サポートが終了したバージョンの MySQL および PostgreSQL の利用を可能にする Cloud SQL 向け拡張サポート ※この投稿は米国時間 2024 年 5 月 30 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 フルマネージド データベース サービスの Cloud SQL は、MySQL、PostgreSQL、SQL Server の複数のメジャー バージョンをサポートしており、各バージョンでは重要な機能、パフォーマンスの向上、セキュリティの強化などを導入できます。オープンソース ソフトウェア（OSS）の新しいメジャー バージョンがリリースされると、データベース エンジン コミュニティは、それより前のバージョンのサポートを終了し、組織に新しいバージョンへのアップグレードを促します。 Google Cloud での新しいメジャー バージョンへのアップ

Gemini 1.5 モデル をお試しください。Vertex AI からアクセスできる、Google のもっとも先進的なマルチモーダル モデルです。 試す ※この投稿は米国時間 2024 年 5 月 21 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 生成 AI の台頭により、興味深い未来の AI 活用法が多く語られていますが、一方で限界もあります。生成 AI の主力である大規模言語モデル（LLM）は、特定のデータやリアルタイムの情報を活用できないことが多いため、特定のシナリオで効果を十分発揮できないことがあります。検索拡張生成（RAG）は、自然言語処理における手法で、2 段階のプロセスによって、より有益で正確なレスポンスを提示します。まず、提示された質問との類似性に基づき、より大規模なデータセットから関連するドキュメントまたはデータポイントを検索します。次に、生

Gemini 1.5 モデル をお試しください。Vertex AI からアクセスできる、Google のもっとも先進的なマルチモーダル モデルです。 試す ※この投稿は米国時間 2024 年 5 月 7 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 地理冗長は、復元力に優れたクラウドベースのデータ戦略を構築するうえでの基盤となります。BigQuery は長年にわたり、単一の地理的リージョン内の可用性において、業界をリードする 99.99% の稼働時間のサービスレベル契約（SLA）を提供してきました。単一リージョン内にある 2 つのデータセンター間における完全な冗長性は、作成するすべての BigQuery データセットに含まれ、完全に透過的な方法で管理されます。 複数の広い地理的リージョン全体で冗長性を高めたいお客様に向けて、BigQuery にマネージド障害復旧が

Try Gemini 1.5 ProGoogle's most advanced multimodal model in Vertex AI Try it ※この投稿は米国時間 2024 年 4 月 11 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 サービス メッシュ アーキテクチャを導入するネットワーク事業者はますます増加しています。これは、管理された、監視可能で安全なマイクロサービス間通信を実現するアーキテクチャで、これによりマイクロサービスを堅牢なエンタープライズ アプリケーションに組み込めるようになります。サービス メッシュのデプロイが拡大するにつれて、組織は、さまざまなインフラストラクチャをカバーし、グローバル ロード バランシング、一元化されたヘルス チェック、マネージド レート制限、トラフィックに合わせた自動スケーリングなどの他のネットワーク サー

※この投稿は米国時間 2024 年 4 月 11 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 App Hub のご紹介 クラウド アプリケーションは、依存するサービスやクラウド リソース（データベース、ロードバランサ、Kubernetes クラスタなど）の複雑な相互作用によって動作します。開発者は、こうした相互作用を操作、分類してその構成要素と依存関係を把握するために多くの時間と労力を費やしています。この作業は時間がかかるだけでなく、脆いものでもあります。明確に定義された階層構造を最初に用意しても、アプリケーションやサービスが進化していくと、使用するリソースがこの最初に決められた構造に縛られてしまう傾向があります。また、アプリケーションはプロジェクトやフォルダの境界をまたいでいる場合が多いことも、問題をさらに複雑にしています。 本日は　App Hub をご紹介し

※この投稿は米国時間 2024 年 4 月 5 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 データの保持は、金融サービス、ヘルスケア、行政機関など、規制の厳しい業界のお客様には特に重要です。こうしたお客様のデータ保持のニーズを満たすため、書き込みが 1 回で何度でも読み取りできる（WORM）ストレージを使用することで、データを変更できないようにして、FINRA、SEC、CFTC などの管理組織によって定められた業界の規制を遵守します。WORM ストレージはまた、データの変更や削除を防止し、偶発的なデータ損失、データ侵害、不正な改変のリスクを軽減することで、機密データを取り扱う組織のセキュリティを強化することができます。 Cloud Storage の新しいオブジェクト保持ロックにより、WORM ストレージの構成が簡単に行えるようになり、規制基準の遵守、セキュリテ

