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GoogleCloudPlatformの検索結果1 - 40 件 / 127件

GoogleCloudPlatformに関するエントリは127件あります。 googleGCPcloud などが関連タグです。 人気エントリには 『メルカリShops の技術スタックと、その選定理由 | メルカリエンジニアリング』などがあります。
  • メルカリShops の技術スタックと、その選定理由 | メルカリエンジニアリング

    こんにちは。ソウゾウの Software Engineer (CTO) の @suguru です。連載:「メルカリShops」プレオープンまでの開発の裏側の1日目を担当させていただきます。 7月末にメルカリShopsという新しいサービスが公開されました。メルカリShops は、2021年1月にメルカリのグループ会社として設立したソウゾウが新たに立ち上げたサービスです。 この記事では、メルカリShops を作るにあたり、どういった技術、アーキテクチャを選定したのか、その背景と意思決定をまとめて共有したいと思います。 monorepo まず最初にプロジェクトをスタートしたときに、サービスのリポジトリを作るのですが、迷わず monorepo による構成を選択しました。monorepo は、システムを構成する複数のコンポーネントの独立性を保ちつつ、全ての構成を1つのリポジトリで管理する手法です。今

      メルカリShops の技術スタックと、その選定理由 | メルカリエンジニアリング
    • GCPで約800万円の請求がきた話|mun|note

      新型コロナウイルス感染症については、必ず1次情報として 厚生労働省 や 首相官邸 のウェブサイトなど公的機関で発表されている発生状況やQ&A、相談窓口の情報もご確認ください。※非常時のため、すべての関連記事に本注意書きを一時的に出しています。 はじめにエンジニア5年目くらいでフリーランス3年目でスマホアプリ以外はなんとか作れるような感じのエンジニアです。 普段僕は開発にGCPを使っています。本番にもデモの公開にも、気軽に使っていました。 無料枠もあるし、適当に使っても毎月少ししか請求がない程度しか僕の使い方では課金されないし。GCPを舐めきっていました。 事件の発覚した時Googleから今月のGCPの使用料のメールがきていました。ですが、普段数百円なのであまり気にせずスルーしていました。 ちらっとメールを見ると、雰囲気がいつもと違うメールでした。請求が正常に完了していないので、請求先のカー

        GCPで約800万円の請求がきた話|mun|note
      • 小さいプロダクト開発におけるGCP利用の勘どころ - 個人的なプロダクトを三日でローンチした話 - Lean Baseball

        私個人の話なのですが. 最近は仕事でAWSやGCPのサーバレスアーキテクチャにふれる機会が増えた*1と同時に, 自分が気になる世の中のニュース(グルメとかいろいろ)だけをいい感じに集めてまとめて読みたい その中でも特に⚾, 速報とかいい感じに通知させたい という怠け者欲ライフハック欲が高まってきたので, GCP(とちょっとしたPythonスクリプト)でSlack Botを作りました. 趣味開発で雑にはじめた結果, 三日程度でできちゃった*2のでその知見をメモ代わりに残します. おしながき おしながき TL;DR 対象読者 作ったもの GCPをフル活用して実質三日でBotをローンチした Bot本体の開発 GCPの何を使うかで試行錯誤 プランA「GCEを使う」 プランB「Cloud Run + Cloud Scheduler」 採用した構成「Cloud Functions + Cloud Sc

          小さいプロダクト開発におけるGCP利用の勘どころ - 個人的なプロダクトを三日でローンチした話 - Lean Baseball
        • グーグルクラウドは年間5900億円の赤字、アマゾンのAWSに大敗 | Forbes JAPAN 公式サイト(フォーブス ジャパン)

          米グーグルの持ち株会社アルファベットは、2月2日の2020年第4四半期決算発表で、初めてグーグルクラウドの営業損益を公開し、同部門の年間売上高が135億ドル(約1.4兆円)で、前年比46%増だったことを明らかにした。 しかし、グーグルクラウドの2020年通年の収支は56億1000万ドル(約5900億円)の赤字だった。同部門は第4四半期にアナリスト予想の38.1億ドルを上回る38億3000万ドルの売上を記録したが、12億4000万ドルの損失を出していた。 アルファベットは、2019年のグーグルクラウドの売上が89.1億ドルで、損失が46.4億ドルだったことを示唆した。 これらの数字は、クラウド業界に詳しい人にとっては驚きではないだろう。調査企業カナリスのデータによると、2020年第3四半期の世界のパブリッククラウドコンピューティング市場において、首位のアマゾンのAWSのシェアは32%で、2位

