GCP CloudRunにSlack Bolt(TypeScriptで)を導入してSlackBotを作成する - Qiita
皆さんCloudRunを使っていますか？ 素早くDocker環境に秒単位でデプロイができるこのサービスに私はメロメロです。 で本日はCloudRunを使ってSlackBot (Bolt)を導入して簡単なスラッシュコマンドを作成してみたい。と思います。 完成品は /ping コマンドを発行したらbotから pong が返ってくるものを作成します 事前に必要なもの GCPのアカウント及び下記サービスのPermissionが必要になります Cloud Run Cloud Build Container Registry Slack Appsを作成できるPermission 使うもの Slack Bolt SlackBotにかかる料金についての試算目安 Cloud Run Cloud Build について説明します。この他にStorageの料金等細かい部分が発生しますが、省略させていただきます。
こんにちは、インフラ部の id:sue445 です。 GitLabのGCP移行3部作の最後になります。 前回までの記事はこちらになります。余談ですが前編・中編・後編で合計約4万字になりました。 inside.pixiv.blog inside.pixiv.blog 今回の目次 今回の目次 やったこと5: 移行時の作業の洗い出し やったこと6: 直前の作業を実施 GitLabをcloneするサーバに対してssh configを配置 やったこと7: 実際の移行作業 やったこと8: 移行後の対応 主要サービスで実際にGitLabをcloneしてデプロイできるかを確認（残り） 社内ドキュメントなどで旧URLになってるものを新URLに変更 移行直後のトラブル対応事件簿 OneLoginのロール付与漏れ 移行して3日後に急にデプロイサーバでcloneできなくなった 対応内容1: 踏み台サーバが詰まって
tl;dr GoogleはDataflowのテンプレートを提供しているよ コードはGitHubで見られるよ いくつかのテンプレートはJavaScriptで変換の処理を書けるよ JavaScriptの処理はNashornを使っているよ Google提供のDataflowテンプレートとは 名前の通り、Googleが提供していてるDataflowのテンプレートです。 これを使うことで、コードを（あまり）書かずに一定の処理が行えます。 提供されているテンプレートは、GCPのストレージ（GCS・Pub/Sub・Datastore・BigQuery・Spanner）間の移動を行うものが多く、例えば、 Pub/SubからBigQuery（ストリーミング） GCSからBigQuery（バッチ・ストリーミング両方） などがあります。 ちなみに、GCPのストレージ間移動以外のテンプレートとしては、Datast
Cloud CDN とロード バランシングで QUIC を使用して HTTP/3 でコンテンツを取得 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2021 年 6 月 23 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 インターネットに接続されたアプリケーションのパフォーマンスに関しては、HTTP/3 は HTTP/2 よりも大きく進歩しています。Google が独自で HTTP/3 を展開したところ、Google 検索の待ち時間が 2% 短縮、YouTube での動画の再バッファリング時間が 9% 短縮、モバイル デバイスのスループットが 7% 向上しました。そこで、本日、Cloud CDN と HTTPS ロード バランシングを使用する Google Cloud のすべてのお客様に対して HTTP/3 のサポートを開始いたします。HTTP/3 のサポートにより、アプリケーションを変更することなく、Google のグローバル インフラストラクチャの背後にあるストリーミング動画、画像配
GCP 素人の私と、心優しい同僚たちが、デプロイエラーに立ち向かった覚書です。筆者が GCP 素人なので、語り口が素人くさいのはご容赦ください。 3 行まとめ 2023 年 1 月 14 日以降しばらくの間、GitHub Actions を用いて Cloud Run 等へデプロイする際に「コンテナイメージが見つからない」といった類のエラーメッセージが出たら、 docker/build-push-action@v3 の利用を疑ってみる provenance に未対応のレジストリを使っているのがわかったら、 provenance: false をインプットとして指定すると、治るかもしれない Cloud Run の場合、エラーメッセージが出た時点で異常な状態のリビジョンを作成してしまっている場合があるので、念のためチェックして、必要であれば異常なリビジョンを削除するとよい 2022.2.9 追記
