Cloud RunからCloud SQLへの通信がCloud NATを経由してしまう事象とその解決策 - G-gen Tech Blog
G-gen の佐々木です。当記事では Cloud Run 上のアプリケーションで Cloud SQL Auth Proxy を使って Cloud SQL へ接続する際に接続が失敗した事象と、その対策について解説します。 はじめに 前提知識 各種サービスについて Cloud Run から Cloud NAT を使用するケース 事象 発生した事象 想定していた通信経路 実際の通信経路 原因 解決策 余談 はじめに Cloud Run 上のアプリケーションから Cloud SQL への接続に Cloud SQL Auth Proxy を利用している状況において、意図せず通信が Cloud NAT を経由してしまったことにより、Cloud NAT のポート数上限に抵触して DB 接続が失敗する事象がおきました。 その原因と対策について解説します。 前提知識 各種サービスについて 当記事内に出てくる
Vertex AI Search and Conversationを徹底解説！ - G-gen Tech Blog
G-gen の杉村です。当記事では Google の生成 AI 技術を簡単に利用できる Vertex AI Search and Conversation を解説します。 概要 Vertex AI Search and Conversation とは ユースケース 社内検索エンジン 顧客対応補助 RAG の実現 料金 Vertex AI Conversation Vertex AI Conversation とは 対応言語 デプロイ Vertex AI Search Vertex AI Search とは 対応言語 サードパーティ製品との接続 オートコンプリート スニペットと抽出コンテンツ 検索結果の要約 フォローアップ検索 ウェブサイトへのウィジェット追加 分析 アプリのオプション Enterprise edition features Advanced LLM features 機能と
2024/02 Update!! 一部情報を最新の情報へアップデートしました。 追記した情報は、各章に記載しておりますのでご確認ください。 こんにちは、クラウドエースでSREディビジョンに所属している Shanks と申します。 クラウドエースではオンプレミスと Google Cloud を連携したシステム構築を幅広く行っております。 その中でも、システム要件として「大容量通信が発生するため帯域幅を確保したい」「Google Cloud に安定した回線で接続したい」「オンプレミスと低レイテンシで通信をしたい」といったご要望を受けることがあります。 そのような場合、通常「Cloud Interconnect」というプロダクトを利用します。 すでに多くの企業様が導入いただいているためご存知の方も多いかと思いますが、Cloud Interconnect とは「オンプレミスと Google Clo
G-gen の杉村です。2023年8月29日〜31日 (現地時間)、Google Cloud Next '23 が米国・サンフランシスコで開催されました。当日は多くの Google Cloud / Google Workspace 関連の新機能や新サービスが発表されました。その全てではありませんが、重要な発表のいくつかをお伝えします。当記事では一日目、すなわち8月29日 (火) の発表を取り上げます。 はじめに 総評 参考リンク 二日目・三日目 生成 AI Duet AI in Google Workspace Duet AI in Google Cloud Vertex AI の生成 AI 関連機能強化 責任ある AI (Responsible) 機械学習向けコンピュートリソース (A3 VM / Cloud TPU v5e) 業界特化の PaLM データ分析とデータベース BigQue
Cloud Vision APIを用いて車のナンバープレートをマスキングしてみる - G-gen Tech Blog
G-gen 又吉です。Google Cloud (旧称 GCP) の事前トレーニング済みの API のひとつである Cloud Vision API を用いて車のナンバープレートをマスキングする処理をご紹介します。 はじめに Vision AI Vision API 事前確認でわかったこと 構成図 準備 ディレクトリ構成 main.tf gcf_source_code/detect_car main.py requirements.txt gcf_source_code/detect_license_plate main.py requirements.txt 動作検証 検証データ 実行 Cloud Vision API と Cloud Functions でナンバープレートをマスキング はじめに Vision AI Vision AI とは、Google Cloud 上で画像や動画から分
