AWSだ! Google Cloudだ! Azureだ! 認証連携だ！
昨今は、さまざまな要因から、複数のクラウド（IaaS）プロバイダーを活用することが多くなりました。例えば、サービスのワークロードはAWSだが、データ分析はGoogle CloudのBigQueryを使うなどです。異なるプロバイダー間でのリソースにアクセスするには、認証が必要であり、シークレットを安全に発行・交換する必要があります。クラウドプロバイダーが動的に発行する等さまざまな方式がありますが、システムの制限や運用によっては安全なシークレットの取り扱いのために、慎重な技術設計が必要になる場合もあります。 今回は、LayerXにおける要件パターン、脅威モデリングに基づく判断と実装方法を紹介することで、「どこまで気をつけるべきか？」「何を想定すべきか？」といった実務に対して参考いただけると嬉しいです
Slurm で GCP 上に HPC クラスタを構築 | Google Cloud 公式ブログ
ハイパフォーマンスのテクニカル コンピューティングはスケーラビリティとスピードがすべてです。創薬とゲノミクス、金融サービス、画像処理などの分野のアプリケーションは、その多くが大量かつ多様な計算リソースへのオンデマンド アクセスを必要とします。計算能力が大きく高速になれば、アイデアを発見に変え、仮説を治療法に生かし、ひらめきを製品に反映させることができます。 Google Cloud は、大量のハイパフォーマンス リソースへのオンデマンド アクセスを、Compute Engine を通じて HPC（High Performance Computing）コミュニティに提供しています。しかし、これらの強力なリソースを活用して HPC ジョブをすばやく実行し、既存の HPC クラスタを Compute Engine でシームレスに拡張する方法については、まだ課題が残っています。 この問題の解決を支
Open Interpreterを誰でも使えるSlack botにしました
TL;DR 今話題のOpen InterpreterをSlack botにしました。 Codeはこちらのリポジトリをご覧ください。 はじめに Open Interpreter楽しんでますか？ 「どうやらヤバイやつが爆誕したらしい」という認識で間違いなさそうです。 でも、このヤバさがわかってるのはまだ一部の人だけ、もったいない！ ということで今回はこのOpen Interpreterを誰でも使えるようにSlack botにする方法を紹介します。 ファイルのアップロード、ダウンロードも可能ですので、最低限必要な機能を全て備えたものが完成すると思います。 この記事を読めばわかること Cloud Runを使ってサーバーレスなOpen Interpreter実行環境を構築する方法 Cloud Storageを使ってステートレスなCloud Runでも会話とファイルを維持する方法 Slack Botを
RAGを使った社内情報を回答できる生成AIボットで業務効率化してみた | DevelopersIO
はじめに 新規事業部 山本です。 ChatGPT（OpenAI API）をはじめとしたAIの言語モデル（Large Language Model：以下、LLM）を使用して、チャットボットを構築するケースが増えています。通常、LLMが学習したときのデータに含まれている内容以外に関する質問には回答ができません。そのため、例えば社内システムに関するチャットボットを作成しようとしても、素のLLMでは質問に対してわからないという回答や異なる知識に基づいた回答が（当然ながら）得られてしまいます。 この問題を解決する方法として、Retrieval Augmented Generation（以下、RAG）という手法がよく使用されます。RAGでは、ユーザからの質問に回答するために必要そうな内容が書かれた文章を検索し、その文章をLLMへの入力（プロンプト）に付け加えて渡すことで、ユーザが欲しい情報に関して回答
Google Cloud のマネージド Terraform、 Infrastructure Manager 登場！
こんにちは。クラウドエースの阿部です。 今回はひっそりと一般提供されていた Infrastructure Manager について紹介したいと思います。 Infrastructure Manager とは Infrastructure Manager (以降、Infra Manager と表記) は、 Google Cloud におけるリソースのデプロイや管理を IaC で自動化するためのマネージドサービスです。 内部では Terraform と Cloud Build を使用してリソースの管理を行っています。 Infra Manager の特徴 特徴としては以下の通りです。 GitHub 等と連携した CD (継続的デリバリ) の構築を簡単に実装できます。Cloud Build で同じ事をやる場合は、 cloudbuild.yaml で CI/CD パイプライン設定が必要です。また、ロー
デジタル庁のデータ分析基盤「sukuna」｜デジタル庁
