公開論文から学ぶ Google のテクノロジー : パート 3：データベース技術編 | Google Cloud 公式ブログ
Google Cloud のサービスは、Google が長年にわたって構築してきたグローバルネットワーク、そして、世界各地のデータセンターによって提供されています。これは、Google 検索をはじめとするさまざまな Google のサービスを支えるインフラでもあり、その上では、Google 独自の技術を活用したさまざまなミドルウェアが稼働しています。 Google のエンジニアは、自分たちが開発した技術の詳細を論文として公開しており、これまでに公開された論文は、Google の研究チーム、Google Research の Web サイトにある Publication Database で検索できます。このブログシリーズでは、次の4つの分野に分けて、Google Cloud の技術に関連の深い論文を紹介していきます。 分散処理基盤（コンテナ技術）とデータセンター ネットワーク技術 データベ
公開論文から学ぶ Google のテクノロジー : パート 1：分散処理基盤（コンテナ技術）とデータセンター編 | Google Cloud 公式ブログ
Google Cloud のサービスは、Google が長年に渡って構築してきたグローバルネットワーク、そして、世界各地のデータセンターによって提供されています。これは、Google 検索をはじめとするさまざまな Google のサービスを支えるインフラでもあり、その上では、Google 独自の技術を活用したさまざまなミドルウェアが稼働しています。 Google Cloud で提供されるマネージドサービスの多くは、これらのミドルウェアをマルチテナント化して提供しているものであり、いわば、Google Cloud を利用することで、Google 以外の企業でも「Google のサービスを支える技術」が活用できるのです。Google Cloud を活用する開発者の中には、このような Google の技術に興味を惹かれて、Google Cloud を使い始めたという方も少なくないかも知れません。
BigQuery ML で時系列予測にカスタム ホリデーを使用する方法 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2023 年 7 月 20 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 時系列予測は、小売、通信、エンターテイメント、製造など、さまざまな業界で最も重要なモデルの一つです。収益や在庫レベルの予測などの多くのユースケースで活用されており、時系列が BigQuery ML で特に人気のあるモデルの一つとなっていることは当然と言えます。時系列データの変化や変動に対応するために、時系列予測モデルでは休日を定義することが重要となります。このブログ投稿では、最近強化された機能を利用してカスタム ホリデーを定義し、BigQuery ML の予測モデルの説明可能性を高める方法について説明します。 時系列モデルの作成時には、あらかじめ HOLIDAY_REGION を指定できます。モデルは、その HOLIDAY_REGION 内の休日情報を使用して、休日効果
Cloud Tasks で HTTP リクエストをバッファリングする | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2023 年 5 月 4 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Cloud Tasks は、App Engine や任意の HTTP エンドポイントに対する大量のタスクの実行、ディスパッチ、非同期配信を管理するフルマネージド サービスです。Cloud Tasks キューを使用すれば、サービス間でリクエストをバッファリングし、より堅牢なサービス内通信を行うこともできます。 Cloud Tasks には、新しいキューレベル ルーティング構成と BufferTask API という 2 つの新機能が導入されています。これらを組み合わせることで、Tasks クライアント ライブラリを必要とすることなく HTTP タスクの作成とキューへの追加が可能になります。 Cloud Tasks の要約新機能について説明する前に、少し復習をしましょう。Cl
あらゆるニーズに応えるサーバーレス: Cloud Run ジョブと第 2 世代の実行環境が一般提供に | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2023 年 4 月 26 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 この 15 年間、組織は Google Cloud サーバーレス プロダクトを利用し、さまざまな取り組みを展開してきました。それはたとえば、世界をつなげる、クラウド バンキングの保護、無償教育の一般提供、化粧品業界の変革、貨物輸送業界の再構築、小売業界の再定義など、多岐にわたります。 そしてこのたび、Cloud Run ジョブと Cloud Run 第 2 世代の実行環境が一般提供され、サーバーレス プラットフォームで構築できるものに限界がなくなりました。 Cloud Run は当初、ウェブサイトや API のサービス提供ニーズに合わせて設計されており、ユーザーは HTTP リクエストやイベントに応答する「サービス」を実行できました。サービスは、リクエストを処理したり、
