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
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
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
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
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、
Megatron-LMとGKEで作るMixtral 8x7Bを語彙拡張継続事前学習 Part1 ~学習コードとモデルの先行公開~ - ABEJA Tech Blog
こんにちは！ABEJAでデータサイエンティストをしている大谷です。 ABEJAは国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（以下「NEDO」）が公募した「ポスト5G情報通信システム基盤強化研究開発事業／ポスト5G情報通信システムの開発」に当社提案の「LLMの社会実装に向けた特化型モデルの元となる汎化的LLM」が採択されたことを受け、LLMの事前学習を実施しました。 以降、本LLMプロジェクトをGENIAC（Generative AI Accelerator Challenge）と表記します。 開発内容は表題の通り、Mistral社のMIxtral 8x7Bをベースにした日本語の語彙拡張版継続事前学習です。弊社が調べた限り、Megatron-LMでMixtralモデルを継続事前学習するソースコードは2024年4月12日時点（執筆時）では存在していません。 GENIACの計算資源提供の
個人開発者がGoogle Cloudの環境構築でお財布を守るために最初にすべきこと - Qiita
初めに 自分は2年くらい業務でGCP(今はGoogle Cloudですね)を使っていたのですが、友達が個人開発でGoogle Cloud使いたいから手伝ってとのことで、久々にコンソール触りたいなーと思ったので環境構築を手伝うことにしました。友達のクレジットカードが紐づいた環境なので自分の環境以上に課金やセキュリティに対して注意しなくてはなりません。課金だけでなく友情も爆発してしまいかねませんので 今回は最初期から構築するということで個人開発者向けにお財布や環境を守るうえでの最初にやったほうがよい課金のセーフティ的な設定をまとめていきたいと思います。企業で検証環境管理している人にも参考になるかと思いますので是非最後まで見てもらえると嬉しいです！ 前提 Google Cloudのプロジェクトを作成していること 課金アカウントを作成していること(クレジットカードの紐づけできていること) その1
アーキテクチャ図だけ描いてTerraformはGoogle Cloud Developer Cheat Sheetに書いてもらおう
初めての方は、初めまして。そうでない方も、初めまして。クラウドエース SRE 部で Professional Cooking Architect をしている zeta です。私はドンドコ島の充実度をオンライン1位(多分)にしましたが皆さんいかがお過ごしでしょうか。 はじめに クラウドエースの SRE 部は Google Cloud のインフラの面倒を見ることが主な業務です。世の中の多くの企業の似たような役割を持つ部署でもそうだと思いますが、インフラの設計・構築・運用といったフェーズを行っていきます。こういったインフラエンジニア的なことをやっていると、みなさんも一度ぐらいは「設計だけやったら勝手にインフラ構築されねーかな〜」なんて思ったことはあるのではないでしょうか。技術の力でコンピュータに働かせてサボるというのは IT エンジニア開闢以来ずっと存在し続けた悲願であり、エンジニアリングのモチ
こんにちは！SRE 部門所属の小林由暁です！ 先日 Google Cloud 資格を転職一年以内にコンプリートすることを達成しました。 私自身、転職前は Google Cloud を含めたパブリッククラウドに関する業務が未経験だったため、今回の記事は、Google Cloud 未経験で資格取得に興味がある方やモチベーションを高めたい方に役立つ勉強方法や試験概要について幅広くお届けします。 皆さんの資格取得のモチベーション向上に繋がれば幸いです。 はじめに クラウドエース入社前は、別の会社に2020年にインフラエンジニアとして新卒入社し、3年間ほど在籍していました。 主な業務としては、アカウント管理システムの設計、構築業務を担当しており、その間にサーバの基礎やネットワークの基礎等を経験することが出来ました。 クラウドエース入社後には、以下の理由で資格取得を通じて自己研鑽することを決めていまし
Google Cloud、AIワークロードに特化したストレージ「Hyperdisk ML」発表 AWSやAzureの高速ストレージより100倍高速と説明
この記事は新野淳一氏のブログ「Publickey」に掲載された「Google Cloud、AIワークロードに特化したストレージ「Hyperdisk ML」発表。競合となるAWSやAzureの高速ストレージより100倍高速と説明。Google Cloud Next '24」（2024年4月11日掲載）を、ITmedia NEWS編集部で一部編集し、転載したものです。 米Google Cloudは日本時間4月10日未明から開催中のイベント「Google Cloud Next '24」で、AIの推論やサービングのワークロード向けに最適化されたブロック ストレージ サービス「Hyperdisk ML」を発表しました。 説明によると、Hyperdisk MLは一般的なストレージサービスと比較して、AIモデルの読み込み時間を最大12倍高速化し、最大で2500インスタンスが同じボリュームにアクセスでき、
