昨今は、さまざまな要因から、複数のクラウド（IaaS）プロバイダーを活用することが多くなりました。例えば、サービスのワークロードはAWSだが、データ分析はGoogle CloudのBigQueryを使うなどです。異なるプロバイダー間でのリソースにアクセスするには、認証が必要であり、シークレットを安全に発行・交換する必要があります。クラウドプロバイダーが動的に発行する等さまざまな方式がありますが、システムの制限や運用によっては安全なシークレットの取り扱いのために、慎重な技術設計が必要になる場合もあります。 今回は、LayerXにおける要件パターン、脅威モデリングに基づく判断と実装方法を紹介することで、「どこまで気をつけるべきか？」「何を想定すべきか？」といった実務に対して参考いただけると嬉しいです
概要 この記事は 一休.com Advent Calendar 2023 16日目の記事です。 RESZAIKO開発チームの松村です。 一休では各サービス毎に、開発中のサービスの動作を社内で確認できる環境があります。 それぞれmain(master)ブランチと自動的に同期している環境と、特定のブランチを指定して利用できる環境の2種類があります。 今回、RESZAIKOの新規サービス(予約画面)に対してブランチを指定してデプロイできる環境を作成したので、その方針と反省点と今後について記述していきます。 現在運用中の予約画面 開発環境を作る理由 一休では長らく、EKS上に複数の環境を用意して、ブランチを指定すると開発環境にデプロイするシステムが利用されてきました。 一般的にこのような環境を構築するのは以下のような理由が挙げられます。 動作確認 マイクロサービスで、異なるブランチ同士の組み合わせ
基礎的な内容としては、生成AIの概要を簡単に説明する60秒間の動画、動画や読み物、知識をテストするためのクイズを含むAIの基礎と独自のAIアプリ開発に役立つGoogle Cloudツールについて学べる22分間のコース、大規模言語モデル（LLM）、ユースケース、プロンプトチューニングを通じてLLMのパフォーマンスを向上させる方法についての基礎を学べる約30分のコースを用意しており、3つの基礎コースを修了すると、生成AIの基本概念についての理解を証明する、Google Cloudスキルバッジが付与される。 ほかにも基礎コースでは、Generative AI Studioの使用方法を紹介する動画、Generative AI Studioの機能、オプション、使用方法をデモ形式で学習可能な動画、Vertex AIでトレーニングおよびデプロイできる拡散モデルについて学べる動画、責任あるAIの概要とGo
オフェンシブ視点による Cloud Security 入門 ~AWS 編~ - blog of morioka12
1. 始めに こんにちは、morioka12 です。 本稿では、AWS 環境における攻撃者のオフェンシブな視点で Cloud Security の入門として紹介します。 1. 始めに 免責事項 想定読者 2. クラウドにおける脅威 クラウドの重大セキュリティ脅威 11の悪質な脅威 クラウドサービス利用に関連するリスク Top 10 AWS セキュリティ構成ミス Top 10 3. AWS 環境における攻撃者の観点 3.1 AWS 環境の外部からの観点 3.2 AWS 環境の内部からの観点 4. MITRE ATT&CK Framework for Cloud (IaaS) 4.1 初期アクセス (Initial Access) 4.2 実行 (Execution) 4.3 永続化 (Persistence) 4.4 権限昇格 (Privilege Escalation) 4.5 防御回避
こんにちは、上野です。 本記事ではGoogle Cloudの認定試験について紹介します。AWSの認定試験に関してはNRIネットコムのブログでも多く紹介されており、取得されている方も多いと思います。私自身も最初はAWSの認定資格を取得し、その後Google Cloudの認定資格を取得しています。私と同じようにAWS→Google Cloudの認定試験を受けるという順番の方もいるのかなと思いまして、AWS認定試験をよく知っている前提でその違いも含めて紹介していきたいと思います。 Google Cloudの認定資格 現時点では、以下のとおり11個の認定資格が存在します。 詳細は公式ページもご確認ください。 私自身は7個の認定を取得しています。（あと4個です。） 区分 資格名 受験料 言語 Foundational Cloud Digital Leader $99 日本語/英語 Associate
Google Cloud、解約時のデータの外部転送料金を無料にすると発表。安心してクラウドを切り替えられるとアピール
Google Cloud、解約時のデータの外部転送料金を無料にすると発表。安心してクラウドを切り替えられるとアピール Google Cloudは、顧客がGoogle Cloudを解約してデータを他のクラウドやオンプレミスへ転送する場合のデータ転送量を無料にすると発表しました。 これによりGoogle Cloudの顧客は、転出コストを気にせずにGoogle Cloudを利用できるようになります。 データを人質にしているとも指摘されていた 多くのクラウドにおいて従量課金制はネットワーク上のデータ転送にも適用されるため、クラウドのデータベースやストレージにデータを蓄積すると、万が一クラウドの利用を中止してデータを他のクラウドやオンプレミスなどのクラウドの外へ持ち出そうとしたときに、データの外部への転送量に応じて料金が発生することになります。 そのため、クラウドを使ってデータの蓄積を始めた場合、解
技術書典#16向けに 「The Cloud Run (Google Cloudコンテナ設計本)」を執筆しました - How elegant the tech world is...!
