クラウドでのネットワーク レイテンシの測定 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2020 年 6 月 17 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 クラウド アーキテクトによく寄せられる質問の一つに、「2 つのエンドポイント間でリクエストとレスポンスをどの程度まで迅速に交換できるのですか？」というのがあります。ネットワークのラウンドトリップ レイテンシを測定するツールには ping、iperf、netperf などがありますが、すべてが同じように実装、構成されるわけではないため、ツールによって結果が異なる場合があります。ほとんどの場合、この質問に対する代表的な回答が得られるツールは、netperf であると考えられます。これからその詳細について説明していきます。 Google は、レイテンシ ベンチマークに関する実践的な経験を重ねてきました。このブログでは、Google とサザン メソジスト大学の AT&T Cen
Container-Optimized OS from Google documentation | Google Cloud
Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Container-Optimized OS is an operating system image for your Compute Engine VMs that is optimized for running Docker containers. With Container-Optimized OS, you can bring up your Docker containers on Google Cloud Platform quickly, efficiently, and securely. Container-Optimized OS is maintained by Google and is
Datastore の概要 | Cloud Datastore Documentation | Google Cloud
リレーショナル データベースのテーブルの行とは異なり、Datastore では同じ種類のエンティティが異なるプロパティを持つ場合があります。また別々のエンティティが同じ名前のプロパティを持ちながら、値の型が異なる場合もあります。このような独自の特徴から、自動的にスケールする能力を活用するためにデータを設計、管理する方法が異なります。特に、Datastore は次の重要な動作方法が従来のリレーショナル データベースとは異なります。 Datastore は非常に大規模なデータセットに対して自動的にスケールできるように設計されているため、アプリケーションが大量のトラフィックを受信しても高いパフォーマンスを維持できます。 Datastore の書き込み処理は、必要に応じて自動的にデータを分散することでスケールされます。 Datastore では、データセットのサイズではなく結果セットのサイズに応じ
日本で 2 か所目、大阪 GCP リージョンの開設について | Google Cloud 公式ブログ
2016 年に東京 GCP リージョンの提供を開始して以来、日本を含めアジア太平洋地域の多くの企業の皆さまにとって、Google Cloud Platfom はクラウドでアプリケーションを構築する際の強力な選択肢となっています。このニーズにお応えすべく、Google では、日本で 2 か所目となる 大阪 GCP リージョンの開設を発表します。 大阪 GCP リージョンは、ムンバイ、シドニー、シンガポール、台湾、東京の既存リージョン、計画中の香港リージョンに加え、アジア太平洋地域で 7 番目のリージョンです。これにより、世界全体での既存及び建設中の GCP リージョン数は 19 になりました。今後も、Google ではさらなるクラウド拠点の開設を予定しています。 大阪リージョンは 2019 年にサービス開始を予定しています。日本に拠点を置く多くの企業において、低レイテンシで、可用性の高いハイ
Cloud Shell - ブラウザベースのコマンドライン | Cloud Shell - ブラウザベースのコマンドライン | Google Cloud
Cloud Shell は、Google Cloud のためのインタラクティブなシェル環境であり、これにより、Google Cloud を使用して学習とテストを行い、ウェブブラウザからのプロジェクトやリソースを管理できます。 Cloud Shell を使用すると、Google Cloud CLI やその他の必要なユーティリティがプリインストールされて完全に認証され、必要なときにいつでも、最新の状態で利用できます。Cloud Shell には統合された Cloud Code 機能を備えた組み込みのコードエディタが付属しており、クラウドベースのアプリの開発、ビルド、デバッグ、デプロイをすべてクラウド内で行うことができます。Cloud Shell の仮想マシン インスタンスで、インタラクティブ チュートリアルを起動することや、クローン作成したリポジトリを開くこと、ウェブアプリをプレビューすること
任天堂株式会社の導入事例：ビッグタイトル『Super Mario Run』のバックエンドを支えた Google App Engine | Google Cloud 公式ブログ
昨年末にリリースされ、任天堂初のスマートフォン向け本格ゲームアプリとして注目された『Super Mario Run（スーパーマリオ ラン）』。その背後では、文字通りケタ違いのアクセスをさばく強力なバックエンドが稼働していました。任天堂、DeNA そして Google が一丸となって取り組んだ、その開発ストーリーをお届けします。 ■利用している Google Cloud Platform サービス Google App Engine Google BigQuery Google Cloud Dataflow Google Cloud Datastore Google Cloud Pub/Sub Google Cloud Storage Google Stackdriver (Logging, Monitoring, Trace, etc) など ■任天堂株式会社 1980 年代に『ファミリー
Announcing GPUs for Google Cloud Platform | Google Cloud Blog
John BarrusProduct Manager for Cloud TPUs, Google Cloud CPU-based machines in the cloud are terrific for general purpose computing, but certain tasks such as rendering or large-scale simulations are much faster on specialized processors. Graphics Processing Units (GPUs) contain hundreds of times as many computational cores as CPUs and are great at accelerating risk analysis, studying molecular bin
About Local SSD disks | Compute Engine Documentation | Google Cloud
Configure your VM to maximize performance To reach the stated performance levels, you must configure your VM as follows: Attach the Local SSD disks with the NVMe interface. Disks attached with the SCSI interface have lower performance. The following machine types also require a minimum number of vCPUs to reach these maximums: N2, N2D, or A2 machine types require at least 24 vCPUs. N1 machine types
The Model Class | App Engine standard environment for Python 2 | Google Cloud
The Model Class Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Note: Developers building new applications are strongly encouraged to use the NDB Client Library, which has several benefits compared to this client library, such as automatic entity caching via the Memcache API. If you are currently using the older DB Client Library, read the DB to NDB Migration
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