Snap、Google Cloud 上で KeyDB データベースを使用してレイテンシを 96 パーセント短縮 | Google Cloud 公式ブログ
Snap、Google Cloud 上で KeyDB データベースを使用してレイテンシを 96 パーセント短縮 ※この投稿は米国時間 2023 年 10 月 13 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 モダンなアプリケーションは高度に分散化が進み、マイクロサービスや API がマルチクラウドのような多数の異なる環境で実行されるケースが多くなっています。このアプローチには、レジリエンスやスケーラビリティなどを向上させて、チームの共同作業を加速するメリットがある一方で、レイテンシの面では懸念があります。この投稿では、Google Cloud コンサルティング（GCC）と Snap が共同で Snap の「ユーザー サービス」マイクロサービスのレイテンシを 96% 短縮し、最終的には、パフォーマンスを許容範囲内に維持しながらマルチクラウド環境でデータ分析を行える
Google Kubernetes Engine 上でコールド スタートによるレイテンシを減らす 4 つの方法 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2024 年 1 月 27 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Kubernetes でワークロードを実行しているなら、「コールド スタート」の経験がおありではないでしょうか。コールド スタートとは、ワークロードがまだホストされたことがない新しいノードにスケジュールされ、Pod をあらためてスピンアップする必要が生じ、アプリケーションの起動が遅れる現象を指します。起動に時間がかかると応答が遅くなり、ユーザー エクスペリエンスの悪化につながります。特に、アプリケーションがトラフィックの急増に対処するために自動スケーリングが行われるときに、この影響が顕著になります。 コールド スタートでは、何が起きているのでしょうか。コンテナ化されたアプリケーションを Kubernetes 上でデプロイするには、通常、コンテナ イメージの pull、コ
Join us at Google Cloud NextComing to Las Vegas, April 9–11. Register *この投稿は米国時間 2024 年 2 月 22 日に Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Google は本日、Gemini モデルの作成に使用したのと同じ研究とテクノロジーから構築した軽量で最先端のオープンモデル ファミリー Gemma を発表しました。Google Cloud のお客様は本日から、Vertex AI で Gemma モデルを使用してカスタマイズおよび構築を開始し、Google Kubernetes Engine (GKE) 上で実行できるようになります。Gemma のリリースとプラットフォーム機能のアップデートは、Google Cloud を活用する開発者にとって AI をよりオープンで利用しやすくす
本連載では、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きます。 第1回では、Google Cloudで実践するモダンなアプリケーション開発に焦点を当てます。Google Cloudのサービスや利点について紹介し、マイクロサービスアーキテクチャやTwelve-Factor Appの重要性を探求し、Google Cloudがモダンなアプリケーション開発にどのように役立つかを理解できます。 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。 なぜモダンなアプリケーション開発が必要なのか DevOpsという手法がありますが、これは開発と運用が協
G-gen の神谷です。本記事では、Google Cloud のスケーラブルでサーバレスなデータ管理ツールである Dataplex を徹底解説します。 Dataplex の概要 Dataplex とは メリット データメッシュとは 構成とオブジェクト Dataplex Discovery Dataplex Discovery とは Discovery Action アクセス制御 認証・認可 (IAM) IAM の基本的な理解 アセットと IAM プロジェクトをまたぐ権限管理 VPC Service Controls 属性ストア データの品質チェック Dataplex におけるデータ品質の検証 自動データ品質 自動データ品質とは データ品質タスク データプロファイリング ロギングとモニタリング ロギング モニタリング 料金 その他の機能 ビジネス用語集 データ探索ワークベンチ Dataple