            グーグルクラウドは年間5900億円の赤字、アマゾンのAWSに大敗 | Forbes JAPAN 公式サイト(フォーブス ジャパン)
          • 個人開発激安 GCP (にしたい)

            とりあえず GCP で軽くサーバーとデータベース立ててみたいっつって脳死で使ってたら1日で 1800 円いって焦った。慌ててチャットサポートに聞いたらいろいろ教えてくれて安心したけど、もうちょっと調べてみためも。自分が使いそうなものしか書いてないよ。 Google Cloud Calculator めっちゃ便利。 App Engine TLDR これを app.yaml に書いておけば一番安上がり env Standard environment と Flexible environment があって、無料枠があるのは Standard だけ。他にも Flexible だと想定外の請求が来たりするらしい。なので Standard を指定しておく instance_class サーバのインスタンスの種類。F1 が一番しょぼいスペックのサーバで F1, F2 とかの "F" 系なら一日 28

              個人開発激安 GCP (にしたい)
            • 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

                TechCrunch
              • 個人開発のプロダクトにおけるクラウド料金のはなし - GCPの年間コストをランチ一回分に抑えた話 - Lean Baseball

                GCP(Google Cloud Platform)を個人開発プロダクトの中心として使っているマンです. AWSやAzureなど他のクラウドサービスもそうですが, クラウドサービスを自分の財布から使ってる時ってめちゃくちゃドキドキしませんか?特にお金の話💰 gigazine.net 例えばこういう記事が流れてくると, 勉強のつもりでアカウント作ったけどどうしよう🤔 仕事で使ってるけど怖くなってきた😫 などなど, 色々と不安を覚えると思います, 自分も昔はそうでした, クレカの情報入れるのこわいお💳的な. ですが安心してください. 仕組みを正しく理解して使えば個人レベルだとメチャクチャ安く収まります. このエントリーでは, 私が今年(2020年)に使ったGCPの料金をチラ見せしつつ, 目的に合わせたクラウドサービスの使い方をTipsとして紹介し, GCP(に限らず他のクラウドサービス

                  個人開発のプロダクトにおけるクラウド料金のはなし - GCPの年間コストをランチ一回分に抑えた話 - Lean Baseball
                • セキュリティガードレールを作って、非エンジニアに安心してGCPを提供できるようにした話 - MonotaRO Tech Blog

                  はじめまして、モノタロウでGCPの管理をしている吉本です。 今回はモノタロウの社内全体でデータ基盤として使っているGCPをテーマに、大規模組織におけるクラウド運用の取り組みをお話します。 データ民主化による現場主導のデータ活用 クラウドの利用拡大に伴う課題 Cloud Asset Inventoryを利用したセキュリティガードレールの構築 まとめ データ民主化による現場主導のデータ活用 最近、データの活用・推進が様々な企業で実施されるようになってきました。 特に2018年あたりからデータ民主化と呼ばれる、職種に問わず自らデータを集計・分析して意思決定をする文化が広まるようになった結果、非エンジニアがSQLを書く事例が増えています。*1 *2 モノタロウでも職種問わずデータドリブンな意思決定を推進しています。 2017年にデータ基盤をBigQueryに構築して以降、積極的にSQLなどの研修な

                    セキュリティガードレールを作って、非エンジニアに安心してGCPを提供できるようにした話 - MonotaRO Tech Blog
                  • GCPで構築する、これからの変化に対応出来るデータ分析基盤の作り方

                    2020/3/31 Google Cloud Data Platform Dayでの、山田、佐伯、白鳥の講演資料になります

                      GCPで構築する、これからの変化に対応出来るデータ分析基盤の作り方
                    • データ基盤をサーバーレスで構築したので概要を紹介 - Adwaysエンジニアブログ

