MountKirk Games Background a new game expect to be very polular. Plan to deploy backend to Compute Engine. Capture streaming metric Run intensive analytics Cloud Data Loss Prevention API integrate with a managed NoSQL database Migrate MySQL to BigTable or Datastore Business requirements Increase to a global footprint Use a global HTTP load balancer that serves managed instances groups that have au
はじめに こんにちは。レバレジーズ株式会社エンジニアの加藤です。 今回は、私が所属しているHRテック事業部における新規SaaSの開発についてご紹介したいと思います。 事業領域について 私たちの事業部が扱う領域はHRTechといい、主に会社の人事業務に対するサービスを展開しています。「人事」と聞くと採用活動をイメージされることも多いですが、ここでは「従業員が入社し、退職するまでに関わる業務の全般」を指します。そのため、採用管理や勤怠管理、タレントマネジメント、給与管理などをはじめとした、さまざまなSaaSが存在しています。勤怠管理サービスなどは使ったことのある方も多いのでイメージしやすいのではないでしょうか。 HRTechの役割 人事業務は人材採用、人材育成、離職対策、人事評価、労務管理など多岐に渡り、従業員が入社から退職するまでなくてはならない業務です。適切に人事業務が提供されない会社では
InstagramのFirestore設計
前提 InstagramのようなSNSをFirebaseでフル実装するために色々試行錯誤したので、その過程やメリット、デメリットを考察しながら記載します。 Qiitaではアドベントカレンダーとして投稿しています。 SNSアプリのFirestore設計 必要知識 本記事はFirebaseを使用してアプリ開発をしたことがあるのを前提に記載しているため、 使用したことない場合は少し読みづらくなるかもしれません。 NoSQLデータベースについてや、一度Firebaseを使用してみることをお勧めします。 概要 最近Firebaseを使用してアプリのインフラ構築を行う機会が多かったので、 アウトプットも兼ねてSNSアプリのFirebaseでの設計を記載します。 今回の記事の内容 Instagramを例に以下の機能を実現するためのFirestoreの設計を考察する ログイン機能 Authenticati
Built with BigQuery: Connected-Stories が Google Data Cloud と人工知能（AI）/ 機械学習（ML）を活用してパーソナライズド広告のエクスペリエンスを実現 | Google Cloud 公式ブログ
Built with BigQuery: Connected-Stories が Google Data Cloud と人工知能（AI）/ 機械学習（ML）を活用してパーソナライズド広告のエクスペリエンスを実現 ※この投稿は米国時間 2022 年 11 月 19 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 編集者注: この投稿は、Built with BigQuery を活用した素晴らしいパートナー様の事例を紹介するシリーズの一部です。 広告などの魅力的な動画コンテンツを制作する現場では、多くのマーケティング担当者がパーソナライズされたメッセージに対する消費者のニーズに応えようと創造性への取り組みを強化するあまり、データの力をないがしろにしています。マーケティング担当者は、適切なタイミングで適切なメッセージをオーディエンスに届けるためにパーソナライズされた動画広
この投稿は Goodpatch Advent Calendar 2022 4日目の記事です。 オンラインホワイトボード Strap の開発を担当している、バックエンドエンジニアのほっしーです！ Strapではバックエンド環境にGoogle Cloud Platform（以下GCP）を使用しており、パフォーマンス改善やコスト削減に継続的に取り組んでいます！ そんな中でも特に使用頻度が高く重要なサービスの一つである Cloud Functions のパフォーマンス改善について個人的に調査・検討を行った結果を紹介します😊 初めに Cloud Functionsとは Cloud FunctionsのPros & Cons StrapとCloud Functionsはどんな関係？ Strap上での課題 Functionのレスポンスが遅いことがある… 原因と対策を考える 動作検証してみよう！ V1と
セイコーソリューションズ株式会社：クラウド辞書サービス『GIGANTES』を Cloud Run で構築 | Google Cloud 公式ブログ
