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  • Google Cloud、豪年金基金のアカウントを誤削除 予備も誤削除 他社でのバックアップでなんとか復旧

    Google Cloudが、顧客のアカウントを誤って削除し、大規模障害の引き金になる──こんな出来事が海外で起きた。オーストラリアで年金基金を運営するUniSuperは5月8日(現地時間)、自社サービスで起きていた障害について、プライベートクラウドのアカウントが誤って削除されたことが原因だったと発表した。 UniSuperはGoogle Cloudを活用していたが、米Google自身が誤ってアカウントを削除。UniSuperは冗長性を確保するため、別のリージョンにもデータを置いていたが、そちらも無効にされていたという。 アカウントが削除された経緯については「(Google Cloudが)UniSuperのプライベート・クラウド・サービスをプロビジョニングする際の不用意な構成ミスにより生じた」(UniSuper)と説明している。しかし、UniSuperは他社のサービスでもバックアップを確保し

      Google Cloud、豪年金基金のアカウントを誤削除 予備も誤削除 他社でのバックアップでなんとか復旧
    • AWSだ! Google Cloudだ! Azureだ! 認証連携だ!

      昨今は、さまざまな要因から、複数のクラウド(IaaS)プロバイダーを活用することが多くなりました。例えば、サービスのワークロードはAWSだが、データ分析はGoogle CloudのBigQueryを使うなどです。異なるプロバイダー間でのリソースにアクセスするには、認証が必要であり、シークレットを安全に発行・交換する必要があります。クラウドプロバイダーが動的に発行する等さまざまな方式がありますが、システムの制限や運用によっては安全なシークレットの取り扱いのために、慎重な技術設計が必要になる場合もあります。 今回は、LayerXにおける要件パターン、脅威モデリングに基づく判断と実装方法を紹介することで、「どこまで気をつけるべきか?」「何を想定すべきか?」といった実務に対して参考いただけると嬉しいです

        AWSだ! Google Cloudだ! Azureだ! 認証連携だ!
      • 技術書典#16向けに 「The Cloud Run (Google Cloudコンテナ設計本)」を執筆しました - How elegant the tech world is...!

        はじめに お久しぶりです。iselegantです。 今日は技術書典#16向けに執筆した「The Cloud Run」本の紹介をさせてください。 今回のテーマは「Google Cloud」です! 特に、コンテナサービスとして代表的な「Cloud Run」のアーキテクチャ設計をテーマに執筆しました。 techbookfest.org これまで、「クラウドネイティブシリーズ」と称して3冊執筆してきましたが、その第4弾の位置付けになります。 いつもであれば、わりとゆるくかわいい感じの表紙でしたが、今回は「ちょっと本気でCloud Runに向きあって、読者のみなさまに価値を届けようか」とのコンセプトなので、本気度を表現するためにシリアスな表紙を作成いただきました。 今回の書籍のコンセプト 僕たちが今回の書籍を執筆する際、2つのコンセプトを大切にしています。 実務に通用する学びを届ける とにかく楽しく

          技術書典#16向けに 「The Cloud Run (Google Cloudコンテナ設計本)」を執筆しました - How elegant the tech world is...!
        • クラウドでもsuが出来る! GCPにPAM(特権管理)がついに登場

          はじめに Linuxの良い所の一つにsuやsudoと言った特権管理の仕組みがあります。普段は通常アカウントで入って、例えばインストールなどの特権作業が必要な時だけsu/sudoで一時的な権限昇格が可能ですし、/etc/pam.dで誰がどのユーザにスイッチ出来るかなどは細かく制御できます。 一方で、クラウドの権限管理は悩みの種で、誤操作が怖いので普段はRead Onlyの権限にしておきたいのですが、手軽に権限を昇格する方法がありません。なので、別の管理者ユーザを作って、そちらでログインしなおしたり、それを半自動化するCyberArkやBeyondTrustといったPAM系ソリューション、あるいは最近流行りのCIEM(PAM機能を持つもの)を導入する必要がありました。 Azureでは結構以前からPIM(Privileged Identity Management)がネイティブで組込まれており非