はじめに お久しぶりです。iselegantです。 今日は技術書典#16向けに執筆した「The Cloud Run」本の紹介をさせてください。 今回のテーマは「Google Cloud」です！ 特に、コンテナサービスとして代表的な「Cloud Run」のアーキテクチャ設計をテーマに執筆しました。 techbookfest.org これまで、「クラウドネイティブシリーズ」と称して3冊執筆してきましたが、その第4弾の位置付けになります。 いつもであれば、わりとゆるくかわいい感じの表紙でしたが、今回は「ちょっと本気でCloud Runに向きあって、読者のみなさまに価値を届けようか」とのコンセプトなので、本気度を表現するためにシリアスな表紙を作成いただきました。 今回の書籍のコンセプト 僕たちが今回の書籍を執筆する際、2つのコンセプトを大切にしています。 実務に通用する学びを届ける とにかく楽しく
Cloud Run 上のページが一部の Chrome 環境で文字化けする謎を探るべく我々は Google Cloud の奥地へと向かった
この記事は 2024 年 2 月 28 日に執筆されました．今後この問題が Cloud Run 側で修正された場合，再現しない可能性がありますのでご留意ください． TL; DR Cloud Run は執筆時現在 zstd による圧縮に対応していない ヘッダの Content-Encoding: zstd のみが削除され，ボディは圧縮されたまま応答される ブラウザはこの応答を正しく解釈できないため文字化けのような表示となる zstd による圧縮は，執筆時現在 Chrome に実装されているもののデフォルトでは無効だが近い将来に有効化される 悲劇は突然訪れる 弊社では，コーポレートエンジニアリングチーム [1] [2] において，社内向けにいくつかのサービスを提供しています． これらのサービスはもともと AWS でホストされていましたが，アクセス制限に Identity-Aware Proxy
Google Cloud Run と AWS Lambda のコールドスタート時間を言語別に観察してみる - Qiita
コンテナをリクエスト処理時間ベースの料金体系で実行できるサーバレス環境としては、Google の Cloud Run（2019年11月GA）と AWS Lambda（2020年12月にコンテナに対応）が特に有名でしょう。 これらの環境は、一度起動したコンテナインスタンスをしばらく生かしておき、その後のリクエストに使いまわします。しかし、生きているインスタンスが足りない場合は新たなコンテナの起動から始めるいわゆる「コールドスタート」となり、応答のオーバーヘッドが大きく増加します。用途によっては、このコールドスタートにかかる時間が問題になります。 Cloud Run と Lambda でのコールドスタートの様子を観察するため、いくつかの言語で "Hello, World!" を返すだけのWebアプリコンテナを作り、コールドスタートの時間を「雑に」観察してみました。 注意: コストや性能は考慮し
Google Cloud Operations Suite で実現する "頑張らないオブザーバビリティ" - KAYAC engineers' blog
SRE チームの市川恭佑です。 先日、CloudNative Days Tokyo 2023 のプロポーザルを提出したのですが、残念ながら採択に至らなかったので、今回は宇宙最速の（？）供養エントリになります。 シェア・投票など、ご応援をくださった皆様にはこの場でお礼を申し上げます。ありがとうございました。 event.cloudnativedays.jp 背景とか、経緯とか 筆者は、カヤックの SRE チームにちょうど2年ほど在籍しています。とは言っても半年ぐらいは学生アルバイトだったので、正社員としては1年半ほどです。カヤックに入る前も、いくつかの会社で IT エンジニアとしてインターンやアルバイトをしていました。 という訳で、何だかんだ仕事で使うプログラムを書き始めてトータル4年半ほどになりますが、そのうち3年半ほどは全て Amazon Web Services（AWS）でホストされる
AIで商品名をクレンジングする、Llama2や、Google Cloud Gemini-proとVertex AIを活用した商品名の最適化
ECサイト上の商品名は、「送料無料」や「ポイント5倍」、「母の日」といった宣伝文句が付加され、本来の商品名が分かりづらくなっています。 これらの不要なキーワードは、自然言語モデルを作成する際の妨げとなり、精度を上がりづらくしている一つの要因となっています。 そこで、本記事では、これら不要なキーワードを効率的に除去する方法について、具体的な手法と事例を紹介します。 データクレンジングの例、LLMオープンモデルを活用したアプローチ、さらにはGoogle Cloud PlatformのVertex AIやGemini-proを用いた解決策について触れます。 3行まとめ ・商品名から頻出単語のリストを作成し、商品名から不要なキーワードを検索して除去する ・オープンモデルでプロンプトを実行し除去する ・Google Cloud Platform のVertex AI、Gemini-proで除去する
