Security Command Centerを徹底解説。Google Cloud(GCP)の脆弱性を自動検知 - G-gen Tech Blog
G-gen の杉村です。 Google Cloud（旧称 GCP）の Security Command Center は Google Cloud 環境の構成ミス、脆弱性、脅威を特定するための統合セキュリティプラットフォームサービスです。今回はこの Security Command Center（通称、SCC）を徹底解説します。 Security Command Center とは 料金ティア スタンダードティア プレミアムティア エンタープライズティア 料金 概要 プレミアムティアの料金 エンタープライズティアの料金 SCC とコンプライアンス標準 Security Command Center の運用 Security Health Analytics Security Health Analytics とは 検出機能の例 3 つのスキャン Web Security Scanner W
※この投稿は米国時間 2020 年 5 月 9 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 データ アクセシビリティとデータ分析は、データから価値ある情報を得るために欠かせません。BigQuery ではデータの表示方法がさまざまありますが、一般的な方法の 1 つが、スケジュールに基づいてクエリ結果をメールとしてエクスポートすることです。これにより、エンドユーザーは最新のクエリ結果へのリンクが記載されたメールを受け取ることができます。ビジネス プロセスに関する日次の統計情報、サイトに関する月次のデータの概要、週次のビジネス レビューを求めている方など、どなたにも最適なソリューションです。クエリが何であれ、情報を必要とする利害関係者は、関連する分析情報を得るためにメールからデータに簡単にアクセスできます。 この投稿では、BigQuery からメールに結果をエクスポー
Sansan：フルマネージドと機械学習のメリットを生かしアナログな請求書処理のデジタル化を実現 | Google Cloud 公式ブログ
「出会いからイノベーションを生み出す」というミッションのもと、「ビジネスインフラになる」というビジョンを掲げ、生活を支える電気やガス、水道のようなインフラとなるサービスを提供することで、顧客企業のビジネス変革を支援することを目指す Sansan株式会社（以下、Sansan）。2020 年 5 月よりサービスの提供を開始したクラウド請求書受領サービス Bill One の開発基盤として、また請求書を機械学習により解析し、OCR でテキスト化する機能の実現に Google Cloud を採用しています。このプロジェクトについて、CTO、および 3 名のエンジニアに話を伺いました。 利用している Google Cloud ソリューション サーバーレス コンピューティング 利用している Google Cloud サービス App Engine、Cloud Run、Cloud Functions、C
絶対にお金を払いたくない精神での動的OGP生成は辛い
OGP 生成をタダでやろうとするとそのデプロイに意外と苦労したという話です。 アプリケーションの技術スタックは React/NextJS、クラウドサービスとして Cloud Storage, Cloud Functions, Vercel での検証です。 こういう設計で、クラウドサービスの選定をどうするかで頭を悩まします。 ただし 無料にこだわるため GCP の基盤は全部 Firebase から利用しています(Firebase の Spark プランでの運用)。 NextJS での SSR 時に meta タグを展開して OGP 画像を作ることが要件で、その OGP 画像はコンテンツに応じて動的に変化するものです。 ここでは動的 OGP をタダで実現するためのサービス選定について扱い、動的 OGP それ自体のやり方は扱いません。 もし気になる場合はmizchi さんの記事や、コードの全体像
実践！Cloud Run セキュリティ Google Cloud アプリケーション モダナイゼーション スペシャリスト 内間 和季 Table of Contents Cloud Run を運用する前に知っておきたいこと ユーザーアクセスの制御 サービス間通信の制御 ワークロードの保護 より厳密に制御するために まとめ 01 02 03 04 05 06 Cloud Run を運用する前に 知っておきたいこと 01 Cloud Run とは ● フルマネージドなコンテナ実行環境 ● 数秒でデプロイ ● HTTPS に対応、カスタム ドメインも可 ● 言語やライブラリ依存なし ● ポータブル ● クラスタ管理など不要 Cloud Run の特徴 高速なデプロイ ステートレスなコンテナ 高速に 0 to N スケール 数秒でデプロイし URL を付与 サーバーレス・ネイティブ 管理するサーバー
2024/08/26追記 Flutter本体側で Flutter.framework.dSYM をアプリのアーカイブに含める対応 が行われたため、Flutter v3.24.0以降を使っている場合にはこの記事の対応は不要になりました。 これは何？ Flutter製iOSアプリでCrashlyticsに頭を悩まされ夜も眠れない人向けの記事です。 Flutter engineのコードでクラッシュが起きている場合の解析は一工夫いりますという話です。 TL;DR Read this. あらすじ 自分はもう長いこと業務でFlutterでiOS向けにアプリを展開していますが、ずっと前からある問題に悩まされていました。 Flutter内部でクラッシュが起きたとき、Crashlyticsで詳細がわからない 要するにこんな感じです。 シンボルが不足しています これでは解析もクソもありません。原因が何もわから
