Firestore Multiple Databases is now generally available | Google Cloud Blog
Join us at Google Cloud NextComing to Las Vegas, April 9–11. Register Today, we are announcing the general availability of Firestore Multiple Databases, which lets you manage multiple Firestore databases within a single Google Cloud project, enhancing data separation, security, resource management, and cost tracking. With this milestone, multiple databases are now fully supported in the Google Clo
公開論文から学ぶ Google のテクノロジー : パート 2：ネットワーク技術編 | 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 のエンジニアは、自分たちが開発した技術の詳細を論文として公開しており、これまでに公開された論文は、Google の研究チーム、Google Research の Web サイトにある Publication Database で検索できます。このブログシリーズでは、次の 4 つの分野に分けて、Google Cloud の技術に関連の深い論文を紹介していきます。 分散処理基盤（コンテナ技術）とデータセンター ネットワーク技術 データ
Google Cloud の法人向け AI、生成 AI サービスまとめ こんにちは、クラウドエース編集部です。 昨年登場した ChatGPT を皮切りに大量のデータと学習をもとに、新たなコンテンツを生み出す生成 AI 技術への注目が高まっています。また、従来の AI 技術もあらゆるビジネスやサービスで活用されており社会にとって不可欠な存在となっています。 また、それを裏付けるかのように、AI 開発に欠かせない GPU（Graphics Processing Unit）市場を独占するエヌビディア社の 2023 年 8 月 24 日の決算発表は市場予想を大幅に超える凄まじい数字が報告され、世界の AI 需要の急拡大が実態を伴うものであることが証明されました。 そんな中、Google Cloud でもビジネスニーズや開発シーンにおいて最先端の AI 技術や生成 AI 技術を活用できるプロダクトが
Try Gemini 1.5 ProGoogle's most advanced multimodal model in Vertex AI Try it We are excited to share with you that Gemini for Google Cloud is here. Generative AI’s capabilities have grown tremendously over the last year, and we have infused it throughout our product portfolio. Gemini for Google Cloud is a new generation of AI assistants for developers, Google Cloud services, and applications. The
フィードバックを送信 VPC Service Controls を有効にするためのベスト プラクティス 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 組織で VPC Service Controls の保護を構成して適用する際の推奨プロセスについて説明します。 VPC Service Controls を不用意に有効にすると、既存のアプリケーションで問題が生じ、停止する可能性があります。有効化は慎重に計画し、時間をかけてデータの収集、テストの実施、違反ログの分析を行うことをおすすめします。VPC Service Controls オペレーション チームとアプリケーション チームの関係者がこのタスクを実行できる状態であることを確認してください。 VPC Service Controls にオンボーディングする
SREベース
Google Cloud 設計・構築・導入支援サービス Google Cloudプラットフォームを利用したクラウドアプリ開発と インフラ構築をトータルサポートします。 Sproutlyの「Google Cloud 設計・構築・導入支援サービス」は、Google Cloudで設計・開発・システム基盤の構築からアプリケーション運用に必要な保守サービスまでのすべてをトータルに運用・管理までご支援します。人手不足の開発担当者やインフラ担当者の業務負荷を大幅に軽減します。GoogleCloudの導入・移行や活用でお悩みをSproutlyが解決いたします。
