AutoML ソリューション - ML の専門知識がなくてもモデルをトレーニング
Vertex AI の最先端マルチモーダル モデルである Gemini 1.5 Pro をお試しになり、100 万トークンのコンテキスト ウィンドウで何を構築できるかご確認ください
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Googleのクラウド担当シニアバイスプレジデントを務めるDiane Greene氏は米国時間9月29日、Googleのクラウド事業を再編し、正式に「Google Cloud」という新たなブランドとすることを発表した。 Greene氏はカリフォルニア州サンフランシスコで開催されたイベントで、「Googleのすべての力がCloudの中にある」と述べた。さらに、当初は「『Google for Work』『Google Cloud Platform』『Google Apps』『Enterprise』といった形だった」（Greene氏）とし、この企業向けの事業は、「Android」からセキュリティの高い「Chromebook」、Google Cloud Platformや機械学習機能にいたるまで、「Google独自の幅広いテクノロジ、ソリューション、製品」を提供すると述べた。 Greene氏が20
オープンソースへの取り組み : Google と Ansible のエンジニアが GCP インフラ管理で協力 | Google Cloud 公式ブログ
オープンソースに関する Google とパートナーの取り組みを紹介する動画シリーズ『Partnering on open source』の第 3 章をお届けします。今回は、人気のオープンソース IT 自動化エンジンである Ansible を利用して達成した成果の一部と、Google Cloud Platform（GCP）のリソースのプロビジョニング、管理、オーケストレーションを Ansible によって行う方法を取り上げています。 Ansible by Red Hat は、GCP 上の IT アプリケーション インフラストラクチャを完全に記述できるシンプルな自動化言語です。このインフラストラクチャには仮想マシン、ディスク、ネットワーク ロードバランサ、ファイアウォール ルールなどが含まれます。 Ansible の動画シリーズでは、私が衛星画像会社の DevOps エンジニアとして働いていた
サービスの可用性を数値化することの重要性については、この『CRE が現場で学んだこと』シリーズの過去記事で詳しく解説しました。機能開発に注力している開発チームと信頼性に注力している SRE チームとの間で勃発する優先順位に関する戦いを、サービス レベル目標（SLO）を使って管理する方法についても、すでに紹介済みです。 SLO がしっかりしていれば、組織内での摩擦を軽減でき、信頼性を損なうことなく開発スピードを保つことも可能です。しかし、SLO を満たすことができなかった場合はどうすればよいのでしょうか。 今回のブログ記事では、SLO 違反への SRE チームおよび開発チームの対処を示すポリシーの重要性を解説するとともに、ポリシーの構成と内容について提案します。また、Google の SRE チームでの事例とポリシーの施行に至ったシナリオについても、次回以降の記事で検証します。 機能 vs.
はじめに こんにちは、TC3 Data Scienceチームの@mumeco_mlです！弊社は2022/10からGCP Cloud Partnerとなっておりまして、現在GCP(Google Cloud Platform)のプロジェクトでの活用をより促進しております。今回は、このGCPの機能の1つであるCompute Engineを利用したAI開発環境の作り方をご紹介いたします。GCPのVMで開発環境を作る場合、大きく分けて事前にML用に用意された環境を利用する方法と、Dockerを使ってOS環境等も含めて作る方法があると思いますが、今回は前者を説明します。需要があれば、後者の解説も作ろうと思います。 クラウド開発環境の利点・欠点 利点 高額なGPUをオンデマンドで効率的に活用できる ローカルマシンの動作が重くならない 任意のマシンスペックを利用できる 欠点 使用時間に応じて課金される 実
Cloud SQL Auth Proxy について | Cloud SQL for MySQL | Google Cloud
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。
目指すは Data Engineer : Google Cloud 認定資格制度がスタート
Google Cloud Platform (Google App Engine, Compute Engine, BigQuery や Container Engine など）の情報の日本公式ブログ
GitHub ActionsでPRごとにNext.jsのアプリケーションをCloud Runへデプロイする方法 - Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアのブログ
こんにちは。新規IAMプロダクトでフロントエンドアーキテクトを担当している@shisama_です。 この記事では、開発スピードを上げるためにGitHub Actionsを使ってプルリクエストごとにレビュー用の検証環境をGoogle Cloud Run（以下、Cloud Run）に構築する仕組みについて紹介します。 今回紹介する内容のサンプルのリポジトリはこちらになります。 github.com この仕組みは業務委託でお手伝いいただいていた@chimame_rtさんが考案し設計してくれました 👏 はじめに フロントエンドチームが抱えていた課題 プルリクエストごとに Cloud Run に検証環境を構築する Step 1. プルリクエストにラベルを適用して GitHub Actions を起動 Step 2. Next.js のビルド Step 3. Google Cloud の認証 Ste
