terraformでGCPやる際の認証方法(ユーザアカウント編) - Qiita
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Overview of IAM Conditions | IAM Documentation | Google Cloud
Send feedback Overview of IAM Conditions Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. This page describes the Conditions feature of Identity and Access Management (IAM). You can use IAM Conditions to define and enforce conditional, attribute-based access control for Google Cloud resources. Conditions and policy types You can use conditions in the following
Google Cloud で生成 AI アプリケーションを作ろう！パート 0：Google Cloud の生成 AI ソリューション
本シリーズの執筆者 Google Cloud で生成 AI アプリケーションを作ろう！ シリーズの記事は、Google Cloud Japan の下記の有志メンバーが共同で執筆しています。 執筆者 下田倫大（Norihiro Shimoda, Google Cloud AI/ML Practice Lead） 中井悦司（Etsuji Nakai, Google Cloud Solutions Architect） 木村拓仁（Takuto Kimura, Google Cloud Customer Engineer） RyuSA レビュアー 牧 允皓（Yoshihiro Maki, Google Cloud AI/ML Specialist） 鈴木かの子（Kanoko Suzuki, Google Cloud Associate Customer Engineer） 吉田望（Nozomu Y
計測・検討・対処のプロセスでWebサービスのパフォーマンスを改善する
はじめに はじめまして、ホットペッパービューティーコスメ（以下HPBC）にてフロントエンドエンジニアとして学生アルバイトをしている柏です。 Webサービスで普遍的にもとめられる指標にパフォーマンスがあります。素早く表示されるWebサービスはユーザー体験が良く、コンバージョンや直帰率などにも関係があると言われています。HPBCでは、チーム一丸となってパフォーマンスの改善に継続的に取り組んでいます。 6週間のアルバイト期間で、HPBCのBFF(Backend for Frontend)の性能改善に取り組ませていただき、結果としてレスポンスタイムを200ミリ秒程度短縮することができました。本記事では、その取り組みをテーマに計測を通してパフォーマンスのボトルネックを発見する方法、そして開発の速度を落とさずそれらを解消することについて、ご紹介します。 目次 HPBCの構成と課題 Cloud Trac
Google Cloud、エンタープライズ向け生成 AI の利用を拡大 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2023 年 7 月 19 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 生成 AI の開発は猛烈な勢いで続いており、この破壊的技術を活かせるようなエンタープライズ向け機能を利用できるかどうかがかつてなく重要となっています。 Google の数十年に及ぶ調査とイノベーション、そして AI への投資を活用することで、Google Cloud は常に、セキュリティとデータ ガバナンス、そして全体的なスケーラビリティが用意されている状態で生成 AI を利用できるようにしています。 この目的のため、先月 Google は Vertex AI での生成 AI サポートの一般提供を発表しました。これにより Google Research から優れた基盤モデルにアクセス可能となり、これらのモデルをカスタマイズして利用するためのツールも利用できるようになりま
Manage data freshness - Looker Studio Help
Understand how Looker Studio improves performance and reduces query costs by temporarily storing data. A cache is a temporary data storage system. Fetching cached data can be much faster than fetching it directly from the underlying data set, and it helps reduce the number of queries sent, decreasing costs to your organization. Data freshness refers to how up-to-date the data in a data source is.
Cloud Run に ko と skaffold を使ってデプロイまでやってみる | フューチャー技術ブログ
はじめにこんにちは！ TIG コアテクチームの川口です。本記事は、CNCF連載 の5回目の記事になります。 本記事では、CNCF の Knative を基盤として利用している Cloud Run と CNCF の各種ビルドツール ko, skaffold、Cloud Deploy を用いたうえで、アプリケーションのビルドからデプロイまでを行います。 扱う技術要素今回は、合計5つの技術要素を扱います。 全体感を掴むため、それぞれの技術とそれらの関連について図示します。 Cloud Run （Knative）Cloud Run は、Google Cloud におけるコンテナベースのサーバーレスコンピューティングサービスとしてよく知られているものかと思います。こちらは、基盤として Knative を採用しています。 この Knative は 2022年の3月に CNCF の Incupating
Streamlit with Google Cloud: Firebase 認証
前回に引き続き、今回は Streamlit アプリケーションに、Firebase 認証によるログイン機能を実装し、Cloud Run で動かしてみます。 この連載では、Google Cloud 上で Streamlit を上手に動かす方法をご紹介しています。 Cloud Run での Hello, world! Firebase 認証との連携 （本記事） BigQuery へのクエリ GitHub、GitLab、Cloud Build での CI/CD Firebase プロジェクトを準備する 1. プロジェクトを追加 https://console.firebase.google.com/ で「プロジェクトを作成」をクリック。 プロジェクトは選択肢の中からクラウドに用意したプロジェクト名を選択して、続行。 プランを確認、続行と進みます。「このプロジェクトで Google アナリティクスを
Streamlit with Google Cloud: Hello, world!
Streamlit、とても便利ですよね！小さなアプリとしても、データ可視化にしても。 連載を通して、Google Cloud 上で Streamlit を上手に動かす方法をご紹介します。 Cloud Run での Hello, world! （本記事） Firebase 認証との連携 BigQuery へのクエリ GitHub、GitLab、Cloud Build での CI/CD Streamlit？なぜ Google Cloud で？ Streamlit は「データ分析スクリプトを、数分で "共有できる Web アプリ" に変える」というキャッチコピー通り、Python で書かれたロジックをそのまま、直感的に、フロントエンドの経験がない人でも数分で Web アプリケーションにしてしまえるようなとても優れたフレームワークです。 まずはぜひ、公式サイトのギャラリー の一例を見てみてください
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Build RAG applications with LangChain and Google Cloud | Google Cloud Blog
Quillbot scales up to 100X with Google Cloud | Google Cloud Blog
GitHub - GoogleCloudPlatform/localllm
Firestore: The NoSQL Serverless Database for the Application Developer – Google Research
Setting up context-aware access with Identity-Aware Proxy | Google Cloud
GitHub - pottava/streamlit-on-googlecloud
【GCP】Cloud RunでPython FastAPI・Streamlitをデプロイ | Yukkuri Machine Learning
generative-ai/language/examples/langchain-intro/intro_langchain_palm_api.ipynb at main · GoogleCloudPlatform/generative-ai
Data Vault Whitepaper
dbt-BigQuery whitepaper
GitHub - GoogleCloudPlatform/generative-ai: Sample code and notebooks for Generative AI on Google Cloud, with Gemini on Vertex AI
