minne Androidアプリのビルドをリモートビルドで高速化！ - Pepabo Tech Portal
minne事業部チーフテクニカルリードの @hisaichi5518 です。 minneのAndroidアプリは、2012年から開発されていてそれなりにコードベースも大きくなってきており、MacBook Pro (13-inch, 2016) プロセッサ 2.9 GHz Intel Core i5, メモリ 16 GB 2133 MHz LPDDR3 でビルドするとクリーンビルドで10分、キャッシュが効いていても3分ほどかかっていました。コードに変更を加えてビルドをするたび数分待ち、その間Twitterを眺めているのは開発効率が高いとは言えないので、リモートビルドを導入しました。 リモートビルドとは? ここでいうリモートビルドとは、開発に利用しているマシン（以下、ローカルマシン）よりもハイスペックなインスタンスをGoogle Cloud Platform（以下、GCP）などに立ち上げて、そ
メルカリ社内ドキュメントツールの Crowi を Kubernetes に載せ替えました | メルカリエンジニアリング
最近、SRE になった @b4b4r07 です。今回は、直近のタスクだった社内アプリを Kubernetes に載せ替えた話をします。 前置き メルカリでは全社的 1 に Crowi という Markdown で書ける Wiki アプリケーションをナレッジベースとして採用しています。 site.crowi.wiki 以前は、プロダクトチームは Qiita:Team、コーポレート系は Google Sites と言った具合に、各部署ごとに異なるドキュメントツールを使っていました。これではよくないと、エンジニアに限らず誰でも書きやすく参照しやすい Wiki のようなサービスが必要とされ、Crowi の採用に至りました。 まずはみんなに使ってもらうために広めていこうと、試験的に導入が始まったため、今回の移行話までは 1 台の EC2 インスタンスにアプリケーションサーバと Nginx、Mongo
Wordpress案件にgkeを採用してみた(短縮版)
2. インフォバーングループ本社 ✘ インフラエンジニア ○ クライアント案件や自社メディアのインフラ全般 ✘ 情報システム室 ○ 社内サーバ(AD etc)やネットワーク全般 #個人ではGKEでマストドンやNextCloudなどを運用しておりま す。 楽器(ドラムとギター)と水草水槽を趣味としております。 About me 天野 優(Yu Amano) @amanoyu 3. Outline ✘ これまでのGoogle Cloud Platformの採用経歴について ✘ GKE採用前のDockerコンテナの利用状況 ✘ DockerとGKEを本番環境として導入検討した動機、経緯 ✘ 弊社WordPress GKE環境のシステム構成 ✘ Dockerコンテナのオーケストレーションツールの選択 ✘ 複数のWordPressを管理する手段 ✘ まとめ ✘ 今後の課題、または引き続き導入検討して
Google Cloud MonitoringでCompute Engineインスタンスを監視する - Qiita
Google Compute Engine のインスタンスの監視をどうするかはサーバ管理者の悩みのタネだと思います。 sensuを入れたりMackerelを入れたりDataDogを試してみたり…選択肢は色々あると思うんですが、今ならGoogle Cloud Monitoringがオススメです！！！ Google Cloud Platform 運用管理 - Cloud Monitoring 編 というブログエントリに非常によくまとまっていますが、僕の方でもいくつか補足しながら解説したいと思います。 できること CPU Usage, Memory Usage, Disk Usage, Disk I/O, Network Traffic, Open TCP Connections, Processes などの基本的なシステム情報の監視 プロセスの死活監視 エンドポイントにHTTPリクエストを送っ
主要クラウドサービス別 機械学習アルゴリズム機能比較 - Qiita
はじめに AzureのMachineLearningで使用している機械学習アルゴリズムを調査するついでに、他の主要クラウドサービスで提供している機械学習についても調べてみたので、機能比較としてまとめてみました。 対象クラウドサービス 以下ベンダーのクラウドサービスを対象としました。 Microsoft Azure Machine Learning Amazon Machine Learning Google Prediction API IBM Bluemix(Watson) 比較内容 １．機能有無 機械学習アルゴリズムを「学習分類」と「アルゴリズム分類」のカテゴリに分類し、その観点での機能有無の比較を行いました。 学習分類 アルゴリズム分類
Google Cloud Platform との連携強化
.app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #DevFest23 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads
Multiplying the Power of Firebase Storage