かつて高校生のマストアイテムの 1 つとされていた電子辞書。しかし、インターネットやスマートフォンの普及で、その市場はピーク期の 4 割程度にまで縮小しています。そうした時代の移り変わりを早くに予見したセイコーホールディングスグループは 2015 年にハードウェアとしての電子辞書ビジネスから辞書アプリビジネスにシフトし、現在は電子辞書市場で培った知見とノウハウを活かしたタブレット向け『セイコー辞書アプリ』を提供中です。そんなセイコーホールディングスグループの次の一手が辞書アプリの Web サービス化。そこに Google Cloud がどのように利用されているか、サービスを提供するセイコーソリューションズ株式会社と、その開発パートナーである株式会社トップゲートの皆さんにお伺いします。 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
調査会社のIDCは2023年7月5日（米国時間）、2023年第1四半期の専用、共有クラウドコンピュートおよびストレージインフラハードウェア支出動向を明らかにした。 IDCは専用クラウドと共有クラウドを以下のように定義している。 専用クラウド：1つの企業または企業グループ内で共有されるクラウドを指す。クラウドサービスプロバイダーの施設に展開される場合と、顧客の施設に展開される場合がある 共有クラウド：パブリッククラウドサービス（企業のデータセンターに展開されたITインフラの拡張や置き換えのために設計されたさまざまなサービスを含む）や、各種デジタルサービス（メディア／コンテンツ配信、共有、検索、ソーシャルメディア、電子商取引など）に使われるクラウドを指す。相互に無関係な企業や消費者の間で共有される 増加するクラウドインフラ支出 関連記事 国内クラウド市場の成長が大幅に鈍化、でも「今後の期待大」
フィードバックを送信 Dataflow SQL によるストリーミング データの結合 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。 このチュートリアルでは、Dataflow SQL を使用して Pub/Sub のデータ ストリームを BigQuery テーブルのデータと結合する方法について説明します。 目標 このチュートリアルの内容は次のとおりです。 Pub/Sub ストリーミング データと BigQuery テーブルデータを結合する Dataflow SQL クエリを作成します。 Dataflow SQL UI から Dataflow ジョブをデプロイします。 費用 このドキュメントでは、Google Cloud の次の課金対象のコンポーネントを使用します。 Dataflow Cloud Storage Pub/Sub Data Catalog 料金計算
生成AIのRAG構成を大手3社（AWS、Azure、Google Cloud）で徹底比較してみた - G-gen Tech Blog
G-gen の堂原と又吉です。当記事では、Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure、Google Cloud（旧称 GCP）が提供するフルマネージドな RAG サービスの比較を行います。 はじめに 当記事について RAG とは 3社比較 前提条件 機能比較 料金シミュレーション 想定シナリオ AWS Azure Google Cloud 総評 AWS Azure Google Cloud 詳細の解説 Knowledge bases for Amazon Bedrock（AWS）の詳細 構成図 プロダクト一覧 Knowledge bases for Amazon Bedrock Amazon S3 Amazon OpenSearch Service できること 検索 対応データソース 料金 概要 基盤モデル利用料金 ベクトルデータベース料金 Azure
Google Cloud Professional Cloud Database Engineer を取得した - Qiita
はじめに 2022/07にGAとなったGoogle Cloud Professional Cloud Database Engineerを取得しました GA直後ということもあり、2022/09現在情報が少ない資格であるため今後受験する方の参考になればと思い執筆します 現在英語のみで受験可能です 日本語・英語など試験を受ける言語ごとにwebassessorのアカウントを作成する必要があります。アカウント未保有の方だけでなく、日本語アカウントのみ保有の方もアカウント作成が必要です 英語試験であっても日本のテストセンターを選択可能です オンライン試験の場合、試験前後に英語の応対が必要になりますがテストセンターであれば試験前後に英語を使わなくてOKです 概要 試験時間・問題数は多くのGoogle Cloud Professional資格と同様に120分・50問です BigQueryに関してはDat
Firebase: Cloud Firestore と Cloud Storage をPythonから使う - Qiita
はじめに FirebaseのCloud FirestoreとCloud StorageについてPythonから使ったときの方法についてメモを残しておきます。 CSVファイルを用意しておいてpythonからアップロードを行ったり、ダウンロードを行ったりなどの際にご利用ください。 目次 準備 SDKの追加 認証ファイルの用意 Cloud Firestoreを使う ライブラリのimport 認証情報の初期化 データを取得 データを追加 データを削除 Cloud Storageを使う ライブラリのimport 認証情報の初期化 データを取得 データを追加 データを削除 まとめ 準備 まず、SDKと認証ファイルを用意します。 SDKの追加 下記のコマンドを実行して、SDKを追加します。 pip install firebase-admin # firebase firestore pip insta
