【Go/GCP】ライブゲーム「あてっこ！ぷにまるず」を支えるバックエンド技術 - Mirrativ Tech Blog
バックエンドエンジニアの makino です。本日は、先日リリースしたライブゲーム「あてっこ！ぷにまるず」のバックエンド技術について紹介します。 ライブゲーム「あてっこ！ぷにまるず」について ライブゲームとは、Mirrativアプリ上で遊べるゲームであり、配信中のゲームに視聴者が介入できることが特徴です。 「あてっこ！ぷにまるず」では、配信中に視聴者を招待して一緒にGvGバトルを楽しむことができます。 開発スタッフがプレイした動画をご紹介📺✨ バウンド数に注目👀⁉ こんなに連鎖できたら気持ちよさそう…🐰💕 動画を参考にレッツ❗チャレンジ💁 SNSスタッフは2回バウンドできました🙌 まだまだ道のりは険しい…🏔 pic.twitter.com/YdZMRKxbgv— 【公式】あてっこ！ぷにまるず (@punimals_jp) 2023年7月18日 Mirrativのライブゲームは
DATAFLUCT Tech Blog
2022-08-27 データ抽出に特化したAirbyteによるEL(T) 環境構築の実践 データ基盤 Airbyte ELT こんにちは。今回は、データ基盤の構築の一部を実際に体験してみたいと思います。 データ基盤を作成するにあたり、まずは、社内に眠る様々なデータを集めてくる必要があります。前回の記事では、その機能を「収集」と紹介していました。 データ基盤とは何か… データ基盤 データ分析基盤 実践 2022-08-18 Metaflowでモデルの学習をpipeline化するまで MLOps Metaflow Pipeline 皆さんは「MLOps」について取り組んでいらっしゃるでしょうか。私は2018年頃からデータクレンジングや機械学習モデルの構築や運用をしてきましたが、当時の日本で私の耳にはMLOpsという言葉が入ってくることはありませんでした。 ただMLOpsの元となった「Dev…
テストで満点を取れるようになって、足が速くなって、恋人ができて、インスタンスの安定性も改善されました！！！ こんにちは、ダイニーの whatasoda です。ダイニーでは4年以上 Cloud Run を使っていますが、ロギングには @google-cloud/logging-winston を利用しています。これまで Cloud Logging API を直接呼び出す方式で利用してきて特段不便を感じることはありませんでしたが、最近これを Cloud Run の標準出力に書き込む方式へと変更したところタイトルのような効果を得ることが出来ました。（そもそも Cloud Run では標準出力（stdout）に書き込まれたテキストを自動的に Cloud Logging に記録してくれるようになっています。） なお、ダイニーでは NestJS アプリケーションを Node.js で実行しているため、
「その言語、 Cloud Run で実装してみない？」というテーマで喋りました #devio2021 | DevelopersIO
DevelopersIO 2021 Decade のビデオセッションにて、Cloud Run について話しました。その動画と関連資料をご紹介します。 こんにちは CX事業本部 MAD事業部 の 田中 孝明 です。 DevelopersIO 2021 Decade という弊社オンラインイベントにて、「その言語、 Cloud Run で実装してみない？」というテーマでお話させていただきましたので、ご紹介します。 セッション概要 MAD事業部では以前から一部使われていた Google Cloud を本格的に利用しようという動きがあります。個人的に好きなサービスである Cloud Run を使った内容をお話しします。 動画 スライド Cloud Run を一言で Cloud Run は 2019年 にデビューした コンピュート に属するサービスです。 主な機能 Cloud Run は、マシンのプロ
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Webエンジニアのブログです。
https://zenn.dev/voluntas/scraps/f4939cbe92525c を見て、Cloud Run でもホストできると個人的にはうれしいかもなーと思って実験してみた コツとしては、 第二世代の実行環境 で動作させる コンテナ起動時にrestoreしてGCSからデータをロードするようにする 最大インスタンス数を1にする LitestreamのGCS対応はCloud Runの実行環境のサービスアカウントでは実行されないので、サービスアカウントを作り、SecretManager経由で鍵情報をファイルとしてマウントし、GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS としてパスで与える。 といったところだった。 litestream replicate -exec が実行している内容を考えると、定期的にGCSへ更新する処理が走るので、Always on CPU
