【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
TechCrunch
CesiumAstro alleges in a newly filed lawsuit that a former executive disclosed trade secrets and confidential information about sensitive tech, investors and customers to a competing startup. Austin-b
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
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
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
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
2023年は「Cloud Run を触って覚える」をテーマとした ひとりアドベントカレンダー を開催しており、Cloud Run のさまざまな機能や Cloud Run でよく使う構成などをご紹介しています。 最終日、25日目は Cloud Run を中心としたサーバーレス アーキテクチャをいくつか紹介します。2023年にちなんで23個のアーキテクチャを用意しました。 Cloud Run の概要は「gihyo.jp」で解説していますので、こちらもぜひご覧ください。 Web アプリケーション + API の 3-Tier 構成 (SPA) Web アプリケーション + API の 3-Tier 構成 (SPA) SPA (Single Page Application) がフロントになり、バックエンドの API サーバーとして Cloud Run を使用するアーキテクチャです。SPA は N
300コア近くのRedshiftクラスタを運用している広告配信プロダクトでSnowflakeを検証した結果をご紹介します。
経緯 ここ6,7年くらいはバックエンドに関してはRails + EC2/ECSあたりのAWS環境を中心に過ごしてきたが、昨今はフロントエンドでReact/Vue + TypeScriptを書く機会も増えている。なのでこの際NestJS等でバックエンドを書けるようになれば言語のコンテキストスイッチの切り替えが容易になりそうと思った(ちなみにモバイルアプリはFlutterで書くのでDartだが、ではDartでバックエンドを書くかと言われると一人でそんな勇気はないわ...となるのでひとまず置いておく) 最近はinputとoutputを型注釈によって守れたりすることの主に開発体験方面への恩恵が個人的に大きくて、Rails以外で安住の地を見つけたいとは予々思っていた。なので先に挙げたNestJSに全ベットするわけではないにしろ何かしらフレームワークは試していきたい。 AppEngineは大昔に少し触
セキュアなBigQueryの運用方法
JulyTechFesta2021 登壇資料 https://techfesta.connpass.com/event/213069/ IAM,VPC Service Controls, Logging, 承認済みviewなどBigQuery周りのセキュリティサービスはいくつもあります。セキュリティを担保するためのサービスとしてどのようなものがあるのか、またそれを使った運用方法はどのようなやり方があるのかを実例を交えて紹介します。 #JTF2021 #JTF2020_C
Cloud Deploy
お待たせいたしました、お待たせし過ぎたかもしれません。みんなー！やっと Google Cloud でデプロイのためのマネージド サービスがでてきたよー！！！ Cloud Deploy という謎サービスがリリースされました。現在 Preview ながら、実際にみなさんの環境で体験いただけます。以下はその解説ですが、そんなことより早く使いたい！という方はこちらからどうぞ。 Cloud Deploy とはアプリケーションを実行環境へ継続的デリバリー (CD) するためのもの任意の継続的インテグレーション (CI) システムと連携できるCD に関する重要な指標、データが容易に可視化できる現在サポートするデプロイ対象サービスは GKE のみ使い方は 事前に “パイプライン” としてデプロイ先や順序、方法を決めておいてソフトウェアが書けたら成果物を “リリース” としてまとめ最初のデプロイ先（ “ター
GitHub Actions + google-github-actions/auth で GCP keyless CI/CD
GitHub Actions + google-github-actions/auth で GCP keyless CI/CD 追記 2021/10/08 v0.3.1 にすると aud 周りの設定変更が必要 ソース 追記 2021/10/07 OIDCトークン発行元のURLが変更になったようです ソース 要約： GitHub ActionsでCI/CD的なことやろうとしたとき、SecretsとかにGCPのService AccountのKeyとか置かなくてもデプロイとかできるようになったらしいのでやったらできた。 経緯 AWS federation comes to GitHub Actions という記事が出て。 GitHub ActionsのOIDC id tokenでGCPにアクセスしてみた といってGCPでもやれるか確かめた人が出て。 Use gcloud with creden
