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フィードバックを送信 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。 ホット タブレット Bigtable には、パフォーマンスの問題をトラブルシューティングするため、クラスタ内のホット タブレットを特定してモニタリングする機能があります。このページでは、ホット タブレットの概要、ホット タブレットのリストを取得する方法、ホット タブレットの識別が有益な状況について説明します。このページを読む前に、Bigtable の概要を理解しておく必要があります。 ホット タブレットのリストを取得するメソッドの名前は、使用する言語によって異なります。わかりやすくするため、このドキュメントでは RPC Cloud Bigtable Admin API 名(ListHotTablets)を使用します。ホット タブレットのリストは、以下のものを使用して取得できます。 Goo
※この投稿は米国時間 2023 年 9 月 21 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 アプリケーションとユーザー間のシームレスかつスケーラブルで安全性の高いインターネット接続は、あらゆる企業がクラウド導入時の最優先事項に掲げるテーマです。2023 年 10 月 1 日より、Google Cloud ネットワーキング スタンダード ティアの新規および既存のすべてのお客様は、インターネット データ転送を毎月 200 GB まで無料でご利用いただけるようになります。このオファーはお客様が運用を行っているリージョンごとに個別にご利用いただけます。スタンダード ティアをサポートする Google Cloud リージョンは 28 を超えるため、毎月のべ約 6 TB ものデータ転送が無料で提供されることになります。このことは、スタートアップや小規模企業のお客様が Go
※この投稿は米国時間 2022 年 6 月 21 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 クラウドは 10 年以上にわたりデベロッパー、データ サイエンティスト、エンジニアの方々に、デベロッパー中心のツールや高レベルの抽象化、クリック デプロイ ソリューションを維持しながら、アプリケーションをより速くデプロイし実行する素晴らしい機会を提供してきました。Google Cloud は、お客様が世界の需要に合った生産性を実現できるようにエクスペリエンスの設計や改良、イテレーションを続けてきました。これは、クラウドツール、優れた CLI エクスペリエンス、シンプルなワークフローで、豊かなユーザー エクスペリエンスを設計してきたことになります。つまり意思決定に必要な情報を犠牲にすることなく、目的のページにたどり着くために必要だったステップを減らして調整してきたことを意
Infrastructure Manager のご紹介: Terraform を使用した Google Cloud リソースのプロビジョニング ※この投稿は米国時間 2023 年 9 月 13 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Terraform の機能を Google Cloud マネージド サービスとして提供する Infrastructure Manager をご紹介いたします。Infrastructure Manager を使用すると、Terraform の堅牢な基盤に構築された Infrastructure as Code(IaC)の原則に基づいて Google Cloud インフラストラクチャを管理できます。これにより、宣言型の構成を使用してクラウド リソースをデプロイ、設定、管理する際に、両方の長所を活かした合理的なマネージド エクスペリエ
※この投稿は米国時間 2023 年 9 月 12 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 入社したばかりの Java デベロッパーが、簡単な Java サービスを作る仕事を割り当てられたとしましょう。DevOps モデルでは開発チームと運用チームが責任を共有するので、Java コードだけでなく、ビルド パイプラインやモニタリング計測のような運用コードの作成も求められるかもしれません。しかも、クラウド プラットフォームは以前の仕事で覚えたものとは異なります。 あっという間に YAML ファイルの山に溺れ、簡単な Java サービスの構築が難事業になってしまいました。決めなければならないことがたくさんあります。コードの構成はどうしよう?継続的デリバリーにはどのツールを使用したらいいのだろう? DevOps モデルは開発者に耐えられないほどの学習の手間をもたらすこ
フィードバックを送信 カスタム メソッド 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。 この章では、API 設計でカスタム メソッドを使用する方法について説明します。 カスタム メソッドは、5 つの標準メソッド以外の API メソッドを指します。カスタム メソッドは、標準メソッドでは簡単に表現できない機能にのみ使用することが推奨されます。一般的に、API 設計者には、可能な限り、カスタム メソッドではなく標準メソッドを選択することが推奨されます。標準メソッドにはほとんどのデベロッパーによく知られた単純で明確なセマンティクスがあるため、使いやすく、エラーの発生が少なくなります。標準メソッドのもう 1 つのメリットは、API プラットフォームでは、請求、エラー処理、ロギング、モニタリングなどの標準メソッドが、より深く理解され、サポートされていることです。 カ
※この投稿は米国時間 2023 年 8 月 25 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Google Cloud の Cloud Storage は、AI ワークロードへのトレーニングと処理に必要な大量のトレーニング データ、モデル、チェックポイントを格納でき、クラウド ストレージ システムの特徴であるスケール、パフォーマンス、シンプルさ、優れた費用対効果を備えています。ただし、AI ワークロードが実際にそのデータにアクセスする際、常に簡単にアクセスできるとは限りません。AI ワークロードのほとんどが、Cloud Storage から提供されるオブジェクト セマンティクスではなく、ファイル システム セマンティクスを必要とするからです。 Linux の Filesystem in Userspace(FUSE)は、ファイル システムを Linux カーネル
※この投稿は米国時間 2023 年 8 月 30 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 生成 AI は数え切れないほどの方法で私たちの想像力を捉えてきました。それは、人間のような反応をする chatbot だけでなく、まったく新しいユーザー エクスペリエンスを引き出してくれます。さらに、追加の専門的なスキルを必要とする従来の AI ワークロードとは異なり、これらの新しい生成 AI ワークロードは、デベロッパー コミュニティのより多くの開発者が利用できます。アプリケーション デベロッパーが生成 AI アプリケーションの構築に本格的に取り組む際、イノベーションの鍵はモデルそのものだけでなく、その使用方法やモデルの基盤にあるデータにもあります。 このたび、Google は、Google Cloud Next において、運用データを使用したパフォーマンスとスケーラ
