※この投稿は米国時間 2019 年 12 月 11 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 今年 4 月の Google Cloud Next で Cloud Run を発表して以来、「サーバーレス」と「コンテナ」の相性のよさがデベロッパーの皆様に広く知られるようになりました。Cloud Run を使用すれば、フルマネージドのインフラストラクチャや、双方向の自動スケーリング、従量課金制の料金体系だけでなく、言語やランタイム、ライブラリが何であれ、リクエストを待つステートレスなコンテナのなかにワークロードをパッケージングできるという利点が得られます。しかも、オープンソースの Knative を基盤としていることから、ポータビリティを犠牲にすることなくこれらを実現することができます。 たとえば公開ウェブサイトや API のデプロイのために、あるいは高速で負荷の軽
安いRDBといえばPlanetScaleのHobbyプランだったり、D1だったり、古き良きVPSでセルフマネージなんて選択肢もあるが、GCPで完結すると嬉しいだとかホストマシンの面倒を見たく無いだとか、そういう場合もあると思う。 なお今回の構成で本当に激安になるかどうか無料枠で収まるかどうか、などはインスタンス設定やワークロード次第の部分もあるので試算したり予算アラートを設定した方がいい。 また個人でのホビー用途など、データが欠損してもごめんごめんで許される用途での利用に留めておいた方が無難だとは思う。ごめんごめんで許されない場合にはCloud SQLとかへ移行するなり、最初からCloud SQLとかを採用するなりしたほうがいい。 完成品のサンプルコード これはeslint設定やらローカル環境向けのdocker-compose.ymlやらも一式入った、開発環境スターターキットになっている。
Vertex AI AutoML で作成した機械学習モデルを Cloud Run にデプロイする - G-gen Tech Blog
G-gen の佐々木です。当記事では Google Cloud（旧称 GCP）の機械学習サービスである Vertex AI の AutoML で作成した機械学習モデルを、サーバーレスなコンテナ実行基盤である Cloud Run にデプロイしていきます。 Vertex AI および Cloud Run とは？ Vertex AI で作成したモデルのデプロイについて 当記事で Cloud Run にデプロイするモデル Vertex AI Model Registry からモデルをエクスポートする ローカルの Docker コンテナで予測を実行する Artifact Registry にモデルをアップロードする Cloud Run にモデルをデプロイする Cloud Run サービスに予測リクエストを送信する Vertex AI & Cloud Run Vertex AI および Cloud R
Cloud Run gets always-on CPU allocation | Google Cloud Blog
Cloud Run, Google Cloud's serverless container platform, offers a very granular pay-per-use pricing, charging you only for CPU and memory when your app processes requests or events. By default, Cloud Run does not allocate CPU outside of request processing. For a class of workloads that expect to do background processing, this can be problematic. So today, we are excited to introduce the ability to
Graceful shutdowns on Cloud Run: Deep dive | Google Cloud Blog
Cloud Run now sends a SIGTERM signal to your container instance before the container instance terminates, due to an event like scale down or deleted revision. By handling this signal, you can now gracefully terminate your applications and do some cleanup tasks–as opposed to an abrupt shutdown of the container. In this blog, we will explore some use cases for this and how you can try it out. When a
Cloud Run adds min instances feature for latency-sensitive apps | Google Cloud Blog
Cloud Run min instances: Minimize your serverless cold starts One of the great things about serverless is its pay-for-what-you-use operating model that lets you scale a service down to 0. But for a certain class of applications, the not-so-great thing about serverless is that it scales down to 0, resulting in latency to process the first request when your application wakes back up again. This so-c
※この投稿は米国時間 2019 年 12 月 12 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Google は、2019 年初めにサーバーレス コンテナ向けの最新コンピューティング プラットフォーム Cloud Run を発表しました。これは、Google のフルマネージド インフラストラクチャ、または Cloud Run for Anthos を実行する Google Kubernetes Engine（GKE）クラスタで稼働します。こうしたポータビリティは、Knative オープンソース API を使用することで実現しています。 すでに一般提供をしております Cloud Run for Anthos を使用すると、Knative やサービス メッシュといった、GKE クラスタでサーバーレス コンテナをサポートするのに必要となる機能をすべて導入して管理できま