【インプット】テキストや講義、チュートリアルで理解する 【アウトプット】手を動かして実践する 【アウトプット】過去問や予想問題を解く
※この投稿は米国時間 2023 年 7 月 19 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 生成 AI の開発は猛烈な勢いで続いており、この破壊的技術を活かせるようなエンタープライズ向け機能を利用できるかどうかがかつてなく重要となっています。 Google の数十年に及ぶ調査とイノベーション、そして AI への投資を活用することで、Google Cloud は常に、セキュリティとデータ ガバナンス、そして全体的なスケーラビリティが用意されている状態で生成 AI を利用できるようにしています。 この目的のため、先月 Google は Vertex AI での生成 AI サポートの一般提供を発表しました。これにより Google Research から優れた基盤モデルにアクセス可能となり、これらのモデルをカスタマイズして利用するためのツールも利用できるようになりま
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,
Google Cloud Enterprise SearchとRetrieveReadCompose方式RAGを利用して社内公式情報を全部質問できるようにしてみた | DevelopersIO
取り出したドキュメントから質問に関連する情報を取り出すステップです。通常のRAGではこのステップがありません。今回の方式では、Retrieveで取り出した個々のドキュメントに対して、それぞれ情報を抽出する処理を実行するようにしました。（なので、取り出されたドキュメントの個数分だけ、この処理が繰り返し実行されます） 取り出した情報をもとに、質問に対する回答を生成するステップです。通常のRAGでは、取り出したドキュメントを、そのまますべて含めて回答を生成するためのプロンプトに入れ込んで生成します。今回の方式では、Readで取り出した情報のみをプロンプトに入れ込む点が異なります。 狙い 個々にドキュメントをReadしてからComposeすることで、情報抽出の機能と回答生成の機能を分けることができるため、以下の点がメリットになることを期待してこの方式にしました。 必要な情報が取り出されやすい 回答
Google CloudでOCR！Document AIとGoogle Cloud Vision APIを触ってみた | DevelopersIO
先日、猫が右腕に乗り4.5kgの負荷をかけたままゲームをやり続けました。 右腕だけがムキムキになった気がします。 ▲ こんな可愛い感じなら良かったんだけど こんにちは。データアナリティクス事業本部 インテグレーション部 機械学習チームのShirotaです。 この記事は、ブログリレー『Google CloudのAI/MLとかなんとか』の8本目の記事になります。 今回は、Google CloudでOCR（光学式文字認識）を行えるサービスのうち『Document AI』と『Cloud Vision』を中心に触ってみたのでまとめてみようと思います。 Google Cloudで利用できるOCRについて まずは簡単にOCRについて説明します。 OCRは「Optical Character Recognition/Reader」の略で、画像や物理媒体のドキュメントをカメラやスキャナを用いて画像データとし
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
Cloud Pub/Sub のキホン
みなさん、こんにちは！Google Cloudの高田です。この記事は Google Cloud Japan Advent Calendar 2022の今から始める Google Cloud の12/18の記事になります。（12/18に鋭意作成中 ）この記事では、Cloud Pub/Subについて書いていきたいと思います。(公式ドキュメントはこちら) TL;DR; Cloud Pub/Sub とは何か リアルタイムデータ分析のアーキテクチャ Pub/Sub と Pub/Sub Lite の使い所 その他、知っておいてもらいたい機能 Cloud Pub/Sub とは何か 一言で Pub/Sub を説明すると、スケーラブルで非同期なメッセージングサービスになります。Pub/Sub を使うことによって、アプリケーションやシステムで発生したイベントをトリガとしてメッセージを発行し、さまざまなサービス