Vertex AI Search and Conversation の一般提供を開始 | Google Cloud 公式ブログ
※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。 生成 AI がその計り知れない可能性を発揮するには、広くアクセス可能であり、さまざまなサービスに簡単に統合できる必要があります。そのため、Google はこのたび Vertex AI Search and Conversation の一般提供を開始し、生成検索やチャット アプリケーションを作成する複雑さを抽象化できるようにしています。これらのプロダクトにより、ML の専門知識がほとんどない開発者であっても、わずか数時間でインテリジェントなアプリを構築し、デプロイできるようになります。 Vertex AI Search and Conversation は、Generative AI App Builder 上のエンタープライズ検索と Generative AI App
GoとCloud Pub/SubをつかってBaseball Savantのクローラーを作ってみた - Lean Baseball
最初に言っておきます, 「野球」っていうワード以上に「エンジニアリング」なエントリーです*1. 野球方面の人は最初の雰囲気を読んで最後まで読むか判断してください, 「オオタニサン」っていうワードは出てこず「Go」「Pub/Sub」「コンテナ」とかそんなのばっかり出てきます🙏 という前置きはさておき, 最近はGoでモノを作るのが好きになってきており, 今はというと, PyCon JP 2022およびデブサミでお披露目した「野球データ基盤」の刷新をGoで少しずつやる. 野球データ基盤を構成するマイクロサービスのうち, Goでやったほうが効率良さそうなサービスをGoに書き換え. クラウドサービスは引き続きGoogle Cloud（これはマスト）だが, マイクロサービスのワークロードはCloud Runに統一*2, 可能なら「マルチコンテナ*3」を採用してサービスを一つに統一したい. といった事
Join us at Google Cloud NextComing to Las Vegas, April 9–11. Register ※この投稿は米国時間 2024 年 2 月 1 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 現在の流動的な環境において、企業は不正なトランザクションを特定し、それらに対処するため、より迅速なデータ分析と予測的な分析情報を必要としています。一般的に、データ エンジニアリングと ML の観点から見た不正行為への対処は、主に以下の手順で構成されます。 データの取得と取り込み: トレーニング データを取り込んで保存するため、分散したさまざまなソース（ファイル システム、データベース、サードパーティ API）にまたがるパイプラインを確立します。このデータは有用な情報を豊富に含み、不正行為を予測する ML アルゴリズムの開発に役立ちます
日本特殊陶業 : 生成 AI とBigQuery を駆使して構築する効率的な統合データ基盤 - Vertex AI による SQL 記述支援 | Google Cloud 公式ブログ
日本特殊陶業 : 生成 AI とBigQuery を駆使して構築する効率的な統合データ基盤 - Vertex AI による SQL 記述支援 Niterra グループ 日本特殊陶業株式会社（以下、日本特殊陶業）はスパークプラグをはじめとした内燃機関用関連商品、並びにニューセラミック商品の製造および販売を手がける、国際的な総合セラミックスメーカーです。 同社は、これまでも Google Cloud を有効活用されてきましたが、より優れたサービス提供を目指し、 BigQuery を中心とした統合データ基盤を同社内で展開しました。この統合データ基盤を、よりユーザーに有効活用してもらうため、生成AIによる SQL の記述支援を実現しています。 今回は日本特殊陶業グローバル戦略本部 DX 戦略室の寺嶋拓弥氏からのお話を伺い、その取り組みと成果について詳しくご紹介いたします。 利用している Googl
Duet AI for developers
Duet AI for Developers は 2024 年 5 月 11 日まで無料で試用でき、請求先アカウント 1 つにつき 1 ユーザーに制限されています。
Node.js & TypeScriptでCloud Vision API入門：OCR APIを使って画像からテキストを取得する方法 | Go-Tech Blog
今回は、Node.jsとTypeScriptの実行環境の中でGoogle Cloud Vision APIをOCRとして利用し、画像からテキストを取得する方法を備忘録としてまとめていきます。主に、Cloud Vision APIのセットアップやNode上でSDKを使って操作する方法を整理していますので、少しでも参考になれば幸いです。 【得られること】 Cloud Vision APIの大まかな使い方や用途について理解できる Node.jsでCloud Vision APIを使って画像からテキストを取得できる