※この投稿は米国時間 2024 年 4 月 4 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Google Kubernetes Engine（GKE）の Autopilot モードは、Pod ベースのフルマネージド Kubernetes プラットフォームです。Autopilot モードでは、完全に機能する Kubernetes API を使って画期的な機能を利用できます。StatefulSet をサポートし、ブロック ストレージや GPU といったノードレスまたはサーバーレス版の Kubernetes サービスでは通常提供されない重要な機能を備えながら、Pod レベル SLA と非常にシンプルなデベロッパー向け API を提供します。 同じカテゴリに属する他のプロダクト同様、これまでの Autopilot ではワークロードによってリクエストされた以上の量の CP

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

すべてのランタイムをモニタリング: Managed Service for Prometheus が Cloud Run に対応 ※この投稿は米国時間 2024 年 1 月 23 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 アプリケーションを仮想マシン、Kubernetes、サーバーレス ランタイムのいずれで実行していようと、重要なビジネス指標とアプリケーション指標をモニタリングできる必要があります。近年、Prometheus はモニタリングや指標の選択肢としてよく使われるようになってきましたが、大規模に実行することは困難です。Google Cloud の Managed Service for Prometheus は、Google Kubernetes Engine（GKE）、Compute Engine、オンプレミス、さらにその他のクラウドで実行されるアプ

NTTドコモ: Google Cloud 上にマイクロサービス共通基盤『MACARON』を構築し、迅速なサービス開発に貢献 格安料金プランの登場などによって、一段と競争が激化しつつある携帯電話業界。このような中、株式会社NTTドコモ（以下、NTTドコモ）は、顧客向けサービスから、社内および店舗向けサービスまで、アプリケーションの開発・運用を効率化、標準化するためのプラットフォーム『MACARON（マカロン）』を Google Cloud 上に立ち上げました。その狙いについて、『MACARON』の開発を主導した、同社情報システム部の皆さんに話を伺いました。 利用しているサービス: Google Kubernetes Engine（GKE）, Cloud Storage, Cloud CDN, Apigee, Cloud Armor, Anthos Service Mesh, Cloud In

デジタル庁: 官公庁のガバメントクラウド利用申請システムを Cloud Run、Firestore でフル サーバーレスに実現 「デジタル社会の形成に関する内閣の事務を内閣官房と共に助け」、その「行政事務の迅速かつ重点的な遂行を図る」（デジタル庁設置法より）ことを任務として 2021 年 9 月に設立されたデジタル庁。行政のデジタル変革を推進する役割のほか、国の情報システムの一部を預かり、利便性を高めた形で国民に提供するという役割も担っています。そんなデジタル庁で 2022 年 12 月からスタートした Google Cloud を用いたガバメントクラウド利用申請システムのプロジェクトについて、同庁クラウドユニットの皆さんに伺いました。 利用しているサービス: Cloud Identity, Cloud Run, Firestore, Cloud Logging, Cloud Monito

※この投稿は米国時間 2023 年 12 月 8 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 ネットワークを管理する場合、基本的なリソースには到達できるようにし、到達すべきではないリソースの安全性を確保する必要があります。そのために、接続テストがお役に立ちます。接続テストを使用すると、ネットワーク接続が切断されている可能性がある場所をすばやく特定し、ファイアウォール ルールなどのネットワーク構成が正常に機能しているかどうかを確認することができます。 接続テストは診断ツールの一種で、ネットワーク エンドポイント（ネットワーク トラフィックの送信元または宛先）の間の接続を確認できるようにすることで、ネットワークに関する問題の自己優先順位付けとトラブルシューティングをサポートします。接続テストを使用すれば、主なネットワーク パス（オンプレミスへのパスなど）の到達性をテ

※この投稿は米国時間 2023 年 11 月 28 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Google Cloud BigQuery は、大量のデータセットを簡単にクエリできる大規模なデータ ウェアハウスを構築するための基幹サービスです。たとえば、BigQuery の使い方がすでに標準化されていて、データセットを維持管理するためのデータ パイプラインもすでに確立されているとします。その場合、次に知りたいのは、「このデータをアプリケーションで使用可能にする最も良い方法は何か」ということでしょう。API はしばしばこの問題の答えとなり、私はこれまでデータソース（今回の場合は BigQuery）に対する API を簡単に作成できるサービスを考案しようと試みてきました。 このブログ投稿では、Hasura というオープンソース ソリューションを使用して BigQue

