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
サーバーレス技術の今と未来についてServerlessDays TokyoのPreEventで話してきました - めもおきば
𝕏にURL貼れなくなっているので、Zennにもマルチポストしています。 ServerlessDays Tokyo 2024 PreEvent 2024-09-21のServerlessDays Tokyo 2024にむけて、去年に引き続き、直前イベントでサーバーレス技術の今と未来について話してきました。 いよいよ明日からメインイベントですので参加お待ちしています！ Serverless Update 2024 文字起こし スライド全体はDocswellさんで公開しています。 サーバーレスのおさらい 「サーバーレス」は、誤解を招きやすい技術用語で様々な定義がありますが、ここでは2つの視点で定義します。 運用者の視点としてのサーバーレスは、物理的なマシンや仮想マシン、EC2インスタンスのような「サーバー」を自分で管理するのではなく、その管理をクラウド事業者に任せるという考え方で、要するに完全
Terraform と gcloud CLI を使用した完璧な Google Cloud インフラストラクチャの構築 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2022 年 3 月 4 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Terraform をはじめとする Infrastructure as Code（IaC）ツールの導入がデベロッパー コミュニティで急増しています。クラウド インフラストラクチャのデプロイと管理に関連する運用オーバーヘッドが大幅に簡素化されるとあれば、当然のことです。こうした傾向の高まりを受け、Google は本日、Google Cloud CLI による Terraform 向けの宣言型エクスポートのプレビュー版がリリースされたことをお知らせいたします。 宣言型エクスポートを使用すると、Google Cloud インフラストラクチャの現在の状態を、Terraform（HCL）や Google の KRM 宣言型ツールと互換性のある記述ファイルにエクスポートできます。その
この記事は Google Cloud Japan Advent Calendar 2021 の 2 日目の記事です。Config Controller という新しいサービスを使ってガードレールを構築する話をします。 tl;drConfig Controller という Google Cloud リソースの管理・プロビジョニングを行ってくれるサービスが登場しました。Config Controller を活用することにより、柔軟なポリシー制御（ガードレール）と Reconciliation（自己修復）を組み合わせ Google Cloud 環境をより高度に管理することができます。Config Controller とはConfig Controller は Google Cloud リソースの管理・プロビジョニングをしてくれるサービスです。 Config Controller は Terraf
Google、BIツールのLooker Studioのグラフからプレゼンテーション用スライドを自動的に生成する「Gemini in Looker」の新機能プレビュー公開
Google、BIツールのLooker Studioのグラフからプレゼンテーション用スライドを自動的に生成する「Gemini in Looker」の新機能プレビュー公開 Googleは、同社の最新生成AIであるGeminiをBIツールと統合した「Gemini in Looker」として、Looker Studio ProのグラフからGoogle Slidesのスライドを自動的に生成する新機能のプレビュー公開を発表しました。 Looker Studioは、Google SheetsやBigQuery、Cloud SQLやGoogle AnalyticsといったGoogleが提供するデータソースだけでなく、Amazon RedshiftやMicrosoft SQL Server、MySQL、PostgreSQL、SnowflakeなどのデータベースやFacebook Ads、LinkedIn
[GCP] AI Platform Notebooksが正式リリースされていたので使ってみる | DevelopersIO
こんにちは、Mr.Moです。 GCPのAI Platform Notebooksが先月末でGA（Generally Available：正式リリース）になりましたね！Google Colaboratoryも良いですが、こちらのサービスも気になるので早速使ってみます。 https://cloud.google.com/ai-platform/notebooks/docs/release-notes#March_31_2020 AI Platform Notebooksとは AI Platform Notebooks は、JupyterLab 統合開発環境を提供するマネージド サービスです。機械学習のデベロッパーとデータ サイエンティストは、最新のデータ サイエンスと機械学習のフレームワークがプリインストールされた JupyterLab を実行するインスタンスをワンクリックで作成できます。No
