※この投稿は米国時間 2020 年 10 月 29 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 デベロッパーとしてはソースコードを使用しますが、本番環境システムではソースを実行せず、実行可能なものが必要となります。かなり以前から、ほとんどの企業は Java EE（別名 J2EE）を使用しており、本番環境にデプロイする実行可能な「もの」は「.jar」、「.war」、「.ear」ファイルでした。これらのファイルはコンパイルされた Java クラスから構成されており、JVM 上で実行される「コンテナ」の内部で実行されていました。使用しているクラスファイルが JVM およびコンテナと互換性がある限りアプリは機能し、管理は不要です。 JVM ではない Ruby、Python、NodeJS、Go などが構築で使用され始めるまで、これらはすべてまったく問題なく機能していました

デジタル トランスフォーメーションを加速 お客様がデジタル トランスフォーメーションに乗り出したばかりでも、あるいはすでに進めている場合でも、Google Cloud は困難な課題の解決を支援します。

※この投稿は米国時間 2021 年 8 月 14 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 アプリケーションの開発においては、エンドユーザー エクスペリエンスを考慮することが重要です。オブザーバビリティ ツールを使用することで、稼働時間などユーザーにとって重要なパフォーマンス指標を測定できます。一般的には、稼働時間を示す指標やログを用いてサービスを内部的に測定することが推奨されていますが、利用できるのであれば外部のシグナルも非常に役立ちます。 サービスを外部から測定するための最も簡単な方法の一つに、稼働時間チェックの使用が挙げられます。稼働時間チェックは、確立された信頼性の高いテクノロジーであり、サービスの可用性を詳細にモニタリングし、問題の先行指標として役立ちます。これにより、問題がユーザーに影響を及ぼす時間の短縮または排除に効果が見込めます。 GKE サー

※この投稿は米国時間 2021 年 6 月 23 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 インターネットに接続されたアプリケーションのパフォーマンスに関しては、HTTP/3 は HTTP/2 よりも大きく進歩しています。Google が独自で HTTP/3 を展開したところ、Google 検索の待ち時間が 2% 短縮、YouTube での動画の再バッファリング時間が 9% 短縮、モバイル デバイスのスループットが 7% 向上しました。そこで、本日、Cloud CDN と HTTPS ロード バランシングを使用する Google Cloud のすべてのお客様に対して HTTP/3 のサポートを開始いたします。HTTP/3 のサポートにより、アプリケーションを変更することなく、Google のグローバル インフラストラクチャの背後にあるストリーミング動画、画像配

デジタル トランスフォーメーションを加速 お客様がデジタル トランスフォーメーションに乗り出したばかりでも、あるいはすでに進めている場合でも、Google Cloud は困難な課題の解決を支援します。

※この投稿は米国時間 2021 年 5 月 20 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 通常、企業のファイアウォールには膨大な数のルールが含まれ、新しいワークロードが追加されるたびにルールが蓄積されていきます。ルールがこのように断片的に積み重なると、構成ミスが発生し、セキュリティ管理者の頭痛の種となり、最悪の場合はセキュリティ侵害につながる脆弱性を生みます。 これに対処するために、ファイアウォール インサイト モジュールを Network Intelligence Center に導入し、Google Cloud ネットワークの可視性、モニタリング、トラブルシューティングを単一のコンソールから管理できるようにしました。 ファイアウォール インサイトとはこれまで、複雑なファイアウォール ルールの蓄積に対処する簡単な方法はありませんでした。これからは、Goog

フィードバックを送信 フリートの仕組み コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 このページでは、フリートがマルチクラスタ デプロイの管理にどのように役立つかについて詳しく説明します。フリートに関する重要な用語とコンセプトについても説明します。フリートとは、複数のクラスタと他のリソースを論理的に編成するための Google Cloud のコンセプトです。フリートを使用することによって、マルチクラスタ機能の使用と管理、複数のシステム間での一貫したポリシーの適用が可能になります。フリートは、Google Cloud でエンタープライズ マルチクラスタ機能が効果を発揮するうえで重要な役割を果たします。 このガイドは、複数のクラスタと関連インフラストラクチャを利用するシステム アーキテクト、プラットフォーム オペレータ、サービス オペレータなどの技術リーダー

フィードバックを送信 クラスタ間での Ingress のデプロイ コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 このページでは、GKE クラスタ間でアプリケーションにサービスを提供する Ingress のデプロイ方法について説明します。マルチクラスタ Ingress の詳細については、マルチクラスタ Ingress をご覧ください。 マルチクラスタ Ingress（MCI）、マルチクラスタ Gateway（MCG）、スタンドアロン ネットワーク エンドポイント グループを使用するロードバランサ（LB とスタンドアロン NEG）の詳細な比較については、GKE のマルチクラスタ ロード バランシング API を選択するをご覧ください。 デプロイのチュートリアル 以下のタスクでは、whereami という名前の架空のアプリと MultiClusterIngre