前提知識 React：インタラクティブな Web フロントエンド（クライアント上で稼働する Javascript）を実装するためのライブラリーで、状態変数の値の変化を自動的に画面に反映する機能があります。 Firebase：モバイルアプリのバックエンドを Google Cloud で提供するサービスで、ユーザー認証やユーザー管理などの機能を専用のライブラリで簡単に実装できます。 Cloud Run：アプリケーションのコンテナイメージを Google Cloud 上にデプロイして実行するサーバーレスタイプのサービスで、オートスケールなどの機能が簡単に利用できます。 なんの話かというと 上記の3つの技術（サービス）を組み合わせて、 エンドユーザーは、Google アカウントで Web アプリケーションにログインする Web アプリケーションから Cloud Run で稼働するバックエンド AP
Google クライアントライブラリ for Python で、BigQuery のデータセットやテーブルなどのメタ情報を取得してみた | DevelopersIO
Google クライアントライブラリ for Python で、BigQuery のデータセットやテーブルなどのメタ情報を取得してみた こんにちは、みかみです。 BigQuery のデータセットやテーブル、UDF などの情報は、INFORMATION_SCHEMA の各ビューから取得できますが、オンデマンド料金の場合、現在のところ INFORMATION_SCHEMA に対して SELECT 文を実行するとクエリ課金が発生します。 BigQuery INFORMATION_SCHEMA の概要 ｜ BigQuery ドキュメント 一方、list、get などのメタデータオペレーションは無料で使用でき、課金は発生しません。 無料のオペレーション ｜ BigQuery ドキュメント Google クライアントライブラリ for Python （ google-cloud-bigquery ）を
書籍案内 » 書籍ジャンル » ネットワーク・UNIX・データベース » サーバ・インフラ・ネットワーク » Google Cloud Platform GAEソフトウェア開発入門 ―Google Cloud Authorized Trainerによる実践解説 Software Design plusシリーズGoogle Cloud Platform GAEソフトウェア開発入門 ―Google Cloud Authorized Trainerによる実践解説 2020年2月20日紙版発売 2020年2月20日電子版発売 小林明大，北原光星 著，中井悦司 監修 B5変形判／320ページ 定価3,608円（本体3,280円＋税10%） ISBN 978-4-297-11215-8 Gihyo Direct Amazon 楽天ブックス ヨドバシ.com 電子版 Gihyo Digital Publ
BigQuery 最新情報: 効率的なマテリアライズド ビューと Cloud AI の統合 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2020 年 5 月 1 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 BigQuery は、Google Cloud が提供するペタバイト規模のデータ ウェアハウスです。データを素早く取り込んで分析でき、高い可用性を備えているため、新たな分析情報を得て傾向を把握し、予測を立てて、効率的なビジネス運営に役立てることができます。BigQuery のエンジニアリング チームは、皆様にさらに便利にお使いいただけるよう機能の改善を継続的に行っています。最近追加された機能には、新しいマテリアライズド ビュー、列レベルのセキュリティ、BigQuery ML の追加機能があります。 ここでは、これらの新機能の詳細と、クエリの高速化やアクセス制御の追加、そしてイノベーションへの注力を可能にするための方法をご紹介します。 BigQuery マテリアライズド ビ
GCS にファイルが配置されたらイベント駆動で BigQuery にデータロードするサーバレスなジョブをつくってみた | DevelopersIO
こんにちは、みかみです。 やりたいこと GCS のファイルを BigQuery にロードするジョブを手軽に（サーバレスで）実装したい GCS にファイルが配置されたタイミングでイベント駆動でデータロードジョブを実行したい GCS バケットを作成 以下のチュートリアルを参考に、gcloud コマンドで GCS バケットと Cloud Functions 関数をデプロイします。 Cloud Storage のチュートリアル ｜ Cloud Functions ドキュメント Cloud Shell を使えば、ブラウザ上でコマンドラインが実行でき、gcloud ツールもプリインストールされているので便利です。 Cloud Shell での gcloud コマンドの実行 ｜ Cloud Shell ドキュメント まずはデータ連携用の GCS バケットを作成します。 gcp_da_user@cloud
【オンプレミスのデータだって、BigQueryだってAthenaでアクセス】Athena フェデレーテッド・クエリ で見れる未来を夢見てみた | DevelopersIO
はじめに Re:invent 直前のアップデートで発表されたAmazon Athena のフェデレーテッド・クエリですが、あまり騒がれてもいないようなので、これでできるようになるであろう夢を夢見てみました。 なお、実際に使う内容では無いのは現在Athenaのフェデレーテッド・クエリはus-east-1 (バージニア北部）でプレビューとしての公開のためになります。プレビュー版の機能の扱いについては菊池の以下の記事を参照ください。 [AWS] re:Invent 前に理解しておくべきベータ/プレビューサービスの扱いについて #reinvent Amazon Athena のフェデレーテッド・クエリって何？ AthenaといえばS3に配置したデータに対して標準SQLを用いての分析を行うサービスとなります。 ですが、フェデレーテッド・クエリが実装された事によって、S3である必要がなくなることになり