誕生から20年近く経つクラウド・コンピューティングは、今や社会で重要な役割を果たすようになっている。2024年現在、注目するべきクラウドの動向とは一体何なのか。そしてこれから先、企業がクラウド戦略を立てる上では、どのような点を意識するべきなのか。ガートナー ジャパン ディスティングイッシュトバイスプレジデント、アナリストの亦賀忠明氏が解説した。 ライター。2010年、IT製品・サービスに関する情報提供を目的とするWebサイトにて医療チャンネルの立ち上げに参画し、担当記者として医療分野のIT推進の動向を取材して記事を制作。2011年、日本医療情報学会認定の医療情報技師資格を取得後、病院・診療所向け合わせて30社以上の電子カルテベンダーを取材した実績がある。医療関連システムの製品情報や導入事例、医療IT政策・市場動向に関する取材を行ってきた。
米Googleは4月11日（現地時間）、日本に届く新たな2本の海底ケーブル「Proa」と「Taihei」の構築に、10億ドル（1500億円）を投資すると発表した。日本のNEC、KDDI、アルテリア・ネットワークスなどと協力する。 上の画像の複数のケーブルは、Googleが2022年に岸田総理大臣に提言した「日本デジタル未来構想」の一環で、米国と日本の間に新たな光ファイバーケーブルを配設することで、領土間のデジタル接続の信頼性と可用性を高めるとしている。 NECの協力で構築するTaiheiは、日本語の「平和」と「太平洋」の「太平」から名付けられた、日本とハワイを結ぶ海底ケーブル。フィジーと米国本土を結ぶ「Tabua」（フィジーの神聖なクジラの歯にちなんだ名前）がハワイまで延伸されることで、米国大陸と日本は海底ケーブルで結ばれることになる。 関連記事 Googleが東京にITセキュリティ研究拠
Google Cloudが「Cloud TPU v5p」発表、AI処理に特化したプロセッサ。前世代より2.8 倍高速に大規模言語モデルをトレーニング。Google Cloud Next '24
Google Cloudは、日本時間4月10日未明から開催中のイベント「Google Cloud Next '24」で、同社が独自に開発しているAI処理に特化したプロセッサ「Cloud TPU」の最新版となる「Cloud TPU v5p」を発表しました。 TPU v5pは前世代のTPU 4と比較して最大4倍の能力を持つとのこと。 さらに2倍以上の浮動小数点演算性能（FLOPS）と3倍以上の高帯域幅メモリ（HBM）を備え、コストパフォーマンスは2.3倍向上し、2.8倍高速に大規……
Google Cloud、Vertex AI における Gemini、Imagen、Gemma、MLOps のアップデートを発表 | Google Cloud 公式ブログ
Google Cloud、Vertex AI における Gemini、Imagen、Gemma、MLOps のアップデートを発表 ※この投稿は、2024 年 4 月 10 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Vertex AI は、あらゆるハイパースケール プロバイダのさまざまな基盤モデル、堅牢なインフラストラクチャ オプション、モデル開発と MLOps のための豊富なツール セットへのアクセスを提供するほか、生成 AI アプリやエージェントの構築だけでなく、デプロイとメンテナンスもできるワンストップ プラットフォームです。本日 Google Cloud Next ‘24 で、モデルに関するアップデートやプラットフォーム機能など、Vertex AI のさらなる強化を発表しました。 Gemini 1.5 Pro を Vertex AI のパブリック プレビ
［速報］「Gemini for Google Cloud」発表。Google Cloudでの開発から運用、セキュリティなど利用シーン全体をAIが支援。Google Cloud Next '24
［速報］「Gemini for Google Cloud」発表。Google Cloudでの開発から運用、セキュリティなど利用シーン全体をAIが支援。Google Cloud Next '24 Google Cloudは、日本時間4月10日未明から開催中のイベント「Google Cloud Next '24」で、最新のAIによるGoogle Cloudを用いたアプリケーションの開発から運用、セキュリティなどライフサイクル全体をAIが支援する「Gemini for Google Cloud」を発表しました。 「Gemini for Google Cloud」は、同社の最新AIモデルである「Gemini」を用いた複数のサービスの統合的なブランドです。コーディング支援のGemini Code AssistもGemini for Google Cloudの傘下と位置づけられています。 それぞれの機
［速報］Google Cloudが「Gemini Code Assist」発表。最新のAIによるコーディング支援、Stack Overflowのナレッジも統合。Google Cloud Next '24
