How Shopify improved consumer search intent with real-time ML | Google Cloud Blog
In the dynamic landscape of commerce, Shopify merchants rely on our platform's ability to seamlessly and reliably deliver highly relevant products to potential customers. Therefore, a rich and intuitive search experience is an essential part of our offering. Over the past year, Shopify has been integrating AI-powered search capabilities into our merchants’ storefronts. Shopify Storefront Search ha
How to become a platform engineer | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2024 年 1 月 12 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 あなたは Acme Corp という架空の会社のエンジニアで、CI / CD と自動化を用いたソフトウェアの統合と配信、データ主導型の指標およびオブザーバビリティ ツールの実装を行う大型プロジェクトに関わっているとします。しかし仲間のエンジニアの多くは、認知負荷が高すぎることで苦戦しています。Kubernetes クラスタのデプロイと自動化、CI / CD パイプラインの構成、セキュリティに関する懸念事項など、検討すべきことはさまざまです。会社の拡大と成長を支援するには、そのような課題の解決方法に関する考え方を改める必要があるとあなたは気付きます。そこで役立つ可能性があるのが、プラットフォーム エンジニアリングです。 プラットフォーム エンジニアリングは「コンピューティ
道を照らす: プラットフォーム エンジニアリング、ゴールデンパス、セルフサービスのパワー | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2023 年 9 月 12 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 入社したばかりの Java デベロッパーが、簡単な Java サービスを作る仕事を割り当てられたとしましょう。DevOps モデルでは開発チームと運用チームが責任を共有するので、Java コードだけでなく、ビルド パイプラインやモニタリング計測のような運用コードの作成も求められるかもしれません。しかも、クラウド プラットフォームは以前の仕事で覚えたものとは異なります。 あっという間に YAML ファイルの山に溺れ、簡単な Java サービスの構築が難事業になってしまいました。決めなければならないことがたくさんあります。コードの構成はどうしよう？継続的デリバリーにはどのツールを使用したらいいのだろう？ DevOps モデルは開発者に耐えられないほどの学習の手間をもたらすこ
任天堂：新しい汎用ゲームサーバーを Google Kubernetes Engine、Cloud Spanner などを駆使して構築 | Google Cloud 公式ブログ
任天堂：新しい汎用ゲームサーバーを Google Kubernetes Engine、Cloud Spanner などを駆使して構築 世界中で愛好されている任天堂株式会社（以下、任天堂）の家庭用ゲーム機「Nintendo Switch」。そのオンライン マルチプレイを担う汎用ゲームサーバーの動作基盤に新たに Google Cloud が採用されました。多くのユーザーとの通信を処理しなければならないこの仕組みを、なぜ Google Cloud 上に構築したのか。どのような工夫を施すことで、安定性・可用性と運用負担の軽減を両立させたのか。構築に携わったエンジニアのお二人に話を伺いました。 利用しているサービス： Google Kubernetes Engine、Agones、Anthos Service Mesh、Cloud Spanner、Cloud Load Balancing、Cloud
RESTful のウェブ API 設計で避けるべき 6 つのよくあるミス | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2022 年 12 月 1 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 オンラインで、組み立て式のテーブルを注文したとします。ところが、パッケージを開けてみると、組立説明書が入っていません。完成品がどんなものかはわかっていても、それぞれのパーツをどう組み立てればいいのか、まるでわかりません。設計が不十分な API を使うコンシューマ開発者も、同じような経験をしているといえます。適切に設計された API なら、容易に見つけ、検索してアクセスし、使用することができます。高品質の API は、コンシューマ開発者がアイデアをひらめき、新しいユースケースを作り上げる手助けになってさえくれます。 もちろん、API 設計を改善する方法はあります。たとえば、RESTful のプラクティスに従うなどです。しかし、お客様が知らず知らずのうちに、ちょっとした不便
