デジタル トランスフォーメーションを加速 お客様がデジタル トランスフォーメーションに乗り出したばかりでも、あるいはすでに進めている場合でも、Google Cloud は困難な課題の解決を支援します。
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※この投稿は米国時間 2021 年 5 月 7 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 2021 年用に更新: この投稿には、Google のホワイトペーパー「パスワード管理のベスト プラクティス」のユーザー向けとシステム設計者向けの両方の最新情報を含む、更新されたベスト プラクティスが含まれています。 アカウント管理、認証、パスワード管理には十分な注意を払う必要があります。多くの場合、アカウント管理は開発者や製品マネージャーにとって最優先事項ではなく、盲点になりがちです。そのため、ユーザーが期待するデータ セキュリティやユーザー エクスペリエンスを提供できていないケースがよくあります。 幸い、Google Cloud には、ユーザー アカウント(ここでは、システムに対して認証を受けるすべてのユーザー、つまりお客様または内部ユーザー)の作成、安全な取り扱い、
※この投稿は米国時間 2021 年 5 月 14 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Cloud Run を使用すると、デベロッパーはコンテナ化されたアプリケーションの開発とデプロイを容易に行えます。このとき、Cloud Run サービスには安全性が求められます。本日は Cloud Run 環境を保護するための新しい方法をいくつかご紹介します。 Google Secret Manager からシークレットをマウントする Binary Authorization を使用して、信頼できるコンテナ イメージのみがデプロイされるようにする 独自の暗号鍵を使用する 最小権限の原則に基づいた推奨事項を取得する これらの新機能のポイントをそれぞれ詳しく見ていきましょう。 1. Google Secret Manager からシークレットをマウントするAPI キー、パス
※この投稿は米国時間 2021 年 2 月 17 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 開発者がコンテナを使用して作業することが多くなるに従い、ソースコードからアプリケーションがデプロイされるまでの時間を短縮することの重要性が増しています。コンテナ イメージのビルドをより迅速かつ容易にするため、Google は Cloud Build、ko、Jib、Nixery などのテクノロジーを開発し、クラウドネイティブの Buildpacks のサポートを追加しました。これらのツールのいくつかは、Docker エンジンや Dockerfile を使用せず、ソースコードから直接コンテナ イメージをビルドすることに特にフォーカスしています。 特に Go プログラミング言語を使用すると、ソースコードからコンテナ イメージをビルドすることがはるかに簡単になります。この記事で
Cloud Functions, Google Cloud’s Function as a Service (FaaS) offering, is a lightweight compute platform for creating single-purpose, stand-alone functions that respond to events, without having to manage a server or runtime environment. Cloud functions are a great fit for serverless, application, mobile or IoT backends, real-time data processing systems, video, image and sentiment analysis and ev
Google Cloud は今年 8 月に Harvard Global Health Institute とのパートナーシップのもとで COVID-19 Public Forecasts を公開しました。このサービスは予測開始日から将来 14 日間における米国内の COVID-19(新型コロナウイルス感染症)陽性者数や死亡者数などの予測を提供しています。この度、本サービスを日本にも拡張し、COVID-19 感染予測(日本版)の提供を開始します。日本版では予測開始日から将来 28 日間のあいだに予測される国内の陽性者数や死亡者数等の予測値を表示します。 米国で提供している COVID-19 Public Forecasts は AI と膨大な疫学的データを組み合わせ、さらに、時系列の予測を扱う斬新な機械学習のアプローチを採用することで実現しました。米国向けのこの初期モデルは今年 8 月に初
Cloud Run now sends a SIGTERM signal to your container instance before the container instance terminates, due to an event like scale down or deleted revision. By handling this signal, you can now gracefully terminate your applications and do some cleanup tasks–as opposed to an abrupt shutdown of the container. In this blog, we will explore some use cases for this and how you can try it out. When a
With the continuing shift to digital, especially in the retail industry, ensuring a highly personalized shopping experience for online customers is crucial for establishing customer loyalty. In particular, product recommendations are an effective way to personalize the customer experience as they help customers discover products that match their tastes and preferences. Google has spent years deliv
Debanjan SahaGeneral Manager and Vice President of Engineering, Data Analytics Editor’s note: BigQuery Omni is now generally available. For the most up to date information, please read our BigQuery Omni GA blog here. Today, we are introducing BigQuery Omni, a flexible, multi-cloud analytics solution that lets you cost-effectively access and securely analyze data across Google Cloud, Amazon Web Ser