Google Cloud のマネージド Terraform、 Infrastructure Manager 登場！
こんにちは。クラウドエースの阿部です。 今回はひっそりと一般提供されていた Infrastructure Manager について紹介したいと思います。 Infrastructure Manager とは Infrastructure Manager (以降、Infra Manager と表記) は、 Google Cloud におけるリソースのデプロイや管理を IaC で自動化するためのマネージドサービスです。 内部では Terraform と Cloud Build を使用してリソースの管理を行っています。 Infra Manager の特徴 特徴としては以下の通りです。 GitHub 等と連携した CD (継続的デリバリ) の構築を簡単に実装できます。Cloud Build で同じ事をやる場合は、 cloudbuild.yaml で CI/CD パイプライン設定が必要です。また、ロー
pgvector、LLM、LangChain を使用して Google Cloud データベースで AI 搭載アプリを構築する | Google Cloud 公式ブログ
postgres=> CREATE TABLE embeddings( id INTEGER, embedding vector(3) ); CREATE TABLE postgres=> INSERT INTO embeddings VALUES (1, '[1, 0, -1]'), (2, '[1, 1, 1]'), (3, '[1, 1, 50]'); INSERT 0 3 pgvector の新しい類似性検索演算子pgvector 拡張機能では、ベクトルに対して類似性のマッチングを行うための新しい演算子も導入されており、意味的に似ているベクトルを見つけることができます。このような演算子には次の 2 つがあります。 ‘<->’: 2 つのベクトル間のユークリッド距離を返します。ユークリッド距離は、ベクトルの大きさが重要なアプリケーション、たとえばマッピングやナビゲーション アプリケー
GitHub Actions から AWS や GCP などのクラウドリソースを操作するときは、 OIDC を使用することが主流だと思いますが、手順に沿って設定はできるもの仕組みがよく分かっていない方も多いと思います。 この問題は厄介で、様々な"分からない"が絡まりあって生まれている問題だと思います。 例えば、 どんな仕組み・流れでAWS・GCPを操作できるようになっているのか分からない（私） そもそもなぜOIDCを設定すると嬉しいのか分からない（私） 色々な設定をしたけど何をしているのか分からない（私） などが挙げられると思います。 これらを解消し、OIDCを利用したGitHub ActionsとGCPの連携の流れ・仕組みを探求するのがこの記事の目的です。 ※Google CloudのことはGCPと書きます。 ※記事で触れないこと GitHub Actions - Google Clou
ChatGPTのセキュリティへの影響 | Cloud Security Alliance Japan
© Copyright 2023, Cloud Security Alliance.All rights reserved. 1 Acknowledgements Authors: Kurt Seifried Sean Heide Bogdan Filip Vishwa Manral Lars Ruddigkeit Walter Dula Eric E. Cohen Billy Toney Supro Ghose Marina Bregkou Additional Staff: Stephen Lumpe (Cover illustration, with assistance from Midjourney) This is a Release Candidate version and is subject to change. © 2023 Cloud Security Allian
この記事は新野淳一氏のブログ「Publickey」に掲載された「Google Cloud、顧客のシステムを間違って全削除した大規模障害の原因を報告。プライベートクラウドの期間を1年と設定ミス」（2024年5月28日掲載）を、ITmedia NEWS編集部で一部編集し、転載したものです。 米Google Cloudは、同クラウドユーザーであるオーストラリアの年金基金「UniSuper」で発生した大規模障害の原因について報告する記事「Sharing details on a recent incident impacting one of our customers」を公開しました。 今月（2024年5月）初旬、Google Cloud上で稼働していた数百の仮想マシン、データベース、アプリケーションを含むUniSuperのプライベートクラウドが突如として原因不明のまま削除され、復旧されるまでの
Cloud RunとCloud PubSubでサーバレスなデータ基盤2024 with Terraform / Cloud Run and PubSub with Terraform
Google Cloudのサーバレスなサービスでデータ基盤を作った話.
