docker/build-push-action@v3 + GCP のデプロイエラーを何とかした覚書
GCP 素人の私と、心優しい同僚たちが、デプロイエラーに立ち向かった覚書です。筆者が GCP 素人なので、語り口が素人くさいのはご容赦ください。 3 行まとめ 2023 年 1 月 14 日以降しばらくの間、GitHub Actions を用いて Cloud Run 等へデプロイする際に「コンテナイメージが見つからない」といった類のエラーメッセージが出たら、 docker/build-push-action@v3 の利用を疑ってみる provenance に未対応のレジストリを使っているのがわかったら、 provenance: false をインプットとして指定すると、治るかもしれない Cloud Run の場合、エラーメッセージが出た時点で異常な状態のリビジョンを作成してしまっている場合があるので、念のためチェックして、必要であれば異常なリビジョンを削除するとよい 2022.2.9 追記
GitHub ActionsのOIDC id tokenでGCPにアクセスしてみた - ryotarai's blog
注意: この記事は古くなっています。現在は正式リリースされています。ドキュメントはこちら 巷で話題になってるGitHub Actionsのid tokenでGCPにアクセスしてみた。 AWS federation comes to GitHub Actions | Aidan Steele’s blog (usually about AWS) これを参考に試してみた。 GCP側 以下、49482415725, ryotarai-github-oidc-sampleはproject number, project ID（このprojectは削除済み） cloud.google.com これを参考にWorkload Identityまわりの設定をする。 まず、IAM, Resource Manager, Service Account Credentials, and Security Tok
Eventarc: Google Cloud で統合されたイベント エクスペリエンスを提供 | Google Cloud 公式ブログ
GCP を試す$300 分の無料クレジットと 20 以上の無料プロダクトがある Google Cloud で構築を始めよう 無料トライアル ※この投稿は米国時間 2021 年 1 月 16 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 先日、マイクロサービスの接続におけるオーケストレーションとコレオグラフィーについての話題を取り上げると同時に、一元的なオーケストレーターのメリットを享受できるユースケースとして Workflows をご紹介しました。また、コレオグラフィー キャンプでは、より疎結合されたイベント ドリブン アーキテクチャに適した Eventarc と Pub/Sub についても言及しました。 このブログ投稿では、Eventarc による統合されたイベント エクスペリエンスについて詳しくご説明します。 Eventarc とは昨年 10 月、60 を超え
NEG とは何か
はじめにNEG (Network Endpoint Group) というと Container-native Load Balancing の文脈で話されることが多く、パフォーマンスを向上させるためのものという認識が強いと思います。もちろん結果としてパフォーマンス向上が見込まれる場面もあると思いますが、それと同じく個人的に重要だと思うのが、NEG には Kubernetes の世界とその外のプラットフォーム (GCP) を繋ぐ大事な役割があるという点です。 本記事では NEG とは何か、なぜ重要なのかというのを一から説明したいと思います。 尚、NEG には大きく分けて Zonal NEG と Internet NEG という2種類がありますが、本記事では Zonal NEG に絞って記載します。また Zonal NEG は VM を表すものとしても使えますが、ここでは GKE の文脈に絞っ
コンテナでgcloudコマンドを実行するとERROR: gcloud crashed (UnicodeDecodeError): 'ascii' codec can't decode byte 0xe8 in position 1: ordinal not in range(128) みたいなエラーが出る - 寝ても覚めてもこんぴうた
タイトルの通りで、 コンテナ環境で gcloud コマンドを実行した際 ERROR: gcloud crashed (UnicodeDecodeError): 'ascii' codec can't decode byte 0xe8 in position 1: ordinal not in range(128) のようなエラーが発生してうまく実行できない。 なぜ glcoudコマンドの中でpythonを実行しているようなのですが、処理するファイルに非asciiな文字列が含まれている場合、pythonのレイヤーでエラーが出ているようです。 これはgcloudコマンド特有の問題ではなく、コンテナ内で各種コマンドを実行した際のあるあるです。 （昔一度ハマったのにまたハマったので記事にしました） 対策 解決方法としては、一番手っ取り早いのは export LANG=C.UTF-8 のような形で環
GAE 2nd-gen でのサービス間認証
TL;DRGAE 2nd-gen では X-Appengine-Inbound-Appid ヘッダの代わりに、ID Token + Identity-Aware Proxy を使った方式をサービス間認証に使えます。 はじめにGAE でマイクロサービスを構成する場合、各サービス同士を呼び合うときに同一 GAE アプリからのリクエストであるかを確認したい場面があります。シンプルな例だと、サービスがフロントエンドとバックエンドに別れていて、バックエンドはフロントエンドからしか呼び出せないようにしたい場合です。 GAE 1st-gen では X-Appengine-Inbound-Appid ヘッダという魔法のヘッダがありました。このヘッダは URLFetch を使用して別の GAE サービスにアクセスする時に、GCP が自動で呼び出し元の Project ID を入れてくれるヘッダです。そのため