            クラウドでもsuが出来る! GCPにPAM(特権管理)がついに登場
          • サービスメッシュを活用して、クラウドアプリケーションのオブザーバビリティを高める | gihyo.jp

            Google Cloudで実践! クラウドネイティブな開発 サービスメッシュを活用して⁠⁠、クラウドアプリケーションのオブザーバビリティを高める 本連載は、Google Cloudのアプリ開発とDBプロダクトにおけるスペシャリスト達が、Google Cloudプロダクトを利用した、クラウドネイティブな開発を実践する方法を解説しています。 第6回では、サービスメッシュについて紹介します。 主に対象となる読者は、クラウドを利用してアプリケーションを開発するエンジニア、またはその基盤を構築するエンジニア、サービス開発に携わるプロダクトマネージャーを想定しています。 マイクロサービスアーキテクチャの課題 これまでの連載ではクラウドネイティブなアプリケーションの開発について紹介しました。小さい独立して動作するサービスが連携するマイクロサービスアーキテクチャは、スケーラビリティ、独立した開発の容易さ、

              サービスメッシュを活用して、クラウドアプリケーションのオブザーバビリティを高める | gihyo.jp
            • GoogleがチャットAIのGeminiでマルウェアを分析し脅威レポートを要約するサイバーセキュリティツール「Google Threat Intelligence」を発表

              2024年5月7日、Googleがサイバーセキュリティツールの「Google Threat Intelligence」を発表しました。Google Threat Intelligenceは、Googleが提供するサイバーセキュリティツールの「Mandiant」と「VirusTotal」をGoogleのネットワークおよびチャットAIの「Gemini」と統合したもので、使用することでより実用的な対策ができるようになるとのことです。 Introducing Google Threat Intelligence: Actionable threat intelligence at Google scale | Google Cloud Blog https://cloud.google.com/blog/products/identity-security/introducing-google-t

                GoogleがチャットAIのGeminiでマルウェアを分析し脅威レポートを要約するサイバーセキュリティツール「Google Threat Intelligence」を発表
              • Cloud Spannerを使う大規模アプリケーションの負荷試験におけるアプローチとチューニング | BLOG - DeNA Engineering

                2024.05.14 技術記事 Cloud Spannerを使う大規模アプリケーションの負荷試験におけるアプローチとチューニング by tomohiro.katsukura #loadtest #google-cloud #spanner ゲームサービス事業本部の勝倉です。 この投稿では、Cloud Spanner を使う大規模アプリケーション 1 での負荷試験の方法論と、チューニング方法について記述しています。 前半は、従来的な負荷試験の手法が抱える課題を整理し、それらを解決する新しい方法論を紹介しています。 後半は、Cloud Spanner で秒間500万超のクエリ(5M+ QPS)の負荷を捌くまでに出てきたボトルネックの見つけ方と潰し方について紹介しています。 1. 負荷試験の悩みどころ バックエンドアプリケーションの開発において、負荷試験は重要なチェックポイントになります。 これ

                  Cloud Spannerを使う大規模アプリケーションの負荷試験におけるアプローチとチューニング | BLOG - DeNA Engineering
                • PythonとGoogle Cloud, Spreadsheetで「自分のためのスポーツ観戦DX」をプロダクト化して実現した話. - Lean Baseball

                  プログラミングとプロダクト作りは楽しいよ, っていう「個人開発ネタ」の話です. スポーツ観戦, 具体的には野球のデータ分析DX(Digital transformation)*1を実現しました. 記事の前半はプロダクト企画とアーキテクチャ, 後半はDash(Python)を使ったマルチページ・データ・アプリケーション開発の話となります. TL;DR SpreadsheetとPythonのアプリケーションでいつでもメジャーリーガー(全選手)のパフォーマンスを好きな条件で可視化できるようにしたら野球が面白くなりました. https://example.com/batter/ohtani-shohei/2024-03-20/2024-04-28?cache=false みたいなURLを開くと, オオタニサンのパフォーマンス(現地時間2024/4/28までの数字) 以下の成績をいい感じにグラフ・可