※この投稿は米国時間 2023 年 12 月 14 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 医療およびヘルスケア分野は、AI の活用が最も期待されている業界の 1 つです。Google Cloud は 2022 年と2023 年に Med-PaLM で医学に特化した大規模言語モデル（LLM）の初期段階の研究を行って以来、 飛躍的な進歩を遂げてきました。Google Research チームは現在、マルチモーダル機能の探求など、医療機関と共同で Med-PaLM 2 のテストを行っています。 本日 Google Cloud は、医療業界向けの基盤モデル群 MedLM を発表しました。MedLM は現在、米国の特定のお客様を対象に、Vertex AI のプラットフォーム上で公開しています。世界の特定の市場でもプレビュー版が利用可能です。 現在 MedLM には、

※この投稿は米国時間 2023 年 12 月 14 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Google は 2023 年 12 月 7 日、これまでで最も高性能かつフレキシブルな AI モデル Gemini を発表しました。Gemini は、Ultra、Pro、そして Nano という 3 つのサイズで提供を予定しています。本日、直感的なツール、フル マネージド インフラストラクチャ、およびプライバシーと安全機能を搭載しているエンド ツー エンドの AI プラットフォームである Vertex AI 上で Gemini Pro を発表しました。Gemini Pro を活用することで、開発者は情報を処理して行動する「エージェント」を構築できます。 Vertex AI の Gemini Pro でプロダクショングレードの AI エージェントを大規模に作成Vert

※この投稿は米国時間 2023 年 12 月 14 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 2023 年 Google Cloud は、AI ハイパーコンピュータによる生成 AI モデルの学習とサービング、Vertex AI における生成 AI サポート、エンタープライズ AI プラットフォーム、Duet AI in Google Workspace、Duet AI in Google Cloud などのあらゆる新しい AI イノベーションをお客様、開発者およびユーザー コミュニティに提供してきました。GPU、TPU、ML ソフトウェアとコンパイラ、ワークロード管理などの進歩、Vertex AI におけるイノベーション、そして Google Workspace や Google Cloud Platform における 新たな Duet AI 機能群など、AI

※この投稿は米国時間 2023 年 12 月 1 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Workflows は、マイクロサービス、ビジネス プロセス、データおよび ML パイプライン、IT オペレーションなど、幅広いユースケースのオーケストレーションや自動化において多目的に利用できるサービスです。また、Kubernetes Engine（GKE）でコンテナ化されたアプリケーションのデプロイを自動化するためにも使用でき、これは新しくリリースされた（プレビュー版）Kubernetes API コネクタでさらに簡単になりました。 新しい Kubernetes API コネクタによって、Workflows から GKE Service にアクセスできるようになり、Kubernetes ベースのリソース管理やオーケストレーション、Kubernetes ジョブのスケジ

※この投稿は米国時間 2023 年 11 月 18 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Compute Engine で vNIC ごとのカスタムキューを活用 高帯域幅のアプリケーションや、トラフィックが多い AI / ML ワークロード、ネットワーク仮想アプライアンス（NVA）を実行している場合、VM が負荷に対応できることが不可欠です。しかし、デフォルトのキュー割り当てでは、VM の可能性を最大限に引き出すことや、現在のニーズに応えることができない場合があります。以前のブログ投稿では、Google Cloud で Tier_1 ネットワーキングを使用して Compute Engine VM の帯域幅を増やす方法を説明しました。今回は、仮想ネットワーク インターフェース カード（vNIC）ごとにカスタムキューを割り当てることによって、Compute E

※この投稿は米国時間 2023 年 11 月 14 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 金融サービス、ゲーム、小売など多くの業界の先進的なお客様が Spanner を使用して、ダウンタイムがなくスケーリングが必要な、要件の厳しいリレーショナル データベースのワークロードに対応しています。開発者のニーズに応えられるように、Spanner で利用できる PostgreSQL Interface では、開発チームが求めていた親和性と移植性を提供することで、Spanner のスケーラビリティおよび信頼性と組み合わせて活用できるようになりました。ユーザーはこれにより、PostgreSQL クエリ、データ型、スキーマ、クライアントを使用して Spanner 独自の整合性や可用性を大規模に利用できるようになります。 PostgreSQL Interface の機能と

※この投稿は米国時間 2023 年 11 月 11 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 費用の最適化は、多くの組織が直面する共通の課題として挙げられます。そして多くの場合、企業は長年にわたって大量のデータコーパスを蓄積しています。Google はこのたび、増え続けるデータセットと費用のバランスを企業が容易に管理できるようにしました。 オブジェクト ストレージの費用の最適化を難題にしている要因は 2 つあります。1 つ目は、データのアクセス パターンが不明であったり予測不能であったりすることが多く、オブジェクト ストレージのデータに適したストレージ クラスの選択が難しい場合があることです。2 つ目は、データ配置のミスによって、時に予期せぬ費用急増が発生し、意図とは逆の結果が生じる可能性があることです。お客様がストレージ費用の削減目的で大量のオブジェクトをコ