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〜AutoMLで実践する〜 ビジネスユーザーのための機械学習入門シリーズ 【第 3 回】 「積ん読」と「体重増」の悩みを AutoML で解決しよう 前回は、AutoML Tables による EC サイトの LTV 分析事例を紹介しました。今回は、同じ AutoML Tables を、より身近な課題の解決に使う方法を紹介します。 その課題とは、筆者自身が抱えていた 2 つの悩みです。ひとつは、スキャンして PDF で保管している書籍の「積ん読」を大量に抱えていたこと。もうひとつは、自宅作業ばかりで増え続けてしまっている体重です。 この 2 つの課題を一挙に解決するソリューションとして筆者が思いついたのが、「PDF 書籍をオーディオブックに変換する」という方法です。読みたかった書籍をオーディオブック化しておけば、ランニングしながら積ん読を解消できます。 この動画のように、Cloud Sto
Cloud Build は、Google Cloud インフラストラクチャでビルドを実行するサービスです。Cloud Build は、Cloud Storage、Cloud Source Repositories、GitLab、GitHub、Bitbucket からソースコードをインポートし、仕様に合わせてビルドを実行して、Docker コンテナや Java アーカイブなどのアーティファクトを生成します。詳細 Cloud Build は、一連のビルドステップとしてビルドを実行します。各ビルドステップは、Docker コンテナで実行されます。1 つのビルドステップでは、環境に関係なく、コンテナから実行可能なあらゆる処理を実行できます。タスクを実行するには、Cloud Build が提供するサポート対象のビルドステップを使用するか、独自のビルドステップを作成します。
Introducing kaniko: Build container images in Kubernetes and Google Container Builder without privileges Building images from a standard Dockerfile typically relies upon interactive access to a Docker daemon, which requires root access on your machine to run. This can make it difficult to build container images in environments that can’t easily or securely expose their Docker daemons, such as Kube
「サービス停止の要点と分析結果をまとめた事後分析を作成することで、システムの信頼性が向上し、サービス担当者も教訓を得られる」ということを、私たち Google の SRE(Site Reliability Engineering)チームはかねてから学んできました。 それでは、作成した事後分析を社内だけでなく外部と共有することについては、どうお考えでしょうか。そもそも、なぜそんなことをするのでしょう? それは、サービス プロバイダーやプラットフォーム プロバイダーの場合、事後分析をお客様と共有することは、自社にとってもお客様にとっても良い結果をもたらす可能性があるからです。 今回の『CRE が現場で学んだこと』シリーズでは、外部向け事後分析の利点と弊害、またその作成方法に関する実践的な知識について解説します。 外部向け事後分析の事例 過去の事例を調べ、分析内容を読み解く Google は長年
In Google Kubernetes Engine (GKE), you configure a cluster's configuration and characteristics using Google Cloud tools and APIs, including the Google Cloud CLI and the Google Cloud console. These tasks include creating, updating, and deleting clusters, adding or removing nodes, and controlling who can access the cluster using Identity and Access Management (IAM). To control the cluster's internal
新しいサービスを立ち上げるときは、予期されるトラフィックに対応したいと思うと同時に、途中で何かが起こっても実際のユーザーに影響を及ぼすことは避けたいと考えるものです。では、どうすればサービスの本格稼働の前に問題を見つけることができるのでしょうか。そんなときはダーク ローンチ(dark launch)を検討してください。 ダーク ローンチとは、実際のユーザーから発生したトラフィックをコピーして新サービスに送信し、新サービスからの結果をユーザーに返す前に破棄することです(注 : ダーク ローンチを “フィーチャー トグル”(機能切り替え)と呼ぶこともありますが、それだとサービスの立ち上げに伴う “ダーク” な隠れトラフィックの側面を捉えることはできません)。 ダーク ローンチでできることは次の 2 点です。 新サービスが、既存サービスと同様に実際のユーザーのクエリに対応でき、以前にはなかった不
Java 8 のサポートは、Google App Engine 開発者コミュニティから最もリクエストをいただいている機能の 1 つです。それに応えるべく、私たちはこのたび、Java 8 をサポートした App Engine スタンダード環境のベータ版をリリースしました。App Engine スタンダード環境で Java 8 をサポートすることは重要なマイルストーンとなります。 このリリースでは、アップデートされた JDK に加えて Jetty 9 と Servlet 3.1 仕様がサポートされているだけでなく、アプリケーションのパフォーマンスも向上しています。gRPC と Google Cloud Java Library のフルサポートによって開発者のエクスペリエンスも改善されているほか、クラス ホワイトリストがついに削除されました。 App Engine スタンダード環境は、Sprin
Java アプリケーションを作るには、ソース コード、アプリケーション ライブラリ、ビルド システム、ビルド システムの依存ファイル等々、そしてもちろん JDK というように、たくさんのファイルが必要です。ところが、アプリケーションをコンテナ化すると、これらのファイルが残ってしまい、コンテナ サイズが大きくなってしまうことがあります。そして、時間の経過とともに Docker レジストリとコンテナ ランタイムの間で不要なビットの格納や移動が行われ、膨大な時間とコストが無駄になります。 コンテナ サイズをできるかぎり小さく保つためには、ランタイム コンテナのアセンブルからアプリケーションのビルド(およびビルドに必要なツール)を分離すべきです。Google Cloud Container Builder を使えば、まさにそのようにして以前よりも大幅にリーンなコンテナを構築できます。リーン コンテ
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