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GCPの検索結果161 - 200 件 / 2077件

  • Google、一人称視点シューティングや大規模多人数参加型ゲームなどの基盤となる「Google Cloud Game Servers」を正式サービスとして提供開始

    Googleは、Google Cloud上の専用ゲームサーバサービス「Google Cloud Game Servers」を正式サービスとして提供開始しました。 「Google Cloud Game Servers」は、FPS(First Person shooter/一人称視点シューティングゲーム) や MMO(Massively Multiplayer Online/大規模多人数参加型オンラインゲーム)などを実現する基盤を提供するゲームサーバサービスです。 一般に、FPSやMMOなどでは、大量に存在するプレイ中のプレイヤーの状況を保持し、ゲームの進行に合わせてリアルタイムに更新、制御する機能がバックエンドサービスとして必要です。 こうしたバックエンドサービスはクラウドのユースケースとして代表的なものの1つとして、通常はゲームごとに個別に開発され、運用されてきました。 Google Cl

      Google、一人称視点シューティングや大規模多人数参加型ゲームなどの基盤となる「Google Cloud Game Servers」を正式サービスとして提供開始
    • BigQuery と Snowflake を徹底比較

      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。

        BigQuery と Snowflake を徹底比較
      • 大規模ゲームインフラとしての Kubernetes とノーメンテナンス運用

        Reliable_and_Performant_DNS_Resolution_with_High_Available_NodeLocal_DNSCache.pdf

          大規模ゲームインフラとしての Kubernetes とノーメンテナンス運用
        • Google Cloud、ジェネレーティブ AI を 開発者、企業、政府に提供 | Google Cloud 公式ブログ

          ※この投稿は米国時間 2023 年 3 月 14 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 ジェネレーティブ AI は、インタラクティブなマルチモーダル体験の新しい波の到来を告げるものであり、情報、ブランド、そして互いとの関わり方を変えるものです。Google Cloud は、AI に対する Google の数十年にわたる研究、革新、投資の力を活用し、企業や政府に対して、シンプルな自然言語のプロンプトからテキスト、画像、コード、動画、音声などを生成する機能を提供します。 この技術の可能性を実現することは、すべての開発者、企業、政府の手にこの技術が提供されることを意味します。これまで、組織がジェネレーティブ AI にアクセスすることは難しく、カスタマイズはおろか、時には信頼を損ないかねない不正確な情報が生成されることもありました。10 年前、企業や開発者が新しい

            Google Cloud、ジェネレーティブ AI を 開発者、企業、政府に提供 | Google Cloud 公式ブログ
          • 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

            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

              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
            • IFTTTやZapierのように複数アプリを連携して自動化できる「n8n」で「RSSで取得したウェブサイトのタイトル&URLをGoogle スプレッドシートに出力する」というワークフローを組んでみた

              無料&オープンソースで使える自動化サービス「n8n」を利用して、「GIGAZINEのRSSフィードから1日1回タイトルとURLを取得し、既存のGoogle スプレッドシートに出力する」という基本的なワークフローを構築してみました。 n8n.io - a powerful workflow automation tool https://n8n.io/ GIGAZINEは以前にn8nを自サーバー上に構築しており、そのときの手順を記事化しています。n8nの導入方法を知りたい人はまず以下の記事をチェックしてください。 無料でIFTTTやZapierっぽく全自動連携できる「n8n」を自サーバー上に構築してみた - GIGAZINE まずはn8nにアクセスして「Add Workflow」をクリックします。 次に中央の+アイコンをクリック。 「On a schedule」をクリックします。 トリガーの

                IFTTTやZapierのように複数アプリを連携して自動化できる「n8n」で「RSSで取得したウェブサイトのタイトル&URLをGoogle スプレッドシートに出力する」というワークフローを組んでみた
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                • [GCP] GCPサービスを勝手にまとめてみた - Qiita

                  GCPって Google Cloud Platform。 Googleアカウントがあれば使用でき、世界中に多くのデータセンターを持つGoogleの大規模なインフラをCloudサービスとして提供している。 何のメモ GCPには数多くのサービスがあり、ちょっとまとめてみようと思った。 どんな時に役立つ? GCPのこのサービスって何だっけ?どんなんだっけ?と思った時に。 あくまで自分がどんなサービスだったかを思い出すためのメモ。 サービスの分類 おおまかにはこんな感じ。(一部省略してます) ※2019年8月末時点のもの。 ※α版、β版を含む。 https://cloud.google.com/products/?hl=ja よりいろいろ引用してます。 分類 サービス例