![[iOS] Flutter engineのクラッシュをCrashlyticsで解析する](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/68a143c359764069866b5a3851133204b684aaea/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--hF0amjJR--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3A%25255BiOS%25255D%252520Flutter%252520engine%2525E3%252581%2525AE%2525E3%252582%2525AF%2525E3%252583%2525A9%2525E3%252583%252583%2525E3%252582%2525B7%2525E3%252583%2525A5%2525E3%252582%252592Crashlytics%2525E3%252581%2525A7%2525E8%2525A7%2525A3%2525E6%25259E%252590%2525E3%252581%252599%2525E3%252582%25258B%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_34%3AKurogoma4D%252Cx_220%252Cy_108%2Fbo_3px_solid_rgb%3Ad6e3ed%252Cg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlLmdvb2dsZWFwaXMuY29tL3plbm4tdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyL2M1YTU0ZjZiM2MuanBlZw%3D%3D%252Cr_20%252Cw_90%252Cx_92%252Cy_102%2Fco_rgb%3A6e7b85%252Cg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_30%3ASun%25252A%252520Developers%252Cx_220%252Cy_160%2Fbo_4px_solid_white%252Cg_south_west%252Ch_50%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlLmdvb2dsZWFwaXMuY29tL3plbm4tdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyLzE5YjY3M2ZmYTMuanBlZw%3D%3D%252Cr_max%252Cw_50%252Cx_139%252Cy_84%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png)
ユーザー向けプロダクトだけが全てじゃない、テクノロジーで事業にレバレッジを掛けるプレックスのコーポレートエンジニア - PLEX Product Team Blog
eye-catch こんにちは、プレックス コーポレートエンジニアチームの石塚です。 はじめに みなさんは「コーポレートエンジニア」という単語を聞いたことがあるでしょうか？ 情シスや社内SEのようなイメージを持たれる方が多いかと思いますが、わざわざ別の単語を用いて表現しているからには、若干違うニュアンスが込められているはずです。 プレックスにおいても2022年中頃からコーポレートエンジニアというポジションをオープンし、採用を進めてきました。 その際、候補者やエージェントの方にコーポレートエンジニアのニュアンスが間違って伝わっていることが少なからずあり、今回のエントリーを書いてみようと思いました。 本ブログでは、他社のコーポレートエンジニアの事例を見ていった後に、プレックスにおけるコーポレートエンジニアの定義や実際に直近で取り組んでいる課題、技術スタックをご紹介します。 はじめに 他社のコー
※この投稿は米国時間 2020 年 9 月 17 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 前回の BigQuery 特集シリーズでは、ストレージ アーキテクチャとコンピューティング アーキテクチャを分離することが、BigQuery をシームレスにスケールするうえでどのように役立つかについて説明しました。また、クエリ パフォーマンスの向上と費用の最適化を目的とする BigQuery のストレージ管理や、テーブルのパーティショニングとクラスタリングについて説明しました。これまでのところでは、BigQuery 内にすでに存在するデータセットのみを対象にクエリを実行または使用してきましたが、この投稿では、BigQuery にデータを読み込むまたは取り込む方法、そのデータを分析する方法について説明します。では、詳しく見てみましょう。 まずは、BigQuery にデータ
