Functions Framework | Cloud Run functions Documentation | Google Cloud
Functions Framework Functions Framework を使用すると、次のようなさまざまな環境で実行される軽量関数を作成できます。 Cloud Run 関数 ローカル開発マシン Cloud Run Knative ベースの環境 Functions Framework でサポートされるランタイムの詳細については、詳細をご覧ください。 Functions Framework 紹介動画 この動画では、Grant と Vinny が関数フレームワークを紹介します。 特長 迅速なテストのためのローカル開発用サーバーの起動 リクエストに応じた関数の呼び出し CloudEvents 仕様に準拠したイベントの自動アンマーシャル サーバーレス プラットフォーム間で移植可能 詳細 特定のランタイムの Functions Framework の使用方法については、GitHub のドキュメ
Google Cloud BuildpacksとCloud Runで簡単コンテナアプリ開発 | フューチャー技術ブログ
こんにちは。TIGの伊藤太斉です。 GCP連載2021第7弾です。 https://cloud.google.com/blog/ja/products/containers-kubernetes/google-cloud-now-supports-buildpacks より はじめにみなさん、コンテナを利用してアプリケーション開発していますか？ 最近は新規開発するとなったら大体アーキテクチャを検討する段階で「アプリケーションをコンテナ化するか」と話題になっているのではないでしょうか？ 単純にコンテナをデプロイして利用するだけならまだしも、Kubernetesをベースとしてアプリケーションを動かすとなると、 Kubernetesへの理解が追いつかない 運用まで乗せることが大変 そもそもDockerfile書くのもしんどい etc… といった感じで採用までに立ちはだかる壁は大きく分厚いものかと
GitHub - simonw/datasette: An open source multi-tool for exploring and publishing data
An open source multi-tool for exploring and publishing data Datasette is a tool for exploring and publishing data. It helps people take data of any shape or size and publish that as an interactive, explorable website and accompanying API. Datasette is aimed at data journalists, museum curators, archivists, local governments, scientists, researchers and anyone else who has data that they wish to sh
メルカリShops の技術スタックと、その選定理由 | メルカリエンジニアリング
こんにちは。ソウゾウの Software Engineer (CTO) の @suguru です。連載：「メルカリShops」プレオープンまでの開発の裏側の1日目を担当させていただきます。 7月末にメルカリShopsという新しいサービスが公開されました。メルカリShops は、2021年1月にメルカリのグループ会社として設立したソウゾウが新たに立ち上げたサービスです。 この記事では、メルカリShops を作るにあたり、どういった技術、アーキテクチャを選定したのか、その背景と意思決定をまとめて共有したいと思います。 monorepo まず最初にプロジェクトをスタートしたときに、サービスのリポジトリを作るのですが、迷わず monorepo による構成を選択しました。monorepo は、システムを構成する複数のコンポーネントの独立性を保ちつつ、全ての構成を1つのリポジトリで管理する手法です。今
七声ニーナを支えるバックエンド技術 | BLOG - DeNA Engineering
データ統括部AI基盤部の竹村( @stakemura )です。本記事では、このたびリリースされた、自分の声をキャラクターの声に変換できるWebサービス VOICE AVATAR 七声ニーナ を支えるバックエンド技術についてお話しします。 本サービスはDelight Boardという部署横断型のプロジェクトにて、1000人を超える社員投票により自分の案がまさかの採択となったことがきっかけとなります。幸運にも、百戦錬磨のプロジェクトメンバーに助けられ今日のリリースを迎えましたが、採択当時は人脈も信用貯金も何もない入社一年目の思いつきにすぎず、言い出しっぺである自分の力不足によりタイトなスケジュールでの開発となってしまいました。本記事では、その限られた開発期間の中で、自分が何を考えて実装したかを中心にお伝えします。 サービングに求められる要件 七声ニーナの音声変換はブラウザから受け取った入力音声
Cloud Runは便利！GCPの月額費用を4万円以上節約した話 - Qiita
g4というサービスを運営しているのですが、ここ数ヶ月間でGCPの月額費用を4万円以上節約したので、経緯を書いておきます。 7月の費用 ¥53,818 9月の費用 ¥18,801 詳しくはこちらのレポート 11月の費用 ¥7,333 詳しくはこちらのレポート 5月はこんな感じでした。 完全にやらかしてますね！！敗因は 無料期間なのもあり利用料金気にせずに使っていた そして無料期間の終わりを忘れていた アラートを設定していなかった です。 まずは、 7月の費用から約3万円節約するために、GAEのオートスケール周りの設定を見直しました 7月の状態は 本番: (GAE flexible/custom cpu x 2) x 2台 ステージング: (GAE flexible/custom cpu x 2) x 2台 （DBに関しては本番とステージングで同じインスタンスを使っています） でした。これは、
BigQuery と Cloud Run による在庫管理 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2021 年 3 月 4 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Cloud Run はウェブサイトをホストする方法にすぎないと考えているユーザーは少なくありません。Cloud Run はその点に関して優れていますが、利用方法は他にも多くあります。今回は、Cloud Run と BigQuery を併用して在庫管理システムを作成する方法についてご紹介します。Iowa Liquor Control Board データセットのサブセットを使用し、架空の店舗用に小さい在庫ファイルを作成してみます。 新しい在庫の一括インポートこの在庫管理シナリオでは、新しい在庫を一括読み込みするために CSV ファイルを Cloud Storage にドロップします。従来の在庫管理システムから CSV ファイルをエクスポートし、新しいシステムに移行可能なことは
https://lp.cloudplatformonline.com/rs/808-GJW-314/images/App_Modernization_OnAir_q1_0217_Session.pdf
Eventarc でサーバレスに非同期処理を実現しよう
