※この投稿は米国時間 2024 年 8 月 2 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 AI の導入が加速し続ける中、オペレーショナル データベースは、正確で関連性が高く、企業内の正確な情報に基づいたエンタープライズ AI アプリを構築するための基盤となります。Google Cloud の目標は、AI アプリの構築と実行に最適なデータベースを提供することです。そのために、Spanner Graph、ベクトル検索、高度な全文検索など、Spanner を使用したインテリジェント 生成 AI アプリを簡単に構築できる新機能を発表できることを嬉しく思います。また、Bigtable SQL と Bigtable 分散カウンタの発表により、開発者のエクスペリエンスを変革し、アットスケールなアプリケーションの構築をさらに容易にします。さらに、SQL Server や Or

※この投稿は米国時間 2024 年 7 月 18 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Google Cloud では、Kubernetes Engine（GKE）クラスタを安全かつ最新の状態に保つために、定期的な自動更新を強くおすすめしています。とはいえ、ビジネス上の正当な理由により、GKE クラスタのアップグレードを遅らせる必要がある場合もあります。たとえば、業務が多忙な時期である、適格性評価が遅れている、移行が複雑になるなどの理由により、特定の GKE マイナー バージョンを理想よりも少し長く使用し続ける必要がある場合もあるでしょう。 そこでこのたび、GKE 拡張サポートを発表いたします。GKE バージョン 1.27 以降、クラスタは、特定の GKE マイナー バージョンで最長 24 か月間、引き続き公式にサポートされます。GKE スタンダード サポ

Yoav EilatProduct Marketing Manager Lead, Databases Gemini 1.5 モデル をお試しください。Vertex AI からアクセスできる、Google のもっとも先進的なマルチモーダル モデルです。 試す ※この投稿は米国時間 2024 年 7 月 10 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 ユーザーは PostgreSQL データベースに何を求めるでしょうか。実行速度がはるかに速くなって、同じアプリケーションをより小さなインスタンスで実行して費用を節約できるとしたらどうでしょうか。データベースの管理が容易になるだけでなく、信頼性とセキュリティも向上する AI アシスタント機能があったらどうでしょうか。あるいは、生成 AI をアプリに組み込むのに役立つ、優れたベクトル検索機能や AI エコシステムのイン

※この投稿は米国時間 2024 年 6 月 11 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 はじめに Mandiant は、インシデント対応業務と脅威インテリジェンス収集の過程で、データ窃盗と恐喝を目的として Snowflake の顧客データベース インスタンスを標的とする脅威キャンペーンを特定しました。Snowflake は、大量の構造化データと非構造化データの保存と分析に使用されるマルチクラウド データ ウェアハウス プラットフォームです。Mandiant は、この活動クラスタを UNC5537 として追跡しています。UNC5537 は、Snowflake の顧客環境から大量のレコードを盗んだ疑いのある、金銭目的の脅威アクターです。UNC5537 は、盗んだ顧客の認証情報を利用して Snowflake の顧客インスタンスを体系的に侵害し、サイバー犯罪フォー

※この投稿は米国時間 2024 年 6 月 10 日に、Google Maps Platform blog に投稿されたものの抄訳です。 車両を使用するビジネスでは、迅速な到着や確実な配送に対する顧客の高まる期待に応えるために、直前の変更、予期せぬ遅延、その他避けられないさまざまな状況変化に対処する必要があります。このような課題に対処するには、規制を遵守し、車両の効率を最大化し、ドライバーの仕事に対する満足度を維持できるようにするルーティング ソリューションが必要です。 このたび、Google Maps Platform の Route Optimization API の一般提供が開始されました。Route Optimization（旧称 Cloud Fleet Routing）は、デベロッパーが運用効率を改善し、お客様とドライバーの満足度を高め、事業継続可能な組織の目標を達成できるよう

プラットフォーム エンジニアリングにまつわる、さらなる 5 つの誤解: プラットフォームが対処すること、対処しないこと ※この投稿は米国時間 2024 年 6 月 7 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 前回のブログ投稿では、プラットフォーム エンジニアリングにまつわる根強い誤解を解消すべく、プラットフォーム エンジニアリングとは一体なのか、そして皆様がすでに行っているプラットフォーム エンジニアリングのコアタスクの実施方法について説明しました。今回はさらに 5 つの誤解を取り上げ、プラットフォームがどう構築されているか、何を行い、何を行わないかについて説明します。 6. 誤解: プラットフォーム エンジニアリングはインフラストラクチャ チームを不要にする 地球上で最も優れたデベロッパー プラットフォームを確保できたとしても、プラットフォームは複雑なイン

サポートが終了したバージョンの MySQL および PostgreSQL の利用を可能にする Cloud SQL 向け拡張サポート ※この投稿は米国時間 2024 年 5 月 30 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 フルマネージド データベース サービスの Cloud SQL は、MySQL、PostgreSQL、SQL Server の複数のメジャー バージョンをサポートしており、各バージョンでは重要な機能、パフォーマンスの向上、セキュリティの強化などを導入できます。オープンソース ソフトウェア（OSS）の新しいメジャー バージョンがリリースされると、データベース エンジン コミュニティは、それより前のバージョンのサポートを終了し、組織に新しいバージョンへのアップグレードを促します。 Google Cloud での新しいメジャー バージョンへのアップ