![[GCP] AI Platform Notebooksが正式リリースされていたので使ってみる | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/6a3635db98fffd980fc344673f30e760345cddd7/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2020%2F09%2Fgcp-eyecatch-ai-platform_1200x630.png)
こんにちは、データプラットフォームチームでデータエンジニアをやっている滑川(@tomoyanamekawa)です。 以前紹介したデータ分析基盤であるソクラテスの改善のためにCloud Composer(Airflow)で行っている処理のdbtへの置き換えを検討しましたが、導入を見送りました。 調べてみてdbtに対するわかりみも深まったので、その供養のために検討内容を公開します。 同じように検討している方の参考になれば幸いです。 dbtとは DWH(Data Ware House)でのquery管理やデータの品質、データリネージの問題を解決してくれるツールです。 すでに先人たちがいろいろな記事を公開してくれているので、詳細は説明しませんがこちらの文がdbtをよく表しています。 ELTの「T」を担当するツール データの前処理における作業をELT（Extract、Load、Transform）と
Google CloudからOracle Cloud（OCI）に移行したらコストが半分以下になった話 - Qiita
みなさん、マルチクラウドやってますか！僕は案件ではAWS、Azure、個人や自社ではGoogle Cloudが多かったのですが、このたびOracle Cloud（OCI）にメインの運営サービスを移管しまして、パフォーマンスよくコストも半分以下になったので記事にまとめました。ただし、万人にお勧めというわけでもないのでそのあたりは記事をご覧ください。 円安しんどい なぜ我々の収入はドル建てじゃないのに支出はドル建てなのか、月980円じゃなく9.8ドルにしてたら今頃は売り上げも1.5倍くらいになってたのに1。そんな気持ちを抱えながら増え続けるクラウドコストに苦しんでいました。また、サービスがおかげさまで成長し、トラフィックの課金もお小遣いと呼べないレベルになってきました。 安いクラウドサービスを探し続け、CDN、VPS、もちろんN大クラウドもチェックし「どうせPHP/MySQLなんだからエックス
マネーフォワード ケッサイのBigQueryリソース ラベル規約 | Money Forward Kessai TECH BLOG
BigQueryの布教活動をしていますna0です。 この文書は、BigQueryリソースに対する期待値をラベルで明示する提案を行うものです。 組織全体でデータ品質に合意するための第一歩としてBigQueryリソース ラベルを使ってみませんか。 ラベル品質のベースラインとして、マネーフォワード ケッサイで運用している規約を紹介します。 BigQueryリソース ラベル規約 この文書は、データ活用を促すためのBigQueryラベル規約を定めるものです。 提案、指摘をお願いします。 結論 BigQueryリソースに対する期待値をラベルで明示しましょう 一貫性を持ったラベル付けのために、規約を整備したのでご協力ください 課題意識 BigQueryの利用者が増えていくと、リソースに対する期待値も様々です。 期待値に合うリソースなのかを利用者自身で判断できる状態が望ましいです。 期待値がずれていると、
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
Google、AWS Nitro対抗の独自開発したクラウド基盤システム「Google Titanium」投入を発表
Google、AWS Nitro対抗の独自開発したクラウド基盤システム「Google Titanium」投入を発表 Google Cloudは、同社専用に開発したカスタムチップやソフトウェアなどにより構成されるクラウド基盤システム「Titanium」の投入を、先日開催されたGoogle Cloud Next '23で発表しています。 Titaniumは、Googleが独自に開発したカスタムチップとソフトウェアから構成されたシステムです。 クラウドの基盤を構成するホスト上では、セキュリティを保証する処理、仮想化ハイパーバイザの処理、ネットワークやストレージへのアクセスや暗号化などを含むI/Oの処理などが行われます。 Titaniumを用いてクラウド基盤を構成するホストからこれらの処理をオフロードすることで、サーバの能力をより多くユーザーインスタンスに振り分けることが可能になり、全体としてクラ
横浜銀行：次世代マーケティング プラットフォームを Google Cloud のテクノロジーをフル活用して構築、パーソナライズされた顧客体験を提供 | Google Cloud 公式ブログ
横浜銀行：次世代マーケティング プラットフォームを Google Cloud のテクノロジーをフル活用して構築、パーソナライズされた顧客体験を提供 神奈川県を地盤とし、2020 年 12 月に創立 100 周年を迎えた株式会社横浜銀行（以下、横浜銀行）では、これからの 100 年に向けて新しい金融企業への変革を推進しています。その中で、デジタル時代の One to One マーケティングの実現を目的として、Google Cloud を核としたマーケティング プラットフォームを構築しました。この構築プロジェクトに携わったメンバーの皆さんに話を伺いました。 利用しているサービス： BigQuery、Cloud Composer、Cloud Interconnect、Cloud Storage 利用しているソリューション： マーケティング分析 アド テクノロジーとしての Google 、クラウド
