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突然ですがこれを読んでいる皆さんはログイン機能を作ったことはありますでしょうか?筆者はFirebase Authenticationに触れるまで、ログイン機能というものを作ったことがありませんでした。何となく、ログイン機能を作るのは難しいという認識を皆さんも持っているのではないでしょうか。 ログイン機能とは、「ユーザの認証」と「システムにログインできること」という認可をおこなうことの組み合わせです。 認証と認可の違い 認証はユーザーが誰かを確認することです。認可は確認したユーザーがリソースに対するアクセス権限を持っているかを確認し、権限を持っている場合はリソースへの読み書きを許可します。 近年はOAuthやOpenID等の認証方法が登場し、それぞれの認証方法に対応したアプリケーションコードを毎回書くのは大変です。そこに登場したのがFirebase Authenticationです。Fire
みんな大好きわたしも大好きなTerraformが0.12にバージョンアップして、早いもので1か月が経過しようとしています。Terraform0.12で採用されているHCL2はより柔軟な設定がかけたり、validateやplan時のチェックが強化されていたりと、なかなか興味深い機能が追加されていたります。この記事では差し当たって0.12ベースに移行するときに何を気を付けるべきかについてまとめてみました。そのため、Terraform 0.12以降の新構文についてはあまり触れていません。 対象読者 Terraform を業務等で使用している Terraform に関する基本的な構文・機能の知識がある Terraform が大好きな人 Terraform 0.11→0.12 で何が変わるか Terraform 0.12から、HCL(Terraformの設定構文、Hashicorp Configur
Flutter を聞いたことありますか?Flutterとは Google 製のアプリケーションUI構築ツールキットです。本記事では iOS/Android 両対応のモバイルアプリ制作のために Flutter を用いていますが、他にもWeb、さらにはデスクトップ向けのアプリケーションを構築することも可能です。 Flutter は Google によって『The best framework for developing beautiful experiences for any screen』をめざして開発が進められているフレームワークです。これは技術的な垣根を超え一つのコードベースから様々なポータル端末で同じユーザ体験を実現することを意味しており、Flutter の将来性が期待できます。 今回はこの Flutter を使って、モバイルアプリのヘッダーとフッター部分を作っていきます。Flut
外部IPアドレスがないCompute Engine VMにSSH/RDPログインするためには、これまでは 踏み台サーバ(Bastion Server)を経由する必要がありました。 外部IPがなければFWルールの状態にかかわらず外部インターネットからのアクセスを 制限できる反面、踏み台サーバを用意して起動しておく必要があり、余計なコストが かかっていました。 これから紹介する Cloud IAP TCP Forwarding を使えば、踏み台サーバを用意せずに外部IPアドレスがないVMに対してSSHやRDPログインすることが可能になります。 対象読者 Cloud Shellにそんなに抵抗がない コマンド実行のためだけの踏み台サーバの運用がつらい Cloud Shellの基本的な使い方については、こちらの記事を参考にしてください。 HandsOn環境迷子に贈るCloud Shell 準備作業
拝啓、この記事を読みに来た皆様へ。。 この記事はOpenAPI V3を構成する各要素の説明を乗せた記事が無いことに挫折した僕が、英語で出来ている公式ドキュメントを見ながら書いた記事となります。 英語は難しい!けどOpenAPI V3の構成要素を知りたい!!と言う方のお役に立てれば!!!めちゃくちゃ嬉しいです!!!! 追伸 この記事は要素の説明や制限事項などが書いており、OpenAPIの書き方に関する記事ではありません。 書き方は次の記事で!! (๑´ڡ`๑) では、始まります。。 ApigeeのSpecでOpenAPIを利用し、Proxy生成! Apigee&OpenAPIでAPIドキュメント作成が簡単になる! 以前、この二つの記事を通してOpenAPIの使い道を確認して見ました。 ただ、一から作り上げた物を使うのではなくサンプルを使って実施したため、物足りなさを感じながら記事を終わらせた
Lv:16 Exp:24804 Java開発者、社内システム担当者、セキュリティ担当者などをやっていましたが、思い立って統計学、機械学習を学び、現在はデータエンジニアをやっています。 Googleが提供する AutoML のプロダクトを使えば、機械学習に関する専門的な知識が無くても、ユーザが独自のデータを用意してトレーニングさせる(トレーニングは簡単に実行できます!) ことで強力な機械学習モデルを構築できます。 本記事では、その中でもテキストデータを分類することができる AutoML Natural Language Classification(AutoML NL) を使い、夏目漱石、太宰治、宮沢賢治の作品をトレーニングデータとして、ある文章がこの3文豪のどの作風に近いか、を推定してみたいと思います(ちなみに AutoML Vision についてはこちらの記事で紹介しています!)。また、
Lv:4 Exp:19010 プログラマー友の中釣りが一番上手、釣友の中インフラが一番得意、インフラ友の中猫が一番好き、猫友の中プログラミングが一番詳しい。 本当のInfrastructure as Codeを実現するPulumi インフラをコードにして管理する、所謂Infrastructure as Code(IaC)、特にクラウド上のインフラ管理はTerraformというツールがよく使われていると思います。クラウドエースでもインフラ管理にはTerraformを使用しています。しかし、このInfrastructure as Codeは本当のCodeではなく、Configurationです。今回は本当のInfrastructure as Codeを実践するPulumiというツールを紹介したいと思います。 Pulumiはまさにプログラミングでインフラを自動化する Pulumiは自分が好きなプ
2018年9月にサンフランシスコで開催されたGoogle Cloud Next ’18において、「Cloud AutoML Vision」のBETAリリースが発表されました。 Cloud AutoML Visionは、機械学習に関する高度な知識を持たずとも独自の画像認識モデルを作れるサービスとなっており、AIの民主化を掲げるGoogle Cloudを象徴するサービスとして注目が高まっています。 本当に高度な機械学習知識を持たずとも画像認識モデルが作れるのか、全くプログラミングができない私が実際にCloud AutoML Visionを使ってモデルを作ってみました。 1.AutoML Visionは簡単に独自の画像認識モデルが作れるサービス Google Cloudの画像認識サービスとして「Vision API」というサービスが既に提供をされています。Vision APIは簡単に画像認識技術
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