Google BigQueryを使うようになって暫く経ちました。 bigquery - Page 1 - ゆるふわキャンパー そこで気になるのはGCPの使用料金です。Billingアラートを5ドルに設定したり、使いすぎないように気を使ってはいますが、どうせならちゃんとトラッキングしたいものです。 というわけでBillingの情報をGoogle BigQueryに記録する設定を有効にしてみました。 Export billing data to BigQuery - Cloud Platform Console Help この機能、割と最近のもの？らしいですね。BillingデータをGoogle BigQueryに送る方法で調べると、いったんバケットにファイルとしてエクスポートしてそれをごにょごにょしてGoogle BigQueryに保存している記事が散見されました。 やりかた 「お支払い」メ
Cloud Tasks か Pub/Sub かの選択 | Cloud Tasks のドキュメント | Google Cloud
デジタル トランスフォーメーションを加速させましょう 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。
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます Googleが同社のエンタープライズ事業を「Google Cloud」とリブランディングしてから、まだ6カ月しか経っていない。米国時間3月8日、Google Cloud担当シニアバイスプレジデントDiane Greene氏は、米サンフランシスコで開催された年次イベント「Google Cloud Next」で、Colgate-PalmoliveやHome Depot、Disneyなどの名だたる企業が「Google Cloud Platform」と契約したことを挙げ、エンタープライズ市場におけるGoogle Cloudの勢いを示した。 Greene氏はクラウドについて、「これが今ITの世界で起こっている最も大きなことであるというのに、異論が
G-genの杉村です。Google Cloud (旧称 GCP) の請求の仕組みについて解説します。 基本的な概念 概念と用語 請求先アカウントとは お支払いプロファイル 複数のプロジェクトと請求 Google Cloud パートナーによる請求代行（課金代行） 請求代行の仕組み 注意点 便利な機能 課金の分析 予算アラート 課金データの BigQuery エクスポート AWS との違い 基本的な概念 概念と用語 当記事では Google Cloud (旧称 GCP) の 請求の仕組み、また 請求先アカウント という言葉を、Amazon Web Services (以下、AWS) と比較しつつ解説します。 まずは請求先アカウントの仕組み、概念を図示します。 請求の概念 図の中にある、3つの用語を簡単に説明すると、以下のとおりです。 用語 説明 請求先アカウント 請求先情報を定義する設定オブジ
Google Cloud Dataflow で Google BigQuery へストリーミング ETL するの巻 - おくみん公式ブログ
okumin.com のアクセスログを Google BigQuery で分析するために、ETL パイプラインを構築しました。 Apache Beam(Scio) + Google Cloud Dataflow を用いてログの加工及び BigQuery へのストリーミングインサートを行うという構成です。 この記事ではその全体像と個々のコンポーネントの簡単な説明を行います。 アーキテクチャ 次の流れで ETL を行っています。 Google Container Engine(GKE) 上に配置した Nginx コンテナのログを Stackdriver Logging へ集約 Stackdriver Logging のログを Google Cloud Pub/Sub のトピック「okumin-com-access-log-raw-v1」へエクスポート Google Cloud Dataflow
ポノス株式会社の導入事例： eスポーツ対応の対戦型ゲームを Compute Engine ベースで構築、レイテンシーの比較で最大 2 倍の差が採用の決め手
ポノス株式会社の導入事例： eスポーツ対応の対戦型ゲームを Compute Engine ベースで構築、レイテンシーの比較で最大 2 倍の差が採用の決め手 1990 年の創業以来、ゲームを通じてエンターテインメントの可能性に挑戦し続けるポノス株式会社（以下、ポノス）。挑戦の一環として、近年、注目度が高くなっている「eスポーツ」にも対応した対戦型アクションゲーム「ファイトクラブ」をリリースしています。GCP パートナーの株式会社grasys（以下、grasys）の協力のもと、「ファイトクラブ」の企画から開発までをリードした、2 人のキーパーソンに話を伺いました。 ■ 利用している Google Cloud Platform サービス Google Compute Engine、Google Cloud Load Balancing、Virtual Private Cloud、Google C