                      あけましておめでとうございます。本年もよろしくお願いいたします。 久しぶりに登場しました菊池です。 僕は昨年から新しいデータ基盤を構築するプロジェクトを担当しておりまして、最近システムが無事に実稼働してホッと一息したところです。思い起こせば入社時はインフラ担当部署に配属だったのが、広告配信システムの開発をやったり、カジュアルゲーム作ったり。新規事業のスマホアプリを作りつつサーバーサイドの API を作って立ち上げたり、海外向けのサービスを作ったり。いつのまにかメディア運営に関わったりしてきましたが、最近はデータ基盤の開発もやってます。そんなキャリアを歩んできましたが、いつか森の中の開けた草原にあるネット環境の整ったポツンと一軒家で、庭にチャボを放飼にしつつ養蜂をやってみたいと思っています。 話は戻りますが、今回はこの稼働したてホカホカ状態のデータ基盤について概要を紹介したいと思います。よろ

                        データ基盤をサーバーレスで構築したので概要を紹介 - Adwaysエンジニアブログ
                      • AWSとGCP間でVPNを設定する方法 - Gunosy Tech Blog

                        はじめに AWSのネットワーク構成 GCPのネットワーク構成 AWS と GCP 間での通信 VPN設定手順 TGWを用いたルーティングの設定 (AWS) Shared VPC の設定 (GCP) Terraform まとめ はじめに こんにちは。DR & MLOps Group というところで働いている阿部といいます。Data Reliability & Machine Learning Operations の略で、データ基盤やML基盤を作って運用するグループです。 私はもともとは記事配信ロジックやデータ分析をやっているグループにいましたが、今年移ってきました。 こちらが紹介記事です: DREの使命とは?「数が神より正しい」と言うための正確性を求められる技術力 – Gunosiru 弊社のシステムは基本的にはAWSで動いていますが、とあるプロジェクトでGCPを使うことになりました。 そ

                          AWSとGCP間でVPNを設定する方法 - Gunosy Tech Blog
                        • 完全マネージドな k8s ! GKE Autopilot を解説する

                          Kubernetes / GKE ファンの皆様こんにちわ。Google Cloud の Kazuu (かずー) です。GKE Autopilot が GA になりました。弊社公式ブログに続きまして、GKE Autopilot を日本語で解説していきたいと思います。 本記事は以下、3 部構成となります。 GKE Autopilot 概要GKE Autopilot を試してみるGKE Autopilot がハマりそうなユースケースは? 1. GKE Autopilot 概要GKE Autopilot は GKE の新しいモードです。Control Plane に加えて、Node が完全マネージドになります。これまでの GKE では Node はユーザー自身が必要台数分作成し、以後の Day 2 オペレーション (e.g. アップグレード) 等も気に掛ける必要がありました。GKE Autopil

                            完全マネージドな k8s ! GKE Autopilot を解説する
                          • App Engine VS Cloud Run

                            Cloud Run CPU 0.08 ~ 8 Core (2nd gen は最小 0.5~) Memory 128 MiB ~ 32 GiB (2nd gen は最小 512MiB~) Deploy App Engine は Deploy (gcloud app deploy) を実行すると Cloud Build が暗黙的に動いて Deploy が行われるが、これがなかなか時間がかかる。 開発環境だと CI でとりあえず main branch に merge されたら、Deploy したりするけど、Deploy を Skip してもよいような時でも CI 回してると Deploy を待つことになって、ちょっとめんどうに感じる。 更にこの仕組みは成果物は Deploy しないと生まれないので、CI と CDを分離しづらい。 Cloud Run は Container Registry a

                              App Engine VS Cloud Run
                            • [速報]Google Cloud、「Cloud Workstations」発表。セキュアな開発環境一式をマネージドサービスで提供。Google Cloud Next '22

                              Google Cloudは、開催中のイベント「Google Cloud Next '22」において、あらかじめ設定済みのセキュアな開発環境一式をマネージドサービスで提供する「Cloud Workstations」を発表しました。 To help protect software from the beginning—at the development stage—we’re introducing a new service in Preview at #GoogleCloudNext: Cloud Workstations. Learn how Cloud Workstations provides managed and secure development environments on Google Cloud ↓ https://t.co/F8mwJRWq35 — Google