Google Cloud Next Tokyo 2023 の LT で登壇した際の資料です、一般に Feature Store と呼ばれるコンポーネントの要件や、Vertes AI Feature Store の実装について述べています
Google Cloud Champion Innovators Advent Calendar 2023 の12日目の記事です。 筆者が小さなWebアプリケーションをGoogle Cloudで構築する場合の構成をいくつか紹介します。 今やGoogle Cloudには多くのプロダクトがあり、同じ要件を満たすにも様々な構成があります。 筆者の場合は少人数で開発運用することが多く、予算も少な目なことが多いので、フルマネージドサービスやサーバーレスと呼ばれるものを使い、基本運用はプラットフォーム任せで何もしてないみたいな感じのことが多いです。 Firebase Hosting with Cloud Run Firebase Hostingは静的コンテンツをDeployして配信するのを簡単に行えるプロダクトです。 VersioningやPreviewの機能 もあり、 カスタムドメインの設定 もある
削除する Google Service TGカルチャー アプリケーション開発 コンサルティング セミナー テックブログ デザイン デジタルプロダクト開発 開発実績 ニュース 2025年の崖(1) 5G(1) AI(39) AI Hub(1) AI Platform(1) AlloyDB(12) AlloyDB for PostgreSQL(6) AlphaZero(1) Analytics HUB(1) Android(11) Android アプリ(1) Anthos(6) API(12) API エコノミー(1) APP(2) App Engine(2) App Maker(2) AppServer(1) AppSheet(3) arduino(1) Authentication(1) AutoML(4) AWS(12) AWS (Amazon Web Services)(1) AWS
公開論文から学ぶ Google のテクノロジー : パート 1：分散処理基盤（コンテナ技術）とデータセンター編 | Google Cloud 公式ブログ
Google Cloud のサービスは、Google が長年に渡って構築してきたグローバルネットワーク、そして、世界各地のデータセンターによって提供されています。これは、Google 検索をはじめとするさまざまな Google のサービスを支えるインフラでもあり、その上では、Google 独自の技術を活用したさまざまなミドルウェアが稼働しています。 Google Cloud で提供されるマネージドサービスの多くは、これらのミドルウェアをマルチテナント化して提供しているものであり、いわば、Google Cloud を利用することで、Google 以外の企業でも「Google のサービスを支える技術」が活用できるのです。Google Cloud を活用する開発者の中には、このような Google の技術に興味を惹かれて、Google Cloud を使い始めたという方も少なくないかも知れません。
Google Cloudのサーバレスなイベント駆動処理 - Cloud Runアプリをいい感じにTerraformで管理する - Lean Baseball
元・野球エンジニア*1, 現・Google Cloud Partner Top Engineer 2024*2の人です. 相変わらず仕事も趣味もGoogle Cloudで何かをやっているのですが, この年末年始に以下の絵のようなシステムを作りました（正確には「元々あった別システムを作り直しました*3」）. この記事の全体像 Baseball Savantから取得*4した投打のデータ（トラッキングデータ）のCSVをBigQueryのテーブル（事前に定義済み）に突っ込むシステムなのですが, こちらを作る過程で, Cloud RunをPub/Subのメッセージをトリガーとしたイベント駆動で動かす アプリケーション（Goで実装）を純然たるWeb APIとして実装（Pub/Sub専用のアプリではない） 上記の構成をサービスアカウントなどの権限設定含めてTerraformでIaC（Infrastruc
こんにちは。 ピリカ開発チームの伊藤です。 ピリカでは6月1日より、ピリカサポーターズクラブを開始しました。 まだご覧になっていない方はこちらをご覧ください。 corp.pirika.org ピリカサポーターズクラブをはじめるにあたって新しいシステムを構築しました。 ピリカの開発チームのリソースは潤沢ではない中、全く新しいシステムを作るのはとても大きなチャレンジです。 社内からも「開発のリソースが潤沢でないならSNSピリカに注力すべき」という意見はありましたが、開発チームでは単に新しいシステムを作るだけではなく、この開発を「SNSピリカの開発を今後少ないリソースで効率的に進めるために必要な基盤の実験」としても位置付けていました。 この開発を通じて得たことのまとめとして、ピリカサポーターズクラブの構成やデプロイの仕組みをご紹介したいと思います。 SNSピリカの開発で抱えている問題 SNSピリ