. ├── backend.conf ├── main.tf ├── registry.tf ├── terraform.tfvars └── variables.tf main.tfでは、terraformのバージョン指定とサービスアカウントのroleの指定が定義されています。repo_nameは権限を与えるgithubリポジトリなので、この段階で連携するリポジトリを決めておく必要があります。 terraform { required_version = "~> 1.1.9" backend "gcs" { prefix = "terraform/state" } } locals { cloudrun_roles = [ "roles/run.developer", "roles/iam.serviceAccountUser" ] } resource "google_project_
※この投稿は米国時間 2021 年 5 月 14 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Cloud Run を使用すると、デベロッパーはコンテナ化されたアプリケーションの開発とデプロイを容易に行えます。このとき、Cloud Run サービスには安全性が求められます。本日は Cloud Run 環境を保護するための新しい方法をいくつかご紹介します。 Google Secret Manager からシークレットをマウントする Binary Authorization を使用して、信頼できるコンテナ イメージのみがデプロイされるようにする 独自の暗号鍵を使用する 最小権限の原則に基づいた推奨事項を取得する これらの新機能のポイントをそれぞれ詳しく見ていきましょう。 1. Google Secret Manager からシークレットをマウントするAPI キー、パス
こんにちは。サーバーサイドエンジニアの平井です。 今年もあと1ヶ月ですね。リモートワーク中心の生活スタイルに変わり、より一層時が過ぎるのを速く感じています。 もう年末ということで、弊社では今年もAdvent Calendarを開催します!! 題して、Enigmo Advent Calendar 2020です!! 記念すべき1日目は、私、平井の「Cloud Run 使ってみた」になります。 プロジェクトで簡単なAPIをCloud Run(フルマネージド)上に実装したので、それについて話したいと思います。 構成 Cloud Run(フルマネージド)について 準備 Dockerfile cloudbuild yaml その他 ドメイン 他GCPサービスとの連携 感想 最後に 構成 会員毎にパーソナライズされたコンテンツ情報を返すAPIをCloud Runを使って実装しました。 とてもシンプルです
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。
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.
Run your AI inference applications on Cloud Run with NVIDIA GPUs Developers love Cloud Run for its simplicity, fast autoscaling, scale-to-zero capabilities, and pay-per-use pricing. Those same benefits come into play for real-time inference apps serving open gen AI models. That's why today, we’re adding support for NVIDIA L4 GPUs to Cloud Run, in preview. This opens the door to many new use cases
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
たった一つで Cloud Run にビルドしてデプロイするコマンドの紹介 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2020 年 12 月 18 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Cloud Run に対する Google のビジョンはシンプルです。デベロッパーのソースコードを、HTTPS で保護されたドメイン名を使用したフルマネージドの自動スケーリング インフラストラクチャ上で実行できるようにすることです。しかし、従来は、Cloud Run へのデプロイには少なくとも次のような 2 段階のステップが必要でした。 コードをコンテナ イメージへとパッケージ化する このコンテナ イメージを Cloud Run にデプロイする コンテナ イメージはソフトウェアのパッケージ化、デプロイ、スケーリングの業界基準となったものの、すべてのデベロッパーがコンテナの仕組みや、（それぞれの好みの言語で書かれた）アプリをコンテナ イメージへとビルドする方法を知りたい
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
Serverless NEG でシステム開発をより柔軟に