CloudRunのサービスとタグ毎に独自ドメインのURLを割り当てる(CertificateManager編) - Qiita
目的 GCPのマネージド証明書では扱えなかったワイルドカード証明書がCertificate Managerでは扱えるようになったそうなのでCloudRunのサービスごとに独自ドメインを割り当てます。 注意! この記事は2022/06/11時点でのCertificate Manager(Preview)を取り扱っています。 必要なコマンドやコンソール操作の手順だけを記しており、gcloudのインストール・設定やAPIの有効化等は記載していません。 簡単な動作しか確認していないため設定やセキュリティに不備が あるかもしれませんので利用の際はお気をつけください。 事前に必要なもの 独自ドメイン（この記事ではexample.comとしているので読み替えてください） DNS(Cloud DNS,Route53等) 課金が有効なGCPプロジェクト CloudRunの用意 CloudRunはサービス・リ
Vol. 04 Cloud RunでCloud Trace以外のAPMを使う場合の一工夫 - Sansan Tech Blog
はじめに こんにちは、技術本部Bill One Engineering UnitでBill Oneのアーキテクトを担当している加藤です。最近までSREチームの一員として、Webアプリケーションのオブザーバビリティ1 向上に取り組んできました。開発チームの規模が拡大するなか、誰でも簡単にアプリケーション内部の状態を理解し、信頼性やパフォーマンスに関する問題を未然に防げるようにするためです。 Bill Oneではメインのアプリケーション実行環境としてフルマネージドなCloud Runを使用しています。今回はCloud Runで稼働するWebアプリケーションにOpenTelemetryを適用し、Cloud Trace以外のAPM (Application Performance Management) にトレースを送信した際の学びをご紹介します。 Cloud TraceはGoogle Cloud
はじめに この記事は、「Google Cloud Platform Advent Calendar 2020」の23日目の記事です。 Cloud Runのgcloud run deployコマンドについ先日--sourceオプションがベータ版に追加されたということでdocを読んでると、こいつがかなり強力そうだったので試し&中身を追ってみました。 release note : https://cloud.google.com/run/docs/release-notes#December_16_2020 docs : https://cloud.google.com/sdk/gcloud/reference/beta/run/deploy#--source TL;DR ローカルでgcloud run deploy --source一発で本当にリリースできた --sourceオプションでやって
KLab株式会社：Cloud Run で機械学習活用をスモールスタート。ゲーム内チャットの迷惑ユーザー判定自動化などを実現 | Google Cloud 公式ブログ
KLab株式会社：Cloud Run で機械学習活用をスモールスタート。ゲーム内チャットの迷惑ユーザー判定自動化などを実現 携帯電話向けゲーム市場黎明期から数々のヒットタイトルを生み出し、現在も有名アニメや漫画などをモチーフとしたモバイル オンラインゲームの企画や開発、運用で知られる KLab（クラブ）。そんな同社がここ数年行っている機械学習を活用した取り組みについて、 同社のデータ基盤運用に携わるリード エンジニア、高田 敦史さんにお話をお伺いしました。 利用している Google Cloud サービス : Cloud Run、Cloud Functions、Cloud Composer、BigQuery など Cloud Composer で効率的に Google Cloud プロダクトを連携今回お話をお伺いする高田さんは、KLab が提供する多数のゲームアプリのデータを集約して、デー
G-gen の佐々木です。当記事では Google Cloud (旧称 GCP) のサーバーレスなコンテナサービスである Cloud Run を解説します。 Cloud Run とは Cloud Run の基本 2 つの利用方法 Cloud Run サービス (services) Cloud Run ジョブ (jobs) 動的スケーリング サービスの冗長性 デプロイ デプロイ元のコンテナイメージ コンテナの要件 トラフィック移行とロールバック 構成 エンドポイント コンテナインスタンスの最大・最小数 Startup CPU boost CPU・メモリ リクエストのタイムアウト コンテナインスタンスあたりの同時リクエスト最大数 CPU を常に割り当てる Cloud Run サービス コンテナ実行環境 (世代) サービス連携 (トリガー) ネットワークアクセスの制限 Cloud Run サービ
Google App Engineではじめる, らくらくTV砲対策 - AIワクチン接種予測の舞台裏 - JX通信社エンジニアブログ
JX通信社シニア・エンジニアの@shinyorke（しんよーく）です. ちょっと前のお話になりますが, JX通信社のニュース速報アプリ「NewsDigest」で, 「AIワクチン接種予測」という新機能の提供を開始しました. prtimes.jp 「自分がいつコロナワクチンを接種できるか?」を簡単に予測できるサービスです. 使っていただけると嬉しいです🙏 大変ありがたい事に,「AIワクチン接種予測」はリリース後多くの反響を頂いていまして, リリースから約半月で利用回数が100万回を突破（プレスリリース）. 同じく, リリースから半月で20本以上ものTV番組で紹介 と, 多くのユーザーさんにお使いいただきました. ありがとうございます🙏 これだけ多くの方に使っていただくとなると, リクエスト数・ユーザー数の増減に合わせたコンピューティングリソースの配分 特に, 「TV経由で認知したユーザー
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
App Engine上にあるAPIの認証をCloud Endpoints + Firebaseでいい感じにしてみた - Lean Baseball
