米司法省がGoogle提訴 独禁法違反「検索で競争阻害」 - 日本経済新聞【ワシントン=鳳山太成】米司法省は20日、反トラスト法（独占禁止法）違反で米グーグルを提訴した。ネット検索市場での圧倒的な支配力を利用し、自社サービスを優遇する契約をスマートフォンメーカーなどと結ぶなど競争を阻害した疑いがあるとした。IT（情報技術）大手を巡る大型訴訟は米マイクロソフト以来、約20年ぶりとなる。「プラットフォーマー」と呼ばれるIT企業が巨大化するなか、デジタル市場でいかに公正な
UTM parameters - Wikipedia
Urchin Tracking Module (UTM) parameters are five variants of URL parameters used by marketers to track the effectiveness of online marketing campaigns across traffic sources and publishing media. They were introduced by Google Analytics' predecessor Urchin and, consequently, are supported out of the box by Google Analytics. The UTM parameters in a URL identify the campaign that refers traffic to a
Google to acquire analytics startup Looker for $2.6 billion | TechCrunch
Google made a big splash this morning when it announced it’s going to acquire Looker, a hot analytics startup that’s raised more than $280 million. It’s paying $2.6 billion for the privilege and adding the company to Google Cloud. Thomas Kurian, the man who was handed the reins to Google Cloud at the end of last year, sees the two companies bringing together a complete data analytics solution for
オープンソース活動がフルタイムの仕事になる仕組みの話｜Rui Ueyama｜note
僕の仕事をひとに説明するときに、「Googleで仕事をしているけどオープンソースなのでGoogleのプロダクトを作っているわけではないし、むしろアップルとかソニーの人と一緒に仕事している」と言うと、「？？？」という反応になることが多いので、僕はこういう仕事をしているんだよということをここでちょっと説明してみようと思います。 （2016年の僕のFacebookの投稿の転載です。） 僕のいるチームはLanguage Platform Teamというところで、プログラミング言語や開発ツールの開発をしています。LPTの中にもいろいろ細かいチームが分かれているのですが、僕がいるのはC++チームで、Googleで主要開発言語になっているC++言語の開発環境を担当しています。 C++で開発をするときには、C++ツールチェインと呼ばれる一連のツールを使います。ツールチェインの一番大きなコンポーネントは、人
［速報］AIが人間と自然な会話をし、電話で美容院やレストランを予約。Googleがデモを公開。Google I/O 2018
［速報］AIが人間と自然な会話をし、電話で美容院やレストランを予約。Googleがデモを公開。Google I/O 2018 Googleは、サンフランシスコで開催中のイベント「Google I/O 2018」において、人間のように自然に会話をするAIによって電話で美容院やレストランを予約するデモを公開しました。 Google I/O初日の基調講演でもっとも会場が盛り上がったのは、Googleが「Google Duplex」と呼ぶAIの技術を用いて、AIが実際に美容院やレストランに電話をかけ、予約を行う音声を公開した場面でした。 シナリオとしては、ユーザーがGoogle Assistantに「来週の火曜日、10時から12時のあいだで美容院を予約して」と依頼。 するとGoogle Assistantは依頼を受けてGoogle Duplexの機能を用い、バックグラウンドで美容院を予約すべく電話
Build for everyone - Google Careers
Google Cloud RolesHelp millions build what’s next for their business — explore engineering jobs with Google Cloud. Google AI rolesSearch our new roles in artificial intelligence and machine learning. Consumer HardwareDesign and build the systems that are the heart of the world's largest and most powerful computing infrastructure and products.