フィードバックを送信 Web Security Scanner の使用 コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 このページでは、Web Security Scanner のマネージド スキャン機能を使用して、Google Cloud コンソールで検出結果を確認する方法について説明します。また、Web Security Scanner の検出例も示します。 Web Security Scanner は、App Engine、Google Kubernetes Engine（GKE）、Compute Engine ウェブ アプリケーションにおける共通のセキュリティ脆弱性を識別する Security Command Center プレミアム ティアの組み込みサービスです。Web Security Scanner の検出結果を表示するには、Security

※この投稿は米国時間 2021 年 5 月 26 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Cloud Spanner は、大規模な可用性と整合性のために設計された、分散型リレーショナル データベースです。よく知られた Google プロダクトと同様に、金融サービス、小売、ゲームなど多くの業種の組織において、特に要求の厳しい「事業経営」ワークロードに Spanner も利用されています。これらのアプリケーションを実行している開発およびオペレーション（DevOps）のチームは、Spanner がどのようにコンピューティング リソースやストレージ リソースを使用して使用量のサイズ設定とスキーマやクエリの最適化を行っているのか把握する必要があります。 Google ではこのたび、Spanner の使用パターンを分析する新しいインタラクティブ モニタリング ツール、K

※この投稿は米国時間 2021 年 4 月 28 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 ビジネスのクラウド移行を決定してから、まず考慮するべき問題とはクラウドへの移行に際して、問題となるのがデータ転送です。今回は、データを Google Cloud に転送する際に知っておくべきことと、利用できるツールをご紹介します。 データセンターの移行、機械学習、コンテンツの保存と配信、バックアップとアーカイブの要件など、さまざまな要因により、データを Google Cloud に移行する必要性に迫られることがあります。ロケーション間でデータを移動するときは、信頼性、予測可能性、スケーラビリティ、セキュリティ、管理性を考慮することが重要です。Google Cloud には、さまざまなユースケースにおけるこうした要件を満たす主要な転送ソリューションが 4 つ用意されていま

Send feedback Cloud Composer release notes Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. These release notes apply to the Cloud Composer service. Announcements and information about new or updated features, bug fixes and deprecated functionality is published on this page. You can also: Follow Cloud Composer release notes in the Apache Airflow Community work

Colossus under the hood: a peek into Google’s scalable storage system You trust Google Cloud with your critical data, but did you know that Google also relies on the same underlying storage infrastructure for its other businesses as well? That’s right, the same storage system that powers Google Cloud also underpins Google’s most popular products, supporting globally available services like YouTube

※この投稿は米国時間 2021 年 4 月 8 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Cloud Dataprep by Trifacta は、分析や機械学習に使用する構造化データと非構造化データを視覚的に探索、クリーニング、準備できる、Google Cloud のインテリジェント データ サービスです。Dataprep はサーバーレス アーキテクチャであるため、デプロイや管理のためのインフラストラクチャが必要なく、スケーラビリティに優れています。 Google とデータ エンジニアリング プラットフォームである Trifacta のパートナーシップを通じて設計、構築された Dataprep を使用すると、あらゆるスキルレベルのユーザーがデータを準備できます。Dataprep にはグラフィカル ユーザー インターフェースがあるため、コードを記述してパイプラ

フィードバックを送信 キャッシュの概要 コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 キャッシュに保存可能なレスポンスとは、Cloud CDN がキャッシュに保存できる HTTP レスポンスで、すぐに取り出せるので読み込み時間が短縮されます。すべての HTTP レスポンスがキャッシュに保存可能なわけではありません。 キャッシュ モード キャッシュ モードでは、Cloud CDN がコンテンツをキャッシュに保存するかどうかを決定する要素を制御できます。 Cloud CDN には 3 つのキャッシュ モードがあり、レスポンスがキャッシュに保存される方法、Cloud CDN が送信元から送信されたキャッシュ ディレクティブを遵守するかどうか、キャッシュ TTL の適用方法を定義します。 次の表に使用可能なキャッシュ モードを示します。 キャッシュ モード 動作

※この投稿は米国時間 2021 年 4 月 2 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 新しいモバイルアプリやウェブアプリを開発する際にはアプリケーション プログラミング インターフェース（API）を使用してデータや機能を組み合わせますが、API の操作については通常 REST と GraphQL という 2 つの一般的な選択肢のどちらかを選ぶことになります。 この記事では、両者のアプローチを比較し、GraphQL API の利用者にとって一貫性のあるエクスペリエンスを構築するために利用できる REST API のベスト プラクティスをご紹介します。これらはどちらかが他方よりも優れているというものではなく、同じプロジェクトでなくても同じチーム内で両方を使用できます。ただし、プロジェクトでどのような API を使用するかとは別に、一貫性のあるエクスペリエンスを

※この投稿は米国時間 2021 年 3 月 31 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Google Cloud は、さまざまなアプリケーション ワークロードに対応するために、複数のマネージド データベース オプションを提供しています。リレーショナル ユースケース用の Cloud SQL や Cloud Spanner、ドキュメント データ用の Firestore や Firebase、インメモリ データ管理用の Memorystore、NoSQL のワイドカラム型 Key-Value データベースの Cloud Bigtable などです。 Google が設計した Bigtable は、ペタバイトのデータを保存、分析、管理するだけでなく、水平方向にスケールして低レイテンシで毎秒数百万件のリクエストをサポートできます。Cloud Bigtable は、G