Google Cloud での Go アプリケーションの作成をシンプルに | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2023 年 8 月 2 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Go はクラウドベースの開発のために世界的に採用されている主要なプログラミング言語です。クラウド アプリケーションやビジネス クリティカルなクラウド インフラストラクチャを構築、スケーリングする目的で何百万人もの開発者に利用されています。CLI、ウェブ アプリケーション、クラウド サービス、ネットワーク サービスなど、どのようなものを構築するにしても、Go は習得するのも保守も容易で、組み込みの同時実行性や堅牢な標準ライブラリをはじめとする便利な機能が満載です。 このたび、Go を Google Cloud で使い始める際のハードルを少し下げることが可能になります。Go は最近、事前定義されたテンプレートを使用して新しいプロジェクトを Go でインスタンス化できる、gon
はじめに こんにちは！ テラーノベルでサーバーサイドを担当している@yuhasです。 テラーノベルには作品や作家さんの検索機能があり、ユーザーさんの読みたい作品や興味のある作家さんを提示できる検索機能は重要な機能の一つです。 直近でその検索まわりを一新することになり、Cloud RunでElasticsearchを運用することになりました。 Cloud Runで運用することでオートスケールなど多くの恩恵を受けられる一方で、状態をもつElasticsearchをコンテナで動かしていくのは単純なことではありません。 今回はどのようにしてCloud RunでElasticsearchを運用しているのかをお話しできればと思います。 モチベーション もともと外部の検索サービス（SaaS）を利用して検索機能を提供していましたが、インフラ面でのコストを下げたいという話があり、代替手段を模索していました。
Apple Intelligenceはどのように開発されたのか？ 中核をなすオンデバイスAIモデルとPrivate Cloud Computeについて今わかっていること（CloseBox） | テクノエッジ TechnoEdge
アップルが打ち出したAIフレームワーク「Apple Intelligence」ですが、個々の機能についてはわかるものの、全体像がつかみにくいものになっています。
関係筋によると、Twitterを運営する米X社は米Googleのクラウドサービス「Google Cloud」への支払いを再開した。 ニュースサイトの米Platformerは6月上旬、Twitterが契約更新を迎える中、支払いを拒否したと報じていた。 関係筋によると、X社のリンダ・ヤッカリーノ新CEOが同社とグーグルの関係修復に貢献しており、両社はGoogleのTwitterへの広告支出や、Twitterのデータアクセスツール利用を含むパートナーシップの強化を模索するという。 米実業家イーロン・マスク氏が2022年10月にTwitterを買収して以降、同社は積極的なコスト削減を実施。未払いの請求書を巡って家主や業者、コンサルタント会社などから訴訟を起こされている。 X社はコメント要請に応じなかった。Googleの広報担当者はコメントを控えた。 関連記事 TwitterがGoogle Clou
Google、Stack Overflowを「Gemini for Google Cloud」に統合する戦略的提携
プログラマー向けQ＆Aサービス「Stack Overflow」を運営する米Stack Exchangeは2月29日（現地時間）、米GoogleのGoogle Cloudとの戦略的提携を発表した。 Google Cloudは、Stack Overflowに15年もの間蓄積されてきた知識とコードを「Gemini for Google Cloud」に統合する。Gemini for Google Cloudは既にオープンソースおよびサードパーティのプラットフォームで公開されているコードやデータでトレーニングされているが、今後、Stack Exchangeが公開した「OverflowAPI」を使ってStack Overflowの提案、コード、回答をGoogle Cloud上の開発者に直接提供することになる。 一方、Stack Exchangeは、Google CloudのAI機能を活用してコミュニテ
GitHub Enterprise Cloudと GitHub Copilot Enterprise に切り替えた
GitHub Team と GitHub Copilot Business から切り替えました。切り替えた理由は GitHub Copilot Enterprise を利用したいという一点です。 雑にまとめを書いてみます。 GitHub の金額 (月契約)GitHub Team は 1 アカウント月 4 ドルGitHub Enterprise Cloud は 1 アカウント月 21 ドル約 5 倍のアップです。GitHub Actions の無料枠が 3000 分から 50000 分になるのは良いです。SSO もそのうち使ってみようと思います。 https://github.com/pricing#compare-featureshttps://docs.github.com/en/enterprise-cloud@latest/admin/overview/about-github-en