概要 本記事では、Next.jsをコンテナをサーバーレスで実行するサービスであるCloud Runで動作する軽量のDocker環境構築について紹介します。 ネットにある様々な記事を見てきましたが、動作目的でDockerイメージが大きくなっており、パフォーマンスとセキュリティに課題がありました。そこでDockerの軽量化および最適化を試みました。 Docker環境 シングルステージビルド（slim） シングルステージビルドしたDockerイメージです。本番環境に必要無いデータを多く含んでいるため、イメージサイズも大きくなっています。構成はシンプルのため、理解しやすいですがパフォーマンス/セキュリティ面には課題があります。 FROM node:14.17.0-slim WORKDIR /app COPY package.json yarn.lock ./ RUN yarn --frozen-l
GCP のログ大全2019
この記事は Google Cloud Japan Customer Engineer Advent Calendar 2019 の 5 日目の記事です。 GCPにおけるログのライフサイクルGCPにおけるログのライフサイクルは、収集・集約・活用・保管の大きく4つのフェーズに分類できると考えております。まずそれぞれのフェーズの中でどのようなことができるのか、皆様に知っておいておきたいことについて説明します。 収集フェーズログを発生させる元のシステムから集めてくるフェーズです。ログの発生元がどこであれ、最終的には Stackdriver の Logging API にログを送ることで収集を行います。もちろんGCPのサービスで発生するログは自動的に収集されますが、GCP上のユーザアプリケーションのログや、オンプレミスや他クラウド環境からのログは、Logging エージェントかLoggin APIの
Cloud Functions をローカル環境で統合テスト可能にした話 | BLOG - DeNA Engineering
はじめまして。AIシステム部MLエンジニアリンググループ で学生インターンをしている 早坂( @takemioIO ) です。 普段はパケット処理などをやっているのですが、縁あってここでは MLOps の通常業務に携わっております。 私は二ヶ月間インターンとして開発に取り組んでいました。ここではその実装物の一つを紹介します。 この AI システム部 のとあるプロジェクトでは、 Cloud Functions と Cloud Pub/Sub を利用したデータパイプライン を構築しております。 そのプロジェクトは毎日のように変更が取り込まれ、非常に開発が盛んですが一方それゆえに破壊的な変更で足を撃ち抜いてしまいそれによって悩まされることがありました。 さらにはクラウドサービスを利用してるという部分からローカルでの検証環境がありませんでしたので、毎回 GCP に デプロイするしかなく、トライアン
Google Cloudなんもわからないマンが、Cloud Runの凄さをあれこれ調べてみた | DevelopersIO
この記事はクラスメソッド Google Cloud Advent Calendar 2021の9日目の記事です。 Google Cloud自体ナンもわからないマンが、以前から気になっていたCloud Runをあれこれ動かしながら学んでみた様子をお届けします。もともとAWSのApp Runnerがお気に入りのサービスだったので、それとの機能上の違いも入れています。 （祭） ∧ ∧ Y ( ﾟДﾟ) Φ[_ｿ__ｙ_l〉 Cloud Run祭りﾀﾞﾜｯｼｮｲ |_|＿| し'´Ｊ 注意事項：この記事には両者のサービスの優劣をつける意図は全くありません そもそも、違うプラットフォームに存在するサービスを単独で機能比較して優劣がはっきり出るほど、パブリッククラウドは単純なものではありません。AWSもGoogle Cloudもサービス単体で利用するよりは、そのエコシステムの中でビルディング
Cloud RunとIdentity-Aware ProxyとGitHub ActionsでPull RequestごとのDeployment Previewを実現する - Hatena Developer Blog
マンガ投稿チームでWebアプリケーションエンジニアをしているid:stefafafanです。この記事では、最近私がチーム向けに整備したDeployment Preview環境の事例を紹介します。 Deployment Previewとはどのようなものか？ チームとして求める要件 実現したDeployment Previewの全体像 1. DockerイメージをビルドしてArtifact RegistryにpushしてCloud Runで動かすまで GitHub Actionsでどのように実現したか 2. ロードバランサーと証明書の準備、またServerless NEGによる振り分け Certificate Managerでワイルドカード証明書を取得 Serverless NEGを用意してURL MaskでCloud Runのリビジョンタグと対応づける Identity-Aware Prox