Google Cloud インフラストラクチャを最大限に活用するための Next OnAir のセッション | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2020 年 7 月 28 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 要求の厳しいアプリケーションとユーザーに合わせて拡張できる環境を構築する方法についてお悩みですか？Google Cloud の堅牢かつ世界規模のインフラストラクチャを利用すれば、心配はいりません。まずは、Google Cloud Next ‘20: OnAir のインフラストラクチャの週の基調講演をご覧ください。次に、選び抜かれたセッションの一覧をご覧ください。Google Cloud のコンピューティング、ネットワーク、ストレージ、移行サービスの多様さと奥深さをご紹介するセッションと、それらのサービスすべてを最適化して管理する方法に関するセッションをご覧いただけます。セッションは 7 月 28 日火曜日の午前 9 時（太平洋時間）にライブ公開され、その後もオンデマンド
本書では、クラウド画像管理アプリの開発を通じて、Flutter・Firebaseを使ったアプリ開発に必要な知識・技術を広く獲得することを目指します。 プログラミングを学ぶのではなく、アプリ開発を学ぶことをテーマとしています。ですので、プログラミング言語・ライブラリなどの細かい使い方の説明は行っていません。一方で、仕事や個人でアプリ開発をする際に必要となってくる、設計・アーキテクチャ・状態管理といった内容を盛り込んでいます。 また、本書ではプログラミング言語の文法や開発環境の構築方法など、基礎知識を習得している方を対象としています。FlutterとFirebaseを使ったアプリ開発に全く触れたことのない方は、著者が運営している「Flutterで始めるアプリ開発」を事前に終了することをおすすめします。 【Flutterで始めるアプリ開発】 ・https://www.flutter-study.
MLOpsはじめました - エニグモ開発者ブログ
この記事は Enigmo Advent Calendar 2021 の15日目の記事です。 はじめに 寒さが身にしみる今日この頃、みなさん如何お過ごしでしょうか。 最近、○○エンジニアという肩書きがよく分からなくなってきたエンジニアの伊藤です。 アドベントカレンダーの時期になると年末になったんだなという実感が湧きますね。 今回は今年一番注力してやってきたMLOpsについて書いていこうかと思います。 はじめに なぜMLOpsなのか？ 全体的な流れ 調査 MLOpsの定義、目標の設定 エニグモにおけるMLOps 方針 小さく始めて、大きく育てる 同じ言葉で話せるようにする マネージドサービスの活用 目標 DSが開発しやすい環境作り 開発コスト削減 データの可視化と監視 変化に強い基盤構築 アーキテクチャの設計 ツール選定 アーキテクチャ ML基盤の構築 CI/CD/CTの検討、設計、実装 CI
SRE 内定者アルバイト成果ブログ | CyberAgent Developers Blog
IU SREの藤本です。 IUとは株式会社CAM、株式会社タップルを含めたサイバーエージェントグループ7社からなる統括本部です。 今回はIUでSREとして内定者アルバイトに来ていた岡 麦(Twitter: @mugiokax)さんの成果レポートになります。 この記事を通して、CyberAgentでSREとして体験できるインターンや内定者アルバイトの雰囲気を感じていただけますと幸いです。 はじめに 期間 : 8/3 ~ 9/30 部署 : IU > 株式会社CAM/株式会社タップル > SRE 貸与PC：MacBookPro 16inch トレーナー : 庭木(CAM)、神山(CAM)、赤野(タップル)、松岡(タップル) 今回はCAM、タップルでのSRE業務に従事してもらいました。 CAM、タップルともにAWS、GCP環境でサービスが動いています。 岡さんはGCP環境でのインフラ構築は得意な
New gcloud storage CLI for your data transfers | Google Cloud Blog
Introducing gcloud storage: up to 94% faster data transfers for Cloud Storage Cloud Storage customers often ask us about the fastest way to ingest and retrieve data from their buckets. Getting the best performance often requires the users to know the right flags and parameters to optimize transfer speeds. In many situations, customers are using Cloud Storage with other Google Cloud services and ar
Node.js アプリの作成および Cloud Functions でのデプロイのヒント | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2020 年 12 月 24 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Google の DPE Client Library チームは、Google Cloud クライアント ライブラリのリリース メンテナンスとサポートを担当しています。基本的には、GitHub 上の 350 を超える Google のリポジトリのオープンソース管理者として活動しています。これは大仕事です。 この業務を広範囲でこなすには、ライセンスの検証、リリースの管理、テスト合格後の pull リクエスト（PR）の統合といった各種の共通タスクの自動化が不可欠です。こうした自動化を構築するために、Node.js ベースのフレームワーク Probot を採用することにしました。これにより、GitHub API からの Webhook をリッスンするウェブ アプリケーション