BigQuery Data Transfer Service で AWS S3 から BigQuery に CSV データをロードしてみた | DevelopersIO
こんにちは、みかみです。 GCP ＆ BigQuery 勉強中です。 まだベータ版とのことですが、BigQuery Data Transfer Service を使って、GUI 操作で AWS S3 から BigQuery にデータをロードできるらしい！ BigQuery Data Transfer Service の概要 Amazon S3 転送 なんか簡単そうじゃない？ ということで。 やりたいこと S3 に置いてある CSV データを BigQuery にロードしたい BigQuery Data Transfer Service で簡単に（？）ロードしたい やってみた AWS側の準備 BigQuery にデータ転送するためには、データを置いてある S3 にアクセスするためのアクセスキーとシークレットアクセスキーが必要です。 AmazonS3FullAccess 権限のあるIAMユーザ
BigQueryにおける「標準SQL」と「レガシーSQL」の立ち位置について把握する | DevelopersIO
Google BigQueryでは、サービス内で利用出来るSQLとして「標準SQL(Standard SQL)」と「レガシーSQL(Legacy SQL)」という2種類のSQLが存在します。これらはそれぞれ、どういう特性や特徴があるのでしょうか。また両者の違いはや使い分け等も気になるところです。当エントリでは、それらを含めた両SQLの「立ち位置」について確認してみたいと思います。 目次 BigQueryで利用可能なSQL：「標準SQL」と「レガシーSQL」 「標準SQL」と「レガシーSQL」の違いについて コンソール経由の場合 CLIコマンド(bq query)の場合 クライアントライブラリ(Python)の場合 レガシーSQLで無ければならないケースはあるのか？ まとめ BigQueryで利用可能なSQL：「標準SQL」と「レガシーSQL」 「標準SQL」とは、Google BigQue
AutoML Tables を使うなら Google Cloud 公式ドキュメントのAutoML Tables 初心者向けガイドがとても親切なのでこれを読めば良いです。 ...が、適合率と再現率の詳細が解説へのリンク貼ってあるだけでちょっと突き放した感があるので、この辺について自分用に調べた時のメモです。 具体的には、↓この画面の見方についてです。 なお本稿のスクリーンショットにはAutoML Tables のクイックスタートにあるBank marketing Dataset の deposit の予測結果を使っています。実際に試してみると似たような結果が出ると思いますが、AutoMLは結果にブレがあるので必ずしもスクリーンショット通りの結果が出るとは限りません。 GCP AutoML Tablesとは何か 機械学習モデルをほとんど自動で作ってくれるクラウドサービスです。 「モデル」が何な
関連キーワード RDBMS | SQL | Google | データベース IT部門は、データベース管理システム（DBMS）のクラウドサービスである「クラウドデータベース」を利用することで、DBMSの管理作業と運用作業の一部をクラウドベンダーに任せて、データの使用に専念できるようになる。クラウドデータベースはスケーラビリティや災害対策の強化、コスト削減といったメリットを企業にもたらす可能性がある。 Googleが提供するクラウドサービス群「Google Cloud Platform」（GCP）は競合他社と同様、さまざまな用途に向けた各種クラウドデータベースを用意している。本連載は前中編にわたり、GCPの7つのクラウドデータベースを説明する。 前編に当たる本稿は、リレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）「Cloud SQL」と分散データベース管理システム（分散DBMS）「Clou
dbt特化型BIツール『Lightdash』を Cloud Run x Cloud SQL でホスティングしてみた - Qiita
リポジトリの準備 今回は公式が公開しているCloud Runで動かす用のリポジトリを利用していきます。 また、Private リポジトリで作成したかったため、下記手順を踏みました。 git clone --bare git@github.com:lightdash/lightdash-production-example.git cd lightdash-production-example.git # private リポジトリで空の lightdash-cloud-run-sql リポジトリを作成 git push --mirror git@github.com:{{ 自身のGithubアカウント }}/lightdash-cloud-run-sql.git cd ../ rm -rf lightdash-production-example.git lighdash-entrypoi