App Engineの定期実行で困っていたことGoogle App Engine でバッチジョブを動かしていて、ある時「何のエラーも出ていないが処理が止まってしまう」状態に遭遇した。いわゆるフリーズ / ストールしている状態。 そういや昔は Windows の OS そのものが連続何日間稼働で無反応になるだの、Webサーバが無反応になるだの色々あったけど、最近はこういうことに気を使う必要があるケースはほとんどなかったなーなどと思いながら、はてどうしたもんかと考えていた。 このプロセスは24h稼働させっぱなしではなく、必要なタイミングに自動で起動して自動で終了する予定なので、常時外形監視のような形でエラーを拾うのもなかなか面倒な仕組みになってしまう1プロセスは何のログも吐かなくなってしまうので、プログラムコード自体を修正せずに中の情報を引き出すのは難しい正常に動作しているログは逐一出力してい
システムの増加するワークロードを管理する能力を最適化するためには、水平スケーリングと垂直スケーリングの違いを理解することが重要です。このトピックは、テーブルと椅子で客をサービスするレストランを使った比喩でうまく説明できます。 垂直スケーリング: Cloud SQLのケースレストランの各テーブルをシステムインスタンスと見立て、椅子をそのリソース（CPU、RAM、ディスク）と見立ててみましょう。垂直スケーリングは、一つのテーブルにより多くの椅子を追加し、そのテーブル（インスタンス）の客（ワークロード）を収容する能力を強化することに相当します。この戦略はCloud SQLによって体現されています。単一インスタンスのリソースを増強することで、システムの負荷処理能力が増加します。 しかし、テーブル（インスタンス）に追加できる椅子（リソース）の数には限りがあるという点に注意が必要です。 水平スケーリン
GitHub Actions と Google Cloud Deploy が連携 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2023 年 5 月 10 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Google Cloud では、Google Cloud Deploy を使用してソフトウェアを本番環境にデプロイできます。このフルマネージドのデプロイ サービスを利用すれば、セルフホスト型プラットフォームのスケーリングやメンテンナンスを繰り返し行う手間が省け、かつ、Cloud Deploy に組み込みの制御や制約によって、パイプラインを確実かつ安全な状態に保ち、信頼性を確保することができます。 Cloud Deploy では通常、デリバリー パイプラインを使用して、テスト環境から本番環境に至るまで、複数のターゲット環境で順番にリリースを進めるため、頻繁かつ手軽に本番環境へのリリースを行えます。また、Cloud Deploy ではデリバリー指標がデフォルトで設定されてい
こんにちは！クラウドサービス部の山口です。 最近、業務でCloud Functionsをよく利用しているのですが、「簡単にデバッグしてコードを直したい、、！」と思うことがありました。 そんな時にFunctions Frameworkを利用してCloud Functionsの関数をローカル環境でテストする方法を活用したところ、大変便利だったので今回ご紹介します。 Cloud Functionsで感じたこと Cloud Functions上で既存のファンクションのコードを修正する際は、以下のように「編集」ボタンよりコードやその他設定を編集することができます。 修正が完了し、左下「デプロイ」ボタンを押した直後に気づきました。「エントリポイントと関数名が違う、、、、」（画面上部の注意メッセージを見落とすという凡ミス。） 上図のように「エントリポイント名≠関数名」の状態でデプロイを行うと、下記エラー
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。
Google Cloud Champion Innovators Advent Calendar 2023 の6日目の記事です。 sinmetalから見たGoogle Cloud Serverless Productたちの歴史と現状を振り返ります。 リリース順 App Engine Standard Environment (2008年) App Engine Flexible Environment (2016年) Cloud Functions (2017年) Cloud Run (2018年) App Engine Standard Environment 最古のServerless Productで昔はServerlessという言葉は使われておらず、WebアプリケーションのためのPlatform as a Serviceと呼ばれていました。 Google Cloudより昔からあるた