KCNA(Kubernetes and Cloud Native Associate)の資格試験とトレーニングが一般公開されました - inductor's blog
はじめに この記事は以下CNCF公式のアナウンスを日本語で抄訳したものです。全文及び詳しい内容については該当記事を合わせて御覧ください。 www.cncf.io KCNAとは Kubernetes and Cloud Native Associateの略称で、これまでKubernetesの資格試験として存在していたCKA、CKAD、CKSよりも入門者向けの内容で構成される資格試験です。 入門といいつつそれなりに幅広いトピックについて扱うため、エンジニアではないがこれらの技術を扱う企業・ベンダーのセールスやマーケティングの方向けにも提供されているようです。CNCFのCTOであるChris Aniszczkは以下のように発言しています。 As cloud native has grown beyond just Kubernetes, the need to understand the la
株式会社 SNK：全世界にファンを持つ THE KING OF FIGHTERS （KOF）の完全新作「KOFクロニクル」を GKE で構築 | Google Cloud 公式ブログ
株式会社 SNK：全世界にファンを持つ THE KING OF FIGHTERS （KOF）の完全新作「KOFクロニクル」を GKE で構築 日本のみならず、世界中にファンを持つ『THE KING OF FIGHTERS （KOF）』や『サムライスピリッツ』といった人気ゲームを展開する株式会社SNK（以下、SNK）。人気格闘ゲーム『THE KING OF FIGHTERS（KOF）』シリーズを原作とした完全新作のスマートフォン向けゲームアプリ『KOFクロニクル』をリリースしました。『KOFクロニクル』のエンジニア 、ゲーム開発本部の中村 裕也氏と泊 久信氏に、GKE を活用した開発について伺いました。 利用している Google Cloud Platform サービス Google Kubernetes Engine、Google Cloud Load Balancing、Containe
Data Security refers to practices employed in securing data from unauthorized tampering or corruption in an IT ecosystem. The entire digital world is run on data, and hence the statement, “data” is the new oil.” Data is in files, databases, accounts, and networks in forms like emails, passwords, texts, names, IDs, or electronic cash. We need to ensure the security of all these items from threat or
「HPE Cloud Volumes」はマルチクラウドのデータ基盤に使えそう - orangeitems’s diary
https://www.hpe.com/jp/ja/storage/cloud-volumes.html クラウドストレージ 仕事柄注目しているサービスがありまして、紹介しておきたいと思います。 www.itmedia.co.jp Hewlett Packard Enterprise（HPE）は、AWSやAzure、GCPのどのクラウド内の仮想マシンからでもiSCSIで高速にアクセスできるフルマネージドなブロックストレージサービス「HPE Cloud Volumes」を、日本国内にある同社のデータセンターから提供を開始し、11月1日より販売を開始すると発表しました。 仕様の概要 パブリッククラウドの世界はだんだんとプレイヤーが絞り込まれていく過程にありますが、その中でもAWS、Azure、GCPが日本国内では3強です。どのクラウドを選ぶか、というよりどのクラウドも活用していくマルチクラウド
Vue + Vue Router + Vuex + Laravelで写真共有アプリを作ろう (9) 写真投稿API | Hypertext Candy
この章では写真投稿のための Web API を実装します。 AWS S3 写真は AWS S3 にアップロードして保管します。 ここで S3 のバケットと開発用の IAM ユーザーを作成しておきましょう。 S3 バケット 「バケットを作成する」をクリックするとウィザードが開きます。 リージョンは「アジアパシフィック（東京）」を選択すればよいでしょう。 「アクセス許可の設定」では、4つのチェックボックスを外してください。 ここにチェックが付いていると写真の公開ができません。 IAM ユーザー サービスから IAM を選択し、さらに「ユーザー」を選択します。 「ユーザーを追加」をクリックすると作成フォームに移動します。 Laravel アプリケーションから S3 にアクセスするユーザーを作成するので「AWS アクセスの種類を選択」では「プログラムによるアクセス」にチェックを付けます。 「アクセ
