デジタル トランスフォーメーションを加速 お客様がデジタル トランスフォーメーションに乗り出したばかりでも、あるいはすでに進めている場合でも、Google Cloud は困難な課題の解決を支援します。
こんにちは、GMOアドマーケティング インフラ開発部のhakumaiです。前回の記事「AWS SAPを取得したら視野が広がった話」を読んでいただいた方々、ありがとうございます。今回のテーマは「AWSエンジニアから見たGCP」第2弾として、代表的なGCPのコンピューティング系サービスについてAWSと比較し感じた点についてお話いたします。 (第1弾の記事はこちら↓)IaaSCompute EngineAWSではEC2に相当するサービス。各種インスタンスタイプや提供OSイメージ、インスタンス向けのストレージ機能、オートスケール機能など、インスタンスのアーキテ... DWH BigQuery BigQueryはフルマネージドなサーバレスDWHサービスで、Googleが開発した大規模データ向けの分散システムであるDremelを基にしておりSQLクエリを使用して大規模データの分析を行うことができる。さ
はじめに 最近趣味で個人開発をしながらアーキテクチャの検討を行なっていたのですが、自分なりにいい感じの結論に辿り着いたので今回はそのアーキテクチャの紹介しようと思います! インフラ、バックエンド、フロントエンドの各セクションに自分が使用しているテンプレートのリポジトリのリンクを載せてあるので興味のある方は参考にしてください。 また今回紹介するアーキテクチャはあくまで一例なので、間違いや不備などがあればご指摘いただければ幸いです。 前提条件 個人開発で使用するアーキテクチャを考える上で、自分の中でいくつか前提条件があります。 ランニングコストを抑える いくつか前提条件がある中で、個人的に一番重要な要素になります。 バズるサービスを作りたいという気持ちはありますが、そのためにいくらでもコストをかけられるかと言われるとそうではありません。むしろ個人開発となると、抑えられるコストはできる限り抑えた
こんにちは、インフラ部の id:sue445 です。 先日ピクシブ社内で利用しているGitLabをオンプレミス環境からGCPに移行しました。 とても長いので全3回にわけて紹介したいと思います。 全体の構成 前編:前置きとアーキテクチャ検討 中編:環境構築 後編:実際の移行作業とその前後の対応。移行後の所感など 今回の目次 全体の構成 今回の目次 tl;dr; 移行の理由 筆者略歴 GitLab移行の時系列 やったこと1: アーキテクチャ検討 構成図 GitLabをクラウドに移行するための障壁をまとめた URLをどうするか Cloud IAP利用時の通信のオーバーヘッドをなくしたい 実際にGCP移行した後の構成 AWSでPoC環境を作った時の構成 LDAPからの依存をやめたい&複数のログイン方法を統一したい ssh接続時にあるLDAP依存を不要にしたい 余談 AWS移行案 GCP移行案 Gi
Beatrust で SRE をやっている Yuta(中川 裕太)です.運用がラクにできように色々と改善したり,セキュリティ向上したり,インフラ作ったり API 開発したりしています. 今回のブログでは,Google App Engine (GAE) から Google Kubernetes Engine (GKE) Autopliot へ移行し半年間運用してみて感じたメリットやハマりポイントについて紹介します. モチベーション Beatrust では初期立ち上げの開発コストを下げるため,もともと GAE を用いて開発運用してきました.様々なお客様にご利用いただく中で,嬉しいことに今後 10 倍,100 倍のユーザ数成長が見込めるようになってきました.そういった状況下で以下のような GAE の課題も顕在化しており,インフラの抜本的見直しを実施する必要がありました. GAE では Auto
とりあえず GCP で軽くサーバーとデータベース立ててみたいっつって脳死で使ってたら1日で 1800 円いって焦った。慌ててチャットサポートに聞いたらいろいろ教えてくれて安心したけど、もうちょっと調べてみためも。自分が使いそうなものしか書いてないよ。 Google Cloud Calculator めっちゃ便利。 App Engine TLDR これを app.yaml に書いておけば一番安上がり env Standard environment と Flexible environment があって、無料枠があるのは Standard だけ。他にも Flexible だと想定外の請求が来たりするらしい。なので Standard を指定しておく instance_class サーバのインスタンスの種類。F1 が一番しょぼいスペックのサーバで F1, F2 とかの "F" 系なら一日 28
https://zenn.dev/voluntas/scraps/f4939cbe92525c を見て、Cloud Run でもホストできると個人的にはうれしいかもなーと思って実験してみた コツとしては、 第二世代の実行環境 で動作させる コンテナ起動時にrestoreしてGCSからデータをロードするようにする 最大インスタンス数を1にする LitestreamのGCS対応はCloud Runの実行環境のサービスアカウントでは実行されないので、サービスアカウントを作り、SecretManager経由で鍵情報をファイルとしてマウントし、GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS としてパスで与える。 といったところだった。 litestream replicate -exec が実行している内容を考えると、定期的にGCSへ更新する処理が走るので、Always on CPU
