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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。

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※この投稿は米国時間 2019 年 1 月 16 日に Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 企業が TB（テラバイト）クラスの複雑なデータを収集する際は、それらを保存し、その情報の意味を的確に理解するツールが必要になります。そのため私たちは、大規模データセットを扱うデータ アナリストを支援する BigQuery を開発しました。とはいえ、誰もがデータの専門家というわけではありません。私たちの場合も、多くはスプレッドシートを使ってアドホック分析を行っています。 データ アナリティクス業務の担当ではない従業員でも販売データの分析といったクエリを簡単に実行できるよう、私たちは BigQuery と Google スプレッドシートのパワーを組み合わせることにしました。それを可能にするのが BigQuery 向けのデータ コネクタであり、G Suite Business

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Send feedback Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Introduction to Cloud TPU Tensor Processing Units (TPUs) are Google's custom-developed application-specific integrated circuits (ASICs) used to accelerate machine learning workloads. For more detailed information about TPU hardware, see System Architecture. Cloud TPU is a web service that makes TPU

Deploy a virtual machine cluster with a load balancer that instantaneously manages and distributes global traffic. Our planet-scale infrastructure delivers the highest level of performance and availability in a secure, sustainable way. Deploy a preconfigured VM cluster solution recommended by Google experts. Plus, new customers get $300 in free credits on signup.

Train and deploy state-of-the-art mobile image classification models via Cloud TPU As organizations use machine learning (ML) more frequently in mobile and embedded devices, training and deploying small, fast, and accurate machine learning models becomes increasingly important. To help accelerate this process, we’ve published open-source Cloud TPU models to enable you and your data science team to

What’s in an image: fast, accurate image segmentation with Cloud TPUs Google designed Cloud TPUs from the ground up to accelerate cutting-edge machine learning (ML) applications, from image recognition, to language modeling, to reinforcement learning. And now, we’ve made it even easier for you to use Cloud TPUs for image segmentation—the process of identifying and labeling regions of an image base

Don't miss highlights from our Google Data Cloud & AI Summit 2023 for the latest in AI, analytics, BI, databases, and more. Watch now. Google Cloud’s uniquely powerful and flexible BI modernization solutions help you develop a strategy to modernize BI and put data at the center of your business transformation.

As a fully managed offering, Cloud Service Mesh takes all the guesswork and effort out of procuring and managing your service mesh solution. You focus on developing great apps; let us worry about your mesh.

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From data ingestion to insight prediction: Google Cloud smart analytics accelerates your business transformation A growing number of businesses each year are bringing their most valued assets, their data, to Google Cloud for smart analytics. Every day, customers upload petabytes of new data into BigQuery, our exabyte-scale, serverless data warehouse, and the volume of data analyzed has grown by ov

Send feedback Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Use the BigQuery Storage Read API to read table data The BigQuery Storage Read API provides fast access to BigQuery-managed storage by using an rpc-based protocol. Background Historically, users of BigQuery have had two mechanisms for accessing BigQuery-managed table data: Record-based paginated ac

※この投稿は米国時間 2019 年 2 月 7 日に Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 毎月 Gmail を使っている人は 15 億人、G Suite の一部として Gmail を有料で使っている企業は 500 万社に上ります。一般ユーザーと企業ユーザーのどちらにとっても、Gmail の最大の魅力は、あらかじめ組み込まれているセキュリティ保護機能でしょう。 セキュリティが優れていることは、常に脅威よりも優位に立っていることを意味します。Gmail で従来から使用されている機械学習（ML）モデルは非常に強力で、ほかの保護機能とともに、スパムやフィッシング、マルウェアの 99.9 % 以上を Gmail の受信トレイから遠ざけてきました。 私たちは、セキュリティ保護機能を絶えず強化するとともに、利用者保護の観点から ML の機能向上に努めてきました。Google

Felipe HoffaDeveloper Advocate, Google Cloud Platform Today we are announcing the BigQuery sandbox, a credit-card free path to enable new users and students to experiment with BigQuery at no cost—without having to enter credit card information. As organizations begin to collect more and more data, many find that a serverless data warehouse like BigQuery is the only platform that can scale to meet

Rajen ShethDirector of Product Management, Cloud AI In conjunction with today’s release of PyTorch 1.0 Preview, we are broadening support for PyTorch throughout Google Cloud’s AI platforms and services. PyTorch is a deep learning framework designed for easy and flexible experimentation. With the release of PyTorch 1.0 Preview, the framework now supports a fully hybrid Python and C/C++ front-end as

Running TensorFlow inference workloads at scale with TensorRT 5 and NVIDIA T4 GPUs Today, we announced that Google Compute Engine now offers machine types with NVIDIA T4 GPUs, to accelerate a variety of cloud workloads, including high-performance computing, deep learning training and inference, broader machine learning (ML) workloads, data analytics, and graphics rendering. In addition to its GPU