By Xiaomei Liu, Rosanna Lee, Cyril Concolato IntroductionBehind the scenes of the beloved Netflix streaming service and content, there are many technology innovations in media processing. Packaging has always been an important step in media processing. After content ingestion, inspection and encoding, the packaging step encapsulates encoded video and audio in codec agnostic container formats and p
GCP入門［第3回］ストレージとデータベース
GCPのストレージサービスは、前回取り上げた、仮想マシンの永続ディスクに加え、「Google Cloud Storage（以下、Cloud Storage）」がある。データベース（DB）のサービスとしては、「Google Cloud Bigtable（以下、Cloud Bigtable）」「Google Cloud Datastore（以下、Cloud Datastore）」「Google Cloud SQL（以下、Cloud SQL）」「Google Cloud Spanner（以下、Cloud Spanner）」の4種がある（表1）。 最初に、仮想マシンの永続ディスクを除いて、これらのサービスを簡単に説明する。 Cloud Storageは、Amazon S3相当のオブジェクトストレージである。S3との違いは、独自のCDN（Content Delivery Network）機能（AWS
Cloud OnAir 番組レポート : BigQuery で実現する Smart Analytics Platform | Google Cloud 公式ブログ
Cloud OnAir は、Google Cloud の製品をわかりやすく解説し、最新の情報などをいち早く皆様にお伝えする Online 番組です。 10 月 24 日の放送では、「BigQuery で実現する Smart Analytics Platform」をテーマにお送りしました。Google Cloud のエンタープライズ向けのデータ ウェアハウスである BigQuery にフォーカスします。他のデータ ウェアハウス製品との違いや BigQuery の特徴・機能をご紹介するとともに、BigQuery を活用してどのようにデータの管理、分析が行えるようになるのかをご紹介します。 BigQuery の特徴BigQuery は、サーバーレスでスケーラビリティに優れたエンタープライズ向けデータ ウェアハウスです。BigQuery の特徴を以下にまとめます。 ペタバイト規模のスケール ベタバ
Google Cloudは米国時間5月26日、データベースやデータアナリティクスポートフォリオの3つの新サービスを発表した。企業に統合されたデータプラットフォームを提供し、リアルタイムでデータをアプリケーションやワークフローに容易に連携できるようにする。 鍵となるサービスは、サーバーレスのチェンジデータキャプチャー（CDC）およびレプリケーションサービス「Datastream」、アナリティクスデータの管理とガバナンスのための統合型ファブリック「DataPlex」、データを安全に大規模に共有できるようにする「Analytics Hub」だ。いずれも現在プレビュー版として提供されている。 また、Google Cloudはマルチクラウドの取り組みも拡大しており、「BigQuery Omni for Microsoft Azure」（プレビュー）、「Looker for Microsoft Azu
G-gen の杉村です。 Google Cloud (旧称 GCP) におけるアプリケーション開発者向けの認定資格である Professional Cloud Developer 試験の勉強方法や出題傾向など、合格に向け役立つ情報をご紹介します。 Professional Cloud Developer 試験情報 Professional Cloud Developer 試験とは Professional Cloud Developer 試験の難易度 Professional Cloud Developer 試験の勉強方法 出題範囲と傾向 出題範囲と傾向について マイクロサービス・アーキテクチャ IAM Google Kubernetes Engine (GKE) Workload Identity 認証情報の管理 サービスメッシュ デプロイ戦略 サービス間通信 クラスタ外からの通信 Ne
Aditya Oberai for Appwrite Posted on Jun 3, 2022 • Updated on Jun 9, 2022 One of the highlights of Appwrite’s latest release is the addition of four new Cloud Function runtimes! Java, Kotlin, .NET, and C++ are now a part of our ever-growing list of runtimes! 🤯 In this article, we’ll take a look at writing Cloud Functions using the .NET runtime. Whether you’re a web, game, or Windows app developer