                    [GCP] GCPサービスを勝手にまとめてみた - Qiita
                  • Google Cloud FunctionsがPHPをサポート開始。PHPでサーバレスの関数が記述可能に

                    Google Cloud FunctionsがPHPをサポート開始。PHPでサーバレスの関数が記述可能に Google Cloud Platformにおけるサーバレスコンピューティング環境を提供するGoogle Cloud Functionsで、PHP言語のサポートがプレビューとして開始されることが発表されました。 Today we’re bringing support for PHP, a popular general-purpose programming language, to Cloud Functions. With the Functions Framework for PHP, learn how you can write idiomatic PHP functions to build business-critical applications & integra

                      Google Cloud FunctionsがPHPをサポート開始。PHPでサーバレスの関数が記述可能に
                    • GCPでSagaパターン実装

                      概要 メディアやコミュニティ系のアプリケーション開発を中心に行っていたが、最近会社で決済系のシステムを扱うようになったこともあり、複数のサービス間がある中でどう結果整合性を担保するかについて学んでいた。 そこで学んだ複数サービス間での整合性を保つための手法として分散Sagaパターンがあり、実際にCloud RunとCloud PubSubで実装をしてみた。 複数サービスでの整合性 複数サービスでの整合性の問題 一般的にシステムを複数サービスに分けることによって、サービスを効率的に利用することや開発チームを分けることや小さくデプロイが可能など多くのメリットが挙げられる。 しかし、複数サービスにしたときの1つの問題として、データの整合性を取ることが難しくなることが挙げられる。 例えば、1つのDBのシステムに対してデータのWriteをアトミックに行う場合はDBのトランザクション等を使うことによっ

                        GCPでSagaパターン実装
                      • Google、iPaaS「Application Integration」正式リリース。Salesforceやkintone、BigQuery、MySQLなど多数のサービスをGUIで接続

                        Google、iPaaS「Application Integration」正式リリース。Salesforceやkintone、BigQuery、MySQLなど多数のサービスをGUIで接続 Google Cloudは新サービス「Applicatoin Integration」の正式リリースを発表しました。 Application Integrationは、さまざまなサービスを統合する、いわゆる「iPaas」(Integration PaaS)と呼ばれるサービスです。 Announcing the general availability of Application Integration—part of our Integration Services portfolio to help you connect your apps visually, with no code Get st

                          Google、iPaaS「Application Integration」正式リリース。Salesforceやkintone、BigQuery、MySQLなど多数のサービスをGUIで接続
                        • WebAssemblyに対してクラウドサービスを抽象化、そのままAWSでもAzureでもGoogle Cloudでも実行可能にする「SpiderLightning」、Deis Labsが公開、標準化も推進

                          WebAssemblyに対してクラウドサービスを抽象化、そのままAWSでもAzureでもGoogle Cloudでも実行可能にする「SpiderLightning」、Deis Labsが公開、標準化も推進 WebAssemblyには、ファイルI/OやネットワークアクセスなどのOSが備える基本的な機能を抽象化するWASI(WebAssembly System Interface)と呼ばれる業界標準仕様があります。WASIに準拠して生成されたWebAssemblyバイナリはWindows、Linux、macOSなどのOSに依存せず、どのOS環境でもそのまま実行可能です。 参考:WebAssemblyをWebブラウザ以外の実行環境へ。システムインターフェイスへのアクセスを可能にする「WASI」の策定開始。Mozillaが呼びかけNode.jsらが賛同 WebAssemblyに対してパブリッククラ

                            WebAssemblyに対してクラウドサービスを抽象化、そのままAWSでもAzureでもGoogle Cloudでも実行可能にする「SpiderLightning」、Deis Labsが公開、標準化も推進
                          • Google、コード生成や補完のAIモデル「Codey」が日本語での指示や説明に対応したと発表

                            Googleは、都内で開催したイベント「Generative AI Summit Tokyo」で、コード生成や補完のためのAIモデル「Codey」が日本語に対応したと発表しました。 CodeyはGoogleの最新の大規模言語モデルPaLM 2をベースとした、コード生成や補完のための基盤モデルです。 Codeyは、自然言語による指示に基づいてコードを生成する機能、チャットで会話しつつコード関連の質問に回答する機能、コードの足りない部分を補完する機能などを備えています。 対応するプログラミング言語は、Java、JavaScript、TypeScript、PHP、Python、Ruby、Rust、C++、C#、Go、Kotlin、Scala、Swift、GoogleSQLなど。さらにGoogle Cloud CLIやKubernetes Resource Model(KRM)、Terraform

                              Google、コード生成や補完のAIモデル「Codey」が日本語での指示や説明に対応したと発表
                            • Cloud Run でマイクロサービスを作る 5 つのポイントをまとめてご紹介!