最近仕事でGCPを使うのですが、 AWSとGCPでは、VPCに対する考え方が違います。 色々と紛らわしかったので、メモがてらまとめてみました。 大きな違い VPCサービスはその思想に大きな違いがあります。 まずAWSはリージョンありきです。 リージョン（東京とかシンガポールとか）を選んで、 その中にVPCを作って、 その中にSubnetを作って・・・という流れです。 対してGCPはリージョンを選択せずにVPCを作ります VPCを作ったらその中にSubnetを作ります。 そのSubnetはいろんなリージョンに作成可能です。 図にすると下記のようなイメージです。 それぞれパーツは同じですが、大小関係が違います。 具体的に言うと、下記の違いがあります。 AWS ・リージョンをまたいでVPCを作成できません ・VPCはIPレンジを持ちます GCP ・リージョンをまたいでVPCを作成できます ・VP
ナウなヤングにバカウケのMastodonのアカウントをそろそろ作った方がいいかな〜と思ってついこの前アカウントを作りました1。 しかしただアカウントを作るだけではあんまり面白くないので、この際だからということで自分だけの個人インスタンスを建ててみました。せっかくドメイン名も持ってるし 構成 今回はGCEの無料枠インスタンス（e2-micro @ us-west-1）一本で建てました。Postgresもredisもnginxも全部この中です。 ディスク30GB、メモリ1GBと小さいインスタンスですが、1ユーザくらいであれば問題なく動きます。 OSは少し気になっていたNixOSを導入してみました。 システム構成をすべてテキストで書くのはなかなか難しいところがありましたが、結果としてはこのOSを選んで正解だったと思います。 NixOS NixOSはLinuxディストリビューションのひとつで、特徴
【速報まとめ】Google Cloud Next ‘23 基調講演 The New Way to Cloud | クラウドエース株式会社
【速報まとめ】Google Cloud Next ‘23 基調講演 The New Way to Cloud こんにちは、クラウドエース システム開発部 バックエンドディビジョンの水口と水野です。 2023 年 8 月 29 日（太平洋時間）、Google Cloud のカンファレンスイベント「Google Cloud Next’23」が開かれ、生成 AI 関連の機能を中心に新サービスや既存サービスのアップグレードが発表されました。今回は、Google Cloud Next’23 の基調講演の内容をご紹介します。 ① Google CEO Sundar Pichai 氏の挨拶 まずは Google CEO より挨拶がありました。2019 年以来初となる対面式の Google Cloud Next イベントを開催できたことに対しての喜びと、年間収益や第二四半期の利益率達成などのマイルストーン
Google Cloud と Microsoft Entra ID（旧 Azure AD）の連携 | Cloud アーキテクチャ センター
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。
※この投稿は米国時間 2023 年 9 月 1 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Google Cloud の AI に最適化されたインフラストラクチャを使用すると、企業は最先端の AI モデルのトレーニング、微調整、推論の実行速度を、大規模かつ低コストでさらに高めることができます。このたび、Cloud TPU での推論のプレビューについてお知らせできることを嬉しく思います。新しい Cloud TPU v5e では、最新の大規模言語モデル（LLM）や生成 AI モデルなど、幅広い AI ワークロードに対して高性能で費用対効果の高い推論を行えます。 新しいモデルがリリースされ、AI がより高度になるにしたがい、企業はより強力でコスト効率の高いコンピューティング オプションを必要としています。Google は AI ファーストの企業であり、AI に最適化さ
Cloud Firestore を活用したバッチレコメンドシステムを開発した話 - High Link テックブログ
こんにちは，株式会社 High Link で業務委託（副業）として働いている，機械学習（ML）エンジニアの柏木（@asteriam）です． High Link では，カラリア香りの定期便という toC サービスを提供していて，ML エンジニアは，データを武器にした非連続的な事業成長を支える技術開発を担っています．具体的には推薦システムや診断といった部分に ML が活用されています． ハイリンク 機械学習・データエンジニア向け 紹介資料 今回はよりサービス改善がしやすい環境にすべく，機械学習用 API（ML-API）と ML パイプラインの役割を分離させ，ロジック改善を回しやすい環境を作っているという話になります．その一環として，パイプラインの結果保存先（レコメンドシステム用の DB として）に Cloud Firestore（以下，Firestore とします） を採用し，活用し始めていま
Vertex AI Pipelinesを効率的に開発するための取り組み - Timee Product Team Blog