Google Cloud Functions is now Cloud Run functions | Google Cloud Blog
Join us for Gemini at WorkLearn how Gemini can help your business at our digital event Register 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 you don’
Excel 365からノーコードでSalesforceやkintone、Snowflakeなど150以上のデータソースに双方向接続可能、CData Connect Cloudが新機能
Excel 365からノーコードでSalesforceやkintone、Snowflakeなど150以上のデータソースに双方向接続可能、CData Connect Cloudが新機能 CData Software Japanは、同社が提供するクラウドサービスCData Connect Cloudの新機能として、Webブラウザで利用するExcel 365からノーコードでSalesforceやkintone、Snowflake、Amazon Redshift、MySQL、PostgreSQL、SAP HANAなど150以上のデータソースに双方向で接続可能にした「CData Connect Cloud for Excel 365」を発表しました。 単にExcel 365の機能を用いてさまざまなサービスからデータを取得して分析や加工ができるだけでなく、Excel 365で書き換えたり追加したりした
サーバーレス技術の今と未来についてServerlessDays Tokyo 2024 直前イベントで話してきました
ServerlessDays Tokyo 2024 PreEvent 2024-09-21のServerlessDays Tokyo 2024にむけて、去年に引き続き、直前イベントでサーバーレス技術の今と未来について話してきました。 いよいよ明日からメインイベントですので参加お待ちしています！ Serverless Update 2024 文字起こし スライド全体はDocswellさんで公開しています。 サーバーレスのおさらい 「サーバーレス」は、誤解を招きやすい技術用語で様々な定義がありますが、ここでは2つの視点で定義します。 運用者の視点としてのサーバーレスは、物理的なマシンや仮想マシン、EC2インスタンスのような「サーバー」を自分で管理するのではなく、その管理をクラウド事業者に任せるという考え方で、要するに完全従量課金型のフルマネージドサービスであることです。つまり、使った分だけ料金
ローコード開発とかノーコード開発とかコードレス開発とか、これまで、OutSystemsとGlide App（glideapps） を試して来てましたが、ちょっと前に、GoogleによるAppSheetの買収が話題になりました。 https://jp.techcrunch.com/2020/01/15/2020-01-14-google-acquires-appsheet-to-bring-no-code-development-to-google-cloud/ これで今度はAppSheetが盛り上がると思いきや、さほどでもないように感じられます。 が、ちょっと試してみたところ、意外と面白いかも、というお話です。 オープンデータとは（泣） 本題に入る前に、ちょっとぼやきを。 以前、Glide Appを試した時に、何をコンテンツとして提供するか考えて、オープンデータを使うのが良いかなと思ったの
Google Cloud、インテルと共同開発したASIC「Infrastructure Processing Unit（IPU）」採用を発表。FPGAベースのSoCでサーバ本体の処理をオフロード
Google Cloud、インテルと共同開発したASIC「Infrastructure Processing Unit（IPU）」採用を発表。FPGAベースのSoCでサーバ本体の処理をオフロード Google Cloudとインテルは、両社が共同開発したクラウド基盤用のASIC「Intel Infrastructure Processing Unit」（Intel IPU）のGoogle Cloudでの採用を明らかにしました。 Data center infrastructure that is more secure, flexible and performant.@GoogleCloud C3 VM is first to feature custom Intel IPUs and 4th Gen Intel #XeonScalable processors in private pr