アーキテクチャ図だけ描いてTerraformはGoogle Cloud Developer Cheat Sheetに書いてもらおう
初めての方は、初めまして。そうでない方も、初めまして。クラウドエース SRE 部で Professional Cooking Architect をしている zeta です。私はドンドコ島の充実度をオンライン1位(多分)にしましたが皆さんいかがお過ごしでしょうか。 はじめに クラウドエースの SRE 部は Google Cloud のインフラの面倒を見ることが主な業務です。世の中の多くの企業の似たような役割を持つ部署でもそうだと思いますが、インフラの設計・構築・運用といったフェーズを行っていきます。こういったインフラエンジニア的なことをやっていると、みなさんも一度ぐらいは「設計だけやったら勝手にインフラ構築されねーかな〜」なんて思ったことはあるのではないでしょうか。技術の力でコンピュータに働かせてサボるというのは IT エンジニア開闢以来ずっと存在し続けた悲願であり、エンジニアリングのモチ
本日はHashiCorp Japanにおける最終勤務日。ということで今回はいわゆる退職エントリーというやつ。 HashiCorpでは何をやっていたのか なぜ退職するのか 次はなにをやるのか HashiCorpでは何をやっていたのか HashiCorp Japanに入社したのは2021年9月。なので、おおよそ2年と1ヶ月勤務したことになる。 HashiCorpではSenior Solutions Engineerという、いわゆるプリセールスエンジニアというロールで、TerraformやVaultといったHashiCorpプロダクトの商用版を技術的な観点でお客さんに提案するというポジションだった。 担当インダストリーが特に決まっていたわけではないが、ゲーム系やWeb系のお客さんを多く担当した。あと、個人的な興味から「カメラに関するお客さんは自分担当にして欲しい」とお願いして担当していたりもした
How it works: The novel HTTP/2 ‘Rapid Reset’ DDoS attack | Google Cloud Blog
Hear monthly from our Cloud CISO in your inboxGet the latest on security from Cloud CISO Phil Venables. Subscribe A number of Google services and Cloud customers have been targeted with a novel HTTP/2-based DDoS attack which peaked in August. These attacks were significantly larger than any previously-reported Layer 7 attacks, with the largest attack surpassing 398 million requests per second. The
セキュリティ SaaS を「プログラマブル」に再設計した話 ― Shisho Cloud の正式リリースによせて - Flatt Security Blog
はじめに CTO の米内です。Flatt Security は、本日 2023 年 8 月 23 日、テック組織がクラウドのセキュリティを考える際の一歩目を支える SaaS 「Shisho Cloud」（シショウ クラウド） をリリースしました。 Shisho Cloud は、大雑把に言えば 「AWS/Google Cloud 上のリソースの設定がセキュリティ的に良さそうか、改善できそうかというのを検査してくれる製品」 です。 小難しい言い方をすると Cloud Security Posture Management（CSPM）の実現のための製品です。 我々がどんな背景で、どのような強みのサービスを提供するかが気になる方は、是非プレスリリースをご一読ください。 ただプレスリリースは、より広いオーディエンスに向けて書かれるという特性上、若干技術者の方には淡白に見えるかもしれません。手練の（セ
［速報］「Gemini for Google Cloud」発表。Google Cloudでの開発から運用、セキュリティなど利用シーン全体をAIが支援。Google Cloud Next '24
［速報］「Gemini for Google Cloud」発表。Google Cloudでの開発から運用、セキュリティなど利用シーン全体をAIが支援。Google Cloud Next '24 Google Cloudは、日本時間4月10日未明から開催中のイベント「Google Cloud Next '24」で、最新のAIによるGoogle Cloudを用いたアプリケーションの開発から運用、セキュリティなどライフサイクル全体をAIが支援する「Gemini for Google Cloud」を発表しました。 「Gemini for Google Cloud」は、同社の最新AIモデルである「Gemini」を用いた複数のサービスの統合的なブランドです。コーディング支援のGemini Code AssistもGemini for Google Cloudの傘下と位置づけられています。 それぞれの機
Google Cloudに移行したSmartHRがその後、どういう形でサービスを活用しているかご紹介します