元々VPSサーバ2台で運用していたものをGKEに移した際に色々やったことをざっくりと書く。 GKEノード構成 GCPのマネージドLB、RDSなどを使わない preemptive VMが落ちたときに503が返る問題 podの冗長化 preemptive VMのプリエンプト通知hook まとめ おまけ deschedulerのリソース再配置 k8s-termination-handlerの実装やissue GKEノード構成 確約利用割引 | Compute Engine ドキュメント | Google Cloud の3年契約ノードを1台、preemptive VM2台の合計3台構成にしている。 3台ともマシンタイプはn1-standard-1でリージョンはus-west1を選択している。 ノードの使用料金は以下のようになる。 確約利用割引のn1-standard-1 $0.014225
こんにちは。キャスレーコンサルティング LS(リーディング・サービス)部の佐藤です。 今回は、CI/CD環境構築シリーズの2回目として、静的解析ツールSonarQubeの導入を行ってみます。 アジャイル開発などをしていると、どうしてもコードレビューが都度発生します。 やることは山積み、レビュー対象も山積み、問題点も山積み、となると些かげんなりします。 そこで出てくるのが、CI/CDです。 省ける手間は極力省き、その分のリソースをより重点的に取り組むべきところに回しましょう。 今回紹介させていただくSonarQubeを使用すると、明らかに間違った構文や冗長な箇所など、 誰が見ても指摘できるようなことを、自動でチェックしてくれるようになります。 当然、業務的な問題点をチェックしてくれたりはしませんが、 レビュー開始時点で一定の品質を担保してくれるようになるだけでも、 とてもありがたいことではな
やりたいこと kaggleなどのコンペ参加時にColabで計算して、wandbなどの実験管理ツールを使いたい。 現状wandbなどのAPI keyが生のままColabに貼っているので、そのままgithubにpushできない。 driveにtxtやyamlファイルを置いて管理すると、自分の性格上散らかすと分かっているので、GCPのサービスを使ってバージョンを含めて一括管理したい。 やったこと GCPのSecret Managerを使ってAPI keyを秘匿化して、Colabで呼び出した。 やりかた GCP上の設定 自分のGCPのコンソールを立ち上げて、Secret Manager APIを有効化する。 そのままUI上で作成する。 有効化されているのを確認する。 これで設定は終わり。 Colab上の設定 参考googleの公式レポジトリ
ZennではAPIサーバーを動かすためにGCPを使っています。具体的にはCI/CDサービスのCloudBuildからAppEngineデプロイするようにしています。 その中で少しややこしいのが機密データを含むファイルの管理です。 GCPのプロジェクトの場合にはCloud Key Management System(KMS)というものを合わせて使うとCloudBuildのステップの中で暗号化したファイルを復元できます。 例えば、秘匿情報を含む.envというファイルがあるとして、GitHub等にはプッシュしたくないが、AppEngineで動かすアプリの中で読み込みたいというケースを考えてみます。 GCPではCloudBuild + KMSを使うことで実現が可能です。 大まかな流れ .gitignoreに.envを指定 ローカルでKMSにより.envを暗号化(.env.encファイルが作成される
※ 2021年1月 更新 マルチクラウド化が進むにつれて、各種クラウドサービスを比較する機会が増えるのではないかと思います。 今回は、自分の整理も兼ねて、Azure (Microsoft 365)/AWS/Google Cloud (Google Workspace)/OCI のサービス比較表 を作成してみようと思います。 *1*2 Azure/AWS/Google Cloud (GCP)/OCI サービス比較 マーケットプレース データベース ID WEB コンピューティング ストレージ セキュリティ 仮想デスクトップ 統合 分析 まとめ 参考情報 Azure/AWS/Google Cloud (GCP)/OCI サービス比較 マーケットプレース Azure AWS Google Cloud OCI マーケットプレース Azure Marketplace AWS Marketplace
GCP (Google Cloud Platform)のPreemptible VM Instancesを活用し、無料枠内で4CPUのVM Instance 6台を2か月運用する予定ですが、Preemptible VM Instancesは24時間で自動的に停止するので、停止したVMを検出して自動再起動するようにしています。詳細は、以前の記事を参照願います。 これで、VMが止まることは気にならなくなったのですが、止まるたびにIPアドレスが変わり、/etc/hostsの書き換えが面倒なので、困っていました。 もちろん、IPアドレスを予約すれば問題ありませんが、出来るだけ低コストで通す方針なので、/etc/hosts用の情報を作成するスクリプト(1行)を作りました(下記)。 gcloud compute instances list |sort | awk '{ print "\t", $6,