今更なので説明は省略しますが、私も分散コンピューティングプロジェクト Folding@Home の新型コロナウィルス解析プロジェクトに参加しました。 たくさんの参加者でかなりの演算能力になっているようですが、まだ解析は継続しています。 Folding@Home について素晴らしい記事を既に書かれた人達と同様に、新型コロナウィルス解析プロジェクトに参加される方が増え、１日でも早く解析が進み好転に繋がることを願いこの記事を書きました。 本記事は Google Cloud Platform (以降、GCP) で、Docker コンテナを使った方法を記載しています。 解析プロジェクトの参加は簡単！ 実際に GCP で参加するための環境構築手順を記載します。 環境構築の方法は複数ありますが、かなり簡単に構築できました。 GCP で Docker となると GKE が浮かびますが、GKE は使いません
2020-07-13 UTC以降、ASSERT文がサポートされました。 検証結果がTRUEであることを検証できます。 ERROR関数に次いで、2番目のDebugging系の機能です。 2020-07-14 10:36 JST現在、US以外のロケーションではサポートされていないようです。 BigQueryには、従来ERROR関数があり、ないべき値はERROR関数で記述することができました。 新たにリリースされたASSERT文は、文であり、あるべき値をASSERT文で記述できるようになりました。 ASSERTの使い方 ASSERT文は、あるべき状態を検証します。プログラミングのASSERTのように、TRUEでない式が評価された場合にエラーを発生させます。ただし、デバッグレベルを調整して無視するような機能は今のところBigQueryにはないです。 文ですので、SELECT文と同じレベルで記述しま
私は基本的にはフロントエンドの領域を飯の種としていますが、それでも最近はバックエンドとかインフラとかについても理解がないと、中途半端な技術力しか持たない私では生き抜いていけないと感じるわけです。まあ、それはある意味は言い訳でただただやりたくなったというのが正直なところです。 過去に社内環境の VPS などをこねくり回していた時期はあるのですが、時代とはかくも無残なものでそんなものは過去の栄光にすらならないわけでして（まあ、さして昔でもないのでその頃から AWS とかありはしましたが）。その上、WordPress などの CMS もなぜか奴から避けて通るように仕事では構築することもありませんでした。 さてさて、話を戻しまして表題のとおりに Cloud Run に strapi をデプロイしてみようと思いました。なぜにこの組み合わせかといいますと、これは別に求められた結果でもなんでなく、なんと
Cloud Functions で避けるべき 5 つのことと絶対やるべき 5 つのこと | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2021 年 12 月 2 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 この数週間は、Cloud Functions について最もよくある質問や誤解を、Cloud Functions サポートチームの経験を基にまとめ、紹介してきました。特に多い「アンチパターン」と、その代わりにどうすべきかについて、ここでまとめておきます。 べき等性を念頭に置いたコーディングで Cloud Functions のイベント ドリブン関数を正しく記述する方法: べき等な関数とは何か、そしてバックグラウンドでトリガーされる関数にとってのこのデザイン パターンの重要性を考察しました。 Cloud Function インスタンスを再利用して将来の呼び出しに備える方法: Cloud Functions 関数のグローバル スコープとは何か、どのような場合に使用するのか、間
ウィスキー、シガー、パイプをこよなく愛する大栗です。 本日はクラスメソッド株式会社の創立記念日である 7 月 7 日ということで皆がたくさんブログを書いているので、乗るしかない、このビッグウェーブにという事でブログネタを探していたら BigQuery の変更履歴が取得できるようになったというアップデートがあったのでご紹介します。 Work with change history BigQuery の変更履歴は2022年7月7日現在において、プレビューのステータスです。このプロダクトまたは機能は、Google Cloud Platform の利用規約の一般提供前のサービス規約の対象となります。一般提供前のプロダクトと機能では、サポートが制限されることがあります。また、一般提供前のプロダクトや機能に変更が加えられると、他の一般提供前バージョンと互換性がない場合があります。詳細については、リリー
※この投稿は米国時間 2020 年 7 月 11 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Google Cloud の多くのお客様と同様に、皆様もオンプレミスや他社のクラウドにコンテンツやワークロード、サービスをお持ちでしょう。そして同時に、HTTP(S) 負荷分散サービスとCloud CDN によって提供される高可用性、低レイテンシ、単一のエニーキャスト仮想 IP アドレスの利便性といったメリットをお求めのことと存じます。そうしたハイブリッド アーキテクチャを実現するために、Google では、Google Cloud の外部の送信元(オリジン)に対するトップクラスのサポートを Google の CDN と HTTP(S) 負荷分散サービスに提供することにしました。このサポートにより、Google のグローバルで高パフォーマンスのネットワークを使用して、オ