                              はじめに早速ですが、皆さんはマイクロサービスを構築するとしたら、どのような構成を考えますか? 多くの企業で、GKE を使ったマイクロサービス アーキテクチャが採用されています。選定理由として、Kubernetes が持つ機能や大きめなリソースが必要であったり、社内インフラチームによる Kubernetes のサポートがあるといった理由などがあります。一方、定期アップグレードなどの観点から、Kubernetes の運用は少し大変…と感じる方もいるかと思います。 GKE Autopilot の利用という考えもありますが、サーバーレスでコンテナを動かせる Cloud Run を使って、インフラ管理不要でマイクロサービスを構築が出来ると嬉しくないですか? 実際、そういった構成を採用されている企業も見かけます。 この記事では、設計や実装時に考えるであろう、以下の 5 つのポイントにフォーカスしてみた

                                Cloud Run でマイクロサービスを作る 5 つのポイントをまとめてご紹介!
                              • GoogleがBigQueryを安価に提供できる理由は、Borgによる大規模分散コンテナ環境があるから

                                GoogleがBigQueryを安価に提供できる理由は、Borgによる大規模分散コンテナ環境があるから いまから6年前の2014年、当時ようやくDockerコンテナが世の中に知られるようになってきた頃、Googleはすでに社内のすべてのソフトウェアをコンテナ化しており、毎週20億個ものコンテナをクラウド上で起動していると発表し、多くのエンジニアを驚かせました。 この大規模なコンテナの制御、すなわちオーケストレーションを行っていたのが同社内で「Borg」と呼ばれるソフトウェアです。 そしてKubernetesはこのBorgを基に、Googleがオープンソース化したコンテナオーケストレーションソフトウェアだとされています。 Borgの大規模分散コンテナ基盤でBigQueryが成立する このBorgによる大規模分散コンテナ基盤があるからこそ、BigQueryが安価に提供できるのだと、Google

                                  GoogleがBigQueryを安価に提供できる理由は、Borgによる大規模分散コンテナ環境があるから
                                • AWS と GCP を VPN でつないでみたら、マルチクラウドの夢が広がった話 - Hatena Developer Blog

                                  こんにちは。はてなで SRE をしている id:nabeop です。最近の趣味は、AWS CDK で TypeScript と戯れることです。 今回は、社内の開発合宿で AWS と GCP を VPN で接続して、実運用に載せた場合の課題や構成を検討したので、その内容について書いてみます。 VPN で AWS と GCP をつなげたい背景 どんな構成の VPN を開発合宿で試したか VPN の見え方が AWS と GCP で異なる構成 手軽に VGW で試してみたけど TGW でも大丈夫 VPN エンドポイントにおける IP アドレスの扱い GCP VPC を構成してみて浮上した課題 複数のサービスが VPN を共有する構成 VPC ピアリングで接続するサブネットが作成される おわりに VPN で AWS と GCP をつなげたい背景 はてなでは、クラウド環境として長らく AWS がデファ

                                    AWS と GCP を VPN でつないでみたら、マルチクラウドの夢が広がった話 - Hatena Developer Blog
                                  • 個人開発したサービスのバックエンドを Python から Rust に書き換えてみた

                                    はじめに 過去の記事『淡路島発着の高速バス検索サービス「GO TO AWAJI」をリリースした話』で Python を用いて個人開発サービスのバックエンドを実装したことを紹介しました。 勉強のためにこのサービスのバックエンドの一部を Rust で書き換えたので、本記事で紹介させて頂きます。 クローラーサービス 今回 Python から Rust に書き換えを行ったのはクローラーと呼んでいるサービスです。 これは GCP の Cloud Run 上で動いており、 Cloud Scheduler から定期的に実行されて以下のことを行っています。 クローラーサービスのシステム構成 各バス会社の新着情報をスクレイピングする 取得した新着情報を DB (SQLite) に保存されている過去の新着情報と比較する 新しい新着情報が存在する場合DBに保存し、SendGrid で筆者宛にメールで通知する な