はじめに 昨日、Google Cloud のカスタマーエンジニアとしての最終出社日でした。退職日は 6 月末になります。いわゆる退職エントリです。 次はソフトウェアエンジニアとしての転職が決まっています。入社エントリはまた別で書ければと思っています。 本記事は、 Google Cloud で何をしたか Google に入社してよかったこと ソフトウェアエンジニアから営業職をやってよかったこと 辞めた理由 悩んだこと という話を書きます。 Disclaimer 私が所属していたのは会社でいうとグーグル・クラウド・ジャパン合同会社になります。Google は非常に大きい会社で、本記事はあくまでも一事業部に所属した一人の退職エントリです。 また、時期的に近いですがレイオフとは無関係です。 Google Cloud で何をしたか 2020 年 1 月に入社して 3 年半 Google Cloud
Google Cloud で生成 AI アプリケーションを作ろう！パート 0：Google Cloud の生成 AI ソリューション
本シリーズの執筆者 Google Cloud で生成 AI アプリケーションを作ろう！ シリーズの記事は、Google Cloud Japan の下記の有志メンバーが共同で執筆しています。 執筆者 下田倫大（Norihiro Shimoda, Google Cloud AI/ML Practice Lead） 中井悦司（Etsuji Nakai, Google Cloud Solutions Architect） 木村拓仁（Takuto Kimura, Google Cloud Customer Engineer） RyuSA レビュアー 牧 允皓（Yoshihiro Maki, Google Cloud AI/ML Specialist） 鈴木かの子（Kanoko Suzuki, Google Cloud Associate Customer Engineer） 吉田望（Nozomu Y
AWS 上で Google Cloud ワークロード向けのディザスタリカバリサイト構築 (Part 1) | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ AWS 上で Google Cloud ワークロード向けのディザスタリカバリサイト構築 (Part 1) ディザスタリカバリ (DR) 戦略を有することはビジネスの継続性やお客様のワークロードのレジリエンスの面において重要な要素です。レジリエンスとは、お客様のアプリケーションとそれを支えるインフラストラクチャが一貫して意図された通りに正しく実行し続ける事を意味します。 プライマリワークロードをクラウドで稼働させているお客様が DR のために別のクラウドプロバイダーを使用する場合があります。その理由としては、コンプライアンスや規制要件、あるいはお客様の組織でマルチクラウド戦略の採用を義務付けているためかもしれません。 この2部構成のブログシリーズでは、1例としてGoogle Cloud Platform (GCP) でホストされているサンプルア
Google Cloud mitigated largest DDoS attack, peaking above 398 million rps | Google Cloud Blog
Over the last few years, Google's DDoS Response Team has observed the trend that distributed denial-of-service (DDoS) attacks are increasing exponentially in size. Last year, we blocked the largest DDoS attack recorded at the time. This August, we stopped an even larger DDoS attack — 7½ times larger — that also used new techniques to try to disrupt websites and Internet services. This new series o
RAGs powered by Google Search technology, Part 1 | Google Cloud Blog
When a large language model (LLM) doesn’t have enough information or has no contextual knowledge of a topic, it is more likely to hallucinate and provide inaccurate or false responses. Developers are increasingly excited about generative AI and Retrieval Augmented Generation (RAG) — an architecture pattern that combines LLMs with backend information retrieval from other information sources. This a