The Modernization Imperative: シフトレフトはもうやめて、シフトダウンに移行する | Google Cloud 公式ブログ
The Modernization Imperative: シフトレフトはもうやめて、シフトダウンに移行する ※この投稿は米国時間 2023 年 6 月 9 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 本日の投稿は「The Modernization Imperative」シリーズ、略して「TMI」の第 1 回です。この略語は私たちのミッション、つまりテクノロジーに関するあらゆる情報を、熱意を込めて過度に共有すること（TMI: Too Much Information）を完璧に表しています。Google Cloud のリーダーたちが執筆するこのコラムでは、ソフトウェア開発、分散システム、サーバーレス、マイクロサービス、DevOps と SRE、プラットフォーム運用など、コラムニストの想像力を刺激する最新の流行語について取り上げます。今回のコラムニストは、Goog
ＳＯＭＰＯシステムズ: サステナブルなシステムを支えるクラウドネイティブ技術の活用とプラットフォームの標準化 | Google Cloud 公式ブログ
ＳＯＭＰＯ グループの一員として、グループが掲げる「安心・安全・健康のテーマパーク」という構想の実現を IT 技術・ソリューションで支える ＳＯＭＰＯシステムズ株式会社（以下、ＳＯＭＰＯシステムズ）。同社では近年、サステナビリティの促進や開発力強化のためにクラウド ネイティブへのチャレンジを続けており、その一環として Google Cloud を基盤とした PaaS 環境の利用標準化を実施しました。この標準化の狙いや、Google Cloud の採用理由などについてお話を伺いました。 利用しているサービス: Cloud Run, Cloud Storage, Cloud SQL, Cloud CDN, Cloud Monitoring, Google Kubernetes Engine(GKE) 利用しているソリューション: Application Modernization, Accel
Blog Libre Ftp, Sftp, Webdav, S3 Openstack Swift Browser For Mac
Blog Libre Ftp, Sftp, Webdav, S3 Openstack Swift Browser For Mac Average ratng: 6,2/10 1002 reviews Blog Libre Ftp Sftp Webdav S3 Openstack Swift Browser For Mac DownloadBlog Libre Ftp Sftp Webdav S3 Openstack Swift Browser For Mac ProFetching Traffic Estimation for cyberduck.io. DNS Resource Records Name Type Data cyberduck.io A cyberduck.io MX 5 mail.cyberduck.io cyberduck.io NS ns-1195.awsdns-2
Cloud Run for Anthos で Kubernetes マイクロサービスにイベント機能が実現 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2020 年 9 月 24 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Google Kubernetes Engine（GKE）でマイクロサービスを構築すると、アプリケーションを構築する際に高い柔軟性が得られるうえ、Google Cloud が提供するスケールとツールセットのメリットも引き続き享受できます。しかし、優れた柔軟性には大きな責任が伴います。マイクロサービスのオーケストレーションは難しく、メッセージング システムの複雑な実装、カスタマイズ、メンテナンスが必要になる場合があります。 Cloud Run for Anthos には、Google Cloud 上でイベント ドリブン システムを簡単に構築できるイベント機能が含まれるようになりました。現在ベータ版の Cloud Run for Anthos では、イベント機能がイベント
日本企業向けCSPM「Cloudbase」がGCP診断のベータ版をリリース。パブリッククラウドのセキュリティリスクを診断・管理～BigQuery・IAM・VPC・Compute Engineなどの主要サービスをはじめ網羅的に診断～ Levetty株式会社（東京都港区、代表取締役 岩佐 晃也）は本日5月9日にクラウドセキュリティ診断プラットフォーム「Cloudbase」におけるGCP向けベータ版（https://cloudbase.ink/）の提供を開始いたします AWSを対象としてサービスを提供開始し、数多くの企業にご利用いただく中で、GCP診断のご要望もいただいたことから今回のリリースをいたしました。近日中にAzure診断もリリース予定です ■ 事業背景 AWS・GCP・Azureをはじめとしたパブリッククラウドの国内市場規模は1兆円を超え、今もなお急速に拡大を続けており、2025年まで