はじめまして。デジタル庁ファクト＆データユニット所属、データエンジニアの長谷川です。 本記事ではデジタル庁内でデータ活用を推進するための組織と分析基盤についてご紹介します。 これまでのデジタル庁noteと比べると、技術寄りの話題が多い記事となりますが、庁内のデータ活用に興味のある方はぜひご覧ください。 デジタル庁のデータ活用組織「ファクト＆データユニット」ファクト＆データユニットとはデジタル庁の特徴の一つに、デジタル分野において各種の専門性をもつ「民間専門人材」が多く所属していることが挙げられます。 民間の専門人材は、デザイン、プロダクトマネジメント、エンジニアリングなど、領域ごとに「ユニット」と呼ばれる組織を構成しており（参考：デジタル庁 - 組織情報）、必要に応じてさまざまなプロジェクトにアサインされて業務を遂行する、人材プールのような役割を果たしています。 ファクト＆データユニットも
Terraform × GCP 入門 - Qiita
はじめに Terraformを扱い始めて2ヶ月ぐらいたったので、Terraformチュートリアル的なものをハンズオン形式でまとめました。 Infrastructure as Codeやりてぇ！と思った方の事始めとなれば幸いです。 公式のチュートリアルが公開されているのですが、AWSのみでGCPに関するものは掲載されていません。 よって今回はGCP上でTerraformからリソースを管理する流れをみる、という目標でやっていきたいと思います。 想定している読者 以下のような事象に心当たりのある方を想定しています。 Terraformを初めて触る GCPをちょっとだけ触ったことがあり、リソースの作成を自動化したい いい感じにリソースを管理したい気持ちになった 実行環境 実行環境をまとめました。 Cloud SDKについては入っている前提とします。 まだインストールできていない場合はこちらを参考に
GitHub Actions を使って Google Cloud 環境に Terraform を実行する方法 - G-gen Tech Blog
G-gen の武井です。 当記事では Infrastructure as Code (IaC) を実現する Terraform を Google Cloud (旧称 GCP) で実行する際、GitHub の CI/CD 機能である GitHub Actions を介して実行する方法を紹介します。 GitHub Actions GitHub Actions とは 概要 ワークフロー 図説 Google Cloud との連携 概要 従来の認証 Workload Identity 連携による認証 Workload Identity 連携 仕組み メリット 図説 設定方法 概要 Terraform のセットアップ GitHub Actions の設定 ディレクトリ構成 Workload Identity 連携の設定 ワークフローの定義 動作検証 概要 動作検証用リソースの定義 Pull Reque
Google Cloud、小売業向けの新たな AI ツールを発表 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2023 年 1 月 13 日に、Google Cloud Press Release に投稿されたものの抄訳です。 Google Cloud の Discovery AI ソリューションが、モダンなブラウジング機能、パーソナライズされたショッピング体験、より優れた商品レコメンド機能を備え、EC サイトを強化する新しい AI 機能の提供を開始Google Cloud は本日、小売業者が店頭の棚卸プロセスを変革し、EC サイトを強化して顧客によりスムーズで自然なオンライン ショッピング体験を提供するための 4 つの最新 AI テクノロジーを発表しました。 Google Cloud で JAPAC リテール＆コンシューマ担当ディレクターを務める Sameer Dhingra は次のように述べています。「ここ数年の急激な変化により、小売業界の状況は一変しており、小売業者がよ
Go from a notebook to a production ML model | Google Cloud Blog
Take your ML models from prototype to production with Vertex AI You’re working on a new machine learning problem, and the first environment you use is a notebook. Your data is stored on your local machine, and you try out different model architectures and configurations, executing the cells of your notebook manually each time. This workflow is great for experimentation, but you quickly hit a wall
TerraformモノレポCIのセキュア化 | メルカリエンジニアリング