つい最近, 学生に見られてしまった42歳*1（外資コンサル企業マネージャー）です. 今, プライベート（いわゆる個人開発）でWebサービスを開発しようとしているのですが, Webサービスの性質上, 何らかの認証機能が必須 ↑が必須なのはわかるけど, 自分で開発（コードを書く）のは正直つらい（かつ自前で書くほどの要件でも無さそう） クラウド（今回はGoogle Cloud）で運用するのは決まってるので, 既存のクラウドサービスでどうにかならないか? といういい感じにサボる効率的なソリューションを探した結果, ワイ「どうやらCloud EndpointsとFirebaseでどうにかなるらしい🤔」 とわかり, 実際にどうにかなりそうなものができたので, 自分が忘れないように（&似たような状況の方のお役にたてるように）メモとして残したいと思います. TL;DR Google Cloudでサクッと
Next.jsアプリケーションのデプロイ先といえばVercelが筆頭ですが、他のプラットフォームでも起動できます[1]。この記事は Next.js のDocker Imageをつくり、Google Cloud の Cloud Run へデプロイしたときの記録です。なお、Next.jsはGraphQLを呼ぶServer Side Rendering（SSR）アプリを想定しています。 Terraform で Artifact Registry をつくる Cloud Run へデプロイするにはコンテナイメージが必要です。そしてコンテナイメージを保存する場所は、Google Cloud の Artifact Registry がオススメです。以下を参考に Artifact Registry のリポジトリを作成してください 参考までに、こちらのリポジトリで今回用に改変したものを用意しています。 va
G-gen の佐々木です。当記事では、Google Cloud (旧称 GCP) のサーバーレスコンテナサービスである Cloud Run の セッションアフィニティ 機能について解説します。 セッションアフィニティを使用することで、同じユーザーからのリクエストを特定のコンテナインスタンスにルーティングすることができます。 前提知識：Cloud Run とは Cloud Run におけるセッションアフィニティ ユースケース 注意点 セッションアフィニティはベストエフォート リビジョンのトラフィック分割との併用 プログラムから Cloud Run を呼び出す場合 設定方法 Cloud Run 前提知識：Cloud Run とは Cloud Run はサーバーレスな環境でコンテナを実行できるサービスです。 セッションアフィニティは、Cloud Run のうち、HTTP リクエストをトリガーとし
Cloud Run Integrations で Memorystore for Redis にかんたんに接続する + α
2023年は「Cloud Run を触って覚える」をテーマとした一人アドベントカレンダーを一人で開催しており、Cloud Run のさまざまな機能や、Cloud Run でよく使う構成などを実際の使い方と一緒にご紹介しています。 15日目は Cloud Run と Memorystore for Redis のインテグレーションについてご紹介します。 Cloud Run の概要は技術評論社さまのブログ「gihyo.jp」に寄稿した記事で解説していますのでこちらもぜひご覧ください。 Memorystore とは Memorystore はインメモリ サービスのマネージド サービスです。キャッシュ エンジンを提供するスタンダードな OSS である Redis クラスタ、Redis、Memcached と 100% 互換性のあるインメモリ サービスを構築でき、アプリケーションのキャッシュ レイヤ
Cloud RunはGoogleが提供するコンテナイメージをデプロイするだけでかんたんにサーバーレスにサービスを運用できるフルマネージドなクラウドサービスです。（ちなみにコンテナじゃやなくても可能） つまりDockerでコンテナ化すればどんなサービスでもかんたんにデプロイできちゃうというのが魅力で、さらに、トラフィックに応じて自動でスケールするので管理も楽なのです。さらにさらにトラフィックがないときはインスタンスが0になりお金もかかりません。 AWSを使ってEC2やRDSを使うとそれだけで維持費用がかかりますが、低コストにはじめれてよいので個人開発やスタートアップにもおすすめだと思います。ゆくゆく成長して移動させたくなっても、コンテナを動かしているだけなので、必要に応じて別のクラウドに移行もしやすいです。 無料枠が大きく毎月200万回のリクエストまで無料です。 ということでいま作っている個
ベルギーにある Google のデータセンターラックの写真先の記事では Serverless NEG の紹介をし、その中で Cloud Run のサービスに HTTP(S) Load Balancing 経由でアクセスする例をお見せしましたが、本記事ではもう少し色々な構成を試してみたいと思います。 EDIT(2020–10–14): 以下すべて beta でのご提供のタイミングでの内容となっているため、コマンドラインでの説明(かつ “beta” の修飾付き)ですが、2020年10月14日に GA になっており、Cloud Console (ウェブUI)による設定も可能になっています。 目次サンプルアプリの用意ロードバランサーの準備マルチリージョン構成URL ベースルーティングURL マスクを使ってみるマネージド証明書を使ってみるCloud Armor と一緒に使ってみるコンソールと gcl
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フルマネージド Cloud Run における本番対応の 8 つの新機能 | Google Cloud 公式ブログ
Cloud RunとLitestreamで激安GraphQL/RDBサーバーを動かす
Cloud Run for Anthos が提供する画期的な機能 | Google Cloud 公式ブログ
Cloud Runにローカルから一発デプロイできる魔法のオプションを試してみた - Qiita
Cloud Run を徹底解説！ - G-gen Tech Blog
Next.js アプリを Cloud Run へデプロイする（Secret Manager利用）
Cloud Runのセッションアフィニティを解説 - G-gen Tech Blog
Next.jsアプリをCloud Runでデプロイする
Google のグローバルなロードバランサーとサーバーレスサービスの色々な組み合わせ
itest.5ch.net
www.utachan.com
www.thefirsttimes.jp
www.banger.jp
www.aomori-ringo.or.jp
natalie.mu