                    PythonとGoogle Cloud, Spreadsheetで「自分のためのスポーツ観戦DX」をプロダクト化して実現した話. - Lean Baseball
                  • Google Cloud Next'24 にて Google Cloudの生成 AI エコシステムはなぜ良いのか?について発表しました|吉田 拓真 / スリーシェイク

                    Google Cloud Next'24 にて Google Cloudの生成 AI エコシステムはなぜ良いのか?について発表しました Google Cloud Next'24のJapan Sessionにて、生成AIがエンジニアリングだけでなく、エンジニアリングがコアになるビジネス(SIer, ISVベンダー,SaaSベンダー)自体をどう変えていくのかについて登壇してきましたので、その話をしたいと思います。 生成AIはエンジニア不足を解消し、新しいビジネスモデルを提供する生成AIは予想以上に我々の日々の業務を変えようとしています。 例えばGemini単体だけでなく、Gemini Code AssistやGemini in Databasesなどを併用していくことで少人数で複雑なプロジェクトを短期間で回してく体制を構築し、更に早期にエンジニアを育成していくスキームが構築することができますね

                      Google Cloud Next'24 にて Google Cloudの生成 AI エコシステムはなぜ良いのか?について発表しました|吉田 拓真 / スリーシェイク
                    • Why reading whitepapers takes your career to the next level (and how to do it)

                      Hi everyone 👋, Jordan here. I’m excited to feature , L6 Staff Engineer and Tech Lead at Google, and author of , a blog with recurring deep dives on technical topics. Micah attributes a large part of his growth to reading technical whitepapers. In today’s guest post, he will share the value he’s experienced and how you can see similar results. Hi everyone 👋, Micah here. As a tech lead at Google,

                        Why reading whitepapers takes your career to the next level (and how to do it)
                      • Vertex AI Agent Builder の検索システムを Python SDK から試してみる

                        はじめに Vertex AI Agent Builder で作る検索システム Vertex AI Agent Builder(旧 Vertex AI Search & Conversation)を使用すると文書検索システムが簡単に構築できて、コンソール上のデモ用検索ポータルから検索処理が体験できます。検索キーワードの「意味」を理解して検索するセマンティックサーチを行うので、次のように微妙にタイプミスをしても、こちらの意図を汲み取って検索結果を返してくれます。また、検索結果のサマリーテキストも表示されます。 コンソールの検索ポータルで検索する例 Vertex AI Agent Builder による検索システムは、次のような構成になります。「データストア」と「検索アプリ」の2つのコンポーネントを作成して利用します。 Agent Builder による検索システムの構成図 データストアは、ドキ

                          Vertex AI Agent Builder の検索システムを Python SDK から試してみる
                        • 【2024年4月】今月の行動指針 - Assured Tech Blog

                          こんにちは、エンジニアの岩松です。先日、Assuredのデータをもとに日本経済新聞と共同で調査した結果が「日本経済新聞」の一面に掲載されました🎉🎉🎉 assured.jp あの「日本経済新聞」の一面を飾れるほどデータが集まるサービスとなってきたのは感慨深いです。ということで、今月も各メンバーに行動指針に沿った活動を聞いてみました! 今月はどういったこと(に挑戦した|を学んだ|で速さを追求した|を楽しんだ)か教えてください チームでAI勉強会 (微分を復習)しています (岩松) 先月の行動指針記事でも触れたようにチームでLLMを活用する機会は増えているのですが、AIに関して専門的な知識や経験を持っているわけではないので、LLMの仕組みは雰囲気だけ理解している状況でした。それでもLLMは価値ある結果を生み出せるすごい技術ですが、エンジニアとして雰囲気のまま技術を使い続けて良いのか?と考え

                            【2024年4月】今月の行動指針 - Assured Tech Blog
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