運用フェーズにおけるGCPとAWSの違いについて - Qiita
Google Cloud Platform(2) Advent Calendar 2016 8日目を担当するk-bataです。 Qiitaへ投稿するのは初めてで読みづらい点もあるかと思いますが、最後までお付き合いくださいませ。 今年になってGCPの東京リージョンが発表され、AWSにしか関心がなかった自分がGCPを触ってみたところ、非常に使いやすいと感じました。 特に運用フェーズではGCPの方が使いやすいと感じるところがありましたので、AWSと比較しながら紹介したいと思います。 対象となるかた AWSでたくさんのアカウント（VPC）を管理しているインフラ担当 GCPに興味はあるが、運用で楽できるのか不安に思っている方 ハードウェアメンテナンスで仮想マシンが停止しない AWSで１００台以上のインスタンスを運用していると、月に一度はどこかの仮想マシンがメンテナンス再起動の必要に迫られます。 AW
アッテ開発の技術 : Golang と Google App Engine
2016年4月18日開催のアッテフェスでの発表です。
Googleのほとんどのサービスを支えるBigtableの誰でも使える版 Cloud Bigtable - Ian Lewis
これは Google Cloud Platform Advent Calendar 2015の19日目の記事です。 そろそろ僕がGoogleに入って1年になります。ほんとにあっという間に2015年が終わった感じです。「Developer Advocate」という肩書のエバンジェリストのような、エバンジェリストじゃないような仕事をしています。 僕の仕事の一つが、今年の5月にbetaとして公開した「Cloud Bigtable」のリリース支援です。Cloud Bigtable というのは、Googleの有名な大規模分散データベースの「Bigtable」をGoogleの開発者以外でも使えるようにしたサービス。このBigtableはGoogleのサービス、検索、Maps、Gmailなど、ほとんどのサービスを支えています。 Bigtableは分散データベースでスケーラービリティが高い…というところま
Cloud Vision APIの凄さを伝えるべくRasPi botとビデオを作った話
（この記事はGoogle Cloud Platform Advent Calendar 2015の12月3日分の記事です） Cloud Vision APIと私 Googleに入ってからまもなく5年、Google Cloud Platformのデベロッパーアドボケイト（エバンジェリストみたいな役割）の仕事に就いてから1年が経ちました。仕事の半分はアジア地域向けの開発者コミュニティ支援で、残り半分はGCPの新製品ローンチの支援をグローバル向けに行っています。 特にここ半年は、TensorFlowをはじめ、GCPの機械学習系プロダクトのローンチ支援にフォーカスしています。TensorFlowはその序章で、公開前からAlphaカスタマー向けのスライドを作ったり説明やデモしたりしていました。 そうしたGCPの新しい機械学習系サービスのひとつが、Cloud Vision APIです。これはGoogl
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株式会社ディー・エヌ・エーの導入事例：エンジニアを開発に集中させるために Google App Engine を起用！
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