Virta Health が Google Cloud を利用して 2 型糖尿病の治療を変革 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2022 年 3 月 11 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 新型コロナウイルス感染症のパンデミックによって、代謝性疾患患者、特に米国において 2 型糖尿病を患う何百万人もの米国人患者の危機が明らかになりました。米国糖尿病学会によると、米国の人口の 11.3%（3,700 万人以上）が糖尿病を患っていますが、推定 850 万人の米国人が受診しておらず、足の切断、失明、腎臓障害、心臓病、早死といった合併症の危険にさらされています。経済的な負担も大きく、米国における 2 型糖尿病患者の負担は、全体で年間 4,000 億米ドルを超え、患者一人当たり平均で 13,240 米ドルとなっています。新型コロナウイルス（COVID-19）で死亡した人の 40% が糖尿病の患者であることから、2 型糖尿病の患者が COVID-19 の検査で陽性にな
コールドスタンバイ
コールドスタンバイの概要 コールドスタンバイは、システムの可用性を向上させるために用いられる。システム障害が発生した場合、コールドスタンバイシステムに切り替えることで、サービスの停止時間を最小限に抑えることができる。 コールドスタンバイの方式 コールドスタンバイには、以下の2つの方式がある。 手動切り替え方式 手動切り替え方式は、障害発生時に手動でコールドスタンバイシステムに切り替える方式である。具体的には、以下の手順で切り替えを行う。 障害発生を検知する コールドスタンバイシステムの電源を投入する 必要に応じて、コールドスタンバイシステムの設定を変更する ネットワークの切り替えを行う サービスを起動する 手動切り替え方式は、構築コストが低いというメリットがある。しかし、切り替えに時間がかかるというデメリットがある。また、切り替え作業を誤ると、サービスに障害が発生する可能性もある。 自動切
※この投稿は米国時間 2019 年 12 月 19 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 2019 年は Google にとって素晴らしい年でした。私個人としては、お客様、パートナー様、業界のアナリストやユーザーといった非常に多くの方々とお会いする機会がありました。お客様やパートナー様がどのように分析ソリューションを開発し、データ分析情報に関わるビジネス上の非常に複雑な課題を解決しているかを目の当たりにして、本当に圧倒されました。 急激に増大しているデータ量に対処している HSBCや、オンプレミスの Hadoop データレイクを Google Cloud に移行している Otto Group には感銘を受けました。MoneySuperMarket は、オンプレミスの分析情報をクラウドに移行して、より大規模なタスクの実行の高速化と顧客対応の改善を実現していま
はじめに GitHub ActionsやCircleCIを使ったことがある人が Google Cloud Build を触って思うこと・・・。 ステータスのバッジが付けられない！！ 調べてみると似たようなこと思っている方はいるようで「ビルドの結果からバッジを自動で作成する」的なものはOSSで何個か見つけたのですが、どうにもかゆいところに手が届かない感じで使いにくい・・・。 ということで、自分で作ってみました。 こんな感じにREADME上にバッジを表示できます（ [build|success] の部分）。 以下一連のシステムを構築するまでのまとめです。 結構長めなので話とかどうでもいいからさっさと試してみたい！という方は こちら へどうぞ。 Google Cloud Buildとは CI/CDを実現するためのマネージドサービスです（CI/CDってなんぞや？という方はググってください・・・）。
日本企業向けCSPM「Cloudbase」がGCP診断のベータ版の事前登録開始。パブリッククラウドのセキュリティリスクを診断・管理
Levetty株式会社（東京都港区、代表取締役 岩佐 晃也）は本日5月10日にクラウドセキュリティ診断プラットフォーム（CSPM）「Cloudbase」におけるGCP向けベータ版（https://cloudbase.ink/）の事前登録を開始いたします ■ 事業背景 AWS・GCP・Azureをはじめとしたパブリッククラウドの国内市場規模は1兆円を超え、今もなお急速に拡大を続けており、2025年まで年間約20%の成長が見込まれています。 パブリッククラウドの普及が進むと同時に、クラウドにおけるセキュリティリスクも上昇するため、サービス運営者にとってセキュリティを確保することが今後一層求められます。 また、オンプレミスからクラウドへの移行を推進したいものの、セキュリティリスクがネックで進めることができないという事例も多く起きております。 ■ セキュリティインシデントの99%は設定ミス そんな