Google Cloud（旧称 GCP）の学習に役立つオンラインコンテンツを、サービスカットや分野別でまとめました。Google Cloud の基本的な学習のほか、資格取得にもお役立てください。 はじめに Google Cloud 全般 課金・コスト削減 アーキテクチャ・ベストプラクティス セキュリティ・統制 (非ネットワーク) セキュリティ (ネットワーク) コンピューティング ネットワーク ストレージ データベース データ分析 AI / ML (機械学習) 開発・IaC 監視・運用・SRE その他・Google プロダクト Google Workspace Google Cloud 認定資格 はじめに 当ページでは Google Cloud（旧称 GCP）の基礎学習や試験対策に役立つオンラインコンテンツを、サービス名別や分野別でまとめました。 「サービスカット」とは Compute E
こんにちは。Google Cloud Japan でカスタマーエンジニア（プリセールスエンジニア）をしている有賀です。 クラウドサービス利用のご相談に乗っていると、ときどき(しばしば？)、ウェブコンソール(クラウドサービスを設定するためのウェブページ。Google Cloud では Cloud Console と呼びます。)や、API へのアクセスをアクセス元の IP アドレスで制限したい、というご要望を受けることがあります。 インターネットでサービスを公開する際のアクセス制限として、ID とパスワードだけでは不安（パスワードが漏れたらアクセスされ放題に！）だから、追加でアクセス元の IP アドレスで制限する、というのはそこそこ一般的におこなわれていたかと思います。（ゼロトラストのアプローチもあると思いますが、それはまたの機会に。:-) こういった機能をオンプレミスで提供する場合は、ファイ
Google Cloudは2021年5月13日、住宅設備機器最大手のLIXILにおけるのGoogle Cloudへの基幹システム移行事例を公開した。これまで3基のメインフレームで稼働していたERPシステムを、8カ月間かけてGoogle Cloud上の「SAP S/4HANA」へとリプレースし、2020年11月から本番稼働を開始している。 LIXILはなぜGoogle Cloudを選択したのか、そして今後、この基盤を事業活動にどう活かそうとしているのか。本稿ではメディア向け説明会に登壇したLIXIL 常務役員 Digital部門 システム開発運用統括部 リーダー 兼 コーポレート＆共通基盤デジタル推進部 リーダーの岩﨑磨氏の説明をもとに、同社のDXへのアプローチを紹介する。 メインフレームからSAP S/4 HANA on Google Cloudへの大規模移行 2011年に旧トステム、旧I
Transform your raw data into reliable, documented, up-to-date datasets. Dataform is where your data team works together to build a single source of truth for your company’s data. Collaborate on SQL pipelines in BigQuery without writing code or managing infrastructure.
gcloud config configurations を使ってプロジェクトの切り替えができるようにしておくのが良さそう。 認証 OAuth またはサービスアカウント.json で認証 $ gcloud auth login # OAuth または $ gcloud auth activate-service-account --key-file パス # Service Account
サービスアカウントキーを用いずにGitHub ActionsからGoogle Cloudと認証する | DevelopersIO
Workload Identity連携を使って認証し、サービスアカウント情報をgcloudで取得するというワークフローを試してみます。 本エントリはクラスメソッド Google Cloud Advent Calendar 2021の23日目の記事です。 GitHub Actionsでgcloudコマンドラインツールなどを使ってGoogle Cloudのリソースに対してなにか操作したりしたいことってありますよね。そのためにはGoogle Cloudと認証に利用するサービスアカウントキーの管理をどうするかという問題がでてきます。そこで、今回はサービスアカウントキーを使わず、Workload Identity連携を使って認証し、サービスアカウント情報をgcloudで取得するというGitHub Actionsのワークフローを試してみます。 はじめに 本エントリではGoogle CloudのIAM(
DCC グループの Google Cloud ユーザーコミュニティイベント報告【GINGER Event#6】 - NTT Communications Engineers' Blog
はじめに こんにちは、イノベーションセンターでノーコード分析ツール「Node-AI」開発チームの林です。 業務としては Node-AI のフロントエンドやバックエンド開発、最近では監視/可視化のプラットフォーム開発に携わっています。（興味ある方はこちらの記事もご覧ください。） 本記事では、2023 年 12 月 18 日に開催した NTT ドコモ・NTT コミュニケーションズ・NTT コムウェアからなるドコモグループ（以下、DCC グループ）内の Google Cloud のユーザーコミュニティ「GINGER」 の第 6 回目のイベントをご紹介します。 はじめに GINGER 紹介 オープニング 運営メンバー紹介 LT1：Google Cloud 生成AI Updates, Gemini 紹介 LT2：Google Cloud Next Tokyo'23 の 1 日目に行ってみた LT3：