こんにちは。SRE部の塩崎です。七味唐辛子の粉末を7種類に分類するという趣味を発展させて、おっとっとを新口動物と旧口動物に分類するという趣味を最近発明しました。 BigQueryは非常にパワフルなData WareHouse(DWH) SaaSであり、大容量のデータを一瞬で分析できます。しかし、課金額がスキャンしたデータ量に比例するという特徴があるため、意図せずに大量のデータをスキャンしてしまい大金を溶かしてしまうことを懸念する人もいます。 qiita.com そのため、課金額が大きすぎるクエリを発見した際にSlackへ通知する仕組みを作りました。GCP Organization内の全プロジェクトで実行されたBigQueryの監査ログをリアルタイムにチェックすることによってこの仕組みは実現されています。本記事では作成したシステムを紹介します。 なお、本記事は以下のQiita記事に着想を得た
Google Cloudサービスが提供しているBigQuery監査ログの活用方法。 実際に弊社で利用しているクエリも併せて紹介します。
Terraform と gcloud CLI を使用した完璧な Google Cloud インフラストラクチャの構築 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2022 年 3 月 4 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Terraform をはじめとする Infrastructure as Code（IaC）ツールの導入がデベロッパー コミュニティで急増しています。クラウド インフラストラクチャのデプロイと管理に関連する運用オーバーヘッドが大幅に簡素化されるとあれば、当然のことです。こうした傾向の高まりを受け、Google は本日、Google Cloud CLI による Terraform 向けの宣言型エクスポートのプレビュー版がリリースされたことをお知らせいたします。 宣言型エクスポートを使用すると、Google Cloud インフラストラクチャの現在の状態を、Terraform（HCL）や Google の KRM 宣言型ツールと互換性のある記述ファイルにエクスポートできます。その
この記事は Google Cloud Japan Advent Calendar 2021 の 2 日目の記事です。Config Controller という新しいサービスを使ってガードレールを構築する話をします。 tl;drConfig Controller という Google Cloud リソースの管理・プロビジョニングを行ってくれるサービスが登場しました。Config Controller を活用することにより、柔軟なポリシー制御（ガードレール）と Reconciliation（自己修復）を組み合わせ Google Cloud 環境をより高度に管理することができます。Config Controller とはConfig Controller は Google Cloud リソースの管理・プロビジョニングをしてくれるサービスです。 Config Controller は Terraf
こんにちは、データプラットフォームチームでデータエンジニアをやっている滑川(@tomoyanamekawa)です。 以前紹介したデータ分析基盤であるソクラテスの改善のためにCloud Composer(Airflow)で行っている処理のdbtへの置き換えを検討しましたが、導入を見送りました。 調べてみてdbtに対するわかりみも深まったので、その供養のために検討内容を公開します。 同じように検討している方の参考になれば幸いです。 dbtとは DWH(Data Ware House)でのquery管理やデータの品質、データリネージの問題を解決してくれるツールです。 すでに先人たちがいろいろな記事を公開してくれているので、詳細は説明しませんがこちらの文がdbtをよく表しています。 ELTの「T」を担当するツール データの前処理における作業をELT（Extract、Load、Transform）と
Google Cloud (旧称 GCP) の 学習に役立つオンラインコンテンツ をサービスカットや分野別でまとめました。Google Cloud の基本的な学習のほか、資格取得にも役立つコンテンツ集となっておりますので、お役立てください。 はじめに Google Cloud 全般 課金・コスト削減 アーキテクチャ・ベストプラクティス セキュリティ・統制 (非ネットワーク) セキュリティ (ネットワーク) コンピューティング ネットワーク ストレージ データベース データ分析 AI / ML (機械学習) 開発・IaC 監視・運用・SRE その他・Google プロダクト Google Workspace Google Cloud 認定資格 はじめに 当ページでは Google Cloud (旧称 GCP) の基礎学習や試験対策に役立つオンラインコンテンツを、サービス名別や分野別でまとめま
こんにちは。Google Cloud Japan でカスタマーエンジニア（プリセールスエンジニア）をしている有賀です。 クラウドサービス利用のご相談に乗っていると、ときどき(しばしば？)、ウェブコンソール(クラウドサービスを設定するためのウェブページ。Google Cloud では Cloud Console と呼びます。)や、API へのアクセスをアクセス元の IP アドレスで制限したい、というご要望を受けることがあります。 インターネットでサービスを公開する際のアクセス制限として、ID とパスワードだけでは不安（パスワードが漏れたらアクセスされ放題に！）だから、追加でアクセス元の IP アドレスで制限する、というのはそこそこ一般的におこなわれていたかと思います。（ゼロトラストのアプローチもあると思いますが、それはまたの機会に。:-) こういった機能をオンプレミスで提供する場合は、ファイ