Cloud Data Fusion を最速で触ってみる
Cloud Data Fusion とは？Cloud Data Fusion とはGoogle Cloud Next 2019でアナウンスされた、フルマネージドのデータ統合プラットフォームです。 今回の新サービスに関する情報は以下の公式ブログが詳しいです。 参照: From data ingestion to insight prediction: Google Cloud smart analytics accelerates your business transformation | Google Cloud Blog 今回やることQuickstart | Cloud Data Fusionの通りにやってみます。 内容としては Cloud StorageにあるJSONファイル（本のベストセラーに関するデータ）を読み込むデータをパースして綺麗にする先週出版されて評価が高かった$25以下
Google Cloud Next 2019 in SF , サーバーレス関連発表まとめ
[18 分 20 秒 ~] Cloud Runの概要とデモ、特に [34 分 00 秒 ~] のオートスケーリングのデモはCloud Runの優位性が分かる内容ですさらに Cloud Run に全振りしたセッションとしては以下がオススメです。Cloud Run のリソースモデルや、またCloud Tasks や Cloud Scheduler との連携、さらに具体的なユーザー事例まで盛り沢山です。また、このセッションを見る限り東京でも Cloud Run がすぐに使えるようになりそうです。 [36 分 50秒 ~] VELOLIA 社の事例紹介現状は何に使えそう？Knative をベースにしているものの、今のところ Eventing は Cloud Run と Cloud Run on GKE 両方ともにサポートされておらず、当面は Web や API をホストする環境として使うことになる
Anthos を発表 : マルチクラウド環境に対応した全く新しいアプリケーション管理プラットフォーム | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2019 年 4 月 9 日に Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 エンタープライズ IT はたとえ最良のケースでも、柔軟性が低く、複雑で、コストがかさむことがあります。これは残念ながら事実です。大規模なオンプレミス投資を行っているお客様とお話しすると、「クラウドのスケーラビリティや革新的なサービス、運用拠点の地理的な分散といったメリットを利用したいが、不適切なプロバイダーによる囲い込みが心配」という声を聞きします。「 “Write once, run anywhere”（一度書けば、どこでも動く）は、なぜいまだに実現できないのか」という不満をお客様は抱えているのです。 こうしたお客様のニーズを踏まえ、私たちは本日、Anthos を発表しました。Anthos は、アプリケーションをどこでも、簡単、柔軟、安全に実行できる Google Cl
あらゆる企業に向けて設計されたソリューションで AI の力を引き出します | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2019 年 4 月 10 日に Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 多くの企業が事業の課題に AI や機械学習を適用する価値を認識していますが、すべての企業が必要なリソースを持っているわけではありません。ビジネスユーザーは彼らの組織で迅速かつ簡単に AI を活用する方法を求めています。 Google はできるだけ多くの企業が AI を活用できる環境を生み出したいと考えています。本日お知らせするいくつかの新しいソリューションでは、AI を活用してビジネスにおける一般的な課題を簡単に解決することができます。 新機能は以下のとおりです。 Document Understanding AI （ベータ提供）Contact Center AI （ベータ提供）Google Cloud for Retail:Vision Product Search
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Golang Structured Logging w/ Google Cloud Logging (2)
Data operation with Cloud Spanner using Mercari Dataflow Template
Cloud Code | Google Cloud
Google Cloud Next ’19 2 日目の出来事：より安全なクラウド環境で、さらに効率的に、よりスマートに
Day 2 at Next ‘19: Working smarter, better, and more securely in the cloud | Google Cloud Blog
GitHub - GoogleCloudPlatform/serverless-store-demo: A web e-commerce demo app showcasing serverless capabilities of Google Cloud Platform.
QueryIt Smart
Summary: Next 2019 announcements
Unlocking the power of AI with solutions designed for every enterprise | Google Cloud Blog
Making Google Cloud the best place to run your Microsoft Windows applications | Google Cloud Blog