Ivan CheungDeveloper Programs Engineer, Google Cloud ※この投稿は米国時間 2023 年 8 月 22 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 もし大規模言語モデル(Large Language Models; LLMs)が、画像を理解する能力をもっていたらどうでしょうか。チャットボットやテキストデータにおいて、今まさに私たちは LLM の革新を体験しています。このイノベーションと同じように、今後 LLM が企業内 IT システムの何百万もの画像を整理し、ビジネスに大きな影響を与えることになるでしょう。この記事では、大規模ビジョン言語モデル(Vision Language Model; VLM)がどのように機能し、この先数年でビジネスにどのような変化をもたらすかを見ていきます。 詳細に入る前に、ライブデモで
※この投稿は米国時間 2023 年 8 月 12 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Google はこのたび、ネットワーク サービス スタンダード ティア向け Cloud NAT サポートの一般提供を行うことになりました。スタンダード ティアは、Google Cloud リソースから外部システムにインターネット経由でトラフィックを配信します。プレミアムとスタンダードはインターネット上のシステムと Google Cloud インスタンス間の接続性を最適化できる Network Service Tiers です。プレミアム ティアは Google のプレミアム バックボーンでトラフィックを配信し、スタンダード ティアは通常の ISP ネットワークを使用します。スタンダード ティア向け Cloud NAT サポートにより、スタンダード ティアによる費用削減と
※この投稿は米国時間 2023 年 9 月 9 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Cloud Bigtable は、スケーラビリティに優れたフルマネージド NoSQL データベース サービスで、ミリ秒単位のレイテンシと最高 99.999% の可用性 SLA を実現します。また、リアルタイム分析、ゲーム、通信など、高スループットと低レイテンシを必要とするアプリケーションに適しています。 Cloud Bigtable 変更ストリームは、Bigtable データの変更を追跡し、簡単にこのデータにアクセスして他のシステムと統合できる機能です。変更ストリームを使用すると、Bigtable での変更を BigQuery に複製してリアルタイム分析を行ったり、(イベントベースのデータ パイプライン用に)Pub/Sub を使用してダウンストリーム アプリケーションの動
BigQuery Studio を発表 - データから AI へのワークフローを加速するコラボレーション指向の分析ワークスペース ※この投稿は米国時間 2023 年 8 月 31 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 最近の調査によると、データと AI を効果的に活用している組織は、競合他社よりも収益性が高く、さまざまなビジネス指標においてパフォーマンスが向上していることが報告されています。過去 2 年間にデータと分析への投資を増やした組織は 81% にも上ります。しかし、多くの組織が依然としてデータのビジネス価値を最大限に引き出すことに苦慮しており、40% 以上の組織が、分析ツールやデータソースが異なることや、データ品質が低いことを最大の課題として挙げています。 統合された、インテリジェントでオープンな Google Cloud は、セキュアなデータおよ
※この投稿は米国時間 2023 年 8 月 30 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 組織がトランスフォーメーションを推進し、ビジネス上の成果を達成できるかは、ネットワークによって決まります。しかし、組織がワークロードを移行し、最新の分散アプリケーション(多くの場合、オンプレミスと複数のクラウドにまたがります)を集約して、データがどこに保存されているかにかかわらず本格的に基盤モデルを運用し、トレーニングと推論を実行するために高性能なネットワークが必要となる生成 AI のような新しいイノベーションを採用するにつれ、ネットワークは信じられないほど複雑になっています。同時に、組織はかつてないほど大規模なハイブリッド ワークフォースを管理するようになっており、どこからでもアプリケーションにアクセスできるネットワークとセキュリティが求められています。 昨今、ネット
Light the way ahead: Platform Engineering, Golden Paths, and the power of self-service Imagine that you're a Java developer who has just joined a new company, and you're tasked with creating a small Java service. In a DevOps model, the shared responsibility between Development and Operations teams might mean that you'll not only be expected to write Java code, but also operations code like build p
※この投稿は米国時間 2023 年 8 月 30 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Google Cloud は、コンテナ化されたワークロードを実行するための最適な場所になるという使命を担ってきました。それは 2014 年に始まり、Google の内部クラスタ管理システムである Borg を元に、Google は Kubernetes を発明し、世界初のマネージド Kubernetes サービスである Google Kubernetes Engine(GKE)を導入しました。GKE は、現在利用できる最もスケーラブルな、業界をリードする Kubernetes サービスです1。2019 年には、当社はコンテナとサーバーレスの利点を組み合わせた初のサーバーレス プラットフォームである Cloud Run をリリースしました。現在 Cloud Run は、ク
Google Cloud のサービスは、Google が長年にわた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 のエンジニアは、自分たちが開発した技術の詳細を論文として公開しており、これまでに公開された論文は、Google の研究チーム、Google Research の Web サイトにある Publication Database で検索できます。このブログシリーズでは、次の4つの分野に分けて、Google Cloud の技術に関連の深い論文を紹介していきます。 分散処理基盤(コンテナ技術)とデータセンター ネットワーク技術 データベ