Gemini 1.5 モデル をお試しください。Vertex AI からアクセスできる、Google のもっとも先進的なマルチモーダル モデルです。 試す ※この投稿は米国時間 2024 年 5 月 21 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 生成 AI の台頭により、興味深い未来の AI 活用法が多く語られていますが、一方で限界もあります。生成 AI の主力である大規模言語モデル（LLM）は、特定のデータやリアルタイムの情報を活用できないことが多いため、特定のシナリオで効果を十分発揮できないことがあります。検索拡張生成（RAG）は、自然言語処理における手法で、2 段階のプロセスによって、より有益で正確なレスポンスを提示します。まず、提示された質問との類似性に基づき、より大規模なデータセットから関連するドキュメントまたはデータポイントを検索します。次に、生

Gemini 1.5 モデル をお試しください。Vertex AI からアクセスできる、Google のもっとも先進的なマルチモーダル モデルです。 試す ※この投稿は米国時間 2024 年 5 月 7 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 地理冗長は、復元力に優れたクラウドベースのデータ戦略を構築するうえでの基盤となります。BigQuery は長年にわたり、単一の地理的リージョン内の可用性において、業界をリードする 99.99% の稼働時間のサービスレベル契約（SLA）を提供してきました。単一リージョン内にある 2 つのデータセンター間における完全な冗長性は、作成するすべての BigQuery データセットに含まれ、完全に透過的な方法で管理されます。 複数の広い地理的リージョン全体で冗長性を高めたいお客様に向けて、BigQuery にマネージド障害復旧が

Gemini 1.5 モデル をお試しください。Vertex AI からアクセスできる、Google のもっとも先進的なマルチモーダル モデルです。 試す ※この投稿は米国時間 2024 年 4 月 11 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 サービス メッシュ アーキテクチャを導入するネットワーク事業者はますます増加しています。これは、管理された、監視可能で安全なマイクロサービス間通信を実現するアーキテクチャで、これによりマイクロサービスを堅牢なエンタープライズ アプリケーションに組み込めるようになります。サービス メッシュのデプロイが拡大するにつれて、組織は、さまざまなインフラストラクチャをカバーし、グローバル ロード バランシング、一元化されたヘルス チェック、マネージド レート制限、トラフィックに合わせた自動スケーリングなどの他のネットワーク サー

※この投稿は米国時間 2024 年 4 月 11 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 App Hub のご紹介 クラウド アプリケーションは、依存するサービスやクラウド リソース（データベース、ロードバランサ、Kubernetes クラスタなど）の複雑な相互作用によって動作します。開発者は、こうした相互作用を操作、分類してその構成要素と依存関係を把握するために多くの時間と労力を費やしています。この作業は時間がかかるだけでなく、脆いものでもあります。明確に定義された階層構造を最初に用意しても、アプリケーションやサービスが進化していくと、使用するリソースがこの最初に決められた構造に縛られてしまう傾向があります。また、アプリケーションはプロジェクトやフォルダの境界をまたいでいる場合が多いことも、問題をさらに複雑にしています。 本日は　App Hub をご紹介し

※この投稿は米国時間 2024 年 4 月 5 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 データの保持は、金融サービス、ヘルスケア、行政機関など、規制の厳しい業界のお客様には特に重要です。こうしたお客様のデータ保持のニーズを満たすため、書き込みが 1 回で何度でも読み取りできる（WORM）ストレージを使用することで、データを変更できないようにして、FINRA、SEC、CFTC などの管理組織によって定められた業界の規制を遵守します。WORM ストレージはまた、データの変更や削除を防止し、偶発的なデータ損失、データ侵害、不正な改変のリスクを軽減することで、機密データを取り扱う組織のセキュリティを強化することができます。 Cloud Storage の新しいオブジェクト保持ロックにより、WORM ストレージの構成が簡単に行えるようになり、規制基準の遵守、セキュリテ

※この投稿は米国時間 2024 年 4 月 4 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Google Kubernetes Engine（GKE）の Autopilot モードは、Pod ベースのフルマネージド Kubernetes プラットフォームです。Autopilot モードでは、完全に機能する Kubernetes API を使って画期的な機能を利用できます。StatefulSet をサポートし、ブロック ストレージや GPU といったノードレスまたはサーバーレス版の Kubernetes サービスでは通常提供されない重要な機能を備えながら、Pod レベル SLA と非常にシンプルなデベロッパー向け API を提供します。 同じカテゴリに属する他のプロダクト同様、これまでの Autopilot ではワークロードによってリクエストされた以上の量の CP