BigQuery にストリーミングインサートしたい気持ちが高まってきて Cloud Dataflow と Apache Beam に入門しました。Cloud Pub/Sub -> Cloud Dataflow -> BigQuery のルートで取り込むにあたり、事前知識を得ることが目的です。 Apache Beam 特徴 Tour of Beam Transform Map FlatMap Filter Partition ParDo setup() start_bundle() process() finish_bundle() teardown() Custom Transform Windowing Fixed windows Sliding windows Session windows Beam パイプラインの設計 Cloud Dataflow 特徴 Pub/Sub to Big
There are some interesting things going on with the new Docker 1.12 release. Docker is bundling Swarm into Docker itself, as well as upgrading Swarm with more mature container orchestration abilities. Swarm now joins Kubernetes, Mesos, and Nomad as a fully-fledged orchestration engine. With these new orchestration abilities, I wanted to take another look at Swarm. I also like the name “Swarm” ;) S
公開論文から学ぶ Google のテクノロジー : パート 1：分散処理基盤（コンテナ技術）とデータセンター編 | Google Cloud 公式ブログ
Google Cloud のサービスは、Google が長年に渡って構築してきたグローバルネットワーク、そして、世界各地のデータセンターによって提供されています。これは、Google 検索をはじめとするさまざまな Google のサービスを支えるインフラでもあり、その上では、Google 独自の技術を活用したさまざまなミドルウェアが稼働しています。 Google Cloud で提供されるマネージドサービスの多くは、これらのミドルウェアをマルチテナント化して提供しているものであり、いわば、Google Cloud を利用することで、Google 以外の企業でも「Google のサービスを支える技術」が活用できるのです。Google Cloud を活用する開発者の中には、このような Google の技術に興味を惹かれて、Google Cloud を使い始めたという方も少なくないかも知れません。
CodeZine編集部では、現場で活躍するデベロッパーをスターにするためのカンファレンス「Developers Summit」や、エンジニアの生きざまをブーストするためのイベント「Developers Boost」など、さまざまなカンファレンスを企画・運営しています。
gcloud のコマンドを活用して既存の環境をTerraformに落とし込む - stefafafan の fa は3つです
Google Cloudに手でたてたリソースをTerraformに落とし込むときにterraformerみたいなツールを使ってみようと思ってググってたら公式ドキュメントに gcloudを使ったやり方が紹介されていたので試してみました。（ドキュメント曰く、GAになる前の機能なので、いずれ変わる箇所もありそうです）。 この記事ではその使い方や気になった箇所について軽く紹介します。 cloud.google.com Terraform形式になるように一括でエクスポートする Terraformにインポートするためのスクリプトを生成する 生成されたインポートスクリプトを実行する ハマり所・気になり所 bulk-exportコマンドで出力されないリソースがある bulk-exportコマンドでリソース指定でフィルターしたときにエラーが発生するリソースがある terraform plan したらエラーが
G-gen の杉村です。Google Cloud (旧称 GCP) には組織 (Organization) という概念があります。ガバナンスとセキュリティのために重要なこの機能を解説します。 組織の基本 組織 (Organization) とは リソースの階層構造 組織リソース フォルダ・プロジェクト 組織のメリット・ユースケース 組織を使う理由 複数プロジェクト管理 利用可能なサービス・機能 組織を使わないリスク 組織の作成 Google Workspace (Cloud Identity) と Google Cloud 組織の作成方法 組織作成直後の特権 組織の表示 階層構造 (ツリー) の表示 表示に必要な権限 組織の管理 組織の管理者ロール 強力な管理権限 管理の委任 監査 組織と Cloud Audit Logs 監査ログの収集 組織 (Resource Manager) 自体の
Google Cloud の Associate Cloud Engineer 資格を取得するためにした勉強 - でこてっくろぐ ねお
本記事ははてなエンジニア Advent Calendar 2020 の3日目の記事です。昨日は id:nabeop さんのcdktf に入門した話 - nabeo がピーしているブログ (仮)でした 私はここ数年クラウドというとAWSばかり触っています。AWSに関してはre:Inventに参加したり Solution Architec Professional を取得したりとそこそこ扱える状態ではあるのですが、Google CloudやMicrosoft Azureについてはほとんど触ったことがありません。 今回、Google Cloudも触れるようになりたい！と思いまして、ある程度全体像を掴むための一歩として手始めに資格を取得してみることにしたところ実際に資格を取得でききました。 このエントリでは最初どういう状態から実際にどのような勉強を行ったか、ついでに私の受けた遠隔監視オンライン試験