                                [速報]Google Cloud、「Cloud Workstations」発表。セキュアな開発環境一式をマネージドサービスで提供。Google Cloud Next '22
                              • Google クラウド巨大赤字の話

                                Google の Cloud セグメントが約5,880億円の巨額損失を出したというニュースを見かけた。 [TechCrunch] Google Cloudは2020年に約5880億円の損失 https://jp.techcrunch.com/2021/02/03/2021-02-02-google-cloud-lost-5-6b-in-2020/ Form 10-K はこちら。 この赤字について�身近で様々な意見を見かけたが、自分の印象と異なるものが多かったので個人的な意見を書いておきたい。 以下、 $ 1B = $ 1 Billion(10億ドル)とする。 GCP は大丈夫か? このニュースを見て GCP 大丈夫かな?続くのかな?というのが気になる人がいると思う。むしろ何千億円の赤字なんて大丈夫かと思うのが普通だろう。 しかしながら、Cloud で何千億円の赤字を出したところで Goog

                                  Google クラウド巨大赤字の話
                                • バッチ処理のスケジューリングパターン

                                  この記事はこの記事は Google Cloud Japan Customer Engineer Advent Calendar 2019 の 12日目の記事です。 はじめにGoogle Cloud Platform (GCP) でバッチ処理を起動するための以下のパターンについてご紹介したいと思います。以下、8パターンあげてみました。とはいえ、最後の3つは GCP のバッチスケジューリングという観点からは少し外れますが、バッチの起動時に使われるということでご容赦を。 Cloud Scheduler : フルマネージドな cron ジョブスケジューラです。フルマネージドという点が非常に大きなメリットであり、多くの処理を自動化し実行することが可能です。Google App Engine cron サービス : HTTP GET を利用して、特定の URLを呼び出します。Google AppEng

                                    バッチ処理のスケジューリングパターン
                                  • 近似最近傍探索Indexを作るワークフロー - ZOZO TECH BLOG

                                    はじめに こんにちは。ZOZO研究所のshikajiroです。主に研究所のバックエンド全般を担当しています。ZOZOでは2019年夏にAI技術を活用した「類似アイテム検索機能」をリリースしました。商品画像に似た別の商品を検索する機能で、 画像検索 と言った方が分かりやすいかもしれません。MLの開発にはChainer, CuPy, TensorFlow, GPU, TPU, Annoy、バックエンドの開発にはGCP, Kubernetes, Docker, Flask, Terraform, Airflowなど様々な技術を活用しています。今回は私が担当した「近似最近傍探索Indexを作るワークフロー」のお話です。 corp.zozo.com 目次 はじめに 目次 画像検索の全体像説明 Workflow Develop Application 推論APIの流れ 近似最近傍探索とAnnoy 近似

                                      近似最近傍探索Indexを作るワークフロー - ZOZO TECH BLOG
                                    • 七声ニーナを支えるバックエンド技術 | BLOG - DeNA Engineering

                                      データ統括部AI基盤部の竹村( @stakemura )です。本記事では、このたびリリースされた、自分の声をキャラクターの声に変換できるWebサービス VOICE AVATAR 七声ニーナ を支えるバックエンド技術についてお話しします。 本サービスはDelight Boardという部署横断型のプロジェクトにて、1000人を超える社員投票により自分の案がまさかの採択となったことがきっかけとなります。幸運にも、百戦錬磨のプロジェクトメンバーに助けられ今日のリリースを迎えましたが、採択当時は人脈も信用貯金も何もない入社一年目の思いつきにすぎず、言い出しっぺである自分の力不足によりタイトなスケジュールでの開発となってしまいました。本記事では、その限られた開発期間の中で、自分が何を考えて実装したかを中心にお伝えします。 サービングに求められる要件 七声ニーナの音声変換はブラウザから受け取った入力音声

                                        七声ニーナを支えるバックエンド技術 | BLOG - DeNA Engineering
                                      • Google Cloudの主要サービスが10時間ものあいだ障害発生。原因は分散アクセスコントロールへの大量の変更要求が引き起こしたメモリ不足