こんにちは！株式会社メテリクスです。 Tencent Cloud は日本の知名度やシェアはまだまだこれからですが、中国や韓国での利用実績は多く、大手クラウドベンダーに引けを取らないサービス展開がなされています。 このエントリでは、Tencent Cloud の主要サービス一覧をお伝えするために、国内で知名度やシェアが高い AWS とサービスメニューの対比を一覧化します。 エントリをまとめるにあたり、次のドキュメントを参考にしました。 Tencent Cloud ブログ AWS ブログ ■ はじめに以下の5つのカテゴリ別に主要なサービスをご紹介します。 1, Computing 2, Storage 3, Content Delivery 4, Data 5, Management 各項目に対し、 ・Tencent Cloud サービス名 ・AWS の類似サービス名 を記載します。 ■ サー
広島大学：1 万 5,000 人を超える学生の学びを支える LMS を Google Cloud 上に構築し、新世代の教育のための環境を提供 | Google Cloud 公式ブログ
広島大学：1 万 5,000 人を超える学生の学びを支える LMS を Google Cloud 上に構築し、新世代の教育のための環境を提供 昨今、さまざまな教育機関で「学修者本位の教育の実現」に向けた DX ソリューションの導入が進んでいます。広島大学も、そうした取り組みに力を入れている大学のひとつ。同学が 10 年後のデジタル技術を活用した教育・研究等のあり方を見据え刷新した LMS（Learning Management System）の狙いと そのプラットフォームに Google Cloud を選んだ理由について、同学情報メディア教育研究センターの皆さんに話を伺いました。 利用しているサービス： Google Compute Engine、Cloud SQL、オペレーション スイート、BigQuery 、Cloud Load Balancing、Persistent Disk、Cl
約4ヶ月前、文学作品の冒頭を読んで作者を当てる Web サービス、「文豪推理」をリリースしました。 https://zenn.dev/kangetsu_121/articles/d99e8306c0d895 そして昨日、個人開発サービス第二弾として、ストリートファイターシリーズのプロ選手の YouTube 配信・動画を一覧できるサービス、SF Streaming Portal (SF-SP) をリリースしました！ 今回も友人の @kokokocococo555 さんとの開発です。 SF-SPトップページ どんな配信・動画があるかをぱっと見られますので、ぜひストリートファイターシリーズに興味なかった、という方も https://sf-streaming-portal.tailoor.dev/ から少しだけ覗いていただけると嬉しいです。 例によって学びが多くあったので、サービス紹介と経験・知見
Node.jsでCloud Storageのファイルをストリーミングしてffmpegに渡したかったけどffmpegはFIFO非対応っぽい - Lambdaカクテル
所用で、Cloud Storageにある動画ファイルをopus(音声)形式にエンコードしたかった(Node.jsとffmpegで)。 動画ファイルがデカいのと、生成されるopusは小さいので、いちいちストレージに保存するのが手間だと考えた。そこで、間にmkfifoして作った名前付きパイプを挟んで効率化しようと思ったメモ。 ちなみにうまく動かなかったので識者の方がいらしたらコッソリ教えてください。 Cloud Storage Cloud StorageというのはGoogleのサービス。要するにGoogle版のS3。これのNode.js版SDKにはfile.createReadStreamというメソッドがあり、バケットのファイルの中身をストリーミングしてReadable形式で流してくれる。 これを使うと、例えばfs.createWritableStreamなどにpipeさせることで、ファイルに
フィードバックを送信 Python スタートガイド 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。 このチュートリアルは、Google Cloud の導入において主なアプリ開発のコンセプトを学習するエンジニアやウェブ デベロッパーなど、クラウドにアプリをビルドするのが初めての人を対象にしています。 目標 Google Cloud Console や gcloud などの Google Cloud の基本的なツールについて学習します。 アプリを App Engine スタンダード環境にデプロイします。 Firestore でデータを保存します。 Cloud Storage にアップロードしたファイルを保存します。 Google Cloud のオペレーション スイートを使用してアプリをモニタリングします。 費用 このドキュメントでは、Google Cloud