                                      個人開発したサービスのバックエンドを Python から Rust に書き換えてみた
                                    • カプコン: Cloud Spanner や GKE を用いて『ストリートファイター6』のためのクロスプレイ プラットフォームを構築 | Google Cloud 公式ブログ

                                      カプコン: Cloud Spanner や GKE を用いて『ストリートファイター6』のためのクロスプレイ プラットフォームを構築 『ストリートファイター』や『バイオハザード』、『モンスターハンター』など、世界中で愛されるゲームシリーズでその名を知られる株式会社カプコン(以下、カプコン)。その最新 AAA タイトル『ストリートファイター6』では、ユーザーのすそ野を広げる意欲的な取り組みを多数実施して注目を集めています。そこに Google Cloud のテクノロジーがどのように役立てられているのか、開発の中核メンバーにお話を伺いました。 利用しているサービス: Cloud Spanner, Memorystore for Redis, Google Kubernetes Engine, Anthos Service Mesh, Cloud Monitoring, Cloud Logging

                                        カプコン: Cloud Spanner や GKE を用いて『ストリートファイター6』のためのクロスプレイ プラットフォームを構築 | Google Cloud 公式ブログ
                                      • 無料で使えるGoogleのIDaaS「Google Cloud Identity Free Edition」を利用してみた | DevelopersIO

                                        みなさん、こんにちは! AWS事業本部の青柳@福岡オフィスです。 今回は、Googleが提供する IDaaS (Identity as a Service) である Google Cloud Identity を使い始めるまでの流れをご紹介したいと思います。 「Google Cloud Identity」とは Googleが提供するユーザーアカウントのサービスと言えば、真っ先に「Googleアカウント」を思い浮かべる方も多いのではないかと思います。 Googleアカウントと「Google Cloud Identity」は何が違うのでしょうか? 大きな違いが、Googleアカウントが個人向けのサービスであるのに対して、Google Cloud Identityは組織 (会社や学校など) 単位でユーザーアカウントの管理ができるサービスという点です。 また、Googleアカウントではユーザーアカ

                                          無料で使えるGoogleのIDaaS「Google Cloud Identity Free Edition」を利用してみた | DevelopersIO
                                        • 米グーグル、千葉にデータセンター開設へ-同社としては日本で初めて

                                          米グーグルは、2023年中に同社にとって日本初となるデータセンターを千葉県印西市に開業する。親会社であるアルファベットの最高経営責任者(CEO)も務めるスンダー・ピチャイ氏が7日に更新したブログポストで明らかにした。 同社は24年までの4年間で日本での設備投資に7億3000万ドル(約1050億円)を投じる計画を公表しており、今回のデータセンターはその一環。グーグルは日本とカナダをつなぐ海底ケーブルも23年中に利用開始を目指して準備を進めており、これらの施策により日本国内での同社サービスの利用がより快適になるという。 データセンター建設などの日本でのインフラ投資は雇用創出なども含めて22年から26年の国内総生産(GDP)に計3030億ドルの押し上げ効果をもたらすとアピールした。 印西市は東京都心へのアクセスの利便性、そして広い土地が確保しやすいなどの理由でデータセンターが集まる土地として知ら

                                            米グーグル、千葉にデータセンター開設へ-同社としては日本で初めて
                                          • Diagrams · Diagram as Code

                                            Diagrams lets you draw the cloud system architecture in Python code. It was born for prototyping a new system architecture without any design tools. You can also describe or visualize the existing system architecture as well.

                                              Diagrams · Diagram as Code
                                            • クラウドアプリケーション 10の設計原則 「Azureアプリケーションアーキテクチャガイド」から学ぶ普遍的な原理原則 - インプレスブックス

                                              ■真壁 徹(まかべ とおる) 北陸先端科学技術大学院大学 博士前期課程修了 修士(情報科学)。 株式会社大和総研に入社。公共向けパッケージシステムのアプリケーション開発からIT業界でのキャリアを始める。その後日本ヒューレット・パッカード株式会社に籍を移し、主に通信事業者向けアプリケーション、システムインフラストラクチャの開発に従事する。その後、クラウドコンピューティングとオープンソースに可能性を感じ、OpenStack 関連ビジネスでアーキテクトを担当。パブリッククラウドの成長を信じ、日本マイクロソフト株式会社へ。 主な著書に『しくみがわかるKubernetes Azure で動かしながら学ぶコンセプトと実践知識』(翔泳社)、『Microsoft Azure 実践ガイド』(インプレス)、共著に『Azureコンテナアプリケーション開発 ── 開発に注力するための実践手法』(技術評論社)などが