                                        Google Cloudの主要サービスが10時間ものあいだ障害発生。原因は分散アクセスコントロールへの大量の変更要求が引き起こしたメモリ不足 Google Cloudは、米国太平洋時間の3月26日木曜日16時50分(日本時間27日金曜日 午前8時50分)頃から約10時間ほどのあいだ、Google Compute EngineやCloud Storage、Cloud SQLなどをはじめとする主要なサービスで障害を起こしていました。 受けた影響はリージョンごとに異なりますが、ほぼすべてのリージョンで何らかの影響を受けたようです。 Googleはその原因についての調査結果を発表。原因はGoogle Cloud内部でアクセスコントロールを司る部分に障害が発生したことだったと説明しました。 アイデンティティマネジメントへの大量の更新要求がキャッシュサーバの障害に クラウド内部では、APIへのアクセス

                                          Google Cloudの主要サービスが10時間ものあいだ障害発生。原因は分散アクセスコントロールへの大量の変更要求が引き起こしたメモリ不足
                                        • 〜AutoMLで実践する〜 ビジネスユーザーのための機械学習入門シリーズ 【第 3 回】 「積ん読」と「体重増」の悩みを AutoML で解決しよう | Google Cloud 公式ブログ

                                          〜AutoMLで実践する〜 ビジネスユーザーのための機械学習入門シリーズ 【第 3 回】 「積ん読」と「体重増」の悩みを AutoML で解決しよう 前回は、AutoML Tables による EC サイトの LTV 分析事例を紹介しました。今回は、同じ AutoML Tables を、より身近な課題の解決に使う方法を紹介します。 その課題とは、筆者自身が抱えていた 2 つの悩みです。ひとつは、スキャンして PDF で保管している書籍の「積ん読」を大量に抱えていたこと。もうひとつは、自宅作業ばかりで増え続けてしまっている体重です。 この 2 つの課題を一挙に解決するソリューションとして筆者が思いついたのが、「PDF 書籍をオーディオブックに変換する」という方法です。読みたかった書籍をオーディオブック化しておけば、ランニングしながら積ん読を解消できます。 この動画のように、Cloud Sto

                                            〜AutoMLで実践する〜 ビジネスユーザーのための機械学習入門シリーズ 【第 3 回】 「積ん読」と「体重増」の悩みを AutoML で解決しよう | Google Cloud 公式ブログ
                                          • GCPにセキュアな踏み台サーバーを作成する

                                            TL;DR GCPのIdentity-Aware Proxy(IAP)を利用すると、手軽かつセキュアに自宅などから踏み台サーバーへのアクセスを実現できます。加えてオンプレミスとGCPで拠点間VPNが構築できると、社外からGCPを経由してオンプレミスへセキュアにアクセス可能です。 昨今の状況を含め突発的な出来事により、社内にある環境に社外からアクセスする事が必要になるケースは無いでしょうか? 今まではダイヤルアップ型のVPNを構築する、踏み台サーバー(要塞ホスト)を構築するといったやり方で解決が図られて来ましたがどちらのやり方もエンドポイント(VPN Gateway、踏み台サーバー)へのセキュリティ対策を綿密に行う必要があるため実装には多くのコストがかかります。 社外から社内へアクセスする際のイメージ今回はGCPを使ってセキュアかつ簡単に社内へアクセスできる環境を構築する方法をご紹介します。

                                              GCPにセキュアな踏み台サーバーを作成する
                                            • 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

                                                Cloud Deploy
                                              • WireGuardによるマルチクラウド構成VPNの事例紹介

                                                こんにちは、滝澤です。前回の記事『OctoDNSとGitLab CI/CDを利用した複数DNSプロバイダー構成の運用』に引き続き、社内事例を紹介します。 弊社ハートビーツではMSP(Managed Service Provider)サービスの可用性向上のために、社内基盤をマルチクラウド構成で運用しています。 複数のクラウド拠点のネットワークおよび事務所のネットワークとの間をWireGuardというVPNトンネルのソフトウェアで接続しています。 今回はこのWireGuardの利用事例を紹介します。 行っていることをまとめると次のようになります。 マルチクラウド構成(Azure, AWS, GCP)の各拠点と事務所のネットワーク間をWireGuardによるVPNで接続している。クラウド拠点間のレイテンシーはVPNルーター間で2〜4ミリ秒、分散システムのノード間で2〜6ミリ秒である。 ピア(対向

