GCPの確約利用割引が難しい
はじめに 最近仕事でGCPに関わるようになった。 個人的にGCPがちょうど日本での展開を始めた頃に当時の職場で少しだけ触る機会があったのだが、まだGoogle Compute Engine（GCE）を中心にいくつかのサービスしか使えない時代だった（それでもグローバルHTTPロードバランサは衝撃的にすごかった）。 久々にクラウドコンソールを見てみたらAWSに負けず劣らず、とまではいかないまでも相当な数のマネージドサービスが使えるようになっていて隔世の感がある。 ここから本題で、GCPを割引料金で利用するための仕組みについて調べる機会があり、ちゃんと理解していないと事故りそうな仕様をいくつか知ったので自分の整理も兼ねてまとめてみる。 おことわりとして、ここで説明しているのは2022年3月現在の内容です。 GCPの割引の種類 大きく以下の2つがある。 継続利用割引 請求月の特定のリソースの実行時
Cloud TasksのワーカーとしてCloud Runを利用する - goodbyegangsterのブログ
Cloud TasksのQueueに投入されたタスクを、Cloud Run上のコンテナ環境で実行する手順を調べます。 構成 構成図です。 環境 Python 3.8.10 google-cloud-tasks 2.5.0 google-api-core 1.31.0 protobuf 3.17.3 Cloud Runにコンテナのデプロイ Cloud Run上のコンテナは、Cloud TasksからのPOST Requestを受ける必要があるため、POSTを受け取れるAPIサーバーのコンテナイメージを用意しておく必要があります。本内容では、コンテナイメージ作成部分の手順は割愛してしまいます。 作成したコンテナイメージをArtifact Registryにpushした後、Cloud Runへデプロイする部分のみ備忘として記載します。 以下コマンドでコンテナへデプロイします。 $ gcloud
App Engine VS Cloud Run
Cloud Run CPU 0.08 ~ 8 Core (2nd gen は最小 0.5~) Memory 128 MiB ~ 32 GiB (2nd gen は最小 512MiB~) Deploy App Engine は Deploy (gcloud app deploy) を実行すると Cloud Build が暗黙的に動いて Deploy が行われるが、これがなかなか時間がかかる。 開発環境だと CI でとりあえず main branch に merge されたら、Deploy したりするけど、Deploy を Skip してもよいような時でも CI 回してると Deploy を待つことになって、ちょっとめんどうに感じる。 更にこの仕組みは成果物は Deploy しないと生まれないので、CI と CDを分離しづらい。 Cloud Run は Container Registry a
Setting up StackDriver logging for Django on GCP
There is some official documentation out there on this topic, but I didn’t find it particularly clear, so I decided to share my setup. The production.py should roughly look like this: from google.cloud import logging# StackDriver setup client = logging.Client() # Connects the logger to the root logging handler; by default # this captures all logs at INFO level and higher client.setup_logging()LOGG
Project quota requests - Google Cloud Platform Console Help
Why are there limits to how many projects I can create? Quotas protect the Google Cloud Community from unforeseen spikes in usage. However, as your usage of Google Cloud Platform increases, you can request an increase in your quota. When Google Cloud allocates resources to customers, we consider a variety of factors, including resources that most legitimate customers use, customer’s previous usage
MySQL5.7 / RDS / Aurora / Cloud SQL の性能比較 | 外道父の匠
CloudSQLの価格は実戦的という意味で、per Dayの価格を24hourで割った価格にしています。 メモリは2GBあれば検証としては十分なので格差は関係ありません。 IOPSはEBSならGeneral Purposeの1000GB*3で最大確保しています。 その他、ネットワーク周りなどポイントがあれば都度、補足していきます。 ベンチマークのデータ 今回、採取した全データはこちらになります。一部、目的に対して不要と判断したら省略しています。まぁ、こんなオレオレメモデータを見ても楽しくないでしょうから、１つ１つ考察していきましょう。 手法について 私がよくやる計測方法なのですが、innodb_buffer_pool_size がデータ容量より大きい健全な状態と、最小の16MBで過負荷ストレージを演出し、それぞれで参照／更新を別々にランダムアクセスをすることで、最初のボトルネックを炙り出し
OAuth 2.0 Scopes for Google APIs | Authorization | Google for Developers
Send feedback OAuth 2.0 Scopes for Google APIs Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. This document lists the OAuth 2.0 scopes that you might need to request to access Google APIs, depending on the level of access you need. Sensitive scopes require review by Google and have a sensitive indicator on the Google Cloud Console's OAuth consent screen conf
AWSとGCPの対応表 | DevelopersIO
GoogleのDeveloper AdvocateチームのマネージャであるGreg Wilsonが、Amazon Web Services (AWS)とGoogle Cloud Platform (GCP)の対応表を個人ブログに書いていました。「AWSのコレに対応するサービスってGCPにあるの？」といった質問はよく出てくるので、AWSとGCPを比較検討しているユーザーの参考になるかと思います。もちろん厳密な対応づけではなくて、それぞれのサービス間には足りなかったり多かったりする部分がありますが、おおざっぱにはこんな対応になるかと思います。 カテゴリ Amazon Web Services Google Cloud Platform
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
GoogleのVision APIを使って物体検出してみた - Qiita
Gain business and operational insight into your applications using Google Cloud Logging