こんにちは、Assured のオリバーです。 最近、Google Platform の Workflows を業務に導入し、非同期で動作していたプロセスやバッチをパイプライン化して自動化することで、管理コストと運用コストを削減することができました。この記事では、私たちが取り入れた構成例や、参考になりそうなポイントをいくつか紹介します。これらの情報が、これから Workflows を試してみたい方や、既に使用を開始している方にとってお役に立てれば嬉しいです。 すでに Workflows をご利用の方は、「Workflowsとは」のセクションを飛ばして、「Assured のユースケース」からご覧ください。 Assured の事例は以下の二つについて話をします。 データ解析のパイプライン化 長時間のキューイングプロセスの自動化 Workflowsとは Workflows は Google Clo
Just Build It. Skeet はオープンソースのTypeScript製サーバーレスフレームワークです。フルスタックから小規模タスクまで、あらゆるアプリ開発に対応しています。
Cloud SQL におけるデータベース オブザーバビリティの決定版ガイド: パート 1 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2023 年 8 月 3 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 はじめにデータベースのパフォーマンスは、日常業務の効率と効果に影響を及ぼすため、どのようなビジネスにおいても重要です。低速なデータベースはトランザクションの処理を遅延させ、顧客満足度や収益性に悪影響をもたらす可能性があります。 Cloud SQL for PostgreSQL は、Cloud SQL Insights と SQLcommenter によるデータベース オブザーバビリティを備えており、デベロッパー ファーストのアプローチを使用してデータベースのパフォーマンスの問題を診断、検出、予防できます。 Cloud SQL for PostgreSQL は、データベースの接続と接続解除およびクエリ実行に関するメタデータを記録できる追加のデータベース ログをサポートしてい
動的クレデンシャルで Terraform Cloud から Google Cloud を楽に＆安全に 利用しよう
TL;DR Terraform Cloud から Google Cloud を扱うときに、動的クレデンシャルを使うと、サービスアカウントの秘密鍵を厳重管理やローテーションをする必要がなくなります。 動的クレデンシャルの実体は、Google Cloud 上の Workload Identity を使った、OIDC トークンです。これによって、Terraform Cloud は直接 Google Cloud の秘密鍵を扱いません。 Workload Identity 連携の導入にあたって、構築用の Terraform スクリプトが便利です。 はじめに Terraform Cloud は、自動的に terraform plan や terraform apply をするパイプラインや、チームで共有可能な状態管理を提供してくれるサービスです。Google Cloud だけで、同様のパイプライン機能
G-gen の杉村です。2023年8月29日〜31日 (現地時間)、Google Cloud Next '23 が米国・サンフランシスコで開催されました。前回の記事では1日目の発表を扱いましたので、今回の記事ではそれ以外の発表等をご紹介します。 はじめに 開発の効率化 Jump Start Solutions GitLab との提携 Application Integration の GA インフラ C3A / C3D VM Titanium BigQuery と AI/ML BigQuery ML での生成 AI 利用 Feature Store の BigQuery 対応 BigQuery でのベクトルインデックス構築 BigQuery とデータ分析 Data clean rooms (Preview) BigQuery to Bigtable export BigQuery Omni
GitHub - google/maxtext: A simple, performant and scalable Jax LLM!