※この投稿は米国時間 2022 年 6 月 21 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 クラウドは 10 年以上にわたりデベロッパー、データ サイエンティスト、エンジニアの方々に、デベロッパー中心のツールや高レベルの抽象化、クリック デプロイ ソリューションを維持しながら、アプリケーションをより速くデプロイし実行する素晴らしい機会を提供してきました。Google Cloud は、お客様が世界の需要に合った生産性を実現できるようにエクスペリエンスの設計や改良、イテレーションを続けてきました。これは、クラウドツール、優れた CLI エクスペリエンス、シンプルなワークフローで、豊かなユーザー エクスペリエンスを設計してきたことになります。つまり意思決定に必要な情報を犠牲にすることなく、目的のページにたどり着くために必要だったステップを減らして調整してきたことを意
ECSからGCPの通信でWorkload Identityを導入して、GCPのサービスアカウントキーを撲滅した - Adwaysエンジニアブログ
初めまして！エージェンシー事業でアプリケーションエンジニアをしている22年新卒入社の内原です。 今回は、私が所属するチームのシステム(AWS ECS/Fargate)にWorkload Identityを導入してGCPのさまざまなサービスへサービスアカウントキーを利用せずにアクセスする方法について紹介と思います。 背景 課題 基礎編: Workload Identityの導入方法 1. IAMロールの作成 2. Workload Identity PoolとProviderの作成 3. Workload Identityとサービスアカウントの連携 4. 認証構成ファイルの取得 5. 認証構成ファイルを利用してECSでアプリケーションを実行 応用編: Workload Identity連携におけるアクセス制限について 方法1: 属性マッピングと条件 方法2: サービスアカウントの紐付け時の条
巻き返しなるか？「Google Cloud」の行方
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます Googleが企業向けクラウド事業に本腰を入れ始めた。果たして、この分野で先行するAmazon Web Services（AWS）やMicrosoftを追撃することができるか。 従来のサービスを新ブランド「Google Cloud」に統合 Googleが先ごろ、企業向けクラウド事業を再編し、インフラからアプリケーションまですべての関連サービスを「Google Cloud」という新ブランドに統合すると発表した 。これに伴って事業推進体制も大幅に拡充。さらに各産業別のアプローチを強化するため、Accentureと提携したことも明らかにした。 いよいよGoogleが企業向けクラウド事業に本腰を入れ始めたというのが、筆者の印象である。厳密に言え
Cloud Vision APIを用いて車のナンバープレートをマスキングしてみる - G-gen Tech Blog
G-gen 又吉です。Google Cloud (旧称 GCP) の事前トレーニング済みの API のひとつである Cloud Vision API を用いて車のナンバープレートをマスキングする処理をご紹介します。 はじめに Vision AI Vision API 事前確認でわかったこと 構成図 準備 ディレクトリ構成 main.tf gcf_source_code/detect_car main.py requirements.txt gcf_source_code/detect_license_plate main.py requirements.txt 動作検証 検証データ 実行 Cloud Vision API と Cloud Functions でナンバープレートをマスキング はじめに Vision AI Vision AI とは、Google Cloud 上で画像や動画から分
フィードバックを送信 ログ エクスプローラを使用してログを表示する コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 このドキュメントでは、Google Cloud コンソールのログ エクスプローラの概要について説明します。これは、ログバケットに保存されているログエントリを取得、表示、分析するために使用できます。個々のログエントリと一連のログエントリを表示して分析すると、問題のトラブルシューティングに役立ちます。Logging API と Google Cloud CLI を使用して、ログデータを読み取ることもできます。 特定のパターンを含むログエントリの数をカウントするなど、ログエントリに対して集約オペレーションを実行するには、ログ分析を使用するようにログバケットをアップグレードし、Google Cloud コンソールのログ分析ページからクエリを実行します
GitHub - AcademySoftwareFoundation/OpenCue: A render management system you can deploy for visual effects and animation productions.