                                                クラウドアプリケーション 10の設計原則 「Azureアプリケーションアーキテクチャガイド」から学ぶ普遍的な原理原則 - インプレスブックス
                                              • Google クラウド巨大赤字の話

                                                Google の Cloud セグメントが約5,880億円の巨額損失を出したというニュースを見かけた。 [TechCrunch] Google Cloudは2020年に約5880億円の損失 https://jp.techcrunch.com/2021/02/03/2021-02-02-google-cloud-lost-5-6b-in-2020/ Form 10-K はこちら。 この赤字について�身近で様々な意見を見かけたが、自分の印象と異なるものが多かったので個人的な意見を書いておきたい。 以下、 $ 1B = $ 1 Billion(10億ドル)とする。 GCP は大丈夫か? このニュースを見て GCP 大丈夫かな?続くのかな?というのが気になる人がいると思う。むしろ何千億円の赤字なんて大丈夫かと思うのが普通だろう。 しかしながら、Cloud で何千億円の赤字を出したところで Goog

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                                                • 社内勉強会で発表したGCP資料を公開します | フューチャー技術ブログ

                                                  はじめにこんにちは。TIG/DXチームの伊藤です。この技術ブログでGCPネタをよく発信していますが、今回もGCPネタです。好きです、GCP。フューチャーの社内では定期的に勉強会を開催している部門があり、全社的に登壇者を募って発表しています。今回は私自身社内にGCPを広めたいという思いがあり登壇の機会をいただきました。今回はその時のまとめや一部改善した内容になります。また、リモートでの勉強会ということもあり、個人的に気をつけた点も簡単にまとめたので、その辺も参考になればと思います。 話す前の準備今回は社内で広く利用しているGoogle Meetを使ってオンラインで勉強を行いました。勉強会としても私としてもリモート開催がそもそも初めてなので、質問を受けやすいように区切りのいいとこで質問タイムを設けました。また、オンラインだと反応が見にくいというのがあり、sli.doで質問を募ったり、単純な感想

                                                    社内勉強会で発表したGCP資料を公開します | フューチャー技術ブログ
                                                  • Google Cloud、コンテナネイティブなロードバランス機能を正式版に。Kuberntesとの統合など強化

                                                    Google Cloud、コンテナネイティブなロードバランス機能を正式版に。Kuberntesとの統合など強化 Google Cloudは、Google Kubernetes Engine(GKE)でコンテナネイティブなロードバランス機能を正式版としたことを発表しました。 従来、コンテナに対するロードバランス機能は、コンテナが属するインスタンスのiptablesを経由してコンテナに到達していました(下図上)。 コンテナネイティブなロードバランス機能では、KubernetesのIngressコントローラに新しくNetwork Endpoint Groups(NEG)と呼ばれるレイヤが組み込まれ、これがコンテナを直接認識することで、コンテナに到達するまでのホップ数を減らし、効率的なトラフィック分散を実現しています(下図下) また、従来のロードバランサーはコンテナを認識しないため、コンテナに対し

                                                      Google Cloud、コンテナネイティブなロードバランス機能を正式版に。Kuberntesとの統合など強化
                                                    • Google Cloud の IDaaS「Identity Platform」で作る、さまざまな認証パターン

                                                      Identity Platform を使うと、さまざまな認証パターンが構築できる! この記事は2023年10月6日に行われたナレッジワークさん主催のイベント「Encraft #7 AppDev with Google Cloud」で発表したセッションの解説記事です。現地でご参加いただいた皆さん、オンラインでご視聴いただいた皆さん、ありがとうございました! 私のセッションでは Identity Platform を使ったさまざまな認証パターンについてご紹介しました。セッション後、いくつかのご質問や「こんなパターンもあるよ!」というコメントもいただきました(ありがとうございます!)。この記事では、セッション内でご紹介した内容に加え、別解、または発展系とも言えるいくつかのパターンについてもご紹介します。 Identity Platform とは まずはこの記事でメインで扱う Identity P