BigQuery新機能がNext '21で発表！まさかのインデックス機能、スナップショット、クローン... - G-gen Tech Blog
G-gen の杉村です。Google Cloud Next '21 の What's new with BigQuery セッションで発表された新機能を、速報としてご紹介します。 BigQuery はじめに BigQuery Omni (GA) BigQuery Security & Governance for Data Lakes (Coming soon) BigQuery External Functions Analytics Hub (Preview) BigQuery Migration Service (Preview) BigQuery 管理系機能 Admin hub & Resource charts (GA) Slot estimator (Preview) BigQuery Slots Autoscaling (Coming soon) Table Snaphost
GKE が新しいソフトウェア定義の NetApp Cloud Volumes Service を強化 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2020 年 9 月 17 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 企業は業務の柔軟性とアジリティを求めて基幹的なワークロードをクラウドに移行しています。また、ストレージ プラットフォームには機能や品質を損なうことのない進化が求められています。特に、クラウドで実行されるエンタープライズ ワークロードには、稼働時間、予測可能なパフォーマンス、データ管理、スケーラビリティ、保護機能、アプリケーションのポータビリティ、データ モビリティなどの複雑な運用要件を処理できるストレージ プラットフォームが必要です。 NetApp Cloud Volumes Service for Google Cloud は、Windows、仮想デスクトップ インフラストラクチャ（VDI）、SAP HANA、Google Cloud VMware Engine で実
[BigQuery] project = bigquery-public-data dataset = ga4_obfuscated_sample_ecommerce [GCS] bucket = your_bucket_name 設定ファイルはPythonコードを動かすディレクトリに置きます。 設定ファイルの[BigQuery]セクションに、GA4のテーブルが入っているGoogle Cloudのプロジェクト名とデータセット名を記述します。 [GCS]セクションに、Avroファイルを格納するCloud Storageのバケット名を記述します。 コード説明 上記のPythonコードで行うことは以下の通りです。 BigQueryのGA4テーブルをAvro形式でexportします まずBigQueryからCloud Storageにexportし、次にCloud Storageからローカルにダウ
※この投稿は米国時間 2020 年 9 月 19 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 セキュリティは Google Cloud の最優先事項であり、インフラストラクチャやサービスの設計と業務プロセスを通じてお客様の保護に取り組んでいます。cgroups などコンテナの基本コンポーネントのいくつかは Google のエンジニアによって作成され、Google は社内システムでコンテナをいち早く取り入れていました。そしてこのテクノロジーのセキュリティを強化する手段が必要であることに気付きました。このことが gVisor の開発につながりました。gVisor は、オープンソースで公開され、複数の Google Cloud プロダクトに統合されているコンテナ セキュリティ サンドボックスです。先頃 Linux カーネルの脆弱性が明らかになったときにも、これらのプロ
BeyondCorp Enterpriseを徹底解説。 Googleで実現するゼロトラスト・セキュリティ - G-gen Tech Blog
G-gen の杉村です。情報セキュリティの世界でゼロトラストというキーワードが半ばバズワードのように取り上げられるようになってから久しくなりました。Google のゼロトラスト・ソリューションとして BeyondCorp Enterprise があります。 当記事の前半では、BeyondCorp の基本的な概念や構成を説明します。後半 (第4項以降) は、BeyondCorp の各構成要素を詳細に説明しますので、技術者の方向けです。 BeyondCorp Enterprise の概要 BeyondCorp Enterprise とは ゼロトラストセキュリティとは 構成要素 運用 ID（ユーザーアカウント） 外部 ID 連携 監査ログ 料金 BeyondCorp Enterprise の料金 その他の課金 無料範囲 技術的な詳細解説 01. Identity-Aware Proxy (IAP