gcloud config configurations を使ってプロジェクトの切り替えができるようにしておくのが良さそう。 認証 OAuth またはサービスアカウント.json で認証 $ gcloud auth login # OAuth または $ gcloud auth activate-service-account --key-file パス # Service Account
サービスアカウントキーを用いずにGitHub ActionsからGoogle Cloudと認証する | DevelopersIO
Workload Identity連携を使って認証し、サービスアカウント情報をgcloudで取得するというワークフローを試してみます。 本エントリはクラスメソッド Google Cloud Advent Calendar 2021の23日目の記事です。 GitHub Actionsでgcloudコマンドラインツールなどを使ってGoogle Cloudのリソースに対してなにか操作したりしたいことってありますよね。そのためにはGoogle Cloudと認証に利用するサービスアカウントキーの管理をどうするかという問題がでてきます。そこで、今回はサービスアカウントキーを使わず、Workload Identity連携を使って認証し、サービスアカウント情報をgcloudで取得するというGitHub Actionsのワークフローを試してみます。 はじめに 本エントリではGoogle CloudのIAM(
DCC グループの Google Cloud ユーザーコミュニティイベント報告【GINGER Event#6】 - NTT Communications Engineers' Blog
はじめに こんにちは、イノベーションセンターでノーコード分析ツール「Node-AI」開発チームの林です。 業務としては Node-AI のフロントエンドやバックエンド開発、最近では監視/可視化のプラットフォーム開発に携わっています。（興味ある方はこちらの記事もご覧ください。） 本記事では、2023 年 12 月 18 日に開催した NTT ドコモ・NTT コミュニケーションズ・NTT コムウェアからなるドコモグループ（以下、DCC グループ）内の Google Cloud のユーザーコミュニティ「GINGER」 の第 6 回目のイベントをご紹介します。 はじめに GINGER 紹介 オープニング 運営メンバー紹介 LT1：Google Cloud 生成AI Updates, Gemini 紹介 LT2：Google Cloud Next Tokyo'23 の 1 日目に行ってみた LT3：
風音屋では、データエンジニア、データアナリスト、データコンサルタントを募集しています。 書籍執筆者やOSSコントリビューターなど、業界を代表する20名以上のアドバイザーと一緒にベストプラクティスを追求できる環境です。 ぜひカジュアルトークをお申し込みください。 兼業データアナリストの星野（@mochigenmai）です。 今回 dbt を利用したデータパイプラインの開発時に、SQLFluff(Linter) を動作させる GitHub Actions を構築しました。 GitHub Actions で SQLFluff を動作させる手順は kazaneya/sqlfluff-dbt-starterkit に公開しているので、よかったら活用してみてください。 この記事では GitHub Actions の環境構築時に発覚した情報漏洩リスクの原因と対策を dbt compile の仕様と合わせ
データ移動不要！Cloud SQL のマスタデータと BigQuery のトランザクションデータを結合して SQL で分析してみた。 | DevelopersIO
データ移動不要！Cloud SQL のマスタデータと BigQuery のトランザクションデータを結合して SQL で分析してみた。 こんにちは、データアナリティクス事業本部のみかみです。 本エントリは、クラスメソッド BigQuery Advent Calendar 2020 の 18 日目のエントリです。 25日のアドベントカレンダー終了まで、弊社クラスメソッド データアナリティクス事業本部のメンバーで、Google BigQuery に関する記事を紡いでいこうと思います。 やりたいこと BigQuery と Cloud SQL のテーブルデータを SQL で結合して集計したい ある小売業の会社のシステムでは、商品マスタや店舗マスタなどのマスタデータは、システム管理画面でメンテナンスする必要があるため、リレーショナルデータベースの Cloud SQL で管理しています。 一方、実店舗で
機械学習の用語集 - Qiita
はじめに 本記事では、機械学習に関連する用語を @daikikatsuragawa なりに砕いた表現で紹介します。自身の備忘録も兼ねているため、知識が増え次第、気まぐれで随時更新、編集します。ご了承ください。 ↓ぜひ、こちらと合わせてご覧ください。 基礎 機械学習（machine learning） 人工知能（AI）のひとつの分野。人間が自然におこることをコンピュータで実現する技術や手法、研究分野。また、データから繰り返し学習し、データに隠されたパターンを発見すること。 手法（approaches） 機械学習におけるモデルの作成方法。 アルゴリズム（algorithm） 機械学習における手法の中身となる具体的な計算式や計算方法。 モデル（model） コンピュータで処理が可能な形式の値を入力として受け取り、モデルの構成に採用されているアルゴリズムにより算出された予測および判断の結果を出力す