Google Cloud Logging Python v3.0.0 スタートガイド | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2022 年 2 月 8 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 このたび、Google Cloud Python Logging ライブラリのメジャー アップデートをリリースしましたのでお知らせいたします。 v3.0.0 では、Python のデベロッパーは Google Cloud からさらに簡単にログを送受信でき、アプリケーションの状況をリアルタイムに把握できるようになりました。 Google Cloud を使用している Python デベロッパーの皆さんは、この機会にぜひ Cloud Logging をお試しください。 「google-cloud-logging」ライブラリに馴染みのない方でも、簡単に始められます。まず、pip を使ってライブラリをダウンロードします。
くら寿司：GKE や Edge TPU などを駆使して来店から会計までを完全自動化し、新しい生活様式のためのサービスを提供 | Google Cloud 公式ブログ
くら寿司：GKE や Edge TPU などを駆使して来店から会計までを完全自動化し、新しい生活様式のためのサービスを提供 大阪を起点に日本全国 47 都道府県すべてに店舗を展開する大規模回転寿司チェーンくら寿司株式会社（以下、くら寿司）。浅草や道頓堀、原宿、押上に「食」と「エンターテイメント」の融合を掲げ、「ジャパンカルチャー」の発信拠点とするグローバル旗艦店をオープンするなど、とりわけ “体験” にこだわる同社が、最新のクラウド テクノロジーをどのように活用しているのか。その取り組みと成果を、テクノロジー開発部の皆さんに伺いました。 利用しているサービス： Google Kubernetes Engine、Compute Engine、App Engine、Edge TPU 利用しているソリューション： アプリケーションのモダナイゼーション コンテナや AI など Google Clo
Terraform による迅速なクラウド基盤の構築とワークロードのデプロイ | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2020 年 10 月 13 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Google は去年、ベスト プラクティスに従って強固なクラウド基盤を迅速に構築するため役立つオープンソースのテンプレートとして、Cloud Foundation Toolkit をリリースしました。これらのモジュールは Terraform infrastructure-as-code フレームワークと、Google の Cloud Deployment Manager の両方で利用できます。 本ブログ投稿では、Cloud Foundation Toolkit Terraform のサンプル基盤 を使用して、安全なクラウド基盤を構築する方法について詳しく解説します。その次に、Terraform を使用してマイクロサービスのデモアプリケーションを基盤上にデプロイする方法
MLOps の利用を開始: ユースケースに適した機能の選択 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2021 年 6 月 25 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 ML システムを構築および運用化する成熟した MLOps 手法の確立に際しては、適切な手法が得られるまで数年の歳月を要する場合もあります。Google ではこのほど、この重要な作業の時間短縮を支援する MLOps フレームワークを公開しました。 MLOps の使用を開始する際に、これらのプロセスと機能を必ずしもすべて実装する必要はありません。ワークロードのタイプおよびそれにより生み出されるビジネス価値や、プロセスもしくは機能の構築または購入にかかるコストとのバランスによって、プロセスや機能の中で優先順位の差が生じます。 フレームワークを実用的手順に変換しようとする ML 担当者を支援するため、このブログ投稿では、お客様をサポートした経験を元に、何から始めるべきかを左右す
COVID-19 感染予測 (日本版) の公開について | Google Cloud 公式ブログ
Google Cloud は今年 8 月に Harvard Global Health Institute とのパートナーシップのもとで COVID-19 Public Forecasts を公開しました。このサービスは予測開始日から将来 14 日間における米国内の COVID-19（新型コロナウイルス感染症）陽性者数や死亡者数などの予測を提供しています。この度、本サービスを日本にも拡張し、COVID-19 感染予測（日本版）の提供を開始します。日本版では予測開始日から将来 28 日間のあいだに予測される国内の陽性者数や死亡者数等の予測値を表示します。 米国で提供している COVID-19 Public Forecasts は AI と膨大な疫学的データを組み合わせ、さらに、時系列の予測を扱う斬新な機械学習のアプローチを採用することで実現しました。米国向けのこの初期モデルは今年 8 月に初
ライゾマティクスの Squarepusher 新 MV 制作を支えた Google Cloud | Google Cloud 公式ブログ
Squarepusher "Terminal Slam" MV 9/9 からオンラインでのフェスティバル開催となった世界有数のメディアアートの祭典、アルス・エレクトロニカ。毎年、メディアアートに革新をもたらした人物や作品・プロジェクトを表彰する「アルス・エレクトロニカ賞（Prix Ars Electronica）」が発表され、真鍋大度氏率いるライゾマティクスが制作した Squarepusher の新作 MV「Terminal Slam」がコンピューターアニメーション部門の「栄誉賞（Honorary Mention）」を受賞した。機械学習（ML）による Diminished Reality（減損現実）や Image Inpaint（画像修復）で構成された Mixed Reality（複合現実）の 4K 画像がスクリーンを覆い尽くすという新しい演出が注目を集めている。 このライゾマティクスのク