BigQuery のユーザー フレンドリーな SQL とともに快適な夏を | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2021 年 5 月 25 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 夏をすぐそこに迎え、熱気が高まってきています。しかし今月、BigQuery が、ユーザー フレンドリーな SQL のリリースとともに、冷たい飲み物でいっぱいのクーラー ボックスのような快適さをお届けします。 今回発表する BigQuery のユーザー フレンドリーな SQL のリリースには、3 つのカテゴリがあります。強力な分析機能、柔軟なスキーマ処理、新しい地理空間ツールです。 強力な分析機能この強力な SQL 分析機能によって、アナリストが BigQuery でデータを整理、フィルタリング、レンダリングする際の柔軟性が、かつてないほど向上します。PIVOT と UNPIVOT を使用して集計データにスプレッドシートのような機能性を実現し、QUALIFY を使用して分
Yoshikazu Kurosu Partner Success Manager, Google Cloud Japan 以前より、日本のデジタル活用においては、シーンに応じて利用者主導の様々なコミュニティが存在しています。ここ数年は、デジタル領域に特化した使われ方から大企業や官公庁での業務システムを搭載する用途へ広がりを見せており、Google Cloud の採用が進んでいます。 Google Cloud の特徴的なサービスも数々あり、新たに Google Cloud を利用したいとお考えの企業や団体の皆様も増えてきております。Google Cloud をご利用いただいている企業や団体の中には、Google Cloud のエンタープライズでのご利用に関して相互交流を求められているお客様が多数いらっしゃいます。 こうしたお客様の声にお応えして「Japan Google Cloud User
今回はShopifyアプリをGoogle Cloud PlatformのGAE(Google App Engine)を使ってGoで書いてみました。 Shopifyとは？ Shopifyとは、カナダ産のEC（e-Commerce）のSaaSです。ひと昔前風に言うと、GMOメイクショップや、フューチャーショップ、Baseの様なEC向けのASPです。 現在、カナダだけではなく、北米はもとより世界中で利用されており、昨年くらいからアジアオセアニア地域でのマーケティングにお力を入れ始めた、ECプラットフォーム界の巨人です。 グローバルに展開しているサービスなので、世界中のローカルの決済等が利用でき、越境EC向けのECプラットフォームです。 標準機能も素晴らしいのですが、Shopifyアプリというサードパーティーのアプリでその機能を拡張できる点も魅力的な点です。 すでに世界中で様々なShopifyアプ
[レポート] Spotify社のコンテンツ分析チームがBigQueryのデータ消化不良をdbtで回避した方法 #dbtCoalesce | DevelopersIO
[レポート] Spotify社のコンテンツ分析チームがBigQueryのデータ消化不良をdbtで回避した方法 #dbtCoalesce 大阪オフィスの玉井です。 2022年10月17日〜21日に行われたCoalesce 2022というハイブリッド（オンライン+オフライン）カンファレンスが開催されました。主催はdbt labs社です。 本記事は、その中で発表されたHow the Content Analytics team at Spotify avoids data indigestion in BigQuery with dbtというセッションについて、レポートをお届け致します。 セッション概要 登壇者 Nick Baker Senior Analytics Engineer , Spotify Brian Pei Analytics Engineer, Spotify 超概要 超有名サ
![[レポート] Spotify社のコンテンツ分析チームがBigQueryのデータ消化不良をdbtで回避した方法 #dbtCoalesce | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/92d767f59dc710a3833e5937cd5953eae066745d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2022%2F10%2Fblog-image2.jpg)