はじめに以前 Yuki Furuyama さんが「NEG とはなにか」という哲学的な(?)記事を書かれていましたが、このたび「Serverless NEG」(Serverless Network Endpoint Group)という新しいタイプの NEG が追加されました。(まずは Beta でのご提供です → EDIT(2020–10–14): 2020年10月14日に GA になりました。) これで NEG は Zonal NEG、Internet NEG、Serverless NEG の三種類になりました。 Furuyama さんの Zonal NEG に関する記事には「NEG は Kubernetes の Service に相当するもの、Network Endpoint は Pod に相当するものです」とありましたが、Serverless NEG では「Network Endpoi
Cloud Run に ko と skaffold を使ってデプロイまでやってみる | フューチャー技術ブログ
はじめにこんにちは！ TIG コアテクチームの川口です。本記事は、CNCF連載 の5回目の記事になります。 本記事では、CNCF の Knative を基盤として利用している Cloud Run と CNCF の各種ビルドツール ko, skaffold、Cloud Deploy を用いたうえで、アプリケーションのビルドからデプロイまでを行います。 扱う技術要素今回は、合計5つの技術要素を扱います。 全体感を掴むため、それぞれの技術とそれらの関連について図示します。 Cloud Run （Knative）Cloud Run は、Google Cloud におけるコンテナベースのサーバーレスコンピューティングサービスとしてよく知られているものかと思います。こちらは、基盤として Knative を採用しています。 この Knative は 2022年の3月に CNCF の Incupating
メルカリShops における Cloud Run service の Canary Deployment | メルカリエンジニアリング
こんにちは！ソウゾウの Software Engineer の @dragon3 です。連載：メルカリShops 開発の裏側 Vol.2 の4日目を担当させていただきます。 この記事では、メルカリShops において、Cloud Run service を安心して deploy するための Canary Deployment の仕組みについて紹介します。 Cloud Run service の deploy 方法とその変遷 まず、現在の Canary Deployment の仕組みに至るまでに、これまでどのように deploy をおこなってきたかの変遷について紹介します。 1. 開発初期は gcloud コマンドラインツール メルカリShops の開発がはじまった直後は、素朴に gcloud コマンドを使った CI/CD (GitHub Actions) workflow で deploy
※この投稿は米国時間 2023 年 8 月 30 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Google Cloud は、コンテナ化されたワークロードを実行するための最適な場所になるという使命を担ってきました。それは 2014 年に始まり、Google の内部クラスタ管理システムである Borg を元に、Google は Kubernetes を発明し、世界初のマネージド Kubernetes サービスである Google Kubernetes Engine（GKE）を導入しました。GKE は、現在利用できる最もスケーラブルな、業界をリードする Kubernetes サービスです1。2019 年には、当社はコンテナとサーバーレスの利点を組み合わせた初のサーバーレス プラットフォームである Cloud Run をリリースしました。現在 Cloud Run は、ク
Cloud Run のサービスメッシュを試した 以前から GKE では Cloud Service Mesh を使ってサービスメッシュを利用することができましたが、Cloud Run でもサービスメッシュを利用できるようになりました（作成時点の2024-09-02ではプレビュー段階）。 この記事ではサービスメッシュならではの機能をサンプルアプリを使って確認します。 検証シナリオ 検証環境の構成 サンプルアプリとして Istio のドキュメントに掲載されている bookinfo （本の情報やレビューが見られる Web アプリで、マイクロサービスで実装されている）のコンテナイメージを利用します。 検証する機能 下記の4点について確認を行います。 サービス間の認証、認可を自動的に行う 従来の Cloud Run では ID トークンを明示的にヘッダに付与してリクエストを送信する必要があり、アプリ