Gemini 1.5 モデル をお試しください。Vertex AI からアクセスできる、Google のもっとも先進的なマルチモーダル モデルです。 試す *この投稿は米国時間 2024 年 2 月 22 日に Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Google は本日、Gemini モデルの作成に使用したのと同じ研究とテクノロジーから構築した軽量で最先端のオープンモデル ファミリー Gemma を発表しました。Google Cloud のお客様は本日から、Vertex AI で Gemma モデルを使用してカスタマイズおよび構築を開始し、Google Kubernetes Engine (GKE) 上で実行できるようになります。Gemma のリリースとプラットフォーム機能のアップデートは、Google Cloud を活用する開発者にとって AI をよりオープン

すべてのランタイムをモニタリング: Managed Service for Prometheus が Cloud Run に対応 ※この投稿は米国時間 2024 年 1 月 23 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 アプリケーションを仮想マシン、Kubernetes、サーバーレス ランタイムのいずれで実行していようと、重要なビジネス指標とアプリケーション指標をモニタリングできる必要があります。近年、Prometheus はモニタリングや指標の選択肢としてよく使われるようになってきましたが、大規模に実行することは困難です。Google Cloud の Managed Service for Prometheus は、Google Kubernetes Engine（GKE）、Compute Engine、オンプレミス、さらにその他のクラウドで実行されるアプ

NTTドコモ: Google Cloud 上にマイクロサービス共通基盤『MACARON』を構築し、迅速なサービス開発に貢献 格安料金プランの登場などによって、一段と競争が激化しつつある携帯電話業界。このような中、株式会社NTTドコモ（以下、NTTドコモ）は、顧客向けサービスから、社内および店舗向けサービスまで、アプリケーションの開発・運用を効率化、標準化するためのプラットフォーム『MACARON（マカロン）』を Google Cloud 上に立ち上げました。その狙いについて、『MACARON』の開発を主導した、同社情報システム部の皆さんに話を伺いました。 利用しているサービス: Google Kubernetes Engine（GKE）, Cloud Storage, Cloud CDN, Apigee, Cloud Armor, Anthos Service Mesh, Cloud In

デジタル庁: 官公庁のガバメントクラウド利用申請システムを Cloud Run、Firestore でフル サーバーレスに実現 「デジタル社会の形成に関する内閣の事務を内閣官房と共に助け」、その「行政事務の迅速かつ重点的な遂行を図る」（デジタル庁設置法より）ことを任務として 2021 年 9 月に設立されたデジタル庁。行政のデジタル変革を推進する役割のほか、国の情報システムの一部を預かり、利便性を高めた形で国民に提供するという役割も担っています。そんなデジタル庁で 2022 年 12 月からスタートした Google Cloud を用いたガバメントクラウド利用申請システムのプロジェクトについて、同庁クラウドユニットの皆さんに伺いました。 利用しているサービス: Cloud Identity, Cloud Run, Firestore, Cloud Logging, Cloud Monito

※この投稿は米国時間 2023 年 12 月 8 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 ネットワークを管理する場合、基本的なリソースには到達できるようにし、到達すべきではないリソースの安全性を確保する必要があります。そのために、接続テストがお役に立ちます。接続テストを使用すると、ネットワーク接続が切断されている可能性がある場所をすばやく特定し、ファイアウォール ルールなどのネットワーク構成が正常に機能しているかどうかを確認することができます。 接続テストは診断ツールの一種で、ネットワーク エンドポイント（ネットワーク トラフィックの送信元または宛先）の間の接続を確認できるようにすることで、ネットワークに関する問題の自己優先順位付けとトラブルシューティングをサポートします。接続テストを使用すれば、主なネットワーク パス（オンプレミスへのパスなど）の到達性をテ

※この投稿は米国時間 2023 年 11 月 28 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Google Cloud BigQuery は、大量のデータセットを簡単にクエリできる大規模なデータ ウェアハウスを構築するための基幹サービスです。たとえば、BigQuery の使い方がすでに標準化されていて、データセットを維持管理するためのデータ パイプラインもすでに確立されているとします。その場合、次に知りたいのは、「このデータをアプリケーションで使用可能にする最も良い方法は何か」ということでしょう。API はしばしばこの問題の答えとなり、私はこれまでデータソース（今回の場合は BigQuery）に対する API を簡単に作成できるサービスを考案しようと試みてきました。 このブログ投稿では、Hasura というオープンソース ソリューションを使用して BigQue

※この投稿は米国時間 2023 年 12 月 14 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 医療およびヘルスケア分野は、AI の活用が最も期待されている業界の 1 つです。Google Cloud は 2022 年と2023 年に Med-PaLM で医学に特化した大規模言語モデル（LLM）の初期段階の研究を行って以来、 飛躍的な進歩を遂げてきました。Google Research チームは現在、マルチモーダル機能の探求など、医療機関と共同で Med-PaLM 2 のテストを行っています。 本日 Google Cloud は、医療業界向けの基盤モデル群 MedLM を発表しました。MedLM は現在、米国の特定のお客様を対象に、Vertex AI のプラットフォーム上で公開しています。世界の特定の市場でもプレビュー版が利用可能です。 現在 MedLM には、