Googleが「Dart 2」発表、Dartを再起動。iOS/Android用ライブラリ「Flutter」と共にWebとモバイルのクライアント開発にフォーカス － Publickey
Googleが「Dart 2」発表、Dartを再起動。iOS/Android用ライブラリ「Flutter」と共にWebとモバイルのクライアント開発にフォーカス GoogleがDart言語を再起動し、「Dart 2」を発表した。Dart 2では、Webやモバイルのクライアント開発によりフォーカス。単一コードでiOS/Androidのネイティブアプリ開発を可能にするフレームワーク「Flutter」も登場した。 今から7年前の2011年、「JavaScriptは単なる言語の進化では修正できない根本的な問題を抱えている」と考えたGoogleが、JavaScriptを代替できる、より優れたWeb言語として開発しリリースしたのが「Dart」言語です。 グーグルから「JavaScriptは根本的な問題を抱えている」とのメモがリークか － Publickey グーグル、新言語「Dart」を発表。JavaS
Why you should pick strong consistency, whenever possible | Google Cloud Blog
Why you should pick strong consistency, whenever possible Do you like complex application logic? We don’t either. One of the things we’ve learned here at Google is that application code is simpler and development schedules are shorter when developers can rely on underlying data stores to handle complex transaction processing and keeping data ordered. To quote the original Spanner paper, “we believ
Googleの画像認識APIを基に、好きな画像を学習させて認識機能を簡単にカスタマイズできる「Cloud AutoML Vision」発表 － Publickey
Googleの画像認識APIを基に、好きな画像を学習させて認識機能を簡単にカスタマイズできる「Cloud AutoML Vision」発表 Googleは、Googleが提供する学習済み機械学習APIを基に、ユーザーが自分のデータを学習させることで認識機能をカスタマイズできる「Cloud AutoML」を発表しました。 「Cloud AutoML」に対応したAPIの第一弾として、ユーザーが独自の画像を学習させられる「Cloud AutoML Vision」を発表しました。 学習済みの機械学習APIに対して追加で学習可能 Googleは、機械学習を用いた画像認識APIとして「Cloud Vision API」を以前から提供しています。 Cloud Vision APIはあらかじめGoogleによって学習済みであるため、画像を読み込ませるだけで、人間の顔の検出や猫や犬といった動物、船や飛行機、
Google Maps’s Moat
Google Maps’s Moat How far ahead of Apple Maps is Google Maps? 2017 | Expired ❗️ This essay no longer reflects the current state of Google & Apple Maps ⚠️ Tap or click any image to enlarge Over the past year, we’ve been comparing Google Maps and Apple Maps in New York, San Francisco, and London—but some of the biggest differences are outside of large cities. Take my childhood neighborhood in rural
Google、Dockerイメージに対するテスト自動化フレームワーク「Container Structure Tests」オープンソースで公開
Google、Dockerイメージに対するテスト自動化フレームワーク「Container Structure Tests」オープンソースで公開 Container Structure Testは、コンテナ内部でコマンドを実行することで正しい出力やエラーが帰ってくるかどうかや、コンテナ内部のファイルが正しく格納されているかなどの検証を実行できるフレームワークです。 具体的には下記のテストをサポートしていると説明されています。 Command Tests コンテナイメージ内部でコマンドを実行し、正しい出力やエラーが返ってくるかを検証する。 File Existence Tests コンテナイメージ内部に、あるファイルがファイルシステム内の適切な位置に存在しているかどうかを検証する。 File Content Tests コンテナイメージ内のファイルシステムにあるファイルのコンテンツとメタデータ
優れた SLO を策定するには : CRE が現場で学んだこと | Google Cloud 公式ブログ
CRE シリーズの過去記事『SLO、SLI、SLA について考える』では、サービスの信頼性を定義し測定するうえで重要なのはサービス レベル指標（SLI）とサービス レベル目標（SLO）を適切に設定することだと説明しました。SLI と SLO については、SRE 本でも 1 つの章を割いて詳しく解説しています。 今回は、SLI のもとで SLO を策定するにあたり、私たち Google が活用しているベスト プラクティスをいくつか紹介します。 SLO の意義 SLO は、企業が達成したいとする目標であり、防御のために起こす行動でもあります。ただし忘れてならないのは、SLO はサービス レベル契約（SLA）ではないということです。ユーザー エクスペリエンスにおいて最も重要な側面を SLO が象徴するようにしなくてはなりません。SLO が満たされるということは、ユーザーにとっても自社にとってもハ
コラム：グーグルのクラウドを支えるテクノロジー｜CTC教育サービス 研修/トレーニング
グーグルのクラウドを支えるテクノロジー グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 中井悦司氏によるグーグルクラウドに関連する技術コラム 筆者：中井悦司／グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 Cloud Solutions Architect プロフィール： 1971年大阪生まれ。予備校講師から転身、外資系ベンダーでLinux/OSSを中心とするプロジェクトをリードする傍ら、多数のテクニカルガイド、雑誌記事などを執筆。 その後、Linuxディストリビューターのエバンジェリストを経て、現在は、Cloud Solutions Architectとして活動。 2024年6月 第176回 Vortex: BigQueryのStorage APIを支えるStorageエンジン（パート1） New! はじめに 今回からは、2024年に公開された論文「Vortex: A Stream-oriented S
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Discovering millions of datasets on the web
Big Data: Google Replaces YARN with Kubernetes to Schedule Apache Spark
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「Made with AI」で披露されたグーグルのAI技術が目指す未来
スンダル・ピチャイ氏 「情報整理」の使命、変わらず グーグルCEO - 日本経済新聞