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 Direct VPC Egress 機能について解説します。 前提知識 Cloud Run とは サーバーレス VPC アクセスコネクタとは 概要 Direct VPC Egress とは 使用方法 サーバーレス VPC アクセスコネクタと Direct VPC Egress の比較 コスト パフォーマンス 構成図 比較表 ユースケース 制限事項 Cloud Run services、Cloud Run jobs 共通の制限事項 サブネットに十分な IP アドレスが必要 Direct VPC Egress を使用できるコンテナインスタンス数の上限 メンテナンスイベント時の接続断 Cloud Run の実行環境（世代） Cloud Run jobs
AWS アーキテクトがはじめて Google Cloud で静的 Web ページを配信した話 - G-gen Tech Blog
当記事は みずほリサーチ&テクノロジーズ × G-gen エンジニアコラボレーション企画 で執筆されたものです。 はじめまして、みずほリサーチ&テクノロジーズの小野寺と申します。 みずほでは 2022 年 3 月に発表した Google との戦略的提携 の一環として Google Cloud の活用に取り組んでいます。 この記事では AWS のアーキテクトを経験してきた著者がはじめて Google Cloud で社内向けの静的 Web ページを配信するまでの経緯を記述しています。 Single Page Application を Google Cloud で構築予定の方や、これから Google Cloud に取り組む方の参考となれば幸いです。 当ブログは G-gen × みずほRT によるコラボ記事です システム特性 初期構成の検討 Cloud Load Balancing と Clo
Google Cloudの生成AI(PaLM2)で社内LLM Webアプリを爆速で作ってみた - G-gen Tech Blog
G-gen 又吉です。Google Cloud (旧称 GCP) の生成 AI (Generative AI) である PaLM 2 を用いて、Cloud Run 上に社内 LLM Web アプリを構築してみました。 はじめに 前提知識 Vertex AI PaLM API Gradio Cloud Runサービスへのアクセス制御 準備 ディレクトリ構成 app.py requirements.txt Dockerfile デプロイ 動作検証 はじめに 今回は、Google Cloud の生成 AI である Vertex AI PaLM API を用いて、社内向け LLM Web アプリを Cloud Run 上にデプロイします。 また、Cloud Run サービスの認証には Identity-Aware Proxy (IAP) を用いることで、社内ユーザーのみがアクセスできる状態を構成で
はじめに Cloud Run 関数について Functions Frameworkについて コードサンプル ディレクトリ package.json tsconfig.json index.ts トリガー別のCloud Run関数 HTTP関数 ローカルでのテスト(HTTP関数) デプロイ(HTTP関数) Cloud Storage イベント ローカルでのテスト(Cloud Storage イベント) デプロイ(Cloud Storage イベント) Pub/Sub ローカルでのテスト(Pub/Sub) デプロイ(Pub/Sub) 終わりに はじめに こんにちは。GMO NIKKO の KONCE です。 今回は Cloud Run 関数について Functions Framework と TypeScript を導入する機会があったので方法と Cloud Run 関数のそれぞれのトリガーに
この記事はMLOps Advent Calendar 2020の17日目の記事です。 もともとはGoogle Cloudからもうすぐ出てくる予定のFeature Storeの紹介でも書こうかと思ったのですが、まだ出てこないな...と思ってたら、Google Cloud ソリューションアーキテクトの中井さん（@enakai00）がいい感じのサーバレスMLOpsソリューションをタイミングよく公開されてたので、紹介させていただくことにしました。 できた。https://t.co/COMDamTMQb This example shows how you can use Cloud Run and Cloud Workflows to create a simple ML pipeline. The ML usecase is based on the babyweight model examp
Cloud FunctionsがCloud Run functionsとしてリブランディング。影響を解説 - G-gen Tech Blog
G-gen の佐々木です。2024年8月22日（日本時間）、Google Cloud のサーバーレス コンピューティング サービスである Cloud Functions が Cloud Run functions としてリブランディングされました。当記事ではリブランディングによる影響や変更点を解説します。 Cloud Functions のリブランディング リブランディング Cloud Functions の世代 影響と変更点 既存の Cloud Functions 関数の動作・管理に影響なし Cloud Run の機能を使用できる 第1世代の Cloud Functions は名称変更のみ Cloud Run コンソールへの統合 Cloud Run services との差別化 Cloud Functions のリブランディング リブランディング 2024年8月22日（日本時間）、Clo