※本記事は2022年1月22日に公開された記事の翻訳版です。 この記事は、Developer Productivity Engineering Campブログシリーズの一環として、Platform Infraチームの Daisuke Fujita (@dtan4)がお届けします。 メルカリでは、すべてのクラウドインフラを宣言的構成で管理することがプラットフォームの中核となる考え方の一つです。メインのクラウドプロバイダーはGoogle Cloud Platform（GCP）であり、HashiCorp Terraformを使用してインフラをコードとして管理しています。Platform Infraチームは、すべてのTerraformワークフローを安全に管理するための社内CIサービスを提供しています。 Terraformはリソースプロビジョニングのためにクラウドプロバイダーのクレデンシャルを必要と
Googleのサービス終了癖が発動、今度はIoTデバイス管理サービス「Cloud IoT Core」
Googleは2013年には「Googleリーダー」を終了、2018年には「Google＋」を終了といったように多数のユーザーを抱えるプロジェクトをバッサリ終了してきました。新たに、IoTデバイス管理サービス「Cloud IoT Core」のサポート終了がひっそり告知されています。 Cloud IoT Core release notes | Cloud IoT Core Documentation | Google Cloud https://cloud.google.com/iot/docs/release-notes Cloud IoT Coreは、Googleのクラウドプラットフォーム「Google Cloud」を用いてIoTデバイスを管理できるサービスで、IoTデバイスのモニタリング機能やメッセージの双方向通信機能を提供していました。しかし、Cloud IoT Coreは
Vertex AI を徹底解説！ - G-gen Tech Blog
G-gen の佐々木です。当記事では Google Cloud (旧称 GCP) の統合された機械学習プラットフォームである Vertex AI を解説します。 Vertex AI とは AutoMLとは Vertex AI における AutoML AutoML を使用したモデル作成 AutoML によるトレーニングの料金 カスタムトレーニング カスタムトレーニングを使用したモデル作成 カスタムトレーニングの料金 トレーニング方法の選択 モデル作成、予測に使用するツール Datasets Training Vertex AI Model Registry Endpoints Batch predictions Vertex AI に統合されたその他のツール Vertex AI Workbench Vertex AI Feature Store Vertex AI Labeling task
Perfume とライゾマティクスの新たな試みを支える Google の機械学習 | Google Cloud 公式ブログ
Google Cloud デベロッパーアドボケイト 佐藤一憲 3 月 20、21 日に NHK ホールで開催された Perfume のライブ ステージ「Reframe」。このステージは、NHK が東京オリンピック・パラリンピックに向けて文化面においても機運を高めていくイベント「This is NIPPON プレミアムシアター」の一環として開催したもので、NHK と Perfume がこれまで生み出してきたパフォーマンスの最新テクノロジーによる「再構築」をテーマに、インタラクション デザインを担当したライゾマティクスによるドローンや AR 技術をふんだんに投入した演出が話題となりました。 今回のイベントでのライゾマティクスによる新しい試みのひとつが、Google の機械学習技術を応用したステージ演出です。同社を率いる真鍋大度氏は次のように説明します。「Perfume のミュージックビデオや歌
「MUFGショック」、基幹系をクラウドで動かすが常識に
基幹系を含めて「全てをクラウドへ」と考える企業が続々と登場している。パブリッククラウドベンダーも基幹系に向けたサービスを拡充中だ。基幹系システムもインフラとしてパブリッククラウドを選択するタイミングに来ている。 2017年、三菱UFJフィナンシャル・グループ（MUFG）が「クラウドファースト」を打ち出した「MUFGショック」が大きな話題となった。MUFGショックが今、企業システムのパブリッククラウド採用を大きく後押ししている。 「これまで慎重だった金融業や製造業でもクラウドを利用することを本格的に検討し始めた」。アマゾンウェブサービスジャパンの瀧澤与一 技術統括本部 エンタープライズソリューション部長/シニアソリューションアーキテクトはクラウド活用の広がりをこう話す。 「基幹系も含めた全てのシステムをパブリッククラウドへ」と考え、実行し、効果を出している企業は既に登場している。 その1社で
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Microsoft Fabric Vs Databricks: A Comparison Guide
Automating Terraform Deployment to Google Cloud with GitHub Actions
39項目で徹底比較 3大クラウドの現在地
AWS・Azure・Google Cloud 三つ巴の進化
Google、機械学習モデルを早く簡単に作れる「Cloud AutoML」を解説