結論 Quick Startに出てくるCloud Buildも少し知ってた方がいい Cloud SQL使うならCloud SQL Proxy対応してるので、そのオプションを使う インフラにコスト払いたくない、手抜きしたい人には最高のサービス 実際のアプリケーションを使う場合を想定して使う Cloud RunのQuickStart的な記事や内容をよく見ますが、バックエンドで使うならCloud SQLは当たり前に出てくると思う。 なんでCloud SQL（Proxy）と繋ぐ方法は知ってると吉なので書いておきます。 アプリケーションの作成 今回はRailsでサクッと作ってみるということで
Google Cloud Vision API でPDFからEPUBを作成してみた | DevelopersIO
Google Cloud Vision API を使って、PDFから文字を抽出し、簡易的なEPUB を作成してみました 西田@大阪@MAD事業部です。 本エントリは クラスメソッド Google Cloud Advent Calendar 2021 の 15日目 の記事です。 今回は Google Cloud Vision API を使って、PDFから文字を抽出し、簡易的なEPUB を作成してみました Cloud Vision APIとは Cloud Vision API は機械学習の知識がなくても、簡単に画像の解析が可能でサービスです。画像、PDF/TIFF からテキストを抽出したり(OCR)、ランドマーク検出、顔検出などができます。 参考: 機能リスト | Cloud Vision API | Google Cloud 構成 Input 用の Cloud Storage に PDFファ
Dataflow と Pub/Sub を使用して、ストリーミング パイプラインの重複データを処理する | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2021 年 8 月 24 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 目的ストリーミング データを処理して分析情報を抽出し、リアルタイム アプリケーションを強化することはますます重要になっています。Google Cloud Dataflow と Pub/Sub には、ミッション クリティカルなパイプラインを実行するための、スケーラビリティと信頼性に優れた、完成されたストリーミング分析プラットフォームが用意されています。このようなパイプラインの設計に際して、デベロッパーは、重複データの処理をどのように行うかという課題に頻繁に直面します。 このブログでは、ストリーミング パイプラインで重複データがよく発生する場所や、その処理に利用できるいくつかの方法について説明します。また、同じトピックについて説明しているこちらの技術解説もぜひご覧ください。
【初心者向け】Google Cloud API Gatewayを使って、認証付きWeb APIを作成してみた | DevelopersIO
【初心者向け】Google Cloud API Gatewayを使って、認証付きWeb APIを作成してみた MAD事業部の佐藤@札幌です。 この記事は クラスメソッド Google Cloud Advent Calendar 2021 22日目の記事です。Google Cloud ほとんど触ったことないのに勢いで社内のGoogle Cloudアドベントカレンダーに申し込んでしまいました。私自身、AWSではよく Amazon API Gateway を使って開発をしていますが、Google Cloudにも API GatewayというフルマネージドなAPIサービスが 2020年の9月にβ版としてリリースされていました。そこで今回は、API Gatewayと Cloud Functionsを使って認証付きWebAPIを作成してみたいと思います。 Google Cloud API Gatewa
Google Cloud Compute EngineをTerraformで構築してみる | DevelopersIO
はじめに こんにちは、CX事業本部MAD事業部の森茂です。 本エントリーはクラスメソッドGoogle Cloud Advent Calendar 2021の18日目の記事です。 本記事の執筆でGoogle Cloudデビューしました。 みなさんもojichatをもっと手軽に利用できないかという相談をうけることがよくあるかと思います。 今回はそういったご要望に応える方法のひとつとして、Google Cloudの仮想マシンを作成できるサービスであるGoogle Cloud Compute Engine（以下GCE）をTerraformで構築し、手軽にコンソールのSSHターミナルからojichatを実行できる環境を構築してみました。 環境構築 Terraformを使って環境を構築するには事前の準備が必要になります。下記ツールのインストールとGoogle Cloudで利用できるプロジェクトを管理コ
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4回では、アプリケーション開発でも欠かすことのできないデータベース製品の活用について、クラウドネイティブなマネージドDBである、Cloud Spanner（以下Spanner）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。 Google CloudのリレーショナルDBとSpanner Spannerの話に入る前に、Google Cloudが提供しているリレーショナルDBのサービスを見てみましょう。リレーショナルDBのマネージドサービスは、以下の3つを