Cloud Run でマルチコンテナ機能がプレビューで利用可能に GA になりました（2023年11月）！ 長らく待ち望まれていたCloud Run のマルチコンテナが、パブリックプレビュー GAになりました！！ Cloud Run の第一世代、第二世代ともに利用が可能です。 Update: Google Cloud コンソールからマルチコンテナが設定できるようになりました。 ドキュメントはこちらです。 マルチコンテナのサポートにより、複数のコンテナを使いながら ロギング、モニタリング、トレーシング Nginx や Envoy、Apache2 などのリバースプロキシ 認証、フィルタの追加 データベースのプロキシ など、ユースケースが柔軟に広がることが期待できます。 より具体的な例として PHP を使ったアプリケーション は、Nginx と PHP-FPM の組み合わせが多いため、恩恵が大き
あらゆるニーズに応えるサーバーレス: Cloud Run ジョブと第 2 世代の実行環境が一般提供に | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2023 年 4 月 26 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 この 15 年間、組織は Google Cloud サーバーレス プロダクトを利用し、さまざまな取り組みを展開してきました。それはたとえば、世界をつなげる、クラウド バンキングの保護、無償教育の一般提供、化粧品業界の変革、貨物輸送業界の再構築、小売業界の再定義など、多岐にわたります。 そしてこのたび、Cloud Run ジョブと Cloud Run 第 2 世代の実行環境が一般提供され、サーバーレス プラットフォームで構築できるものに限界がなくなりました。 Cloud Run は当初、ウェブサイトや API のサービス提供ニーズに合わせて設計されており、ユーザーは HTTP リクエストやイベントに応答する「サービス」を実行できました。サービスは、リクエストを処理したり、
Google Cloud Functions is now Cloud Run functions | Google Cloud Blog
Cloud Functions is now Cloud Run functions — event-driven programming in one unified serverless platform Cloud Functions and its familiar event-driven programming model is now Cloud Run functions, complete with the fine-grained control and scalability that developers love about the serverless platform. With Cloud Run functions, we’ve created a unified serverless platform for all your workloads, so
【社内勉強会】AKIBA.GCP でZennのCI/CDを紹介し、Google Cloud Japan の皆さまに改善アドバイスをいただきました | DevelopersIO
【社内勉強会】AKIBA.GCP でZennのCI/CDを紹介し、Google Cloud Japan の皆さまに改善アドバイスをいただきました こんにちは。Zennチームの和田です。2023年3月1日、Google Cloud に関する社内勉強会が開催され、そこでZennのCI/CDの話をしたのでレポートを書きます。 Zenn の CI/CD Zennは、バックエンドにGoogle Cloudを採用しています。少人数のチームで運営しており、できるだけ運用負荷を減らす観点でCI/CDは重視しているポイントです。いまは、以下のような概略図で動いています。 勉強会の目的 おおきくふたつありました。 Google Cloud で動いているアプリのCI/CDとして、Zennを例にとって共有すること Google Cloud Japan の方々に改善点をアドバイスしてもらうこと この勉強会のために、
Google Cloud Champion Innovators Advent Calendar 2023 の1日目の記事です。 Advent Calendarの初日ということもあり、筆者がなぜGoogle Cloudが好きなのかについて。 筆者が初めてGoogle Cloudに出会ったのは2011年で、 App Engine に恋い焦がれてから、ずっとGoogle Cloudを使い続けています。 現在、仕事ではかなり大きなシステムをGoogle Cloudで扱っていますが、個人で小さなシステムを作るのも好きです。 そんな小さなシステムから大きなシステムまで作れるところも魅力に感じています。 この記事では個人でよく作っている小さなシステムに注力しています。 筆者が魅力に感じているGoogle Cloudの思想としてDatacenter as a Computerがあります。 日本語だとGo