風音屋では、データエンジニア、データアナリスト、データコンサルタントを募集しています。 書籍執筆者やOSSコントリビューターなど、業界を代表する20名以上のアドバイザーと一緒にベストプラクティスを追求できる環境です。 ぜひカジュアルトークをお申し込みください。 兼業データアナリストの星野（@mochigenmai）です。 今回 dbt を利用したデータパイプラインの開発時に、SQLFluff(Linter) を動作させる GitHub Actions を構築しました。 GitHub Actions で SQLFluff を動作させる手順は kazaneya/sqlfluff-dbt-starterkit に公開しているので、よかったら活用してみてください。 この記事では GitHub Actions の環境構築時に発覚した情報漏洩リスクの原因と対策を dbt compile の仕様と合わせ
機械学習の用語集 - Qiita
はじめに 本記事では、機械学習に関連する用語を @daikikatsuragawa なりに砕いた表現で紹介します。自身の備忘録も兼ねているため、知識が増え次第、気まぐれで随時更新、編集します。ご了承ください。 ↓ぜひ、こちらと合わせてご覧ください。 基礎 機械学習（machine learning） 人工知能（AI）のひとつの分野。人間が自然におこることをコンピュータで実現する技術や手法、研究分野。また、データから繰り返し学習し、データに隠されたパターンを発見すること。 手法（approaches） 機械学習におけるモデルの作成方法。 アルゴリズム（algorithm） 機械学習における手法の中身となる具体的な計算式や計算方法。 モデル（model） コンピュータで処理が可能な形式の値を入力として受け取り、モデルの構成に採用されているアルゴリズムにより算出された予測および判断の結果を出力す
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます グーグル・クラウド・ジャパンは9月16日、オンラインイベント「Google Cloud Data Platform Day #3」を開催した。キーメッセージとして掲げられたのは「エンタープライズ企業におけるDX促進のためデータ分析・基盤とは」というもの。 午前の基調講演では、同社のスペシャリスト カスタマーエンジニアリング 技術部長の寳野雄太氏と、セブン－イレブン・ジャパンのシステム本部 副本部長である西村出氏が登壇。Google Cloudが目指すものや、セブン－イレブン・ジャパンがGoogle Cloudを活用して構築したデータ基盤「セブンCENTRAL」の概要などが紹介された。 まず、Google Cloudの概要を説明した寶野氏
データ移動不要！Cloud SQL のマスタデータと BigQuery のトランザクションデータを結合して SQL で分析してみた。 | DevelopersIO
データ移動不要！Cloud SQL のマスタデータと BigQuery のトランザクションデータを結合して SQL で分析してみた。 こんにちは、データアナリティクス事業本部のみかみです。 本エントリは、クラスメソッド BigQuery Advent Calendar 2020 の 18 日目のエントリです。 25日のアドベントカレンダー終了まで、弊社クラスメソッド データアナリティクス事業本部のメンバーで、Google BigQuery に関する記事を紡いでいこうと思います。 やりたいこと BigQuery と Cloud SQL のテーブルデータを SQL で結合して集計したい ある小売業の会社のシステムでは、商品マスタや店舗マスタなどのマスタデータは、システム管理画面でメンテナンスする必要があるため、リレーショナルデータベースの Cloud SQL で管理しています。 一方、実店舗で
Google Cloud Vision API でPDFからEPUBを作成してみた | DevelopersIO
Google Cloud Vision API を使って、PDFから文字を抽出し、簡易的なEPUB を作成してみました 西田@大阪@MAD事業部です。 本エントリは クラスメソッド Google Cloud Advent Calendar 2021 の 15日目 の記事です。 今回は Google Cloud Vision API を使って、PDFから文字を抽出し、簡易的なEPUB を作成してみました Cloud Vision APIとは Cloud Vision API は機械学習の知識がなくても、簡単に画像の解析が可能でサービスです。画像、PDF/TIFF からテキストを抽出したり(OCR)、ランドマーク検出、顔検出などができます。 参考: 機能リスト | Cloud Vision API | Google Cloud 構成 Input 用の Cloud Storage に PDFファ