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GitHub - GoogleCloudPlatform/functions-framework-php: FaaS (Function as a service) framework for writing portable PHP functions
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2023 年度の Google Data Cloud & AI Summit にて BigQuery に対する超有益なアップデートが発表されました！ 価格体系の変更について、有効的に活用すればコストの最適化ができるものになります。 ヘビーユーザーは当然のこと、ライトユーザーやこれから検証のために少し触ってみたいような方々に向け、おさらいも交えながら説明をさせていただきたいと思います。また、弊社内で実際に利用している BigQuery のデータセットに対し、この変更でコストがどのように最適化できるのかも紹介させていただきます。 価格体系の変更 まずは、おさらいとして BigQuery の価格体系を解説します。 BigQuery のアーキテクチャはストレージとコンピューティングに分離されています。伴って、BigQuery の料金は、Storage pricing (ストレージ料金)と呼ばれるス
グーグル・クラウド・ジャパン（Google Cloud）は2022年5月12日、PostgreSQLとの完全互換性をうたうフルマネージドデータベース（DB）サービス、「AlloyDB for PostgreSQL」（プレビュー。以下、AlloyDB）を発表した。 オープンソースDBであるPostgreSQLとの互換性を維持しつつ、DBに最適化されたストレージアーキテクチャを採用して構築、さらにAI／機械学習による最適化なども適用することで高速化を実現している。さらにSLA 99.99％（予定）の高可用性、リニアなスケーラビリティ、AI／機械学習による運用管理の自動化なども特徴とする。 同日の記者説明会では、AlloyDBの特徴や高速化を実現できた技術背景、Google Cloudが提供する他のマネージドDBサービスとの違い、国内の早期導入顧客による評価、さらにデータベースのクラウド移行を支
Visualize GCP Billing Data
GCPのBillingデータをGoogle BigQueryに送り始めました。 Export GCP Billing data to Google BigQuery 早速re:dashで可視化してみます。 可視化する内容 Google BigQueryへ送られるデータの詳細は以下です。この中からてきとうに使えそうなものを拾っていきます。 Billing data in BigQuery - Cloud Platform Console Help 今回は、 X軸は月 Y軸はコストの合計 また、Y軸にプロダクトの種類(BigQuery, Computing Engineなど)も含める みたいな感じで集計してみます。 クエリ こんなクエリでやってみる。 SELECT SUM(cost) AS sum_cost, product, LEFT (FORMAT_UTC_USEC( UTC_USEC_T
Powering up connected game development through our alliance with Unity
Whether they’re outwitting opponents in the latest mobile game, exploring massively multiplayer online worlds, or navigating 3D spaces in VR, players want to be connected—to new stories and experiences, to their favorite game creators, and to their fellow gamers. But it can be challenging to build connected games. Developers find they need to spend valuable time and resources managing infrastructu
Nutanixは2017年6月28日（米国時間）、Nutanix .NEXT Conference 2017で、Google Cloudとのパートナーシップを発表した。同日の基調講演にはGoogle Cloud統括責任者のダイアン・グリーン氏が登場、2社の提携によって「オンプレミスとパブリッククラウドのいいところ取りができる」と話した。 NutanixとGoogle Cloudは、複数の意味でハイブリッドクラウドソリューションを提供していく。 まず、Nutanixのハイパーコンバージドインフラ／クラウド管理ソフトウェア「Nutanix Enterprise Cloud OS」は、同社が買収したCalm.ioの技術に基づいて開発したマルチクラウド管理ツール「Nutanix Calm」を通じて、Nutanixの管理コンソール「Prism」からGoogle Cloud Platform（GCP）
GoogleとSony Pictures Imageworks、VFX用レンダリング管理システム「OpenCue」をオープンソース化
米Googleは1月24日（現地時間）、ソニー・ピクチャーズ・エンタテインメント（SPE）傘下のVFX制作会社Sony Pictures Imageworksとの協力により、Sony Pictures Imageworksのレンダリング管理システム「Cue 3」のオープンソース版「OpenCue」をGitHubで公開したと発表した。 Sony Pictures Imageworksは、「スパイダーマン」シリーズなどの実写映画や「Angry Birds」などのアニメ映画のVFXを手掛けている。 Cue 3は、Sony Pictures Imageworksが15年かけて改良してきたシステムで、同社のデータセンターとGoogle Cloud Platformの15万以上のコアで稼働する。 OpenCueはCue 3のオープンソース版。VFX関連企業は、OpneCueを使って複雑なジョブをタスク