Google Cloudは、日本時間4月10日未明から開催中のイベント「Google Cloud Next '24」で、最新のAIによるコーディング支援サービス「Gemini Code Assist」を発表しました。 Gemini Code Assistは、GitHub CopilotやAWS CodeWhispererなどと競合するサービスと位置づけられます。 Gemini Code Assistは最新AIモデル「Gemini」採用 Google Cloudは昨年（2023年）12月にAIによるコード補完やコード生成などを実現する「Duet AI for Developers」を正式リリースしています。今回発表されたGemini Code Assistは、同社の最新AIモデルである「Gemini」を採用したDuet AI for Developersの進化版だと説明されています。 参考：
［速報］Google、同社初の独自Armプロセッサ「Google Axion」発表。x86ベースの仮想マシンより50％高速と。Google Cloud Next '24
Google Cloudは、日本時間4月10日未明から開催中のイベント「Google Cloud Next '24」で、同社初となる独自Armプロセッサ「Google Axion」を発表しました。 Google Cloudによると、Axionは現世代のx86ベースの仮想マシンと比較して50％の性能向上と、60％優れたエネルギー効率を実現しており、さらに現在クラウドで利用可能な汎用Armプロセッサと比較して30％高い性能を提供するとしています。 AWSとマイクロソフトはすでに独自Armプロセッサを発表済み Armベースのプロセッサは、すでにAWSとマイクロソフトがそれぞれ発表済みです。 AWSは2018年に独自のArmプロセッサである「Graviton」を発表しており、2023年には最新版の「Graviton4」を発表しています。 マイクロソフトは昨年（2023年）に同社初のArmベースの独
TerraformとGitHub Actionsで複数のCloud RunをまとめてDevOpsした結果, 開発者体験がいい感じになった話. - Lean Baseball
ざっくり言うと「TerraformとGitHub ActionsでGoogle Cloudなマイクロサービスを丸っとDeployする」という話です. Infrastructure as Code（IaC）は個人開発（趣味開発）でもやっておけ 開発〜テスト〜デプロイまで一貫性を持たせるCI/CDを設計しよう 個人開発（もしくは小規模システム）でどこまでIaCとCI/CDを作り込むかはあなた次第 なお, それなりに長いブログです&専門用語やクラウドサービスの解説は必要最小限なのでそこはご了承ください. あらすじ 突然ですが, 皆さんはどのリポジトリパターンが好きですか? 「ポリレポ（Polyrepo）」パターン - マイクロサービスを構成するアプリケーションやインフラ資材を意味がある単位*1で分割してリポジトリ化する. 「モノレポ（Monorepo）」パターン - アプリケーションもインフラも
AIで商品名をクレンジングする、Llama2や、Google Cloud Gemini-proとVertex AIを活用した商品名の最適化
ECサイト上の商品名は、「送料無料」や「ポイント5倍」、「母の日」といった宣伝文句が付加され、本来の商品名が分かりづらくなっています。 これらの不要なキーワードは、自然言語モデルを作成する際の妨げとなり、精度を上がりづらくしている一つの要因となっています。 そこで、本記事では、これら不要なキーワードを効率的に除去する方法について、具体的な手法と事例を紹介します。 データクレンジングの例、LLMオープンモデルを活用したアプローチ、さらにはGoogle Cloud PlatformのVertex AIやGemini-proを用いた解決策について触れます。 3行まとめ ・商品名から頻出単語のリストを作成し、商品名から不要なキーワードを検索して除去する ・オープンモデルでプロンプトを実行し除去する ・Google Cloud Platform のVertex AI、Gemini-proで除去する
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
Bucket full of secrets – Terraform exfiltration | Mercari Engineering
Background At Mercari, we utilize many microservices developed across multiple different teams. Each team has ownership over not only their code, but also the infrastructure necessary to run their services. To allow developers to take ownership of their infrastructure we use HashiCorp Terraform to define the infrastructure as code. Developers can use Terraform native resources or custom modules pr
Cloud RunとCloud PubSubでサーバレスなデータ基盤2024 with Terraform / Cloud Run and PubSub with Terraform
Google Cloudのサーバレスなサービスでデータ基盤を作った話.
