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ブックマーク / cloud.google.com (5)

  • ユーザー アカウント、認証、パスワード管理に関する 13 のベスト プラクティス2021 年版 | Google Cloud 公式ブログ

    ※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、

    ユーザー アカウント、認証、パスワード管理に関する 13 のベスト プラクティス2021 年版 | Google Cloud 公式ブログ
    hihi01
    hihi01 2021/06/14
    ちょっとよく読みます。勉強します。
  • 上手な「在宅勤務」のコツ | Google Cloud 公式ブログ

    ※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

    上手な「在宅勤務」のコツ | Google Cloud 公式ブログ
    hihi01
    hihi01 2020/03/31
    ハングアウトミートかなり使えるんだけどな。インフラとしてグーグルは絶対的に安定してる子。
  • Google Cloud Platform Japan 公式ブログ: キユーピー株式会社の導入事例動画:キユーピー + ブレインパッド + Google の取り組みで次世代の AI 検査装置を実現

    キユーピー株式会社の導入事例動画:キユーピー + ブレインパッド + Google の取り組みで次世代の AI 検査装置を実現 「キユーピーマヨネーズ」を筆頭に、ドレッシングや各種調味料、ベビーフード、介護など、日人の生活を 100 年近くに渡って支えてきたキユーピー株式会社。その同社がこれまで大切にしてきたことが『良い商品は良い原料からしか生まれない』という考え方です。 そのため原料に対して非常にこだわりがあり、品原料の良品・不良品の検査・仕分けを一個一個目視で検査をするなど人力に頼らざる得ない状況だったと言います。「ある工場では1 日あたり 4~5 トンもの原料に対し全量検査を行っており、それが現場の大きな負担になっていました。検査には一定以上の熟練が求められるため、人を増やすのも簡単ではなく思うような増産ができないなど、生産上の大きなボトルネックになっていた」と同社 生産

    Google Cloud Platform Japan 公式ブログ: キユーピー株式会社の導入事例動画:キユーピー + ブレインパッド + Google の取り組みで次世代の AI 検査装置を実現
    hihi01
    hihi01 2018/11/05
    これはすごい。
  • ラーメン二郎とブランド品で AutoML Vision の認識性能を試す | Google Cloud 公式ブログ

    この投稿は米国時間 3 月 26 日に投稿されたもの(投稿はこちら)の抄訳です。 Posted by Google Cloud デベロッパー アドボケイト 佐藤一憲 この 3 つのラーメンは、41 店舗あるラーメン二郎のうち 3 店舗で作られたものです。それぞれ、どの店舗で出されたものか分かりますか? データ サイエンティストの土井賢治さんが作成した機械学習(ML)によるラーメン識別器を使えば、それぞれの微妙な盛り付けの違いを見分けることで、95% の精度で店舗を特定できます。 この写真を見ても分かるとおり、ラーメン二郎の相当コアなファンでもなければ、ラーメン画像から 41 店舗のどこで作られたかを見分けることは簡単ではありません。テーブルやどんぶりの色、形にあまり違いのない場合が多いのです。 土井さんは、ディープ ラーニングを使ってこの問題を解けるか興味を持ち、インターネット上から 48

    ラーメン二郎とブランド品で AutoML Vision の認識性能を試す | Google Cloud 公式ブログ
    hihi01
    hihi01 2018/03/27
    ラーメン次郎とGoogleの最先端技術のコンビネーションを 10年前、いや1年前ですら誰が予想しただろう。これはトライしてみる価値あるかも。
  • 無料トライアルおよび無料枠のサービスとプロダクト

    新規のお客様には、Google Cloud プロダクトを試して概念実証を実施できる $300 相当の無料クレジットを差し上げます。完全な有料アカウントが有効になるまで料金は発生しません。

    無料トライアルおよび無料枠のサービスとプロダクト
    hihi01
    hihi01 2017/08/18
    すごいな。AWSの対抗馬?
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