Dataflow と Pub/Sub を使用して、ストリーミング パイプラインの重複データを処理する | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2021 年 8 月 24 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 目的ストリーミング データを処理して分析情報を抽出し、リアルタイム アプリケーションを強化することはますます重要になっています。Google Cloud Dataflow と Pub/Sub には、ミッション クリティカルなパイプラインを実行するための、スケーラビリティと信頼性に優れた、完成されたストリーミング分析プラットフォームが用意されています。このようなパイプラインの設計に際して、デベロッパーは、重複データの処理をどのように行うかという課題に頻繁に直面します。 このブログでは、ストリーミング パイプラインで重複データがよく発生する場所や、その処理に利用できるいくつかの方法について説明します。また、同じトピックについて説明しているこちらの技術解説もぜひご覧ください。
【初心者向け】Google Cloud API Gatewayを使って、認証付きWeb APIを作成してみた | DevelopersIO
【初心者向け】Google Cloud API Gatewayを使って、認証付きWeb APIを作成してみた MAD事業部の佐藤@札幌です。 この記事は クラスメソッド Google Cloud Advent Calendar 2021 22日目の記事です。Google Cloud ほとんど触ったことないのに勢いで社内のGoogle Cloudアドベントカレンダーに申し込んでしまいました。私自身、AWSではよく Amazon API Gateway を使って開発をしていますが、Google Cloudにも API GatewayというフルマネージドなAPIサービスが 2020年の9月にβ版としてリリースされていました。そこで今回は、API Gatewayと Cloud Functionsを使って認証付きWebAPIを作成してみたいと思います。 Google Cloud API Gatewa
Google Cloud Compute EngineをTerraformで構築してみる | DevelopersIO
はじめに こんにちは、CX事業本部MAD事業部の森茂です。 本エントリーはクラスメソッドGoogle Cloud Advent Calendar 2021の18日目の記事です。 本記事の執筆でGoogle Cloudデビューしました。 みなさんもojichatをもっと手軽に利用できないかという相談をうけることがよくあるかと思います。 今回はそういったご要望に応える方法のひとつとして、Google Cloudの仮想マシンを作成できるサービスであるGoogle Cloud Compute Engine（以下GCE）をTerraformで構築し、手軽にコンソールのSSHターミナルからojichatを実行できる環境を構築してみました。 環境構築 Terraformを使って環境を構築するには事前の準備が必要になります。下記ツールのインストールとGoogle Cloudで利用できるプロジェクトを管理コ
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4回では、アプリケーション開発でも欠かすことのできないデータベース製品の活用について、クラウドネイティブなマネージドDBである、Cloud Spanner（以下Spanner）について紹介します。 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エンジニア、サービス開発に携わるプロダクトマネージャーを想定しています。 Google CloudのリレーショナルDBとSpanner Spannerの話に入る前に、Google Cloudが提供しているリレーショナルDBのサービスを見てみましょう。リレーショナルDBのマネージドサービスは、以下の3つを
Google Cloud Runを使って双方向ストリーミングなgRPCサーバーを構築してみる | DevelopersIO
どうもMAD事業部の新井です。 本エントリは クラスメソッド Google Cloud Advent Calendar 2021 の 4日目の記事です。 今回はgRPCの双方向ストリーミングをCloud Runで試してみたいと思います。 Cloud Runは、アプリケーションを実行できるサービスの中でも「エンドツーエンドの HTTP/2 接続、WebSocket のサポート、gRPC の双方向ストリーミングが可能」という特徴があります。詳しくはこちらをご覧ください。 双方向ストリーミングにも対応しているということなので、勉強がてら試していこうと思います。 お題: おじさんとチャットする 最近寒くなってきましたね。 人肌恋しいこの時期には「おじさんとチャットして心を温めたい」と思う人も多いんじゃないでしょうか？ そんなあなたのために、今回はおじさんとチャットできるアプリをgRPC双方向ストリ
inductor on Twitter: "任天堂のマルチプレイヤー用サーバー、AnthosとIstioとSpannerでできてるらしい。マルチクラスタ、Namespace単位での分離 + VirtualServiceで構成 https://t.co/wtbF1edEKN"
任天堂のマルチプレイヤー用サーバー、AnthosとIstioとSpannerでできてるらしい。マルチクラスタ、Namespace単位での分離 + VirtualServiceで構成 https://t.co/wtbF1edEKN