Google Cloud Platform のトレーニングコース、ハンズオンを 1 か月間無料で提供 | Google Cloud 公式ブログ
COVID-19 感染拡大を受けて多くの人が在宅勤務や家庭学習に切り替えましたが、自宅にいながらスキルアップを図りたい、知識を増やしたいと考えている人もたくさんいます。こうしたご要望にお応えするため、Google Cloud Platform のトレーニング コースや Qwiklabs のハンズオンラボなどの各種学習リソースを 5 月 20 日まで無料で提供しています。 下記オンデマンド トレーニング、ハンズオンラボよりご希望のトレーニングをお選びいただけますので、是非ご活用ください。 Qwiklabs Pluralsight（英語のみ） Coursera お申し込み、詳細はこちらをご覧ください。 また、Google Cloud では、オンデマンド トレーニングやハンズオンラボ以外に、ウェビナーもご提供しております。各トレーニングリソースについては以下をご覧ください。 オンデマンド トレー
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
SRE の原則に沿ったトイルの洗い出しとトラッキング | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2020 年 2 月 1 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 作業効率を検証するために Google のサイト信頼性エンジニア（SRE）が使用している主な測定指標の一つが、日々の時間の使い方です。長期間のエンジニアリング プロジェクトのために時間を確保する必要がありますが、エンジニアには Google のサービスを稼働し続ける責任もあり、そこにも手作業が生じることがあります。Google の SRE は、いわゆる「トイル」に費やされる時間を勤務時間の 50% 未満にすることを目指しています。では、トイルとは何でしょうか。トイルに邪魔されずに開発スピードを維持するには何をすべきでしょうか。本稿ではこれらの問いについて見ていきます。 まずトイルの定義ですが、『Site Reliability Engineering』の第 5 章には次の
Kubernetes ベスト プラクティス 6 選 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2020 年 1 月 8 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 数年前、Kubernetes はコンテナ化されたアプリケーションの管理をサポートし、大いに注目を集めました。今では、本番環境でのアプリケーションの大規模なデプロイや管理に広く使用されています。その過程で私たちは、Kubernetes と Google Kubernetes Engine（GKE）を最大限に活用するためのヒントやベスト プラクティスを収集してきました。ここでは、Kubernetes のデプロイと利用方法に関する Google Cloud ブログのなかから、最も人気の高い記事の一部をご紹介します。 リソース管理を容易にする Kubernetes の Namespace : Kubernetes 上でサービスを構築すると、単純なタスクが複雑になっていきます。一種
Perfume とライゾマティクスの新たな試みを支える Google の機械学習 | Google Cloud 公式ブログ
Google Cloud デベロッパーアドボケイト 佐藤一憲 3 月 20、21 日に NHK ホールで開催された Perfume のライブ ステージ「Reframe」。このステージは、NHK が東京オリンピック・パラリンピックに向けて文化面においても機運を高めていくイベント「This is NIPPON プレミアムシアター」の一環として開催したもので、NHK と Perfume がこれまで生み出してきたパフォーマンスの最新テクノロジーによる「再構築」をテーマに、インタラクション デザインを担当したライゾマティクスによるドローンや AR 技術をふんだんに投入した演出が話題となりました。 今回のイベントでのライゾマティクスによる新しい試みのひとつが、Google の機械学習技術を応用したステージ演出です。同社を率いる真鍋大度氏は次のように説明します。「Perfume のミュージックビデオや歌
API 設計ガイド | Cloud API Design Guide | Google Cloud
フィードバックを送信 API 設計ガイド 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。 変更履歴 はじめに これは、ネットワーク API の一般的な設計ガイドです。2014 年以来 Google 内部で使用され、Cloud API やその他の Google API を設計するときに Google が従うガイドです。この設計ガイドは、外部のデベロッパーへの情報提供と、互いの連携作業の効率化のためにここで共有されています。 Cloud Endpoints のデベロッパーには、このガイドは、gRPC API を設計するときに特に役立つことがあり、そのような場合にはこれらの設計原則を使用することを強くおすすめします。ただし、このガイドの使用は必須ではありません。Cloud Endpoints と gRPC はガイドに従わなくても使用できます。 このガイドは、gR
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