Google、PostgreSQL互換のAlloyDBにAI機能を組み込んだ「AlloyDB AI」正式版に。ローカルで実行できるソフトウェア版も提供
Google Cloudは、PostgreSQL互換のAlloyDBにAI機能を組み込んだ「AlloyDB AI」正式版を提供開始した。データベースのデータをリアルタイムにAIに反映できる高速なベクトル検索などが可能だ。 Google Cloudは、PostgreSQL互換のデータベース「AlloyDB」にAI機能を組み込んだ新機能「AlloyDB AI」が正式版となったことを発表しました。 AlloyDBはGoogle Cloudのマネージドサービスとして提供されますが、同時に、AlloyDBをローカル環境で実行可能なソフトウェア版の「AlloyDB Omni」でもAlloyDB AIが正式版となりました。 AlloyDB Omniは開発環境などでの利用は無料です。本番環境の利用では有料のサブスクリプション料金が設定されており、Google Cloudによるサポートが提供されます。 企業
はじめに タイトルはこちらから拝借しました。この記事は他のパブリッククラウド(Azure, GCP)を薦める記事でもなければ、プライベートクラウドを薦める記事でもありません。また私自身、エンジニアキャリアの中でAWSはたくさん使ってきましたし、今でもソフトウェア開発のわがままに答えてくれる素晴らしいサービスだと思っているので、AWSを貶めるような記事でもありません。むしろ以下に紹介するサービスはAWS上に構築されていることが多く、間接的にもますます世界中の基盤として発展していくはずです。 PaaSアーキテクチャ 前提条件 前提として、現在でも主流なSPAを中心としたフロントエンド、バックエンド、データベースサービスからなるアプリケーションを想定します。 この場合、 フロントエンド → CDN + Static Hosting バックエンド → Container Deploy(Auto S
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5回の今回は、Google Cloudのサーバーレス製品を活用したアーキテクチャに焦点を当て、アプリケーション開発における実装パターンを実践的ないくつかのユースケースにあわせて紹介をします。また、サービスの選定にまよったときの判断のポイントも紹介します。 基本のアーキテクチャパターン まず最初に、クラウドアーキテクチャセンターを紹介します。Google Cloudでワークロードをビルドまたは移行するためのリファレンスアーキテクチャ、ガイダンス、ベストプラクティスがまとまっているページです。クラウドのアーキテクチャを検討する際に、こまったらここを参考にするとヒントが詰まっています。 Webアプリケー
Googleの最新AIモデルGeminiとStack Overflowのナレッジが統合、Google CloudとStack Overflowが戦略的提携
Google CloudとStack Overflowは戦略提携を発表しました。両社は最新AIモデルのGeminiとStack Overflowのナレッジを統合したサービスをそれぞれのプラットフォームで提供する予定です。 StackOverflowは生成AIによる新サービスを提供 Stack OverflowはITエンジニアのQ&Aコミュニティの代表的な存在であり、プログラミングやITシステムの構築に関わる大量のナレッジが15年にわたり蓄積されてきました。昨年（2023年）時点で5800万件の質問と回答があるとされています。 一方で、ChatGPTのような高度な生成AIの登場によって、これまでQ&Aコミュニティで質問されてきた多くの内容が生成AIに質問されるようになったことで、Stack OverflowのようなQ＆Aコミュニティの必要性が薄れてきていると見られています。 Stack Ov
Google、Stack Overflowを「Gemini for Google Cloud」に統合する戦略的提携
プログラマー向けQ＆Aサービス「Stack Overflow」を運営する米Stack Exchangeは2月29日（現地時間）、米GoogleのGoogle Cloudとの戦略的提携を発表した。 Google Cloudは、Stack Overflowに15年もの間蓄積されてきた知識とコードを「Gemini for Google Cloud」に統合する。Gemini for Google Cloudは既にオープンソースおよびサードパーティのプラットフォームで公開されているコードやデータでトレーニングされているが、今後、Stack Exchangeが公開した「OverflowAPI」を使ってStack Overflowの提案、コード、回答をGoogle Cloud上の開発者に直接提供することになる。 一方、Stack Exchangeは、Google CloudのAI機能を活用してコミュニテ