                                                • Google Cloud の IAM で、開発体制や組織の文化に合わせて検討したこと - Hatena Developer Blog

                                                  システムプラットフォーム部で SRE をやっている id:nabeop です。システムプラットフォーム部を一言で表すと、基盤を横断的に見る部署という感じです。 過去の発表などでもたびたび言及していますが、はてなのいくつかのサービスは AWS 上で構築されており、これまで「クラウドに構築する」は「AWS で構築する」とほぼ同義な世界でした。 ただし、AWS 以外も全く使っていなかったわけではなく、小さなプロジェクトや個人では Google Cloud の利用もありました。また最近は、各サービスで技術選択の多様化が進み「Google Cloud 上でサービスを構築する」という選択肢も十分ありえる状態になってきました。 このため、各サービスで Google Cloud の利用が本格化する前に、安心して使えるように IAM (Identity and Access Management) など環境

                                                    Google Cloud の IAM で、開発体制や組織の文化に合わせて検討したこと - Hatena Developer Blog
                                                  • Google Cloud Skills Boost

                                                    This learning path provides an overview of generative AI concepts, from the fundamentals of large language models to responsible AI principles.

                                                    • 計測・検討・対処のプロセスでWebサービスのパフォーマンスを改善する

                                                      はじめに はじめまして、ホットペッパービューティーコスメ(以下HPBC)にてフロントエンドエンジニアとして学生アルバイトをしている柏です。 Webサービスで普遍的にもとめられる指標にパフォーマンスがあります。素早く表示されるWebサービスはユーザー体験が良く、コンバージョンや直帰率などにも関係があると言われています。HPBCでは、チーム一丸となってパフォーマンスの改善に継続的に取り組んでいます。 6週間のアルバイト期間で、HPBCのBFF(Backend for Frontend)の性能改善に取り組ませていただき、結果としてレスポンスタイムを200ミリ秒程度短縮することができました。本記事では、その取り組みをテーマに計測を通してパフォーマンスのボトルネックを発見する方法、そして開発の速度を落とさずそれらを解消することについて、ご紹介します。 目次 HPBCの構成と課題 Cloud Trac

                                                        計測・検討・対処のプロセスでWebサービスのパフォーマンスを改善する
                                                      • Introduction to Cloud Run 2021

                                                        https://gdg-tokyo.connpass.com/event/201523/

                                                          Introduction to Cloud Run 2021
                                                        • Cloud Run Jobs がリリースされたので、何ができるか試してみた!

                                                          2022/05/11にCloud Run Jobsがプレビューでリリースされました! Unlike services, which listen for requests, a job does not serve requests but only runs its tasks and exits when finished. 従来のCloud Runのserviceでジョブ的なことを実装する場合、ポートをリッスンしてリクエストを受け取り、ジョブを実行して、成功/失敗のレスポンスを返すという流れでした。 今回リリースされたCloud Run Jobsでは、ポートをリッスンする必要がなくなったということで、ついに待ち望んでいた機能がきたのか!?とさっそく動作確認し、僕が期待してたことは全部できそうでした🎉 これまでCloudBuildでワークフロー組んでたんですが、対応リージョン増えてC

                                                            Cloud Run Jobs がリリースされたので、何ができるか試してみた!
                                                          • 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

                                                              NEG とは何か
                                                            • Google Cloudで円周率を31.4兆桁計算 ギネス更新した日本人技術者が振り返る舞台裏

                                                              2019年3月14日(米国時間)の「円周率の日」、米Googleが1人の日本人の偉業を発表し、話題を呼んだ。同社で働く技術者の岩尾エマはるかさんが、クラウドサービス「Google Cloud Platform」(GCP)を使って円周率を小数点以下約31兆4000億桁まで計算し、ギネス世界記録に認定されたのだ。 クラウドを使った計算結果が、円周率計算の分野でギネス記録に認定されるのは史上初で、16年に認定された従来の世界記録(約22兆4000億桁)を約9兆桁も上回っていたため、この記録は日本でも驚きをもって受け止められた。 ギネス記録更新から約5カ月。岩尾さんはGoogle日本法人がこのほど開いた年次カンファレンス「Google Cloud Next'19 in Tokyo」に登壇し、「クラウドを使えば、誰でも大規模な科学技術計算ができることを証明できました」と語った。 教科書からコードを丸