G-genの杉村です。Google Cloud (旧称 GCP) のジョブ自動化サービスである Cloud Workflows（または単に Workflows）を解説します。 概要 Cloud Workflows とは ユースケース 料金 課金の仕組み 内部ステップと外部ステップ ワークフロー定義 定義の基本 ランタイム引数 サービス呼び出し エラー処理 待機 コールバック スリープ ワークフローの実行 実行契機 (トリガ) Cloud Scheduler による定期実行 イベントドリブン実行 Eventarc での実行 Cloud Functions での実行 実行履歴 ワークフローのサンプル サンプルコード 公式のサンプルコード データパイプラインのサンプル 概要 Cloud Workflows とは Cloud Workflows（または単に Workflows）はGoogle Cl
凸版印刷：AI 運用パイプライン構築で作業時間を月 20 時間削減し、モデル構築と予測のコストを 10 分の 1 に削減 | Google Cloud 公式ブログ
凸版印刷：AI 運用パイプライン構築で作業時間を月 20 時間削減し、モデル構築と予測のコストを 10 分の 1 に削減 「すべてを突破する。TOPPA!!!TOPPAN」というブランド メッセージに基づき、印刷の領域だけではなく、デジタル マーケティングにおいても得意先に対するさまざまな領域での課題解決力を発揮している凸版印刷株式会社（以下、凸版印刷）。取り組みの 1 つとして、AI ソリューション「KAIDEL（カイデル）」を提供しています。この KAIDEL の AI ソリューションに、統合 AI プラットフォーム Vertex AI が採用されています。Vertex AI の導入プロジェクトについて、デジタルマーケティングセンターのセンター長、およびメンバー 2 名に話を伺いました。 利用しているサービス： Vertex AI、BigQuery、Cloud Storage、Clou
The Cloud is Not a Railroad - An Argument Against the Vertical Separation of Cloud Providers - High Scalability -
There's a move to regulate cloud providers by vertically separating the services they offer. Like railroads of yore, who were not allowed to provide freight services on top of their base services, cloud providers would not be allowed to provide services on top of their base platform services. Vertical separation would be new to the cloud industry. Is it a good idea? Would it actually solve any pro
CourseraのGCPコースを受けてみた（Google Cloud Platform Fundamentals: Core Infrastructure） - Qiita
1. Google Cloud Platform の紹介 クラウドの概要・利用するメリットの紹介から始まり、GCPとは何なのかを学ぶ ■GCPのコンピューティングアーキテクチャは主に５つ ■GCPのゾーン/リージョンの考え方 ゾーンはGCPリソース（VM等）のデプロイ領域。リージョン内の 単一障害点ドメイン。 同一リージョン内にあるゾーン間では、高速ネットワーク接続を利用することができる。 マルチリージョンにすることでリソースを世界中のユーザの近くに配置し、かつ、自然災害などによる予期せぬ障害から保護できるメリットがある。 2020年5月現在、日本のリージョンは東京と大阪の２つを選択できる。 ■オープンなAPI GCPのサービスはオープンソースを利用していることでベンダーロックインを回避している。これにより、Googleが最適なプロパイダでなくなった場合も移植して継続利用することができる。
As of the end of Q2 2024, Backblaze was monitoring 288,665 hard drives (HDDs) and solid state drives (SSDs) in our cloud storage servers located in our data centers around the world. We removed from this analysis 3,789 boot drives, consisting of 2,923 SSDs and 866 hard drives. This leaves us with 284,876 hard drives under management to review for this report. We’ll review the annualized failure ra
Colab EnterpriseとVertex AI Workbenchを徹底解説 - G-gen Tech Blog
