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  • AWSの経験がGoogle Cloudで役立った点と混乱した点 - NRIネットコムBlog

    本記事は 基盤デザインウィーク 9日目の記事です。 🌈 8日目 ▶▶ 本記事 ▶▶ 10日目 💻 はじめに 前提(取得資格と実務年数) 役立った点 混乱した点 まとめ 最後に はじめに はじめまして。基盤デザイン事業部の木下です。クラウドエンジニアとしてお客様環境の運用業務を担当しています。 私はこれまでAWSで構築されたシステムを担当していましたが、Google Cloudに触れる機会が増えてきたため、資格取得と合わせて勉強を進めています。 そこで今回はGoogle Cloudの勉強や資格取得時に、AWSの経験が役立った点と逆に混乱した点について、個人の感想にはなってしまいますが書いていこうと思います。 前提(取得資格と実務年数) AWS 実務年数 7年 取得資格 AWS Certified Solution Architect Associate AWS Certified Dev

      AWSの経験がGoogle Cloudで役立った点と混乱した点 - NRIネットコムBlog
    • AWSだ! Google Cloudだ! Azureだ! 認証連携だ!

      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

        AWSだ! Google Cloudだ! Azureだ! 認証連携だ!
      • フィーチャーフラグAPIの標準化を目指す「OpenFeature」がCloud Native Computing Foundationのインキュベーティングプロジェクトに昇格

        フィーチャーフラグAPIの標準化を目指す「OpenFeature」がCloud Native Computing Foundationのインキュベーティングプロジェクトに昇格 KubernetesやContainerdなどクラウドネイティブ関連ソフトウェアの開発をホストするなど、クラウドネイティブの普及や推進のための団体「Cloud Native Computing Foundation」(CNCF)は、フィーチャーフラグAPIの標準化を目指す「OpenFeature」がこれまでのサンドボックスプロジェクトから、新たにインキュベーティングプロジェクトに昇格したことを発表しました。 The CNCF TOC has voted to accept OpenFeature as a CNCF incubating project! Congratulations @OpenFeature ht

          フィーチャーフラグAPIの標準化を目指す「OpenFeature」がCloud Native Computing Foundationのインキュベーティングプロジェクトに昇格
        • Cloud Runで開発用環境を沢山作る - 一休.com Developers Blog

          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

            Cloud Runで開発用環境を沢山作る - 一休.com Developers Blog
          • 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

              オフェンシブ視点による Cloud Security 入門 ~AWS 編~ - blog of morioka12
            • Google Cloud、生成AIトレーニングプログラムを12月限定で無料提供

              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

                Google Cloud、生成AIトレーニングプログラムを12月限定で無料提供
              • 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

                  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...!
                • クラウドロックインされないアーキテクチャ「Cloud Agnostic Architecture」のすすめ | フューチャー技術ブログ

                  この記事はQiitaのアドベントカレンダー記事のリバイバル公開です。 ※ 当時の記事から、一部表現を見直し加筆しています。 はじめに先日ガートナーのレポートで「多くの企業において、特定のクラウドベンダにシステムを集中させるリスクの重要度が上昇している」との発表がありました。 https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2023-10-30-gartner-says-cloud-concentration-now-a-significant-emerging-risk-for-many-organizations 日本においてクラウドの活用はますます進んでいる一方で、特定の Cloud Service Provider(CSP)にロックインされるリスクについては、常に議論の余地があると考えています。 本記事では、特定のクラウドに強く依

                    クラウドロックインされないアーキテクチャ「Cloud Agnostic Architecture」のすすめ | フューチャー技術ブログ
                  • 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

                      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
                    • 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

                        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
                      • 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 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
                        • 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

                            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
                          • 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

                              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
                            • 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

                                Google Cloud のマネージド Terraform、 Infrastructure Manager 登場!
                              • 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

                                  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
                                • 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.