                                                                Google Cloudで円周率を31.4兆桁計算 ギネス更新した日本人技術者が振り返る舞台裏
                                                              • GCP の細かすぎて伝わらないハイブリッドネットワーキング

                                                                ベルギーの St. Ghislain にあるグーグルのデータセンターの冷却塔からの蒸気こんにちは、Google Cloud Platform (GCP) でネットワークプロダクトを担当しているカスタマーエンジニアの有賀です。この記事ではクラウドとオンプレミス環境の間や、クラウドとクラウド間のハイブリッドネットワークを構成する時に便利な GCP のサービスをご紹介したいと思います。 TL;DR (というか目次)GCP にはオンプレミス環境とクラウドのハイブリッド環境や、他のクラウドとのマルチクラウド環境を、簡単・効率的に作れる色んなサービス・機能があるので、以下のようなサービス・機能をさくっと(?)ご紹介します。 Cloud VPNVPC ルーティングモードVPC ピアリングカスタム経路 import/exportPrivate Google Access for オンプレミスホストDNS

                                                                  GCP の細かすぎて伝わらないハイブリッドネットワーキング
                                                                • https://googlecloudcheatsheet.withgoogle.com/architecture

                                                                    https://googlecloudcheatsheet.withgoogle.com/architecture
                                                                  • BigQueryのテーブルのメタデータをCloud Data Catalogで管理する - yasuhisa's blog

                                                                    自分が使いたいと思ったBigQuery上のリソース(tableやview)、内容を事前に完全に把握できている、ということは結構少ないのではないかと思います。そういったときに手助けをしてくれるのがメタデータです。BigQueryのリソースに対するメタデータを、Cloud Data Catalogのタグとして付与する方法を紹介します。Cloud Data Catalogを使うことで、分析者が必要なリソースに素早く辿り付いたり、正確な分析をするためのサポートができます。 BigQuery関連のAudit logを元に、以下の情報をData Catalogのタグに入れた。 - 最後にクエリを投げた{日, 人} - クエリを投げられた回数 「あまり使われていないので、信用できないデータかも」「最後にXXXさんがクエリ投げてるから、詳細詳しいかも」みたいな用途を想定してる pic.twitter.co

                                                                      BigQueryのテーブルのメタデータをCloud Data Catalogで管理する - yasuhisa's blog
                                                                    • AI Platform Pipelines を使って機械学習パイプラインを動かす話

                                                                      Kubeflow Pipelines の GCP マネージド版である AI Platform Pipelines を使って、機械学習パイプラインを動かした話です。どんなメリットがあるのか、どのような全体像になっているのかをまとめました。

                                                                        AI Platform Pipelines を使って機械学習パイプラインを動かす話
                                                                      • Amazon ElastiCache / Google Cloud Memorystore スペック変更時のダウンタイム比較 [DeNA インフラ SRE] | BLOG - DeNA Engineering

                                                                        2023.02.07 技術記事 Amazon ElastiCache / Google Cloud Memorystore スペック変更時のダウンタイム比較 [DeNA インフラ SRE] by Tomonori Hirata #infrastructure #ElastiCache #Memorystore #AWS #GCP #technical-verification はじめに こんにちは。インフラエンジニアの平田です。 IT 基盤部に所属し、全世界向けのゲームタイトルのインフラ運用を担当しています。 今回は、マネージドのインメモリキャッシューサービスである Amazon ElastiCache for Redis (以降 ElastiCache) と Google Cloud Memorystore for Redis (以降 Memorystore) のそれぞれについて、スペッ

                                                                          Amazon ElastiCache / Google Cloud Memorystore スペック変更時のダウンタイム比較 [DeNA インフラ SRE] | BLOG - DeNA Engineering
                                                                        • Cloud Run が GA になったから改めて色々見てみる