G-gen の佐々木です。当記事では、Google Cloud でマネージドな Jupyter ノートブック環境を利用できる、2種類のノートブックソリューション（Colab Enterprise / Vertex AI Workbench）を解説します。また、Colab Enterprise と Vertex AI Workbench の違いや、選定の基準についても簡単にご紹介します。 Colaboratory と Google Cloud のノートブックソリューション Colaboratory Google Cloud のノートブックソリューション Colab Enterprise Colab Enterprise とは ランタイムとランタイムテンプレート ランタイム ランタイムテンプレート ランタイムテンプレートの共有 デフォルトのランタイム アイドルシャットダウン IAM によるアク
GCSでCORSの設定をする
前提(めちゃめちゃ重要) https://cloud.google.com/storage/docs/request-endpoints GCS に置いた画像を web サイトから参照する時はhttps://storage.cloud.google.com/バケット名/ファイル名こういうようなリンクではなく、https://storage.googleapis.com/バケット名/ファイル名のようなリクエスト用のエンドポイントを利用しましょう。 と書かれています。普通にこれを読んでなくて、エンドポイント間違えがちなので注意。 ということで、本題に参りましょう。 どういうエラーが出るか 画像のように GCS への HTTP リクエストが 『CORS エラー』 という謎のエラーによって拒否されています。 そもそも CORS とは とりあえず対処法だけを知りたい！ という人はこの項目は読み飛ばし
Implementing ETL on GCP
ETL (Extract-Transform-Load) processes are an essential component of any data analytics program. This typically involves loading data from disparate sources, transforming or enriching it, and storing the curated data in a data warehouse for consumption by different users or systems. An example of this would be taking customer data from operational databases, joining it with data from Salesforce an
AngularFire Web コードラボ 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。 1。概要このコードラボでは、Firebase 製品とサービスを使用してチャット クライアントを実装およびデプロイすることにより、 AngularFireを使用して Web アプリケーションを作成する方法を学習します。 学べることAngular と Firebase を使用して Web アプリを構築します。 Cloud Firestore と Cloud Storage for Firebase を使用してデータを同期します。 Firebase Authentication を使用してユーザーを認証します。ウェブアプリを Firebase Hosting にデプロイします。 Firebase Cloud Messaging を使用して通知を送信します。 Web アプリ
1. はじめに こんにちは、クラウドエース データソリューション部所属の泉澤です。 クラウドエースの IT エンジニアリングを担うシステム統括部の中で、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ソリューション部です。 データソリューション部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含め記事として公開しています。 2. 概要 今回紹介する リリース notes は、Vertex AI Studio で PaLM2 (text-bison と chat-bison) に対して Grounding が GUI で可能になったことについてです（パブリックプレビュー）。 このリリースは 2023年12月5日に
公開repoでのActionsスペック増強、tfのテストにモックが追加など｜Productivity Weekly(2024-01-24号)
こんにちは。サイボウズ株式会社 生産性向上チームの平木場です。 僕たち生産性向上チームは毎週水曜日に Productivity Weekly という「1 週間の間に発見された開発者の生産性向上に関するネタを共有する会」を社内で開催しています。 本記事はその時のネタをまとめたものです。 2023-01-25 号から、基本的に隔週で連載することとしました。たまに単独でも投稿するかもしれません。 今週は 2024-01-24 単独号です。 今回が第 140 回目です。過去の記事はこちら。 news 📺 GitHub-hosted runners: Double the power for open source - The GitHub Blog GitHub がホストしている GitHub Actions ランナーについて、パブリックリポジトリに限り Linux と Windows でそれぞ