Google Cloud Runを使って双方向ストリーミングなgRPCサーバーを構築してみる | DevelopersIO
どうもMAD事業部の新井です。 本エントリは クラスメソッド Google Cloud Advent Calendar 2021 の 4日目の記事です。 今回はgRPCの双方向ストリーミングをCloud Runで試してみたいと思います。 Cloud Runは、アプリケーションを実行できるサービスの中でも「エンドツーエンドの HTTP/2 接続、WebSocket のサポート、gRPC の双方向ストリーミングが可能」という特徴があります。詳しくはこちらをご覧ください。 双方向ストリーミングにも対応しているということなので、勉強がてら試していこうと思います。 お題: おじさんとチャットする 最近寒くなってきましたね。 人肌恋しいこの時期には「おじさんとチャットして心を温めたい」と思う人も多いんじゃないでしょうか？ そんなあなたのために、今回はおじさんとチャットできるアプリをgRPC双方向ストリ
inductor on Twitter: "任天堂のマルチプレイヤー用サーバー、AnthosとIstioとSpannerでできてるらしい。マルチクラスタ、Namespace単位での分離 + VirtualServiceで構成 https://t.co/wtbF1edEKN"
任天堂のマルチプレイヤー用サーバー、AnthosとIstioとSpannerでできてるらしい。マルチクラスタ、Namespace単位での分離 + VirtualServiceで構成 https://t.co/wtbF1edEKN
選定フロー(雑) ログレベルの運用が不要なら＝＞「1.標準Logger」 ログレベルの運用が必要で labelsなどの特殊フィールドの設定をしたい＝＞「2.標準Logger+構造化ログ」 特殊フィールドの設定が不要＝＞「3.純正Handler」 っていう感じになりそう。 方法1.標準Logger/printを使う 一番手軽なパターン。標準Loggerやprintを用いてもログが連携されますがログレベルは連動しません。 func1.py import logging import flask logger = logging.getLogger() logger.setLevel(logging.DEBUG) def main(request): print("PRINT message") logger.debug("DEBUG message") logger.info("INFO me
やりたいこと GCSバケットを何も設定しないで作成すると、プロジェクトのOwner、Editor、ViewerはGCSバケットのオブジェクトを参照することができてします。 さらに、Organization 横断ユーザ(例: セキュリティ監査チームやGSuites管理者)などもアクセスできてしまいます。 たとえば、機密情報を管理するバケットを作る場合など、許可した特定のユーザーのみを、特定のバケットにアクセスを許可する方法を調べました。 結論 プロジェクトレベルのIAMで storage.objects.get の権限を付与しない プロジェクトレベルのIAMとはここで設定する権限のこと https://console.cloud.google.com/iam-admin/iam GCSバケットのアクセス制御は Uniform モードで作成する バケットの詳細ページでパーミッションを設定する
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
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
Cloud Run で作るサーバーレス アーキテクチャ 23 連発 - これのときはこう！
SnowflakeとRedshiftの比較検証
NestJS + Prisma + Cloud Run + Cloud SQLを試す
【Node.js/Next.js】Cloud Runで動作する軽量なDockerを構築してみた
BigQueryの監査ログをリアルタイムに監視して使いすぎを防止してみる - ZOZO TECH BLOG
BigQueryの監査ログは役に立つ | PLAID engineer blog
Config Controller で Google Cloud のガードレールを構築する
Airflowの処理の一部をdbtに移行しようとして断念した話 - Classi開発者ブログ
Google Cloud サービスカット学習コンテンツ集 - G-gen Tech Blog
Google Cloud のコンソールや API へのアクセスをアクセス元の IP アドレスで簡単に制限する
gcloud でプロジェクトの切り替え設定 - Qiita
dbt × SQLFluff を GitHub Actions で動かす時の情報漏洩リスクとその対策
Cloud Runを使うならこれだけ知ってると得した気分になる - Qiita
クラウドネイティブなデータベースとSpanner | gihyo.jp
(Python)Cloud FunctionsからCloud Loggingへのログ連携方法の比較
【GCP】特定のGCSバケットに特定のユーザーしかアクセスできないようにする
gigazine.net
gigazine.net
www.kyusai.co.jp
zenn.dev/karaage0703
koreawave.jp
gigazine.net