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こんにちは、クラウドエース Data/ML ディビジョン所属の坂田です。 先日、Google I/O 2023 が開催され、Google からさまざまな新サービス・新商品について発表されました。その中で多くの注目を浴びたのは、生成 AI に関する発表です。Google I/O 2023 では、新たな大規模言語モデル（以下、LLM）である「PaLM 2」や様々なサービスに生成 AI が組み込まれることが発表されました。 この記事では、今回発表された Google Cloud の生成 AI のサービスの中から、「Generative AI Studio」の「ファインチューニング」の機能について解説・検証します。 1. Generative AI Studio とは Generative AI Studio は、Google が持つ基盤モデルを API として利用できるサービスであり、Verte
GKEクラスタ内部であってもイベントを直接転送できるEventarcの意外な落とし穴 - Assured Tech Blog
こんにちは。エンジニアの岩松です。たまにVisionalグループの軽音部でベースを弾いています。最近エフェクターを買ってみたのですが、欲しいものが次々と増えてきて困っています。 この記事はGCP(Google Cloud Platform) Advent Calendar 2023 15日目の記事となります。( Assured Tech Blog でアドベントカレンダーは初参加！ 🎉 ) TL;DR Eventarcを使えばイベントドリブンなリソース連携をマネージドかつ手軽に管理できる イベント転送先にはGKEクラスタ内部のエンドポイントも直接指定できるのでPub/Subや Cloud StorageのイベントをPush型で処理しやすくなる Terraform経由だとEventarcが作成ができず、関連リソースが🧟♂️になるバグと遭遇したが、サポートとやりとりを続けて解消できた やり
gcloud auth loginとgcloud auth application-default loginの違いとは？ - G-gen Tech Blog
G-gen の武井です。当記事では Google Cloud SDK の2つの認証コマンドの違いについて解説します。 はじめに 2つの認証用コマンド gcloud auth login gcloud auth application-default login 違い 検証 シナリオ 検証パターン 実行環境 プログラムのソースコード 検証結果 パターン #1 パターン #2 パターン #3 パターン #4 まとめ 検証結果 補足1 (認証情報の格納場所) 補足2 (認証コマンドの実行方法) 関連記事 はじめに 2つの認証用コマンド gcloud auth login と gcloud auth application-default login はどちらも Google Cloud SDK の認証 に使用されるコマンドですが、その違いと適切な使い分けが混同されがちです。 そこで当記事では、こ
※この投稿は米国時間 2023 年 7 月 20 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 時系列予測は、小売、通信、エンターテイメント、製造など、さまざまな業界で最も重要なモデルの一つです。収益や在庫レベルの予測などの多くのユースケースで活用されており、時系列が BigQuery ML で特に人気のあるモデルの一つとなっていることは当然と言えます。時系列データの変化や変動に対応するために、時系列予測モデルでは休日を定義することが重要となります。このブログ投稿では、最近強化された機能を利用してカスタム ホリデーを定義し、BigQuery ML の予測モデルの説明可能性を高める方法について説明します。 時系列モデルの作成時には、あらかじめ HOLIDAY_REGION を指定できます。モデルは、その HOLIDAY_REGION 内の休日情報を使用して、休日効果
【AWS】【GCP】GCEにSSM Agentをインストールし、AWS Systems Managerからログインしてみました - Qiita
【AWS】【GCP】GCEにSSM Agentをインストールし、AWS Systems ManagerからログインしてみましたAWSgceSSMSystemsManagerGoogleCloud 前書 AWSのSystems Managerのセッションマネージャー機能はあまりにも便利すぎで、個人的にはそのサービスが大好きです！！ SSM Agentさえサーバー内にインストールしておけば、アウトバウンド通信がAWS側のSystems Managerとの疎通がさえできていれば、Systems Manager機能がフル活用することができます。 なので、GCP側のGCEにSSM Agentをインストールし、AWSのSystems Managerのセッションマネージャー機能から利用してみました！ １．AWS側でアクティベーション作成 まず、Systems Mangaer側にSystems Manag
Eliminating data transfer fees when migrating off Google Cloud | Google Cloud Blog
Cloud switching just got easier: Removing data transfer fees when moving off Google Cloud At Google Cloud, we work to support a thriving cloud ecosystem that is open, secure, and interoperable. When customers’ business needs evolve, the cloud should be flexible enough to accommodate those changes. Starting today, Google Cloud customers who wish to stop using Google Cloud and migrate their data to