フィードバックを送信 Dataproc の概要 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。 Dataproc は、オープンソースのデータツールを利用してバッチ処理、クエリ実行、ストリーミング、機械学習を行えるマネージド Spark / Hadoop サービスです。Dataproc の自動化機能を利用すると、クラスタを速やかに作成し、簡単に管理し、必要ないときには無効にして費用を節約できます。管理にかかる時間と費用が削減されるので、自分の仕事とデータに集中できます。 Dataproc を使用するメリット: 従来のオンプレミス プロダクトや競合するクラウド サービスと比較すると、Dataproc には 3 ノードから数百ノードを持つクラスタについて、いくつもの固有の利点があります。 低コスト - Dataproc の料金は、他に使用する Cloud Pla
ドクターズプライムを支えるエンジニアリング ―技術・組織・課題と展望― - ドクターズプライム Official Blog
こんにちは id:michio0o です。ドクターズプライムのエンジニアとしてはオファーを承諾した記念すべき1人目となりましたが、有給休暇の期間が長く、正式入社のタイミングとしては id:oinume に続き2人目になりました。複雑な状態です。 この記事ではドクターズプライムにおける、技術そのものについての話、技術組織についての話、最後に今抱えている課題とその展望についての3つに分けて説明します。 技術スタックと選定方針 まずは技術そのものについてです。ドクターズプライムがどんな技術を使って開発を行っており、どういった点を重視して技術選定しているかについて簡単に説明します。 技術スタック 現在のドクターズプライムの技術スタックは以下のようになっています。 バックエンド: Go(version: 1.16) フロントエンド: TypeScript, React ミドルウェア・インフラ: GC
G-genの佐伯です。当記事では、Vertex AIのAutoML及びバッチ予測の基本的な操作方法を解説しながら、簡易的で且つ安価に予測データを収集できる手法を解説できればと考えます。前編では、Vertex AIのAutoML及びバッチ予測の基本的な操作方法を解説させていただきます。 Vertex AI AutoML とは 当記事で行う検証作業 検証作業内容 今回のトレーニングデータについて データの前処理 作業の主な流れ 対象となるデータをデータセットに登録する データセットを指定してAutoMLの学習処理を実行する 推論手法 バッチ予測 推論データの結果確認 まとめ Vertex AI AutoML とは AIのモデル作成は、高度なデータサイエンスの知識・経験が必要ですが、Vertex AI AutoMLを使用すれば、トレーニングデータをアップロードするだけで自動的に機械学習モデルを構
DBeaver Documentation
DBeaver Desktop Documentation General User Guide Getting started Installation How to import license Application window overview Basic operations in DBeaver Views Database Navigator Filter Database Objects Configure Filters Simple and Advanced View Projects View Project Explorer Query Manager Background Tasks Database Object Editor Data Editor Navigation Data View and Format Data Filters Data Refre
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BigQuery からメールへのエクスポートの自動化 | Google Cloud 公式ブログ
[Session 2-2] 実践！Cloud Run セキュリティ
[iOS] Flutter engineのクラッシュをCrashlyticsで解析する
BigQuery 特集: データの取り込み | Google Cloud 公式ブログ
作って学ぶ、FlutterとFirebaseを使ったアプリ開発
Data Security: Importance, Spheres, and Best Practices
Netflix Cloud Packaging in the Terabyte Era
Google Cloud、企業のデータ統合を支援する3つの新サービス
Professional Cloud Developer試験対策マニュアル - G-gen Tech Blog
Cloud Functions Using the New .NET Runtime
Cloud Workflowsを徹底解説 - G-gen Tech Blog
Backblaze Drive Stats for Q2 2024
AngularFire Web コードラボ | Firebase
Vertex AI Studio で PaLM2 に対する Grounding が可能になりました
Dataproc の概要 | Dataproc ドキュメント | Google Cloud
機械学習初心者がVertex AI AutoMLで年収予測してみた(前編) - G-gen Tech Blog