Cloud SQL でエンタープライズ向け MySQL 8 が利用可能に | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2020 年 8 月 28 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 このたび、MySQL、PostgreSQL、SQL Server 用のフルマネージド データベース サービスである Cloud SQL が新たに MySQL 8 をサポートすることとなりました。これにより、インスタント DDL ステートメント（例: ADD COLUMN）、アトミック DDL、ロールを使用した特権のコレクション、ウィンドウ関数、JSON 拡張構文など、各種の強力な新機能を使用して生産性を改善できます。また、マネージド サービスである Cloud SQL によって、MySQL 8 デプロイメントの安定した高いセキュリティが確保されます。自動的なパッチ適用と更新やメンテナンス制御の機能により、アップグレードに伴うリスクを軽減することもできます。さらに、Clo
Google Cloud Armor: ウェブサイトとアプリケーションを保護する 3 つの主要機能のご紹介 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2020 年 7 月 28 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 終わりのない脅威に晒される中で、ウェブサイトとアプリケーションの保護は常に大きな課題となっています。Google では、お客様がミッション クリティカルなワークロードを安全かつ効率的に運用すると同時に、作業負担を軽減できるよう支援することに努めています。今年の前半には、Google Cloud Armor 向けにいくつかの重要な機能の一般提供を開始しました。これには、WAF ルール、位置情報に基づくアクセス制御、カスタムルール言語、CDN 送信元サーバーのサポート、ハイブリッド デプロイのシナリオのサポートなどが含まれています。 Google Cloud Next ’20: OnAir では、Cloud Armor を使用して攻撃の試みや分散型サービス拒否攻撃（DDoS
Google Cloud's new BigQuery Omni will let developers query data in GCP, AWS and Azure | TechCrunch
Enterprise Google Cloud’s new BigQuery Omni will let developers query data in GCP, AWS and Azure At its virtual Cloud Next ’20 event, Google today announced a number of updates to its cloud portfolio, but the private alpha launch of BigQuery Omni is probably the highlight of this year’s event. Powered by Google Cloud’s Anthos hybrid-cloud platform, BigQuery Omni allows developers to use the BigQue
※この投稿は米国時間 2020 年 9 月 18 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 コードを開発マシンから本番環境へ直接デプロイすると、思いがけない問題につながることがあります。コードにローカルの変更内容が含まれる可能性がある、手動で処理されエラーが発生しやすい、テストが省略されるといった問題です。また、実際に本番環境で実行されているコードを後で特定できなくなることもあります。このような事態を避けるためのベスト プラクティスは、ソース リポジトリのブランチに変更が push されるときにコードを継続的にデプロイすることです。 Google Cloud Next ‘20: OnAir で発表しましたように、Cloud Run で継続的デプロイを数クリックで設定できるようになりました。Cloud Run のユーザー インターフェースから Git リポジトリ
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App Engine アップデートをよりシンプルに: バンドル サービスの拡張サポート | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2021 年 9 月 30 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 本日、アーリー アドプターの皆様がアプリケーションのモダナイゼーションをより簡単に行えるよう、App Engine の変更を発表しました。App Engine は、2008 年のリリース当初、スタンドアロンのプラットフォームとして設計され、独自のバンドル サービスも多数含まれていました。2018 年、Google は第 2 世代の App Engine 標準ランタイムを発表し、Phython、Java、Go、PHP の現代版をロック解除しました。この第 2 世代のランタイムは、現在利用可能なサービスやツールの幅広いエコシステムを利用できるように、各言語のイディオムに対応しています。 しかし、これらの更新されたランタイムでは、第 1 世代のランタイムを使用しているお客様に
"速い"Webアプリケーションの作り方 -『Software Design』誌コラボ企画- (2019/09/26 19:00〜)