Cloud Functions の関数をローカルで開発してテストする方法 | Google Cloud 公式ブログ
サーバーレス アプリケーションの開発時に優れたデベロッパー エクスペリエンスを実現できるよう、ローカル開発環境を設定しましょう ※この投稿は米国時間 2022 年 12 月 16 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 サーバーレス プラットフォーム向けのコードを開発するには、開発フローに対して通常とは異なるアプローチを取る必要があります。サーバーレス プラットフォームは、コンピューティング インフラストラクチャから関数ハンドラに至るまで、スタック全体を提供、維持しているため、コードはフルマネージド型の抽象化された環境で実行されます。そのため、クラウド上で Cloud Functions の関数をデプロイして呼び出し、コードのデバッグを行うのは、時間のかかる非効率的な作業になる場合があります。幸いにも、Cloud Functions では、より迅速なコードの
原因ではなく症状に注目する理由 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2022 年 12 月 17 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 「ユーザーの関心は、動作していない理由ではなく、動作していないことにある。」 もしこれが真実だと考えるなら、なぜユーザーが関心を持っていることをモニタリングしないのでしょうか？どのような経緯で現状にたどり着いたのでしょうか？ まず、オペレーション担当者がインフラストラクチャに集中していて、問題が発生しているというお客様からの連絡を待つ従来のモデルを見ていきましょう。最初のうちは、合理的な推測と価値観によって、以下の考え方が直感的に理解できます。 確実さはあいまいさに勝るため、直接的に一番理解していること、つまりインフラストラクチャに焦点を当てたい。 目的は、問題の原因がオペレーション担当者の責任なのか、それとも他にあるのかを把握することである。 インフラストラクチャに
使っていない Google Cloud プロジェクトの自動クリーンアップ | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2022 年 11 月 17 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 プロジェクトの自動クリーンアップによって時間と金を節約するとともに、セキュリティ リスクを低減する組織のクラウドへの依存度が高まるにつれ、クラウド プロジェクトの数も増えていきます。やがてプロジェクトが無秩序に増え、組織に数十、数百もの不要なプロジェクトが残されかねません。不要なプロジェクトは一括で削除できるとは言え、どのプロジェクトが不要なのかを判断するのは困難になります。プロジェクトを把握するために一つひとつ手作業で調べるとなると、この骨の折れるタスクのために貴重なリソースを無駄にすることになります。さらに悪いことに、不要なプロジェクトがリソースを消費することで、費用も温室効果ガス排出量も増えるだけでなく、セキュリティ リスクも高まります。 Remora の概要R
App Engine アップデートをよりシンプルに: バンドル サービスの拡張サポート | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2021 年 9 月 30 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 本日、アーリー アドプターの皆様がアプリケーションのモダナイゼーションをより簡単に行えるよう、App Engine の変更を発表しました。App Engine は、2008 年のリリース当初、スタンドアロンのプラットフォームとして設計され、独自のバンドル サービスも多数含まれていました。2018 年、Google は第 2 世代の App Engine 標準ランタイムを発表し、Phython、Java、Go、PHP の現代版をロック解除しました。この第 2 世代のランタイムは、現在利用可能なサービスやツールの幅広いエコシステムを利用できるように、各言語のイディオムに対応しています。 しかし、これらの更新されたランタイムでは、第 1 世代のランタイムを使用しているお客様に
Next.jsアプリをVercelからGoogle Cloudに移行した話
ZennではフロントエンドにNext.jsを使っています。もともとはVercelで動かしていたのですが、2021年3月にGoogle Cloudに移行しました。今回は移行を決めた理由や、具体的な構成、移行作業などについて書きたいと思います。 なぜ移行したのか Next.jsのデプロイ先としてVercelは圧倒的に優れています。ISRやImage OptimizationといったNext.jsの強力な機能をサーバー側の追加設定なしで使用できますし、CDNでの静的ファイルのキャッシュなども特に意識しなくてもいい感じにやってくれます。 Vercel以外にデプロイするとなると、Next.jsの一部の機能がうまく動かなかったり、パフォーマンス・チューニングを自分で頑張る必要があったりと自分で面倒を見なければならない部分が多くなります。 しかし、Zennのケースでは以下のような理由からVercelから