                                                        Google Cloud の IDaaS「Identity Platform」で作る、さまざまな認証パターン
                                                      • Terraform を使用するためのベスト プラクティス  |  Google Cloud

                                                        フィードバックを送信 Terraform を使用するためのベスト プラクティス 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。 このドキュメントでは、複数のチームメンバーやワーク ストリームで Terraform を使用した効果的な開発を行うためのガイドラインと推奨事項について説明します。 このガイドでは Terraform の概要は説明しません。Google Cloud で Terraform を使用する方法については、Terraform を使ってみるをご覧ください。 スタイルと構造に関する一般的なガイドライン 以下の推奨事項は、Terraform 構成の基本スタイルと構造を対象としています。この推奨事項は、再利用可能な Terraform モジュールとルート構成に適用されます。 標準のモジュール構造に従う Terraform モジュールは、標準のモジュ

                                                          Terraform を使用するためのベスト プラクティス  |  Google Cloud
                                                        • 汎用的な継続的デリバリーツール PipeCD が出たぞ | DevelopersIO

                                                          https://pipecd.dev/docs/faq/#4-what-are-the-differences-between-pipecd-and-fluxcd https://pipecd.dev/docs/faq/#5-what-are-the-differences-between-pipecd-and-argocd Getting Started 「せっかくなので、軽く GitOps の雰囲気が感じられるチュートリアルをやってみましょう」 バージョン kubectl: 1.18.0 eksctl: 0.29.2 Kubernetes: 1.17.9 Helm: 3.3.4 alias k="kubectl" alias ek="eksctl" Kubernetes クラスタを作成 $ ek create cluster \ --name test-kim \ --version

                                                            汎用的な継続的デリバリーツール PipeCD が出たぞ | DevelopersIO
                                                          • 円安でも“3大クラウド”を使い続ける企業は約47% MM総研が調査 過半数が「方針を変更する」と回答

                                                            このまま円安が続いても、IaaS/PaaSを活用する企業は“3大クラウド”を使い続けるのか──MM総研は8月24日、こんな調査結果を発表した。現状を維持し、ドル建てのAWS/Azure/GCPを使い続けると答えた企業は全体の46.5%。残る53.5%は「利用方針を変更する」と答えた。 「利用方針を変更する」と答えた企業に、具体的にどんな方針に変更するか複数回答で聞いたところ、最も多いのは「新規のシステム開発に限り3大クラウドを使う」「収益化できるシステム開発に限り3大クラウドを使う」(いずれも32.7%)だった。 以降は3番目が「国内ベンダーのIaaS・PaaSの利用を推進する」(28.3%)、4番目は「3大クラウドのうち、より条件が良いサービスに乗り換える」(27.8%)、5番目は「海外で使うシステムに限り3大クラウドを使う」(23.4%)だった。 他には「国内ベンダーのIaaS・Paa

                                                              円安でも“3大クラウド”を使い続ける企業は約47% MM総研が調査 過半数が「方針を変更する」と回答
                                                            • Google、訂正不可能なメモリエラーによるクラッシュを回避する「Memory Poisoning Recovery」をGoogle Cloudで提供へ

                                                              Google、訂正不可能なメモリエラーによるクラッシュを回避する「Memory Poisoning Recovery」をGoogle Cloudで提供へ ずっと安定して稼働していたシステムが、ある日突然エラーでクラッシュ。調べても原因が分からないので、「何らかのノイズや放射線などの影響でメモリエラーが起きたのでは?」という推測を顧客に報告した、なんて経験を持つベテランのITエンジニアは少なくないのではないでしょうか。 実際のところ、2009年のGoogleの調査では同社の本番システムにおいて、1年間で8%以上のDIMMモジュールにメモリエラーが発生していたと報告されています。想像以上にメモリエラーというのは起きているのですね。 ただし、現代のメモリとCPUなどではエラー訂正機能を備えているため、多くのメモリエラーは訂正され、システムの動作に影響を与えないようになっています。 しかし訂正しき

                                                                Google、訂正不可能なメモリエラーによるクラッシュを回避する「Memory Poisoning Recovery」をGoogle Cloudで提供へ
                                                              • ZennにみるCloudRunとBigQueryによるアプリケーション構築 / zenn-cloudrun-bigquery-serverless