Since the initial release of Firebase Storage at Google I/O 2016, we’ve been happy to see mobile app developers make use of its scalable, secure, and robust file storage to power their apps. Hundreds of thousands of developers have created buckets, and we serve hundreds of millions of requests for photos, videos, audio, and other rich media every day. But we’re not done yet: we have a few more fea
Firebase セキュリティ ルール スタートガイド | Cloud Storage for Firebase
フィードバックを送信 Firebase セキュリティ ルール スタートガイド 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。 Firebase Security Rules は、Cloud Firestore、Realtime Database、Cloud Storage のデータに対して、堅牢で、完全にカスタマイズ可能な保護を提供します。このガイドの手順に従うことで、データのセキュリティを確保し悪意のあるユーザーからアプリを保護する Rules を簡単に導入できます。 Firebase Security Rules 言語について ルールの作成を始める前に、お使いの Firebase プロダクトに固有の Firebase Security Rules 言語の確認に時間をかけることは価値があります。Cloud Storage では、Common Expres
投稿された記事の信憑性を機械学習(Google Prediction API)で判定する。 - Qiita
# ファイル： prediction_service.py #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # # Copyright 2014 Google Inc. All Rights Reserved. # # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); # you may not use this file except in compliance with the License. # You may obtain a copy of the License at # # http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 # # Unless required by applicable law or agreed
GCEでWordPressがほぼ無料運用できるようになったので改めてまとめる - codes / cipher
移転しました。 yukari-n.info
Google Container Engineで五目並べアプリのAPIサーバーを作るデモ - めもめも
何の話かというと Dockerコンテナでアプリを作ると便利ですが、何でもかんでもコンテナに突っ込むと（たとえば、RDBとか）面倒な事も多くなります。 ・スケーラビリティが必要 ・機能単位のリファクタリング／アップデート（マイクロサービス化）が必要 という部分にフォーカスしてコンテナ化して、その他のパーツは、コンテナ以外の環境と組み合わせた方が幸せになれるかも知れません。 というわけで、GCPを利用して、こんな感じのアプリケーション環境を構築するデモの手順を紹介します。 ・五目並べゲームのAPIサーバーを作ります。 ・ゲームの進行を管理するフロントエンドと、コンピュータープレイヤーの思考ルーチン（AI）を提供するバックエンドをGoogle Container Engine (GKE) 上のコンテナでデプロイします。 ・ゲームのステータスは、Cloud Datastore（NoSQL）に保存し
Microsoft Corporation
Microsoft Learn. Spark possibility. Build skills that open doors. See all you can do with documentation, hands-on training, and certifications to help you get the most from Microsoft products. Learn by doing Gain the skills you can apply to everyday situations through hands-on training personalized to your needs, at your own pace or with our global network of learning partners. Take training Find
[Google Cloud Platform] GKE と ECS を色んな角度から比較してみた | AI tech studio
こんにちは。アドテクスタジオでネットワークエンジニアをしている山本 孔明です。 コンテナ流行ってますね。そんなコンテナを使いたいとなった時にクラウドで利用することを考える方も多いと思います。今日は、AWS と GCP の2つのパブリッククラウドサービスで提供されているコンテナのマネージドサービスである「Amazon EC2 Container Service (ECS)」と「Google Container Engine (GKE)」の比較をしてみました。 はじめに Google Trend の結果を見てみます。ECS で検索すると他のワードが入ってきたりとノイズもありますので、それぞれ正式名称で比較しています。 やはりどちらもコンテナのマネージドサービスとして同程度の関心をもたれていることがわかります。 1. サービス概要について 簡単に両者のサービスを説明します。 1-1. GKE G