イベント概要 技術評論社さんの定期刊行雑誌『Software Design』。こちらの2019年10月号の特集 『"速い"Webアプリケーションの作り方（フロントエンド編）』 への弊社エンジニアの寄稿のご縁から、「"速い"Webアプリケーションの作り方」のテーマでミートアップを開催致します！ 爆速を追求する全Webエンジニア必聴です！ 登壇者／発表テーマ（順不同） スパイスファクトリー株式会社 Web Architecture Div. General Manager 泰 昌平 氏 『WSOの最新事情と高速化のすすめかた』 WSO（Website Speed Optimization）の最新事情や、高速化に関連する技術・テクニックについてお話しします。実際に高速化をどのような観点で進めていくのか、スパイスファクトリーのWSOサービスで培ったノウハウもご紹介していきます。 プロフィール フロ
こんにちは。 GMOアドマーケティングのM.Nです。 2021年4月〜6月にかけて社内でBigQuery/DataPortalに関する勉強会を実施したのでレポートします。 開催した目的 社内のビッグデータを活用できる人材はエンジニアを除くとごく一部のメンバーしかいないため、データを活用できる人材を育成したい。 という思いから勉強会を開催しようということになりました。 対象 特に受講するメンバーを限定せず、Slackの全体チャンネルで募集しました。 今回は非エンジニアにフォーカスした内容であったこともあり、営業・コンサルを中心に多くのメンバーに参加していただきました。 勉強会の内容 BigQuery 実際の本番データを元に、BigQueryの使い方やSQLについて勉強しました。 クエリはSELECT文にフォーカスして行いました。 DataPortal 実際の本番データを用いて簡単な表やグラフ
Google Cloud Storage APIへのアクセスが「403: The project to be billed is associated with a closed billing account.」となったので対処した話 | DevelopersIO
こんにちは、CX事業本部の若槻です。 稼働中のシステムで、Google Cloud Storage上のバケットにAPI経由でファイルをアップロードする処理がエラーで失敗するようになった事象とその際に行った対処についてご紹介します。 事象 わたしが以前に投稿した以下の記事のシステムで事象は発生しました。 Office 365で受信メールに添付された音声ファイルをMicrosoft Power AutomateとGoogle Cloud Speechで自動文字起こし 留守電音声が添付されたメールをOffice 365で受信するたびに実行されるMicrosoft Power Automateのフローが、下記のように先月よりリトライ含め実行が失敗していました。 実行履歴の詳細を見てみると、下記のようにメールから取得した添付ファイルをアップロードするためにGoogle Cloud Storage A
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GitLab GCPに 移行した（後編） - pixiv inside
Google提供のDataflowテンプレートとJavaScriptの話 - Qiita
docker/build-push-action@v3 + GCP のデプロイエラーを何とかした覚書
React と Firebase と Cloud Run を連携するサンプル実装 - めもめも
Google Cloud Platform GAEソフトウェア開発入門 ―Google Cloud Authorized Trainerによる実践解説
GCP AutoML Tablesでバイナリ分類するなら知っておいたほうが良いこと - Qiita
Googleのクラウドデータベース「Cloud SQL」「Cloud Spanner」とは？
簡単！GCP+Dockerで新型コロナウィルス解析プロジェクトに参加しよう - Qiita
BigQueryにASSERT文が来たのでDebuggingのおさらい - Qiita
Cloud Run（フルマネージド サーバレス）に strapi（ヘッドレス CMS）をデプロイする
BigQuery の変更履歴を取得可能になりました（プレビュー） | DevelopersIO
Cloud CDN と負荷分散によるハイブリッド デプロイメントの実現 | Google Cloud 公式ブログ
GA4のテーブルをBigQueryからPostgreSQLにAvroファイル経由でコピーする - Qiita
gVisor: 現実世界で GKE とサーバーレス ユーザーを保護 | Google Cloud 公式ブログ
Google Cloud ユーザーとパートナーを結ぶユーザー会 | Google Cloud 公式ブログ
GoとGAEでWebhookを使ったプライベートなShopifyアプリを作る - Qiita
Cloud Run への継続的デプロイの設定が簡単に | Google Cloud 公式ブログ
Google Cloud Webinars
2021年上半期 BigQuery/DataPortal勉強会開催レポート
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tanashigurashi.hateblo.jp
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