                                                                Zennは、クラスメソッドが展開する技術者向けの知識共有プラットフォームです。Cloud Runを中心としたGoogle Cloudのソリューションをメインで使用しており、スケーラブルなWebアプリケーションとなっています。 このセッションでは、「サーバーレスとはなにか」という部分から改めてディスカッションし、アプリケーションをスケーラブルに、ビジネスに集中するという目的に対してZennがどうアプローチしているかを解説します。 また、Google Cloud を利用するモチベーションのひとつにBigQueryの存在があると思います。Zennでも統計機能に利用しており、アプリケーションとどのように統合しているか紹介、それがどの程度 Google Cloud を使う理由になるか議論します。 サーバーレスアプリケーションを組むときに、みなさまの選択肢をひとつ増やし、結果的によりニーズに合致したア

                                                                  ZennにみるCloudRunとBigQueryによるアプリケーション構築 / zenn-cloudrun-bigquery-serverless
                                                                • CI/CD環境を作ると、効率良くインフラの知識が身につく気がする 〜GCPでdroneを動かすチュートリアル〜 - Qiita

                                                                  CI/CD環境を作ると、効率良くインフラの知識が身につく気がする 〜GCPでdroneを動かすチュートリアル〜GAEDockerdrone.ioCICDGoogleCloud はじめに この記事は GCP と drone を利用した CI/CD 環境構築を通して、インフラの知識を身につけるためのチュートリアル記事です。 CI/CD 環境を構築する作業を通して、インフラ未経験 1だった筆者は幅広い知識を得ることができました。これはとても良い経験でしたので、インフラの知識や単語をキャッチアップしながら CI/CD 環境を構築する記事としてまとめました。 誰でも簡単に構築できる CI/CD 最近、様々な CI/CD サービスが台頭しています。それらを利用することで、「Github で認証すればすぐパイプラインができる」といった世界になりつつあり、誰でも CI/CD 環境が手軽に構築できるようにな

                                                                    CI/CD環境を作ると、効率良くインフラの知識が身につく気がする 〜GCPでdroneを動かすチュートリアル〜 - Qiita
                                                                  • Google「Cloud Shell Editor」新版を発表、Pythonなどに対応 クラウドネイティブ開発可能に | Ledge.ai

                                                                    TOP > Article Theme > 人工知能(AI)ニュース > Google「Cloud Shell Editor」新版を発表、Pythonなどに対応 クラウドネイティブ開発可能に 米Google(グーグル)は現地時間10月30日、「Cloud Shell Editor」の新バージョンを発表した。すでにide.cloud.google.comでプレビューを公開しており、Eclipse Theia IDEプラットフォームを搭載する。 今回発表した新バージョンは、Cloud Codeプラグインのサポートによるクラウドネイティブ開発に対応。ローカルでの設定が不要で、ブラウザから直接利用できる。また、Go、Java、.Net、Python、NodeJSをサポートした。さらに、統合されたソースを管理したり、複数のプロジェクトをサポートしたりも可能だ。 米Googleは、Cloud Shel

                                                                      Google「Cloud Shell Editor」新版を発表、Pythonなどに対応 クラウドネイティブ開発可能に | Ledge.ai
                                                                    • Online Diagram, Flowchart Maker | CloudSkew

                                                                      CloudSkew is an online diagram & flowchart editor. You don't have to install any software. Just login and start drawing! Icons for AWS, Azure, GCP, Kubernetes, CNCF, Alibaba Cloud, IBM Cloud, Oracle Cloud (OCI) and more are already available in the app. You don't have to search for & download the symbols separately.

                                                                      • [速報]Google、PostgreSQLにAI対応を組み込んだ「AlloyDB AI」発表、オンプレミスでも他社クラウドでも利用可能に。Google Cloud Next '23

                                                                        [速報]Google、PostgreSQLにAI対応を組み込んだ「AlloyDB AI」発表、オンプレミスでも他社クラウドでも利用可能に。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、同社が提供するPostgreSQL互換のデータベース「AlloyDB」にAI対応機能を組み込んだ「AlloyDB AI」を発表しました。 AlloyDB AIは、データベース内に保存されているデータをAIと組み合わせて利用しやすくする機能を搭載しており、企業などが持つ商品データや顧客データなどをAIで活用するアプリケーション構築を容易にします。 一般に、企業がAIや機械学習を利用したアプリケーションを開発する場合、既存の大規模言語モデルなどをそのまま利用するのではなく、自社