はじめに Cloud Run から 別の Cloud Run へアクセスするときに、その Cloud Run って「すべてのインターネットからアクセスさせる」必要ってあるのかな？という疑問がありました🤔 公式ドキュメント[1]を読むと Cloud Run からのアクセスをInternal (内部)として扱う方法について記載がありました。 3つの方法があるようですが、どうも理解が進まないので実際に検証してみたいと思います。 やりたいこと 検証プロセスの概観 Cloud Run を2つ作成します。以下はそれぞれのコードです。 client-node : server-node に対して、HTTPリクエストを投げる Cloud Run。この Cloud Run は常に 内向きは「すべて」とする。 リクエスト先 Cloud Run の公開URLを環境変数として設定している server-node
WINTICKET Web の GKE 脱却と Cloud Run の採用 | CyberAgent Developers Blog
WINTICKET の Web 版（以降 WINTICKET Web）のテックリードを担当している @dora1998 です。 サービス開始以来、WINTICKET Web は Google Kubernetes Engine（以下 GKE）へデプロイして稼働していました。2022 年 10 月に Cloud Run を採用した構成へリアーキテクチャを行ったので、この記事ではその背景や具体的な構成、付随して行った改善について紹介します。 抱えていた課題 WINTICKET Web ではリアーキテクチャ前のバックエンド構成について、大きく 3 つの課題を抱えていました。 リリースの安定性 これまでのリリースフローでは段階的なリリース手段がなく、リリース内容に不具合が含まれていた場合にほぼ全てのユーザーが影響を受ける問題がありました。 加えて、WINTICKET はレース情報を提供する競輪シス
Google Cloud Next '23 参加レポート 〜Google本社にも行ったよ！〜 - ZOZO TECH BLOG
こんにちは、MA部MA開発1ブロックの齋藤（@kyoppii13）です。 8/29-8/31に開催されたGoogle Cloud Next '23へ参加してきました。今年は4年ぶりとなるオフライン開催で、アメリカ・サンフランシスコで開催されました。弊社からはMA部の齋藤・松岡・中原の3名が参加しました。 今年は生成AIにフォーカスした内容がとても多く、それに関連する新サービスの発表も多くありました。本記事では、現地での様子と特に興味深かったセッションをピックアップして紹介します。 現地での様子 3日間に渡って開催されたGoogle Cloud Nextの会場はモスコーニ・センターという大きな展示施設で、メインルームではキーノート、他ルームでセッションが発表されるというものでした。発表以外にもワークショップやたくさんの企業ブースがあり大変賑わっていました。 Moscone Center Ma
執筆時点で Public Preview な内容を扱っています。GA になった際に内容に誤りが生じる場合があるため、最新の一次情報も確認してください。 https://cloud.google.com/iap/docs/enabling-cloud-run Cloud Run は Google Cloud Platform (GCP) で提供されている Serverless Computing の1つで、Container のフルマネージドホスティングサービスです。 Identity-Aware Proxy (IAP) は GCP で提供されている、アプリケーションレベルの認証、承認のためのアクセス制御サービスです。 これまで、IAP は GCE や GKE、GAE でしか使えませんでした。 そのため Cloud Run で認証を行う場合はアプリケーションに実装するか、Cloud Endp
本連載は、Google Cloudのアプリ開発とDBプロダクトにおけるスペシャリスト達が、Google Cloudプロダクトを利用した、クラウドネイティブな開発を実践する方法を解説しています。 第3回では、サーバーレス開発とGoogle Cloudのサーバーレス製品であるCloud Runに焦点を当てます。 まず、サーバーレス開発の基本概念と利点について説明し、従来のサーバーに依存しないアプリケーション開発手法の重要性を探ります。次に、Cloud Runの概要を紹介し、コンテナイメージの実行をサポートするサーバーレスプラットフォームとしての役割を説明します。この回を通じて、サーバーレス開発の基礎を学び、Cloud Runを利用して効率的なアプリケーション開発を実現する方法を理解できます。 主に対象となる読者は、クラウドを利用してアプリケーションを開発するエンジニア、またはその基盤を構築する
