※この投稿は米国時間 2019 年 6 月 20 日に Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 私たち Google Cloud は、Google Cloud Platform（GCP）上に移行もしくは構築されるアプリケーションの最終目標として、よく「クラウドネイティブ アーキテクチャ」という言葉を使います。では、クラウドネイティブとは正確にはどういう意味なのでしょうか。そして、そのようなシステムはどうすれば設計できるのでしょうか。 大まかに言えば、クラウドネイティブとは、クラウドによってもたらされる、従来のオンプレミスにはない新しい可能性に適応することを意味します（アーキテクチャ上の制約も従来とは大きく異なるため、それにも適応）。ソフトウェア アーキテクトとして私たちが考慮するよう訓練を受けている高レベルの要素について考えてみましょう。 システムの機能要素（何を

ここ数年、大企業やスタートアップの間でコンテナが大きな人気を集めています。コンテナは、開発ペースを大幅に引き上げ、リソースの効率的な利用によってコストを減らし、本番環境の一貫性を高めます。とはいえ、従来の VM ベースのアプリケーションに比べると、コンテナにはセキュリティに関して独特の意味合いがあるにもかかわらず、そのことがあまり理解されていないようです。 Google には、10 年以上にわたってコンテナ ベースの本番インフラストラクチャを運用してきた実績があります。この投稿では、従来の VM ベースのアプリケーションとコンテナにおけるセキュリティの違いについて、私たちの見方を皆さんとシェアしたいと思います。 コンテナ化されたワークロードは、いくつかの点で従来のアプリケーションとは大きく異なります。コンテナには次のような利点もあります。 アプリケーションがモジュール化される（モノリスから

このシンプルなソリューションを使えば、GCP 上に BI ダッシュボードを簡単に作れます。 ビジネス インテリジェンス（BI）が登場したときから、可視化ツールは、データからすばやく知見を獲得したいアナリストや意思決定権者のために重要な役割を果たしてきました。 ビッグデータ アナリティクスの時代になった今も、その前提は変わりません。Google Cloud Platform（GCP）は、ビッグデータの上に BI ダッシュボードを構築するための統合プラットフォームとして、ペタバイト規模のデータを高速に分析できるクラウド ネイティブなデータ ウェアハウス Google BigQuery と、美しいレポートをすばやく作れる無料の Google Data Studio を提供しています（Google のパートナー企業である Looker や Tableau、Zoomdata なども BigQuery