この記事は Google Cloud Japan Customer Engineer Advent Calendar 2020 の 18日目の記事です。 みなさんこんにちは、最近すっかり寒くなってきましたね。来週はクリスマス、もうすぐ年越しで、イベント尽くしです。イベント… Event… ということで、今年の 10 月に Eventarc という機能がリリースされたのをご存知でしょうか（強引）？ Eventarc とはGCS にファイルが置かれたり、Firestore に書き込みがあった場合など、Google Cloud 上でイベントがあった際に別の処理を実行させたい場合、Cloud Functions や Pub/Sub を利用する方法があります。それも良い方法なのですが、Pub/Sub が対応していないイベントなど、より多くのサービスを連携させたいケースもあるかと思います。 Event
Cloud RunでサーバレスMLOpsを試してみた - Qiita
この記事はMLOps Advent Calendar 2020の17日目の記事です。 もともとはGoogle Cloudからもうすぐ出てくる予定のFeature Storeの紹介でも書こうかと思ったのですが、まだ出てこないな...と思ってたら、Google Cloud ソリューションアーキテクトの中井さん（@enakai00）がいい感じのサーバレスMLOpsソリューションをタイミングよく公開されてたので、紹介させていただくことにしました。 できた。https://t.co/COMDamTMQb This example shows how you can use Cloud Run and Cloud Workflows to create a simple ML pipeline. The ML usecase is based on the babyweight model examp
App Engine VS Cloud Run
Cloud Run CPU 0.08 ~ 8 Core (2nd gen は最小 0.5~) Memory 128 MiB ~ 32 GiB (2nd gen は最小 512MiB~) Deploy App Engine は Deploy (gcloud app deploy) を実行すると Cloud Build が暗黙的に動いて Deploy が行われるが、これがなかなか時間がかかる。 開発環境だと CI でとりあえず main branch に merge されたら、Deploy したりするけど、Deploy を Skip してもよいような時でも CI 回してると Deploy を待つことになって、ちょっとめんどうに感じる。 更にこの仕組みは成果物は Deploy しないと生まれないので、CI と CDを分離しづらい。 Cloud Run は Container Registry a
App Engine to Cloud Run
Helper tool to migrate an App Engine service to a Cloud Run service. Data is never uploaded. All processing is happening client side in your browser. This tool is on GitHub, feel free to report issues. This is not an officially supported Google product. Create a file named service.yaml with the following content: service.yaml: To build and deploy to Cloud Run, run the following command: Contrary t
Firebase AuthenticationとCloud Runを使ってマイクロサービスっぽく認証機能を作り直してみた (1/2)｜yusukeoshiro
Firebase AuthenticationとCloud Runを使ってマイクロサービスっぽく認証機能を作り直してみた (1/2) 大城です。 今日は僕が大好きなFirebaseについて書いて見ようと思います。皆さんFirebaseも使っていますか? 一人のエンジニアとしては本当にお世話になっているサービスです。(しかもほぼタダで。。。) さて、アプリケーションを構築していれば当然認証と認可の機能は必要になってきます。しかし最近のモダンなアプリケーション開発における認証についてはとても複雑になって来たと思います。 古き良き時代もありました。一つのWebサービスがあって、ユーザのIDとPWはハッシュ化してデータベースにいれておけばよかったわけです。しかし今はユーザはログインする際にいろんなオプションを求める様になりました。 • SNSアカウント(Google, Facebookなど)でログ
When to use GKE vs. Cloud Run for containers | Google Cloud Blog
Google Kubernetes Engine vs Cloud Run: Which should you use? When it comes to managed Kubernetes services, Google Kubernetes Engine (GKE) is a great choice if you are looking for a container orchestration platform that offers advanced scalability and configuration flexibility. GKE gives you complete control over every aspect of container orchestration, from networking, to storage, to how you set u
Cloud Run が GA になったから改めて色々見てみる
この記事は Google Cloud Japan Customer Engineer Advent Calendar 2019 の 7日目の記事です。 本記事で触れるのは Fully managed 版の Cloud Run のみです 🙇 みなさん、こんにちは。Google Cloud の Kazuu( かずー ) です。2019 年 4 月 9 日に Fully managed 版の Cloud Run が Beta としてリリースされてから半年以上経ち、去る 2019 年 11 月 14 日にとうとう GA となりました㊗️ 本記事では GA に至るまでにどんな機能が主に追加されてきたのかリリースノートの時系列で見ていきたいと思います。 Cloud Run の基本的なところを知りたいという方は Next Tokyo の動画や Cloud OnAir も併せてご覧ください。Cloud
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What's the best way to run a service that uses SQLite in a serverless / containe... | Hacker News
CPU allocation (services) | Cloud Run Documentation | Google Cloud
GitHub - GoogleCloudPlatform/functions-framework-python: FaaS (Function as a service) framework for writing portable Python functions
Cost optimization for serverless workloads | Google Cloud Blog
Running services on a schedule | Cloud Run Documentation | Google Cloud