調査結果まとめ 日本の真ん中あたりから東京リージョンのCloudRunにアクセスしたときのTTFB（Time To First Byte）のざっくり計測結果。詳細は後述。 Cloud Runのデフォルトドメインに直接アクセスした場合: 28msくらい Cloud Runにカスタムドメインをマッピングした場合: 99msくらい さらにCloudflareからCNAMEで指した場合: 114msくらい Cloudflare WorkersでCloud Runのデフォルトドメインをプロキシした場合: 44msくらい Cloud Run + Cloud Load Balancing（CDNなし）: 31msくらい Cloud Runの東京リージョンで「カスタムドメインのマッピング」を利用するとレイテンシが発生する 2023年1月現在、Cloud Runのドキュメントの既知の問題には以下の記載があり
レコメンドウィジェットを作ってみよう
こんにちは。GMOアドマーケティングのM.Nです。 少し前になりますが、GMOインターネット 次世代システム研究室のTECHNOLOGY INTERNSHIPに参加してきました。 例年GMOアドマーケティングと次世代システム研究室で共同開催しているのですが、私はWebエンジニアリングコースのチューターとして参加しました。 今回はTECHNOLOGY INTERNSHIPで実施した課題と、課題に取り組む上でのポイントについて紹介します。 TECHNOLOGY INTERNSHIPについて TECHNOLOGY INTERNSHIP は以下のような形式で進めており、実務に近い形で就業体験ができるという特徴があります。 お題のWebサービスの構築を行い、実サービスで運用できるクオリティの構成を一人、もしくはチームで実現してもらいます。メンターにヒントを貰いながらアプリケーション全体の構成を自分た
みなさんこんにちは！ 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たいと思います。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たいと思います。 初日は、私自身がデモなどでよく使う Next.js を Cloud Run にデプロイする方法を紹介します。 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。 Next.js アプリの作成 まずは Cloud Run でホスティングする Next.js のサンプルアプリを作ります。 Dockerfile 付きのサンプルアプリは Next.js 公式として公開されているので、コンテナ化した Next.js アプリは簡単に作ることができます。 FROM
Poetry, Docker, Build, and Run - スタディサプリ Product Team Blog
データエンジニアの@masaki925 です。 私が所属するデータ組織では、スタディサプリ本体に対して検索やレコメンドなどのデータプロダクトをマイクロサービスとして提供しており、その多くはPython がメイン言語です。 またデータ基盤としてBigQuery をはじめとしたGCP サービスを多く活用しています。 現在、私は2020年頃から新規プロジェクトに参画しており、そこでもPython とGCP をベースとした開発環境を構築しました。 私が開発環境に求めることは「TDD がしやすいこと」です。 これは平たく言うと、テストを書いて、実装して、CI/CD して、というサイクルを効率的に回すことです。当たり前のことを当たり前にやりたい、ただそれだけです。 今回、以下の環境でそれをやろうとしたらいくつか罠があったので記しておきます。 $ docker compose run poetry-do
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Cloud Run のログを標準出力に出したらメモリが劇的に節約されてパフォーマンスも良くなった話
GCP Cloud RunでLitestreamを利用する
Cloud RunをGithub ActionsとTerraformで管理する
Cloud Run サービスを保護する 4 つの新機能 | Google Cloud 公式ブログ
Cloud Run 使ってみた - エニグモ開発者ブログ
【Cloud Run】ElasticsearchをCloud Runで運用する
Host your LLMs on Cloud Run | Google Cloud Blog
Cloud Run のための実践 Cloud Deploy
コンテナ プラットフォームの新たな進化について | Google Cloud 公式ブログ
Cloud Run のサービスメッシュを試した
Cloud RunのDirect VPC Egressを解説 - G-gen Tech Blog
Cloud Run 関数でのFunctions Framework導入まとめ(TypeScript)
Cloud RunでサーバレスMLOpsを試してみた - Qiita
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Cloud Run ことはじめ - Next.js アプリを 10 分でデプロイする
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