![[Google Cloud Platform] GKE と ECS を色んな角度から比較してみた | AI tech studio](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1490f323b28df0dbfabb0fb6b832def7cf6223e8/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcyberagent.ai%2Fwp-content%2Fuploads%2F2016%2F10%2Ffa6e7a57a3593f1e4d53d33265387fb4_s.jpg)
GAE/GOでVideo Intelligence APIを操作してみた！！〜事前準備編〜
先週のGCP Next 17’でGoogleから新しい機械学習APIが発表されました！その名も「Video Intelligence API(以下Video API)」です。このAPIは、動画に映っている物体の認識を行い、解析結果をJSONで出力します。Video APIについては、apps-gcpでも先日記事をリリースしましたので、詳しくは以下をご確認ください。 https://apps-gcp-tokyo.appspot.com/cloud-video-intelligence-api-demo/ 今回は、記事タイトル通りGAE/GOを利用してVideo APIを操作する手順について説明します。本記事は2部構成となり、前半記事（事前準備編）でVideo APIを利用するまでの事前準備について説明し、後半記事でGAE/GOのサンプルコードを説明します。 それではVideo APIの事前準
グーグルもGPUクラウドに参入、4社のコスパ比較
米グーグルは現地時間2017年2月21日、同社のIaaS（インフラストラクチャー・アズ・ア・サービス）「Google Compute Engine」で、仮想マシンにGPU（グラフィックス処理プロセッサ）を付加できるβ版サービスを始めたと発表した。 グーグル、米マイクロソフト、米アマゾン・ウェブ・サービスの3大クラウドで、GPU提供サービスがそろったことになる。価格競争に火が付けば、ディープラーニング（深層学習）を含む機械学習へのGPUの適用がさらに進みそうだ。 付加できるのは、GPUボード「NVIDIA Tesla K80」に搭載されたKepler世代のGPU。1つの仮想マシンにGPUを1～8個（ボード換算で1/2～4枚）追加できる。 1GPUの利用価格は0.7ドル/時間から。仮想マシンの価格を含めても、TeslaシリーズのGPUを時間単位で提供できるサービスの中では、単精度1テラFLOP
毎日ブログを書く習慣を作るために、まずはGCP上でWordPressブログを立ち上げてみた - Apitore blog
ベンチャーキャピタリストの前田ヒロさんのブログに「アイデアについて、毎日ブログ記事を書けるくらいのパッションを持っているか」という記述があったので、まずは実践してみることにした。 ブログ開設にあたって、いくつか自分の持つアイデアに関連したネタはある。けど、まずは肝心のブログを作らなければ始まらない。Qiitaでブログ書こうか迷ったけど、今回のポストのような非技術的な内容も投稿することも考慮して独自のブログを立ち上げることにした。 フレームワークはWordPressを採用した。WordPress使うとサーバー代が月額500円から1000円くらいかかるから（ドメインは既に持っているから追加費用なし）、すでにApitoreを立ち上げたサーバーに便乗してHTML+CSSをベタ書きしてブログにしようか迷った。けど、自分はWEBエンジニアじゃないから、すぐにイケてないブログになることが予想できたので、
Googleがグローバルな分散データベースCloud Spannerをローンチ、SQLとNoSQLの‘良いとこ取り’を実装 | TechCrunch Japan
Tempus, a genomic testing and data analysis company started by Eric Lefkofsky, who previously founded Groupon, debuted on Nasdaq on Friday, rising about 15% on the opening. The company priced… The tech layoff wave is still going strong in 2024. Following significant workforce reductions in 2022 and 2023, this year has already seen 60,000 job cuts across 254 companies, according to independent lay
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TechCrunch
Google is Shutting Down the Cloud Prediction API
I have just been charged $134.53 for Google cloud Managed DNS