマりそうなユースケースは？ 1. GKE Autopilot 概要GKE Autopilot は GKE の新しいモードです。Control Plane に加えて、Node が完全マネージドになります。これまでの GKE では Node はユーザー自身が必要台数分作成し、以後の Day 2 オペレーション (e.g. アップグレード) 等も気に掛ける必要がありました。GKE Autopil
公式ドキュメントで説明されているけど、同僚に何度か説明する機会があったり、作る必要のないサービスアカウントキーを目にすることも多いのでまとめておく。 認証情報が登場しないアプリケーションコード 例えば以下のコードで Secret Manager に保存したトークンを取得することができる。SecretManagerServiceClient にサービスアカウントキーを渡さずとも動作する。 const {SecretManagerServiceClient} = require('@google-cloud/secret-manager'); const client = new SecretManagerServiceClient(); (async () => { const [secret] = await client.accessSecretVersion({ name: 'proj
Flutter×GCP/Firebaseで何かを作っていく(る)方に参考になればと思います。 上記の技術構成でリリースした Othellode というアプリは、 iOS/Android で公開済みなので、興味あればダウンロードしてみて下さい。 “しっかり”とは？下記のような観点を考慮することを指しています。 運用を前提とする設計やフロー整備多言語対応負荷分散セキュリティモニタリング費用バックアップロギングdevelopment/staging/production 管理これらに関する知見から、13個厳選して広く浅く書きました。 (ポイントというより感想みたいな項目もありますが..) なお、情報漏洩対策(IP制限やBasic認証)やアセットパイプライン,BQによる分析等は、今回本腰を入れてない( 必要がなかった)ため触れませんし、詳しくありません。 目次Useful Information
今回、個人開発で1年もの歳月をかけて mosya というコーディング学習サービスを開発しました。 主なターゲットは Web制作者を目指している方 で、Progateの次の学習に悩んでいる方や一からWeb制作を学びたい方、企業のWeb担当者の方などを想定しています。 どんなサービスか 模写を通してWeb制作の基礎を学ぶmosyaというサービスを開発しました。 専用のエディター内蔵で実際に手を動かして見本を参考にしながら模写をすることで、 体系的にWeb制作を学ぶことができます。 操作感がわかりやすいように動画を用意しましたので、ぜひご覧ください。 なぜ作ったのか 動画だけではなく手を動かして体系的に学べるサービスを作りたい Web制作を学ぶ上ですでにたくさんの教材はあるのですが、部分的な知識を学ぶに過ぎない教材が多く、実際に見本のサイトを完成させられるようになるまでには至らないと感じていまし
こんにちは。SRE部データ基盤チームの塩崎です。ZOZOテクノロジーズではGCPの管理を各プロジェクトのOwnerに任せていた時期が長く続いていましたが、今期から全社的なGCP管理者を立てることになりました。本記事では新米GCP管理者である僕が全社的なGCPの管理をする上で遭遇した事例を紹介します。時には泥臭い方法で、時にはプログラムの手を借りて自動化をし、数々の難題に対処しました。 GCPのリソース階層について 具体的な事例紹介の前に、GCPのリソース階層を説明します。多くのGCP利用者からは、プロジェクトが最上位のリソースであるように見えますが、実はそれ以上の階層が存在します。以下の図をご覧ください。図の通り、プロジェクトの上位リソースとしてFolder、Organizationという2つのリソースが存在します。 cloud.google.com Folderはプロジェクトの論理的なま
『夢のデータベース？「Cloud Spanner」の実力は？』について - Software Transactional Memo
こんな記事が目に入った。 www.itmedia.co.jp 大雑把に完全に間違ったことを言っているわけでもないが、読んでいくといろいろ鼻につくところがあり、どのあたりから間違っているのかと自分に問いただすのは現時点での自分の知識を棚卸しするためにも有用かも知れないと思ったので一言一句漏らさず思うところを書いていこうと思う。 中には枝葉末節な難癖もあるので全部を真に受けない感じで読んで欲しい。 Cloud Spannerの特徴は、これまでリレーショナルデータベースで不可能とされていた「トランザクション処理の大規模分散処理」を実現したところにあります。 単一のトランザクション処理を分散して実行しているかというと、Spannerはトランザクションごとに担当のトランザクションマネージャがそのトランザクション処理全体を取り仕切って行う仕組みになっている。なので「トランザクション処理の大規模分散処理
最初にBigQueryとSnowflakeの概要と、登場の背景を説明します。 その後、ユーザにとっての使い勝手と、管理者にとっての使い勝手を、ベンダーフリーな立場でそれぞれします。 最後に、BigQueryとSnowflakeどっちが速いのか？といった疑問に対して、アーキテクチャをもとに考察します。
はじめに こんにちは、クラウドエース データソリューション部の松本です。 普段はデータ基盤や MLOps の構築をしたり、Google Cloud 認定トレーナーとしてトレーニングを提供しております。また、昨年は Google Cloud Partner Top Engineer 2024 に選出されました。今年も Goodle Cloud 界隈を盛り上げていけるよう頑張っていきたいと思います。 クラウドエース データソリューション部 について クラウドエースのITエンジニアリングを担う システム開発統括部 の中で、特にデータ基盤構築・分析基盤構築からデータ分析までを含む一貫したデータ課題の解決を専門とするのが データソリューション部 です。 弊社では、新たに仲間に加わってくださる方を募集しています。もし、ご興味があれば エントリー をお待ちしております！ 今回は、次世代データ基盤であるデ
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デジタル庁のデータ分析基盤「sukuna」｜デジタル庁
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熱量を失ったサーバーレスという世界（個人の所感） - Sweet Escape
ミリシタを支える GAE/Go
グーグル、無限への挑戦 (BusinessWeek)：NBonline(日経ビジネス オンライン)
取得したドメインで送信するメールの信頼性を上げる方法 - アルパカの徒然文
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GCPの秩序を取り戻すための試み 〜新米GCP管理者の奮闘記〜 - ZOZO TECH BLOG
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次世代データ基盤：データレイクハウスを Google Cloud で実現する