※この投稿は米国時間 2023 年 8 月 30 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Google Cloud は、コンテナ化されたワークロードを実行するための最適な場所になるという使命を担ってきました。それは 2014 年に始まり、Google の内部クラスタ管理システムである Borg を元に、Google は Kubernetes を発明し、世界初のマネージド Kubernetes サービスである Google Kubernetes Engine（GKE）を導入しました。GKE は、現在利用できる最もスケーラブルな、業界をリードする Kubernetes サービスです1。2019 年には、当社はコンテナとサーバーレスの利点を組み合わせた初のサーバーレス プラットフォームである Cloud Run をリリースしました。現在 Cloud Run は、ク

※この投稿は米国時間 2021 年 10 月 27 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 ポケモンを捕まえたことはありますか？Pokémon GO は何百万人もの人がプレイする人気ゲームですが、非常に優れたスケーラビリティを実現しています。このブログでは、Pokémon GO のエンジニアリング チームがどのようにこの大規模なサービスを管理し、維持しているのか、その舞台裏を紹介しています。Niantic Labs のシニア エンジニアリング マネージャーで、  Pokémon GO のサーバー インフラストラクチャ チームを率いる James Prompanya 氏に、この大人気ゲームを支える  アーキテクチャについてお話を伺いました。動画をご覧ください。 Priyanka: Pokémon GO とは？ James:  これは典型的なモバイルゲームではあ

※この投稿は米国時間 2019 年 9 月 25 日に Cloud Blog に 投稿されたものの抄訳です。 あらゆる業務のデータが各所に分散する今日の状況において、データ ウェアハウスの運営、管理は厄介で手間のかかる作業となりがちです。こうしたデータの急激な増加に対応してシステムをスケーリングし、日々の運用を維持することは、これまでになく大きな課題となっています。課題はそれだけではありません。データ ウェアハウスをアップグレードするときにダウンタイムをできるだけ短くする、ML や AI に向けた取り組みを支えてビジネスニーズに応えるなどの必要にも迫られています。Google Cloud のサーバーレス、エンタープライズ向けデータ ウェアハウスである BigQuery は、インフラ管理に手間を取られず分析作業に集中できるという点が評価され、数々の企業に導入されています。 BigQuery