こんにちは、タイミーのデータ統括部データサイエンス（以下DS）グループ所属の小関です。 今回はDSグループがMLパイプライン構築時に活用しているVertex AI Pipelinesを効率的に開発するための取り組みを紹介したいと思います！ Vertex AI Pipelinesとは Vertex AI Pipelinesとは、Google Cloudが提供しているMLパイプラインをサーバーレスに構築・実行できるサービスです。 Vertex AI Pipelinesを活用することで、下記のようなデータをBigQeuryから取得し、特徴量の作成・データセットの分割後、モデルを学習するようなML パイプラインが比較的容易に構築できます。 Vertex AI Pipelinesで構築したMLパイプラインのサンプル Vertex AI Pipelinesの活用事例と挙げられた改善点 タイミーのDSグ
gsutil compose で 32より多いファイルを結合したいとき - 中野智文のブログ
背景 gsutil compose はファイルを結合する便利コマンド。しかし32より多いファイルは結合できない。 解決策 xargs -L31 を使う。 echo -n | gsutil cp - gs://your-bucket/total.gz gsutil ls gs://your-bucket/your_file*.gz | xargs -L31 | xargs -I{} echo gsutil compose gs://your-bucket/total.gz {} gs://your-bucket/total.gz | sh ここで、your-bucket はバケット、total.gz はコピー先、your_file*.gz はコピー元を示す。 詳細 本当は xargs を一つにまとめたかったのだが、-I オプション（リプレイス）を使うと、強制的に -L31 が -L1 に変更
Vertex AI を使用した RAG 対応生成 AI アプリケーション用インフラストラクチャ | Cloud アーキテクチャ センター | 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。
Gemini helps migrate Oracle to PostgreSQL on Google Cloud | Google Cloud 公式ブログ
Try Gemini 1.5 ProGoogle's most advanced multimodal model in Vertex AI Try it ※この投稿は米国時間 2024 年 4 月 12 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 昨年の Google Cloud Next ‘23 で、Google は Database Migration Service（DMS）で Oracle から PostgreSQL への移行をサポートすることを発表しました。これにより、Oracle から PostgreSQL へのスムーズな移行を直感的かつ効率的に行えるようになりました。さらに、この移行の最も時間のかかるフェーズでわずらわしさを軽減するために、統合されたコードおよびスキーマ変換が導入されたことも発表しました。 今週開催された Google Cloud
クラウド移行の壁を乗り越えろ！Google Cloud のパートナー企業と実現する成功への近道 | Google Cloud 公式ブログ
Google Cloud Japan は、クラウドへのインフラストラクチャ移行（Lift & Transform）に課題を抱えるお客様を支援するため、新たに「Infrastructure Modernization 支援パートナー」との連携を 4 月 18 日の Modern Infra Summit Tokyo ‘24 で発表します。本プログラムでは、Google Cloud がハイブリッド クラウド、マルチクラウドの知見を持つ Google Cloud 認定 パートナーと連携して、お客様のワークロード移行を起点とするクラウドジャーニーの成功への道筋を共に模索していきます。 Infrastructure Modernization 支援パートナー 発表の目的 クラウドへのインフラストラクチャ移行に課題を感じられているお客様に対して、クラウド ジャーニーの成功の道筋を「ともに考え、模索する
Broadcom と Google Cloud、企業がイノベーションを加速できるよう支援するためのパートナーシップ拡大を発表 | Google Cloud 公式ブログ
Broadcom は、VMware ワークロードの Google Cloud への移行、共同の市場開拓イニシアチブでの連携、新しい生成 AI 機能の提供を進めています。 ※この投稿は米国時間 2024 年 4 月 9 日に、Google Cloud Press Release に投稿されたものの抄訳です。 ラスベガス、2024 年 4 月 9 日 / PRNewswire/ -- Cloud Next '24、ラスベガス -- 本日、Broadcom Inc.（NASDAQ: AVGO）と Google Cloud はパートナーシップの拡大を発表しました。これにより、Broadcom の VMware ワークロードの Google Cloud に向けた最適化、共同の市場開拓イニシアチブでの連携、さらに多くの Broadcom プロダクトとサービスの Google Cloud Marketp