完全マネージドな k8s ! GKE Autopilot を解説する
Kubernetes / GKE ファンの皆様こんにちわ。Google Cloud の Kazuu (かずー) です。GKE Autopilot が GA になりました。弊社公式ブログに続きまして、GKE Autopilot を日本語で解説していきたいと思います。 本記事は以下、3 部構成となります。 GKE Autopilot 概要GKE Autopilot を試してみるGKE Autopilot がハマりそうなユースケースは？ 1. GKE Autopilot 概要GKE Autopilot は GKE の新しいモードです。Control Plane に加えて、Node が完全マネージドになります。これまでの GKE では Node はユーザー自身が必要台数分作成し、以後の Day 2 オペレーション (e.g. アップグレード) 等も気に掛ける必要がありました。GKE Autopil
たった一つで Cloud Run にビルドしてデプロイするコマンドの紹介 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2020 年 12 月 18 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Cloud Run に対する Google のビジョンはシンプルです。デベロッパーのソースコードを、HTTPS で保護されたドメイン名を使用したフルマネージドの自動スケーリング インフラストラクチャ上で実行できるようにすることです。しかし、従来は、Cloud Run へのデプロイには少なくとも次のような 2 段階のステップが必要でした。 コードをコンテナ イメージへとパッケージ化する このコンテナ イメージを Cloud Run にデプロイする コンテナ イメージはソフトウェアのパッケージ化、デプロイ、スケーリングの業界基準となったものの、すべてのデベロッパーがコンテナの仕組みや、（それぞれの好みの言語で書かれた）アプリをコンテナ イメージへとビルドする方法を知りたい
新しい Google Cloud ホワイトペーパー: Cloud Key Management Service の有効な活用方法 | Google Cloud 公式ブログ
新しい Google Cloud ホワイトペーパー: Cloud Key Management Service の有効な活用方法 ※この投稿は米国時間 2020 年 9 月 15 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 「暗号化は簡単だが、鍵の管理は難しい」という法則は今も変わっていません。多くの大規模な組織にとって、暗号鍵の管理は依然として難しい課題です。多くのプライベートなワークロードには暗号化が不可欠であり、それらをクラウドに移行することも考えれば、この課題はさらに深刻なものになります。 しかし一方で、クラウドによって暗号鍵の管理がより効率的で、安全で、規制に準拠したものとなり、管理が簡単になる可能性もあります。クラウドベースでの鍵の管理を正しく行えば、クラウド コンピューティングをさらに信頼性の高いものにできます。 ただし、このような目標を達成するに
GoogleがBigQueryを安価に提供できる理由は、Borgによる大規模分散コンテナ環境があるから
GoogleがBigQueryを安価に提供できる理由は、Borgによる大規模分散コンテナ環境があるから いまから6年前の2014年、当時ようやくDockerコンテナが世の中に知られるようになってきた頃、Googleはすでに社内のすべてのソフトウェアをコンテナ化しており、毎週20億個ものコンテナをクラウド上で起動していると発表し、多くのエンジニアを驚かせました。 この大規模なコンテナの制御、すなわちオーケストレーションを行っていたのが同社内で「Borg」と呼ばれるソフトウェアです。 そしてKubernetesはこのBorgを基に、Googleがオープンソース化したコンテナオーケストレーションソフトウェアだとされています。 Borgの大規模分散コンテナ基盤でBigQueryが成立する このBorgによる大規模分散コンテナ基盤があるからこそ、BigQueryが安価に提供できるのだと、Google
Cloud Ops でオブザーバビリティを向上させる 21 の新しい方法 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2020 年 8 月 13 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Google Cloud で確実にアプリケーションを運用してインフラストラクチャを実行することがどれほど重要であるかについて、お客様からさまざまな声が寄せられています。とりわけ、オブザーバビリティは信頼性のある運用のために欠かせない要素です。Google Cloud 環境の分析情報をすばやく得られるよう、今年に入ってリリースしたオブザーバビリティ スイートである Cloud Operations に 21 の新機能を追加しました。これにより、Google Cloud Console からすべてのオペレーション機能に直接アクセスできます。今日ご案内する新機能では、お使いの環境が Google Cloud、その他のクラウド、オンプレミス、またはその組み合わせのいずれであって
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