Cloud Run 上のページが一部の Chrome 環境で文字化けする謎を探るべく我々は Google Cloud の奥地へと向かった
この記事は 2024 年 2 月 28 日に執筆されました．今後この問題が Cloud Run 側で修正された場合，再現しない可能性がありますのでご留意ください． TL; DR Cloud Run は執筆時現在 zstd による圧縮に対応していない ヘッダの Content-Encoding: zstd のみが削除され，ボディは圧縮されたまま応答される ブラウザはこの応答を正しく解釈できないため文字化けのような表示となる zstd による圧縮は，執筆時現在 Chrome に実装されているもののデフォルトでは無効だが近い将来に有効化される 悲劇は突然訪れる 弊社では，コーポレートエンジニアリングチーム [1] [2] において，社内向けにいくつかのサービスを提供しています． これらのサービスはもともと AWS でホストされていましたが，アクセス制限に Identity-Aware Proxy
いやー高い技術を持ってそうだけどいまいち地味なのと料金表が表に出てないから敬遠してた謎のネットワークサービスFastlyを友人が転職してたので試してみました。そしたらいままでCloud Runで抱えてた悩みが解決してしかも値段も結構大丈夫そうだったので記事にまとめることにしました。 追記：Host Overrideについて書いた 俺たちは安くてhttpsで独自ドメインでCloud Runを使いたい そう、それだけなんですよ。それだけなのに苦労するのがCloud Runなんですよ。詳しくはこちらをお読みください。いままでは安くで済まそうとすると、プレビュー版のカスタムマッピングか、Cloudflareを前段にかますことが多かったのですが、それだと遅いのですよ。 Cloudflare Workersを組むとそこそこ速いのですが、キャッシュ含めちゃんと組むとなるちょっとコードの手間がかかるんです
OpenTelemetry+Go 計装サンプル大全 with Cloud Trace ~意外なつまづきポイントを添えて~
はじめに こんにちは。クラウドエース株式会社で主にアプリケーション開発を担当している水野です。 今回は、Go 言語でトレース計装する際のサンプル集をご紹介します。 OpenTelemetry は、アプリケーションのオブザーバビリティを実現するための OSS です。 対象読者 手動計装は、アプリケーションコードを煩雑化してしまう可能性もあるため 「できるだけ最小限な構成で手軽に導入したい」という方もいると思います。 そんな方に すぐ活用できる！ような記事となっています。 使用技術 Golang OpenTelemetry Google Cloud Cloud Trace Cloud Logging Cloud Pub/Sub Cloud SQL 方針 アプリケーション実装は最小限にする（ライブラリの力をできるだけ借りる） 計装箇所 API (incoming, outgoing) http
はじめに 本記事では実践的な Cloud Run のデプロイパイプライン実装を通して Cloud Deploy の理解を試みます。Cloud Deploy は元々 Kubernetes 用のプロダクトとしてリリースされたこともあり、Cloud Run に限って利用するには学習コストが高すぎるところもあります。本記事では Cloud Run のデプロイの本番環境構築・運用に必要な部分のみをピックアップして次のようなことを説明します。 Cloud Deploy の仕組み Cloud Deploy を使ったデプロイパイプラインの設計・実装方法 Service Account、IAM 設計 おすすめの Infra as Code の方法 おすすめの skaffold.yaml の書き方 Automation、デプロイフック、カナリアデプロイなどの高度なパイプライン、監視などは上記のような基本をおさ
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
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