Google Cloud のログ管理サービスである Cloud Logging は JSON で出力されたログを構造化ログとして認識します。その際に特別な JSON フィールドを使うとログに特別な属性を与える事ができます。本記事ではそれらの特別な JSON フィールドを用途ごとにまとめて紹介します。 本記事の技術的な内容はほぼすべてこのドキュメント 1 ページに書いてありますが、「実際に UI でどう表示されるのか」と「その特別な JSON フィールドにどんな価値があるのか」はドキュメントにないので参考にしていただけると思います。 Cloud Logging へのログ書き込み Cloud Logging へログを書き込むには大きく 2 つの方法があります。API で LogEntry を直接書き込むか、それ以外かです。 API で直接書き込む方法の場合、メジャーな言語であれば各言語のライブ
はじめに 本記事では実践的な Cloud Run のデプロイパイプライン実装を通して Cloud Deploy の理解を試みます。Cloud Deploy は元々 Kubernetes 用のプロダクトとしてリリースされたこともあり、Cloud Run に限って利用するには学習コストが高すぎるところもあります。本記事では Cloud Run のデプロイの本番環境構築・運用に必要な部分のみをピックアップして次のようなことを説明します。 Cloud Deploy の仕組み Cloud Deploy を使ったデプロイパイプラインの設計・実装方法 Service Account、IAM 設計 おすすめの Infra as Code の方法 おすすめの skaffold.yaml の書き方 Automation、デプロイフック、カナリアデプロイなどの高度なパイプライン、監視などは上記のような基本をおさ
Google Cloud accidentally deletes UniSuper’s online account due to ‘unprecedented misconfiguration’
UniSuper and Google Cloud have apologised to members left without account access for more than a week after a ‘misconfiguration’ problem. Photograph: Ammentorp Photography/Alamy UniSuper and Google Cloud have apologised to members left without account access for more than a week after a ‘misconfiguration’ problem. Photograph: Ammentorp Photography/Alamy
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 | Google Cloud 公式ブログ
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
Google Cloud、GPUに頼ることなくローカルのCPUとメモリ上でLLMの活用を可能にする「localllm」を公開
localllmは、コマンドラインユーティリティ経由でHuggingFaceから量子化モデルにアクセス可能なツールとライブラリのセットで、Google Cloud Workstation内にてCPUとメモリ上でLLMをローカル実行するための、包括的なフレームワークとツールを提供する。localllmの利用によって、GPUへの依存が排除されアプリケーション開発のニーズに合わせてLLMの可能性を最大限に引き出せる。 localllmでは、CPUとメモリ上でLLMを実行できるので、希少なGPUリソースが不要になり、パフォーマンスや生産性を損なうことなくLLMをアプリケーション開発ワークフローに統合することが可能になる。また、Google Cloudエコシステム内でLLMを直接使用できるため開発プロセスが合理化され、リモートサーバのセットアップや外部サービスへの依存にともなう煩雑さが軽減される。
Qiitaユーザー約2000人に聞いた「勤め先のサーバ・クラウド」 AzureとGoogle Cloudが接戦
ITエンジニアの知識共有サービス「Qiita」ユーザーに聞く、「勤め先で使っているクラウド・サーバ」のトップは──運営元のQiita社は12月12日、こんな調査結果を発表した。1974ユーザーに複数回答で聞いた結果、最も利用率が高いのは「AWS」（1259件）。2位は「Google Cloud」（563件）だった。 3位は「Azure」（544件）で、Google Cloudと小差だった。4位は「オンプレミス」（499件）、5位は「レンタルサーバ」（239件）、6位は「さくらのクラウド」（166件）、7位は「Oracle Cloud」（74件）、8位は「IBM Cloud」（55件）、9位は「その他パブリッククラウド」（43件）、10位は「ニフクラ」（35件）だった。 11位以下には「IDCFクラウド」（11位、26件）や「Alibaba Cloud」（12位、23件）などが入った。202
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AWSだ! Google Cloudだ! Azureだ! 認証連携だ！
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