[Google Cloud] Container-Optimized OSでDocker Compose v2を使えるようにする (2023/11更新) - Qiita
[Google Cloud] Container-Optimized OSでDocker Compose v2を使えるようにする (2023/11更新)Dockergcedocker-composeGoogleCloud はじめに 去年、Docker Compose v2がGAとなり、Compose v1は非推奨となっています。それに伴い docker-compose コマンドから docker compose コマンドへの移行が必要です。 Google CloudのCompute Engineにて「Container-Optimized OS (COS) 」を使ってコンテナアプリを動かす上で、OSにはDocker Composeが入っていないため別途インストールしないといけません。 これまでは docker/compose imageを使った方法がありましたが、v2への移行に伴ってこちら
![[Google Cloud] Container-Optimized OSでDocker Compose v2を使えるようにする (2023/11更新) - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/a734695d4f992af6d42f6ee709ce2281799b3849/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTkxNiZoPTMzNiZ0eHQ9JTVCR29vZ2xlJTIwQ2xvdWQlNUQlMjBDb250YWluZXItT3B0aW1pemVkJTIwT1MlRTMlODElQTdEb2NrZXIlMjBDb21wb3NlJTIwdjIlRTMlODIlOTIlRTQlQkQlQkYlRTMlODElODglRTMlODIlOEIlRTMlODIlODglRTMlODElODYlRTMlODElQUIlRTMlODElOTklRTMlODIlOEIlMjAlMjgyMDIzJTJGMTElRTYlOUIlQjQlRTYlOTYlQjAlMjkmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT01NiZ0eHQtY2xpcD1lbGxpcHNpcyZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPTI4MmJmNTkzY2Q5M2UyZjAyMjAxMzIwNzA3NjZjOTNk%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTcxNiZ0eHQ9JTQwbW1jbHNudHImdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zMiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPTYxZDg2MDJhNjAyNDUwMjE0ZDgxYTg2NjQ2OGE0NjQz%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Df31b042a2c1473331a5916f02f251d68)
この記事は Google Cloud Advent Calendar 2023 (通常版) の 12/6 の記事です。 Cloud Run はコンテナ アプリをサーバーレス で実行するためのプロダクトですが、統合されている機能を利用せずに、単にアプリ基盤として利用するだけではもったいありません。今回は開発用途、また CI/CD を応用する例を考えてみたいと思います。 要約 ソースコード管理として GitHub を利用し、CI/CD 経由で Cloud Run へアプリをデプロイするフローを応用して、Pull Request 毎にアプリを確認できる URL を作成するフローを作ってみたいと思います。GitHub 以外でも可能ですが、今回の例では GitHub Actions を一部利用しています。 全体のアーキテクチャは以下のようになります。 サンプル コードはこちらにあります。 gclou
Google Cloudは2023年6月8日（米国時間）、機械学習（ML）プラットフォーム「Vertex AI」におけるジェネレーティブAI（生成AI）サポートの一般提供を開始し、顧客がカスタムジェネレーティブAIアプリケーションを構築、強化するために、Google Cloudの最新プラットフォーム機能にアクセスできるようにしたと発表した。 ジェネレーティブAIは、新しいテキスト、画像、コード、動画、音声などを生成するAIや、これらを組み合わせて生成するAIを指す。Vertex AIでは、MLモデルやAIアプリケーションのトレーニングやデプロイ（展開）ができ、モデルの構築、デプロイ、スケーリングを高速化することが可能だ。 Vertex AIでのジェネレーティブAIサポートは、2023年3月に発表されており、Google Cloudは、このMLプラットフォームの過去最大のアップデートと位置付
2023年9月分のAWSおよびGoogle Cloudの機械学習関連サービスのアップデート情報をお届けします。 データアナリティクス事業本部 インテグレーション部 機械学習チームの鈴木です。 クラスメソッド データアナリティクス通信(機械学習編) の2023年10月号です。2023年9月分のアップデート情報をお届けできればと思います。 はじめに AWSでは、基盤モデル(FM)をAPIを通じて利用できるようにする完全マネージド型サービスであるAmazon Bedrockがついに一般提供開始しました。AWSでは7月にアナウンスされたAuroraのpgvectorサポートなど生成系AI利用のための様々なアップデートがありましたが、Bedrockの一般提供開で生成系AIを使ったシステム開発がより強力に支援されるようになりました。 Google Cloudでは、Vertex AI Workbench
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