                                                                          [速報]Google、PostgreSQLにAI対応を組み込んだ「AlloyDB AI」発表、オンプレミスでも他社クラウドでも利用可能に。Google Cloud Next '23
                                                                        • 京大、業務系システムをクラウドに全面移行 AWS、G Suiteなど導入の舞台裏

                                                                          京都大学が業務系システムをAWSに全面移行。グループウェア、教職員用のメールなど情報系システムも、サイボウズの「Garoon」「kintone」、Googleの「G Suite」に切り替えた。 京都大学が昨年末から今年にかけて、業務系システムのほとんどをクラウドへ移行した。人事給与、財務会計、教務情報などのシステムをAmazon Web Services(AWS)のIaaSに移した。同じくオンプレミスで運用していたグループウェア、教職員用のメールなど情報系システムも、サイボウズの「Garoon」「kintone」、Googleの「G Suite」といったクラウドサービスに切り替えた。 「プロジェクトのコアメンバーは6人と少なく、ベンダーにも迷惑を掛けた」――京都大学の永井靖浩教授(情報環境機構 IT企画室長)はそう話す。永井教授が6月12日、イベント「AWS Summit Tokyo 20

                                                                            京大、業務系システムをクラウドに全面移行 AWS、G Suiteなど導入の舞台裏
                                                                          • Nuxt.js × GAS Execution API で同人頒布会向け予約システムをごにょごにょする PWA を作る - Qiita

                                                                            はじめに 「GASでQRコードを使った同人頒布会向け予約システムを作った話」の続きです。 半年ほど前、日本最大級のアナログゲーム頒布会である「ゲームマーケット2018春」で、上記の予約システムを実際に運用してみたところ、 (こちらからの声かけ後を含め)QRコードを提示してくれたのは6割弱 0.5割くらいの人がガラケーないしキャリアメールのため、QRコード自体を受信できていない という問題にぶち当たりました。 QR コードが提示されなかった場合、スマホの Google スプレッドシートアプリから予約番号 or 名前を検索していましたが、いまいち操作性がよろしくない1。 というわけで、いっそスプレッドシートを外部 API 化して、スマホアプリから予約情報の検索&購入確定できるようにして、なんならアプリに QR コード読み取り機能も埋め込んじゃおう、というのが今回の趣旨です。 PWA (Prog

                                                                              Nuxt.js × GAS Execution API で同人頒布会向け予約システムをごにょごにょする PWA を作る - Qiita
                                                                            • Infrastructure as Codeを少し楽にするterraformerが出た - Qiita

                                                                              過去に Terraform Best Practices in 2017 という記事を書きました。 そのあと、2019年2月のJAWS Days Infrastructure as Codeに疲れたので、僕たちが本来やりたかったことを整理するを話しました。 その中で、Dev環境を手で作業して、その内容をExportして、Stg, Prodに展開出来たら良いのになー。という話をしていたのですが、それの兆しが見えるツールが登場したので紹介します。 2019年5月頭にひっそりと terraformer という何かと間違えるようなツールが出ていました。 少し驚いたのが、提供元がGoogleCloudPlatformでした。 CLI tool to generate tf and tfstate files from existing infrastructure (reverse Terrafor

                                                                                Infrastructure as Codeを少し楽にするterraformerが出た - Qiita
                                                                              • DNS パケット欠落のケース: Google Cloud サポート ストーリー

                                                                                ※この投稿は米国時間 2020 年 5 月 12 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 編集者注: Google Cloud テクニカル ソリューション エンジニア(TSE)がサポートケースにどのように取り組んでいるか気になったことはありますか?TSE はお客様から報告された問題の技術的な根本原因のトラブルシューティングと特定を担当するサポート エンジニアです。かなりシンプルな問題もありますが、数名の専任エンジニアによるトラブルシューティングを必要とするサポート チケットがたまに送信されることがあります。このブログ投稿では、Google Cloud テクニカル ソリューション エンジニアから聞いた、最近解決した特に厄介なサポートケース(DNS パケットが欠落する問題)についてご紹介します。トラブルシューティングの過程で収集した情報と、どのように方法を推論し

                                                                                  DNS パケット欠落のケース: Google Cloud サポート ストーリー
                                                                                • GCPで行動ログ基盤 を開発している話

                                                                                  Google Cloud Next '24 Recap in ZOZO Datastreamを使用したリアルタイムデータストリーミングの紹介 / realtime datastreaming with Datastream

                                                                                    GCPで行動ログ基盤 を開発している話