また、Gemmaの事前トレーニング済みモデルでは、学習データから特定の個人情報やその他の機密データを除外していると安全性もアピール。開発者や研究者向けに、安全で責任あるAIアプリケーションを構築できるというツールキット「Responsible Generative AI Toolkit」も併せて公開している。 関連記事 Google、“現行最強”の生成AI発表 月2900円で利用可 チャットAIサービスはBard→Geminiに刷新 米Googleは2月8日（現地時間）、「現行最強」をうたう生成AI「Gemini Advanced」を発表した。すでにサービスを提供開始しており、月額2900円で利用可能。2カ月間の無料試用期間も用意する。 Google、「Gemini 1.5 Pro」限定リリース コンテキストウィンドウは100万トークン Googleは、生成AIの次世代モデル「Gemini
Googleの最新AIモデル「Gemini 1.0 Pro」が正式版となり本番環境で利用可能に。「Gemini 1.0 Ultra」「Gemini 1.5」は特定の開発者に提供開始
Googleは同社の最新AIモデル「Gemini」のバリエーションの1つである「Gemini 1.0 Pro」を正式版とし、全開発者がGoogle Cloudの機械学習AIプラットフォームであるVertex AIから利用可能になったと発表しました。 「Gemini」は昨年（2023年）12月にGoogleが発表したAIモデルです。 このとき発表された「Gemini 1.0」には、Google Pixelなどのモバイルデバイス上で実行可能な「Gemini 1.0 Nano」、幅広いタスクに対応する「Gemini 1.0 Pro」、非常に複雑なタスクに対応する「Gemini 1.0 Ultra」の3つのサイズが用意されています。 さらに数日前には、Gemini 1.0 Ultraと同等のクオリティをより少ないコンピューティングリソースでも担保し、扱える情報量が最大で100万トークンと大幅に増加
Cloud RunサイドカーとURLマスクを活用したWINTICKET Webの検証環境改善 | CyberAgent Developers Blog
今回、Dark Canaryリリースの仕組みを拡張し、Pull RequestごとにDark Canary（以後PR Dark Canary）環境を作成する仕組みを整備しました。これにより、本番と同じURLでPull Requestごとの環境に接続して動作確認ができるようになりました。本記事ではその技術構成や運用について紹介します。 開発プロセス上の課題 WINTICKET Webの開発プロセスは、フィーチャーフラグを用いたトランクベース開発を中心に行われています。しかし、複雑なリファクタリングや大規模な機能追加の場合など、フィーチャーフラグでは管理しきれないケースも存在します。 このような場合、Pull Requestに連動したプレビュー環境での品質管理（QC）を試みますが、ドメインの違いやCDNの非配置など、開発環境との差異によって動作検証が困難なケースがあります。この場合、開発環境（
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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 認定資格コンプリート！約1年間のロードマップと勉強方法を共有します！
AWSなどクラウド「3強」時代はもう終わり？ガートナーが予想する2030年の未来
Google、日本とハワイを直結する海底ケーブル他の構築に1500億円投資
GoogleのAI「Gemin 1.5 Pro」が180カ国で利用可能に。音声認識も対応
MicrosoftやAmazonに続き、Googleも生成AI向け独自CPU投入
Google Cloud の Workflows を運用してみて - Assured Tech Blog
You Don't Need AWS ~お前にAWSは必要ない~
Google Cloudのサーバーレス製品を活用したアーキテクチャ | gihyo.jp
Cloud RunとかGCPサーバレス製品のCDNはFastlyが最強かもしれない話-1/2
Cloud Run のための実践 Cloud Deploy
Gemma が Google Cloud で利用可能に | 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
Google、オープンな生成AIモデル「Gemma」公開 商用利用OK、Geminiと同じ技術の軽量LLM