こんにちはdelyでサーバーサイドエンジニアをしているyamanoiです この記事は「dely #2 Advent Calendar 2020」の12日目の記事です。 adventar.org adventar.org 昨日は@yochidrosさんの「KMMでiOS・Android を共通化しよう」でした。 みなさんwebサイトを作成する時にSPAを利用していますか? SPAはユーザーに対してメリットが大きいですが、SEO観点やOGPタグのレンダリング等で SSRが避けられない場面に出くわすことがあると思います。 SSRが不要であればビルドして生成された成果物をs3等でホスティングするだけなのでデプロイや、運用が楽なのですが、 SSRをするとなるとNode jsの実行環境必要になります。 ある程度大きなプロジェクトであればECSやGKE, GAEに載せてガッチリと運用すべきだと思いますが
blogではじめまして。札幌オフィス清掃員です。 COLSISでは業界一強のAWSにこだわることなく、数多のクラウドIaaSを利用しています。 これまでGCPに関しては、案件数が少ないこともあり、弊社CTOが手作業で環境を構築していたのですが、ちょっと真似できないのと、私はメイン業務が清掃であり、IT知識や技術に乏しい為、今ある環境をそのままコピーしたいなぁという事でTerraformer を用いて Terraform 化してみることにした顛末をお届けしたいと思います。 既に擦り尽くされた感のあるTerraformネタではあるのですが、ちょっと調べるだけだとAWSで利用しているという情報が多く、GCPでの利用についての情報を公開するのも無駄ではないかなと思いましてblogを書いてみる次第でございます。 お手柔らかにどうぞ。 GCP構成 弊社では大体下図のような構成をとっています。 もちろん
タイトル意味分からないですよね。これ、説明が難しくて メールサーバを構築せずに無料で独自ドメインのメールアドレスをGmailで送受信し、さらに、Google Compute Engine(GCE)からも同一ドメインでメール送信することを実現しようとした結果、メール配信サービスの「Mailgun」を使用することにした を上手く要約できなかったので、こんなタイトルになりました。 イントロダクションメールボックス(メールサーバ)も付属するレンタルサーバの利用者は関係ないけど、私のようにGCEといった仮想サーバでサイト運営している人がメールを使いたい場合、「メールサーバを別途構築する」か「その他のサービスを利用する」必要がある。 腕に自信のある人はメールサーバを構築するのもアリだと思うけど、残念ながら私にはそのスキルがないし、もとより構築後の運用が面倒そうなので「サービス利用」の方向で検討。 また
MongoDB AtlasがAWS/Azure/GCPにまたがるマルチクラウドクラスタ構成をマネージドサービスでサポート。特定のクラウドが全部落ちても影響しない運用が可能に MongoDBのマネージドサービス「MongoDB Atlas」を提供しているMongoDB社は、MongoDB Atlasの新機能としてAWS、Microsoft Azure、Google Cloudにまたがるマルチクラウドクラスタ構成の実現を発表しました。 Introducing multi-cloud clusters on MongoDB Atlas - enabling customers to run apps simultaneously across AWS, GCP, and Azure: https://t.co/WHVL2XfRRy — MongoDB (@MongoDB) October 20,
k8s の中にRDB コンテナをデプロイして管理するもよいと思いますが、 RDB だけフルマネージドサービスを使うパターンもあるかと思います。 アプリケーションコンテナはGKE で、RDB はCloudSQL で動かすにはどうしようと考えていたところ、Google Cloud のドキュメントの中に Running Django on Google Kubernetes Engine というまさにやりたいことを実践しているドキュメントがあったので、やってみました。 ドキュメントは↓を参照してください。 Running Django on Google Kubernetes Engine | Python | Google Cloud Google Cloud のドキュメントは結構和訳されているものがあるのですが、 今回の記事は英語だったのと、途中で少し躓くところもあったので、やったこ
クラウドのアーキテクチャ図作成ツール「CloudSkew」、Webブラウザから無料で利用可能。AWS/Azure/GCP/Kubernetes/Oracle Cloudなどマルチクラウド対応 クラウドのアーキテクチャ図を作成するためのWebアプリケーション「CloudSkew」が公開されています。 AWS/Azure/GCP/Kubernetes/Oracle Cloud/HashiCorp/Alibaba Cloudなど人気のクラウドやツールのアイコンがあらかじめ用意されており、Webアプリケーションとして提供されているためインストール不要で、誰でも無料で利用可能です。 操作は一般的なドローツールと同じように、左側からアイコンを選んで真ん中の図に置き、アイコン同士を矢印でつなげていくことでアーキテクチャ図が作成されていく、という感じです。 開発しているのは、元マイクロソフトのエンジニアを
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