※この投稿は米国時間 2020 年 3 月 18 日に、Keyword に投稿されたものの抄訳です。 Google での私の仕事は、時間を最大限に活用する方法を皆さんに紹介することです。在宅で勤務する場合、1 日の日課が、通勤して会議室まで行き来したり同僚と会って話をしたりするというオフィス勤務の場合とはまったく違うため、私の提唱する生産性向上戦略が一層重要になってきます。自宅がオフィス代わりになると、ルーティンも一から作り直す必要があります。 実際に同僚がそばにいない状態で仕事をするという状況は、Google では当たり前になってきています(Google のミーティングの 39% には複数都市の社員が参加しています)。しかし、この環境は誰にも適しているわけではありませんし、世界中の多くの人々は、今までとは異なる新しい仕事環境に面していると感じています。そこで今回、仕事場がどこであっても生
At Google, our teams follow site reliability engineering (SRE) practices to help keep systems healthy and users productive. There is a phrase we often use on our SRE teams: "At Google scale, million-to-one chances happen all the time." This illustrates the massive complexity of the system that powers Google Search, Gmail, Ads, Cloud, Android, Maps, and many more. That type of scale creates complex
In cloud operations, we often hear about the benefits of microservices over monolithic architecture. Indeed, microservices help manage hardware being abstracted away and push developers towards resilient, distributed designs. However, many enterprises still have monolithic architectures which they need to maintain. For this post, we’ll use Wikipedia’s definition of a monolith: “A single-tiered sof
※この投稿は米国時間 2020 年 2 月 1 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 作業効率を検証するために Google のサイト信頼性エンジニア(SRE)が使用している主な測定指標の一つが、日々の時間の使い方です。長期間のエンジニアリング プロジェクトのために時間を確保する必要がありますが、エンジニアには Google のサービスを稼働し続ける責任もあり、そこにも手作業が生じることがあります。Google の SRE は、いわゆる「トイル」に費やされる時間を勤務時間の 50% 未満にすることを目指しています。では、トイルとは何でしょうか。トイルに邪魔されずに開発スピードを維持するには何をすべきでしょうか。本稿ではこれらの問いについて見ていきます。 まずトイルの定義ですが、『Site Reliability Engineering』の第 5 章には次の
Many applications require credentials to connect to a database, API keys to invoke a service, or certificates for authentication. Managing and securing access to these secrets is often complicated by secret sprawl, poor visibility, or lack of integrations. Secret Manager is a new Google Cloud service that provides a secure and convenient method for storing API keys, passwords, certificates, and ot
※この投稿は米国時間 2019 年 11 月 23 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 高度なスケーラビリティと構成の柔軟性を提供するコンテナ オーケストレーション プラットフォームを求めているお客様にとって、マネージド Kubernetes サービスである Google Kubernetes Engine(GKE)は優れた選択肢になります。GKE は、ステートフル アプリケーションのサポートに加えて、ネットワーキング、ストレージ、オブザーバビリティ(可観測性)のセットアップなど、コンテナ オーケストレーションのあらゆる側面を完全に制御できます。 しかしながら、お使いのアプリケーションがそうしたレベルのクラスタ構成やモニタリングを必要としない場合は、フルマネージドの Cloud Run が最適なソリューションになるかもしれません。フルマネージド Clou
Stackdriver Logging comes to Cloud Code in Visual Studio Code A big part of troubleshooting your code is inspecting the logs. At Google Cloud, we offer Cloud Code, a plugin to popular integrated development environments (IDEs) to help you write, deploy, and debug cloud-native applications quickly and easily. Stackdriver Logging, meanwhile, is the go-to tool for all Google Cloud Platform (GCP) logs
Craig WileyDirector of Product Management, Cloud AI and Industry Solutions If you’re developing AI, you’re likely using TensorFlow. Open-sourced by Google in 2015, it’s grown to be one of the most popular machine learning frameworks in the world. But its enterprise users have higher demands and expectations for running supported, scalable, and seamless ML workloads. Introducing TensorFlow Enterpri
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