分かったことgcloud SDK 457 で確認。 Cloud Run Jobs の定期実行には Cloud Scheduler が使われているしかし Cloud Scheduler 側から実行可能なアプリケーションはオフィシャルには以下の3 + 1通りで、Cloud Run Jobs のように HTTP のエンドポイントを持たないものはそのままでは実行できないように見える HTTP ( エンドポイントは任意 )Cloud Pub/SubApp Engine HTTP ( service名とpathの指定だけで動作、ただし https ではない )Workflows ( やはり HTTP )Cloud Run の Web UI からは add scheduler trigger で設定できる 設定し終わったものは Cloud Scheduler 側からも確認できる中身は Google AP
G-gen の武井です。当記事では Cloud Run のコールドスタートについて整理した結果をご紹介します。 Cloud Run の概要 コールドスタートについて理解する コールドスタートとは Cloud Run のスケールイン/アウト コールドスタートが発生する理由 コールドスタートの対策 起動時の CPU ブースト 最小インスタンス 実行環境の選択 コールドスタート対策に伴う料金 関連記事 Cloud Run の概要 Cloud Run とは、コンテナとしてパッケージされたアプリケーションを簡単に実行できる Google Cloud のフルマネージド型のサーバーレスプラットフォームサービスです。 インフラの管理はほぼ必要で、コンテナを実行するインスタンスは負荷に応じて自動的にスケールアウトし、処理をしていないときはインスタンス数を 0 までスケールインさせることも可能です。 その他
Google Cloud Innovators Plus
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。
こんにちは。SCSKの島村です。 本日は、Google CloudのAIMLサービスの一つである「Vision API Product Search」についてご紹介させていただきます。 Vision API Product Searchとは？？ Vision API Product Searchとは：AIを活用して、検索画像から類似画像を提供するサービス 画像を検索するには、検索画像のGoogle Cloud Storage URI、ウェブURLまたはbase64でエンコードされた文字列をVison API Product Searchに渡すことで可能です。 細かな手順を割愛すると、下の３ステップで使用開始することが可能です。 使用手順 手順詳細
1. はじめに こんにちは、クラウドエース データML ディビジョンの木村です。 クラウドエースの IT エンジニアリングを担うシステム開発部の中で、特にデータ基盤構築・分析基盤構築からデータ分析までを含む一貫したデータ課題の解決を専門とするのがデータ ML ディビジョンです。 データ ML ディビジョンでは活動の一環として、毎週 Google Cloud の新規リリースを調査・発表し、データ領域のプロダクトのキャッチアップをしています。その中でも重要と考えるリリースを本ページのように記事として公開しています。 今回紹介するリリースは、Pub/Sub の BigQuery サブスクリプションにおける BigQuery の変更データキャプチャ(CDC) についてです。 BigQuery の CDC では、ストリーミングされた変更を処理し、既存のデータに適用することで BigQuery テーブ
TL;DR Cloud Functions 2nd genはEventarc + Cloud RunのWrapperのように振る舞います Cloud RunでCloud Functions 2nd genと同等の振る舞いを構築します はじめに どうも、アニメマスターです。 今回は実質Cloud RunであるところのCloud Functions 2nd genについて、実際どのような構成になっているのか検証していきたいと思います。 概観 Cloud Functions 2nd genは上記の通り、Artifact Registry + Cloud Run (+ Eventarc)で構築されておりそれらのWrapperのような振る舞いをします。 EventarcはCloud Functionsと統合されていますが、オプションなので今回は触れません。 1. 実際にCloud Functions
フィードバックを送信 実行リクエストでのランタイム引数渡し 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。 ワークフロー実行リクエストでランタイム引数を渡し、ワークフロー変数を使用してこれらの引数にアクセスできます。 ランタイム引数を受け取るワークフローの設定 実行リクエストの一部として渡すランタイム引数を受け取るようにワークフローを設定するには、次の手順を実行します。 手順に沿って新しいワークフローを作成するか、既存のワークフローを選択して更新しますが、まだデプロイはしないでください。 メイン ワークフローの定義に params フィールドを追加します。引数名が角かっこで囲まれ、メイン ワークフローが main ブロックに配置されるようにします。 YAML main: params: [ARG_NAME] steps: ... JSON { "main"