選定フロー(雑) ログレベルの運用が不要なら＝＞「1.標準Logger」 ログレベルの運用が必要で labelsなどの特殊フィールドの設定をしたい＝＞「2.標準Logger+構造化ログ」 特殊フィールドの設定が不要＝＞「3.純正Handler」 っていう感じになりそう。 方法1.標準Logger/printを使う 一番手軽なパターン。標準Loggerやprintを用いてもログが連携されますがログレベルは連動しません。 func1.py import logging import flask logger = logging.getLogger() logger.setLevel(logging.DEBUG) def main(request): print("PRINT message") logger.debug("DEBUG message") logger.info("INFO me
やりたいこと GCSバケットを何も設定しないで作成すると、プロジェクトのOwner、Editor、ViewerはGCSバケットのオブジェクトを参照することができてします。 さらに、Organization 横断ユーザ(例: セキュリティ監査チームやGSuites管理者)などもアクセスできてしまいます。 たとえば、機密情報を管理するバケットを作る場合など、許可した特定のユーザーのみを、特定のバケットにアクセスを許可する方法を調べました。 結論 プロジェクトレベルのIAMで storage.objects.get の権限を付与しない プロジェクトレベルのIAMとはここで設定する権限のこと https://console.cloud.google.com/iam-admin/iam GCSバケットのアクセス制御は Uniform モードで作成する バケットの詳細ページでパーミッションを設定する
サーバレスでモバイルアプリ開発！ NTTコム「ビジネスdアプリ」のアーキテクチャ / The architecture of business d app
2024年8月2日にGoogle Cloud Next Tokyo '24で発表した『サーバレスでモバイルアプリ開発！ NTTコム「ビジネスdアプリ」のアーキテクチャ』の講演資料です。講演詳細および講演動画についてはこちらをご覧ください。 https://cloudonair.withgoogle.co…
Cloud Billing IAM とは Cloud Billing IAMとは、Google Cloud Platform(GCP) の請求情報となる請求先アカウントに対する役割を制御します。 請求先アカウントにはクレジットカード情報等お支払い情報が設定されています。お支払い情報は、GCP の使用を始める際に設定する必要になります。 Cloud Billing IAMは、Cloud IAM の設定画面ではなく、お支払いの画面で設定します。（一部はCloud IAM で設定します。） コンシューマーが無料の@gmail.comからGCPを利用する場合は、特に意識することなく自分（ユーザー）がプロジェクトオーナーであり、請求先アカウント管理者となります。 G Suite や Google Cloud Identity を使って複数ユーザーを管理する場合、組織のアカウントの請求先アカウントを１
Cloud Functionsをローカル環境で動かせるFunction Frameworkを試してみた | DevelopersIO
MAD事業部の小倉@大阪オフィスです。 本エントリは クラスメソッド Google Cloud Advent Calendar 2021 の 3日目の記事です。 Google Cloud学習のとっかかりとして、Cloud Functionsを試しています。 その中でドキュメントに紹介されていたFunction Frameworkについて試してみました。 Function Frameworkとは Function Frameworkを使うと、Cloud Functionで実行する関数をローカルで実行することが出来ます。 ローカルでの開発 Functions Framework やってみる Function Frameworkは様々な言語で用意されています。 都合（私の好み）により、今回はPython版を使い、ReadMeにある例を試してみます。 (※追記) 尚、以降の手順は以下の環境で実施し
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Airflowの処理の一部をdbtに移行しようとして断念した話 - Classi開発者ブログ
AppSheet ちょっと面白いかも - Qiita
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Dataform | Manage data in BigQuery
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dbt × SQLFluff を GitHub Actions で動かす時の情報漏洩リスクとその対策
セブン－イレブンがデータ基盤をクラウドで構築--「Google Cloud」を選んだ3つの理由
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(Python)Cloud FunctionsからCloud Loggingへのログ連携方法の比較
【GCP】特定のGCSバケットに特定のユーザーしかアクセスできないようにする
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