                                                                          この記事は Google Cloud Japan Customer Engineer Advent Calendar 2019 の 7日目の記事です。 本記事で触れるのは Fully managed 版の Cloud Run のみです 🙇 みなさん、こんにちは。Google Cloud の Kazuu( かずー ) です。2019 年 4 月 9 日に Fully managed 版の Cloud Run が Beta としてリリースされてから半年以上経ち、去る 2019 年 11 月 14 日にとうとう GA となりました㊗️ 本記事では GA に至るまでにどんな機能が主に追加されてきたのかリリースノートの時系列で見ていきたいと思います。 Cloud Run の基本的なところを知りたいという方は Next Tokyo の動画や Cloud OnAir も併せてご覧ください。Cloud

                                                                            Cloud Run が GA になったから改めて色々見てみる
                                                                          • Google Cloud で生成 AI アプリケーションを作ろう!パート 0:Google Cloud の生成 AI ソリューション

                                                                            本シリーズの執筆者 Google Cloud で生成 AI アプリケーションを作ろう! シリーズの記事は、Google Cloud Japan の下記の有志メンバーが共同で執筆しています。 執筆者 下田倫大(Norihiro Shimoda, Google Cloud AI/ML Practice Lead) 中井悦司(Etsuji Nakai, Google Cloud Solutions Architect) 木村拓仁(Takuto Kimura, Google Cloud Customer Engineer) RyuSA レビュアー 牧 允皓(Yoshihiro Maki, Google Cloud AI/ML Specialist) 鈴木かの子(Kanoko Suzuki, Google Cloud Associate Customer Engineer) 吉田望(Nozomu Y

                                                                              Google Cloud で生成 AI アプリケーションを作ろう!パート 0:Google Cloud の生成 AI ソリューション
                                                                            • Building Uber’s Fulfillment Platform for Planet-Scale using Google Cloud Spanner

                                                                              You’re seeing information for Japan . To see local features and services for another location, select a different city. Show more Introduction The Fulfillment Platform is a foundational Uber domain that enables the rapid scaling of new verticals. The platform handles billions of database transactions each day, ranging from user actions (e.g., a driver starting a trip) and system actions (e.g., cre

                                                                                Building Uber’s Fulfillment Platform for Planet-Scale using Google Cloud Spanner
                                                                              • Serverless NEG でシステム開発をより柔軟に

                                                                                はじめに以前 Yuki Furuyama さんが「NEG とはなにか」という哲学的な(?)記事を書かれていましたが、このたび「Serverless NEG」(Serverless Network Endpoint Group)という新しいタイプの NEG が追加されました。(まずは Beta でのご提供です → EDIT(2020–10–14): 2020年10月14日に GA になりました。) これで NEG は Zonal NEG、Internet NEG、Serverless NEG の三種類になりました。 Furuyama さんの Zonal NEG に関する記事には「NEG は Kubernetes の Service に相当するもの、Network Endpoint は Pod に相当するものです」とありましたが、Serverless NEG では「Network Endpoi

                                                                                  Serverless NEG でシステム開発をより柔軟に
                                                                                • Cloud Run に ko と skaffold を使ってデプロイまでやってみる | フューチャー技術ブログ

                                                                                  はじめにこんにちは! TIG コアテクチームの川口です。本記事は、CNCF連載 の5回目の記事になります。 本記事では、CNCF の Knative を基盤として利用している Cloud Run と CNCF の各種ビルドツール ko, skaffold、Cloud Deploy を用いたうえで、アプリケーションのビルドからデプロイまでを行います。 扱う技術要素今回は、合計5つの技術要素を扱います。 全体感を掴むため、それぞれの技術とそれらの関連について図示します。 Cloud Run (Knative)Cloud Run は、Google Cloud におけるコンテナベースのサーバーレスコンピューティングサービスとしてよく知られているものかと思います。こちらは、基盤として Knative を採用しています。 この Knative は 2022年の3月に CNCF の Incupating

                                                                                    Cloud Run に ko と skaffold を使ってデプロイまでやってみる | フューチャー技術ブログ

                                                                                  新着記事