                                    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
                                  • GitHub ActionsとGoogle CloudのOIDCの仕組みを理解する

                                    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

                                      GitHub ActionsとGoogle CloudのOIDCの仕組みを理解する
                                    • Google Cloudによる「顧客のシステムを間違って全削除」、発生の原因は? 報告記事が公開に

                                      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

                                        Google Cloudによる「顧客のシステムを間違って全削除」、発生の原因は? 報告記事が公開に
                                      • HashiCorpを退職します - Cloud Penguins

                                        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

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                                        • 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

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                                          • 【Cloud Run】ElasticsearchをCloud Runで運用する

                                            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】ElasticsearchをCloud Runで運用する
                                            • 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。

                                                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
                                              • 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

                                                  Google、Stack Overflowを「Gemini for Google Cloud」に統合する戦略的提携
                                                • 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

                                                      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
                                                    • AIデータセンターの1万5000個のGPUを相互接続する技術をAlibaba Cloudの研究者が発表、NVIDIA技術を捨ててイーサネットを採用

                                                      Alibaba Cloudのエンジニア兼研究者であるEnnan Zhai氏が、LLMトレーニング向けデータセンターのGPUをイーサネットで相互接続する方法に関する研究論文を発表しました。この技術は特に、NVIDIAのGPU相互接続プロトコルであるNVLinkではなくイーサネットを採用している点で斬新とされています。 Alibaba HPN: A Data Center Network for Large Language Model Training (PDFファイル)https://ennanzhai.github.io/pub/sigcomm24-hpn.pdf Alibaba Cloud ditches Nvidia's interconnect in favor of Ethernet — tech giant uses own High Performance Network t

                                                        AIデータセンターの1万5000個のGPUを相互接続する技術をAlibaba Cloudの研究者が発表、NVIDIA技術を捨ててイーサネットを採用
                                                      • 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

                                                          How it works: The novel HTTP/2 ‘Rapid Reset’ DDoS attack | Google Cloud Blog
                                                        • 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

                                                            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
                                                          • [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

                                                              [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へ大半を移行した SmartHRにおける活用事例紹介

                                                              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

                                                                Google Cloudへ大半を移行した SmartHRにおける活用事例紹介
                                                              • 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

                                                                  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
                                                                • Cloud SQL for MySQL 5.7 のデータを Cloud SQL for MySQL 8.x へ DMS を利用して移行してみた - VISASQ Dev Blog

                                                                  はじめに こんにちは!DPE(Developer Productivity Engineering)チームの高畑です。 最近カーオーディオにハマっていて、スピーカーを変えたり DSP アンプを導入したりとオーディオの沼に腰あたりまで浸かってしまいました。 スピーカーケーブルをちょっと良いやつに変えたりしてみたんですが、正直違いが分かっていないので頭まで浸かるのはまだ先のようです。 現在、ビザスクでは遅ればせながら MySQL 5.7 から MySQL 8.x へアップグレードするためのプロジェクトが進行しており、既存のデータを移行するため諸々の検証を行なっていました。 検証を進めるにあたり、データの移行に DMS (Database Migration Service) を利用する方針となったので、経緯や方法をご紹介したいと思います。 移行方法の検討 当初、既存の MySQL 5.7 デー

                                                                    Cloud SQL for MySQL 5.7 のデータを Cloud SQL for MySQL 8.x へ DMS を利用して移行してみた - VISASQ Dev Blog
                                                                  • AWSでElastic Cloudを利用する 2024年版(構築編) - Taste of Tech Topics

                                                                    こんにちは、Elastic認定資格3種(※)を保持しているノムラです。 ※Elastic社の公式認定資格(Elastic Certified Engineer / Elastic Certified Analyst / Elastic Certified Observability Engineer) 皆さんはElastic Cloudを利用されたことはあるでしょうか? Elastic CloudはElastic社が提供しているSaaSサービスで、クラウドプロバイダはAWS、Azure、GCPをサポートしています。 最新バージョンのクラスタ構築や、既存クラスタのバージョンアップを数クリックで実施できるため、導入がお手軽です。 しかし実際に利用するとなると アクセス制限やCognito連携など、考慮すべきことが多くあります。 意外にハマりどころが多い所だと思うので、手順や注意事項などをまとめ

                                                                      AWSでElastic Cloudを利用する 2024年版(構築編) - Taste of Tech Topics
                                                                    • Cloud Logging 構造化ログの特別な JSON フィールドまとめ

                                                                      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

                                                                        Cloud Logging 構造化ログの特別な JSON フィールドまとめ
                                                                      • 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

                                                                          Google Cloud mitigated largest DDoS attack, peaking above 398 million rps | Google Cloud Blog
                                                                        • 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

                                                                            RAGs powered by Google Search technology, Part 1 | Google Cloud Blog
                                                                          • Cloud Run のための実践 Cloud Deploy

                                                                            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

                                                                              Cloud Run のための実践 Cloud Deploy
                                                                            • 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

                                                                                Google Cloud accidentally deletes UniSuper’s online account due to ‘unprecedented misconfiguration’
                                                                              • 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

                                                                                  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
                                                                                • 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。

                                                                                    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