Cloud Functions でしばしば見るエラー、Firebase Functions も中身は同じなので起きる。 なにやらちゃんと動いていないぞ... と Stackdriver Logging を見にいくと、こういうエラーメッセージが書かれている。 Error: Could not load the default credentials. Browse to https://cloud.google.com/docs/authentication/getting-started for more information. at GoogleAuth.getApplicationDefaultAsync (/srv/functions/node_modules/google-auth-library/build/src/auth/googleauth.js:160:19) at p
Google Cloudのサーバレスなイベント駆動処理 - Cloud Runアプリをいい感じにTerraformで管理する - Lean Baseball
元・野球エンジニア*1, 現・Google Cloud Partner Top Engineer 2024*2の人です. 相変わらず仕事も趣味もGoogle Cloudで何かをやっているのですが, この年末年始に以下の絵のようなシステムを作りました（正確には「元々あった別システムを作り直しました*3」）. この記事の全体像 Baseball Savantから取得*4した投打のデータ（トラッキングデータ）のCSVをBigQueryのテーブル（事前に定義済み）に突っ込むシステムなのですが, こちらを作る過程で, Cloud RunをPub/Subのメッセージをトリガーとしたイベント駆動で動かす アプリケーション（Goで実装）を純然たるWeb APIとして実装（Pub/Sub専用のアプリではない） 上記の構成をサービスアカウントなどの権限設定含めてTerraformでIaC（Infrastruc
Cloud Storage
Cloud Storage は、非構造化データを保存するためのマネージド サービスです。 保存できるデータ量に制限はなく、保存したデータを必要に応じて何度でも取得できます。 新規のお客様には、Cloud Storage や他の Google Cloud プロダクトを試すための無料クレジット $300 分を差し上げます。
メンバーやサービスアカウントの権限を考える際に、ロールの持つ権限を比較したいことがしばしばある。そういう時は gcloud と diff を使うことで比較できるという素朴なテク。 ロールと権限 ロール(role)は roles/{roleName}, roles/{service}.{roleName} などで表され、許可されている操作を表す権限(permission)の集合である。 例えば BigQuery データ閲覧者 (roles/bigquery.dataViewer) は、以下の permission を持つ。 bigquery.datasets.get bigquery.datasets.getIamPolicy bigquery.models.export bigquery.models.getData bigquery.models.getMetadata bigquery
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【海外ITトピックス】 「Google Cloud」発表、Pokemon Goの実績ひっさげ
グーグル、クラウド事業を新ブランド「Google Cloud」に
SLO 違反への対処 : CRE が現場で学んだこと | Google Cloud 公式ブログ
【2023】爆速でGCPにリモートAI開発環境を構築する方法🔥 | TC3株式会社｜GIG INNOVATED.
Googleが100兆桁の円周率計算に成功、2019年以来2度目の世界記録を樹立／「Google Cloud」の優位をアピール
Export GCP Billing data to Google BigQuery
Google Cloud、法人顧客獲得で勢い示す--AWS追い上げへ
Google Cloudの請求の仕組みを分かりやすく解説してみた - G-gen Tech Blog
Cloud Dataflow と Apache Beam に入門した - public note
Docker Swarm on Google Cloud Platform
米Google、Google Cloud PlatformやG Suite含む「Google Cloud」を発表
Google Cloudの組織(Organization)を徹底解説 - G-gen Tech Blog
Google Cloud の新しくなったホームページのご紹介 | Google Cloud 公式ブログ
ログ エクスプローラを使用してログを表示する | Cloud Logging | Google Cloud
【コスト最適化】BigQuery Editions などの解説と見積もり方法
Google Cloudが発表、PostgreSQL互換の高速DBサービス「AlloyDB」とは (1/2)
NutanixがGoogle Cloudと連携、複数の切り口でハイブリッドクラウドを実現へ
Could not load the default credentials エラーについて - ぽ靴な缶
GCP IAM ロールの持つ権限を比較するテク - ぽ靴な缶