Memorystore の永続性と柔軟なノードタイプによりアプリケーションの機能を大幅に向上させる | Google Cloud 公式ブログ
Try Gemini 1.5 ProGoogle's most advanced multimodal model in Vertex AI Try it ※この投稿は米国時間 2024 年 4 月 12 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 2023 年 11 月に Memorystore for Redis Cluster が一般提供（GA）されて以来、このサービスの導入と成長が急速に進んでいます。Google Cloud Next 2024 で、Google は Memorystore for Redis Cluster の主要なリリースをいくつか発表しました。 RDB（Redis データベース）と AOF（追記専用ファイル）の両方に利用できるデータ永続性の公開プレビュー版 新しいノードタイプ（1.4 GB、6.5 GB、58 GB）の一般提供 Me
Next ‘23 において AI 向けのオープンで柔軟なエコシステムを拡大 | Google Cloud 公式ブログ
※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、世界中の 10 万社を超えるパートナー企業と提携してお客様をサポートしています。今年の Google Cloud Next 2023 では、これらのパートナーを重点的に取り上げ、お客様が生成 AI をビジネスに活用する際にパートナーが果たす役割についてご紹介いたします。パートナーは、新しい生成 AI アプリケーションやモデルの構築、Vertex AI と BigQuery を使用した自社プラットフォームでの新機能の強化、新しいデータサービスのリリース、生成 AI の価値をお客様がより早く見いだせるようにする重要な実装サービスの拡大、という役割を担っています。 Google は、最もオープンで大規模なクラウド プロバイダになることを目指して、
GKE のワークロードから GCP サービスへ 安全 にアクセスする 〜 Workload Identity 入門 〜
初めに GKE（Google Kubernetes Engine） を利用したアプリケーション開発において、GKE クラスタ内で実行されているワークロードから GCP サービスにアクセスすることは頻繁にあります。 アプリケーションから GCP サービスを扱うためには Google Cloud API に対して、HTTP / gRPC リクエストを送信します。基本的に クライアント ライブラリ を使い実装することが多いかと思います。 本記事ではアプリケーションから GCP サービスにアクセスする際の "認証" について触れます。GKE 上のワークロードが安全且つ管理しやすい方法で GCP サービスにアクセスするために重要です。 認証方法はいくつかあるのですが、特に推奨されている Workload Identity を用いたアプリケーション認証方法にフォーカスを当て紹介しようと思います！ クラ
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VPC Service Controls を有効にするためのベスト プラクティス | Google Cloud
Fivetran と BigQuery による不正行為の自動検出 | Google Cloud 公式ブログ
GAE cronジョブにはtimeoutがないのでCloud Schedulerを使おう
データベースのスケーリング戦略: Cloud SpannerとCloud SQLの違い｜ベックマン タナ
【GCP】Functions Frameworkを使って関数をローカル環境で実行
料金 | Vertex AI Search and Conversation | Google Cloud
Google Cloud Serverless Product History
AWS VS GCP VPCの比較・違い - 私の戦闘力は53万です
NixOS on GCEでMastodonインスタンスを建てた - Qiita
Cloud TPU v5e が大規模な AI 推論を高速化 | Google Cloud 公式ブログ
Cloud Run Jobsのスケジュール設定、情報は2023-12時点でイマイチ
Cloud Runのコールドスタートについて整理してみた - G-gen Tech Blog
【GCP】Vision API Product Search触ってみた。
Pub/Sub の BigQuery Change Data Capture 機能について
Cloud Functions 2nd genを解剖する
実行リクエストでのランタイム引数渡し | ワークフロー | Google Cloud