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 のエンジニアは、自分たちが開発した技術の詳細を論文として公開しており、これまでに公開された論文は、Google の研究チーム、Google Research の Web サイトにある Publication Database で検索できます。このブログシリーズでは、次の 4 つの分野に分けて、Google Cloud の技術に関連の深い論文を紹介していきます。 分散処理基盤(コンテナ技術)とデータセンター ネットワーク技術 データ
※この投稿は米国時間 2023 年 8 月 18 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Cloud Bigtable は、Google Cloud で広く使われている人気の Key-Value データベースです。柔軟なスケーラビリティ、高い費用効率、高パフォーマンス、99.999% の高可用性 SLA を備えたサービスです。その結果、大規模な導入が進み、お客様は Bigtable を信頼してさまざまなミッション クリティカルなワークロードを実行しています。 Bigtable は、15 年以上にわたって Google の本番環境で使われ続けており、ピーク時には 1 秒あたり 60 億件以上のリクエストを処理し、10 エクサバイト以上のデータを管理しています。 Google 内の Bigtable ユーザーの 1 つである YouTube は、世界最大規模のス
Duet AI for Developers is available to try at no cost until May 11, 2024, limited to one user per billing account.
Gerrit KazmaierGM & VP of Engineering, Data & Analytics, Google Cloud The emergence of generative AI is poised to become one of the most significant technological shifts in modern memory, opening up endless transformative possibilities for enterprises. Our customers are already seeing incredible benefits with AI. Organizations like TIME are exploring new possibilities with gen AI to engage with cu
Send feedback Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Write queries with Gemini assistance You can use Gemini for Google Cloud, which offers AI-powered assistance, to help you do the following in BigQuery: Generate a SQL query. Complete a SQL query. Explain a SQL query. Generate Python code. Complete Python code. Gemini doesn't use your prompts or its
ストリートファイター6 のゲーム体験を最良にするため、拡張性と安全性を備えた Google Cloud を採用 ※この投稿は米国時間 2023年 8 月 28 日に、Google Cloud より発表された Google Cloud Press Release の抄訳です。 【サニーベール発- 2023 年 8 月 28 日】 - Google Cloud は本日、家庭用ゲームの企画、開発、製造、販売、配信会社である 株式会社カプコン (以下、カプコン) との新たなパートナーシップについて発表しました。すでにカプコンは、拡張性と安全性を備えた Google Cloud を活用して開発した新たなゲーム 「ストリートファイター6」を世界中で配信しています。 ライブゲームが成功するかどうかは、ゲームの発表当日にスムーズに運用できたかどうかで決まるといわれています。ゲーム会社にとって、プレイヤー
組織向け Google Cloud Skills Boost は、700 以上の学習アクティビティにオンデマンドでアクセスできるトレーニング サービスです。データ、AI、インフラストラクチャ、セキュリティなどのトピックに関するコース、クエスト、ハンズオンラボに参加して、スキルバッジを獲得できます。 この度、Skills Boost で大人気の 生成 AI 関連のコースとハンズオンラボをいち早く日本語化しました。 生成 AI コース大規模言語モデルの基本から Google Cloud 上で 生成 AI ソリューションを作成・デプロイする方法まで、生成 AI 関連製品と技術について無償で学ぶことができます。 Introduction to Generative AI - 日本語版: この入門レベルのマイクロラーニング コースでは、生成 AI の概要、利用方法、従来の機械学習の手法との違いについ
What is Multimodal Search: "LLMs with vision" change businesses What if large language models (LLMs) had "vision", the ability to understand the meaning of images? Just like we have seen the innovation with LLMs with chatbots and text data, the ability would make another huge impact on businesses by letting LLMs look at and organize millions of images in enterprise IT systems. In this post, we wil
SQL-only LLM for text generation using Vertex AI model in BigQuery Want to do quick generative AI without writing much code, meeting your data where it is, only with SQL queries and without having to worry about security, privacy and compliance issues? BQML (BigQuery ML) helps you perform analytics on data stored in BigQuery using large language models (LLM) from Vertex AI. This means you can also
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