自己紹介 始めまして。今年度、株式会社リクルートにデータスペシャリストとして新卒入社しました澤邉裕紀、山根大輝と申します。 入社同期で複数本投稿予定の Recruit Data Blog の第3回目になります。 データスペシャリストとして入社すると、住まい、飲食などの事業領域ごとのチームに本配属される前に、同期全員でBootCampと呼ばれる研修を受けることになります。 入社してまずこのBootCampを走り切ることで、データ専門人材としての基礎を身につけることができます。 BootCampのコンテンツは様々ありますが、今回はそのなかでもGoogle Cloud Platform(以下、GCP)を題材としてクラウド、インフラ、CI/CDツールについて学ぶGCPハッカソンについてレポートします。 全体の流れ GCPハンズオン GCPハッカソン 負荷対策やってみた 開発環境を構築してみた まと
2019/9/5 既存のDWHやビッグデータの分析活用の今後の方向性、具体的には 増え続けるデータ量への対応 リアルタイム性を追求しビジネス上の即時的な判断にどう活かせるか AI・機械学習をどう取り入れるか といった点を具体的な事例も交えながらのセミナー内容であった。 今後さらに爆発的に増えていくデータに対して、必要なデータをどう抽出し、分析し、活用していくか、といった面では、目的を明確にし、キッチリと手法を定めて技術を利用していかないと全く追いつかなくなると感じた。 その中で、大規模なデータを効率的に、的確に処理するという部分では、もはや人間が処理するという範囲ではなくなってきており、AI,機械学習の分野への取り組みの必要性が急速に高まっているように思う。 初めに Google Cloud の注力エリア(6 workload) VM Migration SAP on GCP Hybrid
削除する Google Service TGカルチャー アプリケーション開発 コンサルティング セミナー テックブログ デザイン デジタルプロダクト開発 開発実績 ニュース 2025年の崖(1) 5G(1) AI(39) AI Hub(1) AI Platform(1) AlloyDB(12) AlloyDB for PostgreSQL(6) AlphaZero(1) Analytics HUB(1) Android(11) Android アプリ(1) Anthos(6) API(12) API エコノミー(1) APP(2) App Engine(2) App Maker(2) AppServer(1) AppSheet(3) arduino(1) Authentication(1) AutoML(4) AWS(12) AWS (Amazon Web Services)(1) AWS
会議の議事録を取ることが大変なので可能な限り自動化したい。 目標 動画をアップロードしたら音声をテキスト化してそれを読みやすい形で要約する。近年のAIサービスを使えば可能なのではという浅い考え。 前提 ・動画→テキストは不可で動画→音声→テキストと一度、動画から音声に出力する必要がありそう。 ・動画→音声はFFmpegというサービスが良さそう。 ・IaaSサービスだと稼働している限りお金がかかるのでサーバレスで実装したい ・処理の流れとしては 動画をアップロード→サーバレスサービスが自動で動画を音声に抽出→サーバレスサービスが自動で音声をテキストに抽出→AIサービスがテキストを要約 クラウドサービスの候補 Google Cloud → 社内の会議ツールがGoogle Meetということもあり第一候補。 AWS → 単純に有名で自分自身知識があるため。 ※その他のサービスは触ったこともないた
ご自身に最適な Google Cloud トレーニングをお探しください。 Google Cloud では、学習者のことを念頭に置いて設計された、980 以上の学習アクティビティを含む包括的なカタログをご用意しています。さまざまなアクティビティ形式のコン テンツで構成されたカタログから、短時間の単独ラボのほか、一連の動画、ドキュメント、 ラボ、テストで構成されるマルチモジュール コースをお選びいただけます。ラボでは、 実際のクラウド リソースへのアクセスに必要な一時的な認証情報が付与されるため、 本番さながらの状況で Google Cloud について学習できます。修了した学習アクティビ ティのバッジを獲得したり、Google Cloud での成果を定義、記録、分析したりできます。 指定なし ソリューション Modernize Legacy Applications Cloud Native
Kaggleにリンゴとトマトの画像を分類するという課題があります。 GCP Vertex AIを用いてこの課題を解いてみます。 また作成したモデルを使って、画像の自動分類器を作成します。 データセットをダウンロードする 上記のURLからデータセット(リンゴとトマトの画像)をダウンロードできます。(要ログイン) データセット中にはモデルの訓練用の train と 検証用の test が含まれています。 データセットをアップロードする 画像ファイルをCloud Storageにアップロードします。 あとでVertex AIにとりこむ際に、以下2点が必要です。 画像ファイルそのもの 画像ファイルのパスと、ラベルの対応を示したCSVファイル CSVファイルの書式は以下のとおりで、1列目がCloud Storage上のパス、2列目がラベルです。 (例) gs://hogehoge/train0.jp
新しいサーバーレスの Datastream で、変更データのキャプチャとレプリケーションを最大限に活用 - 一般提供を開始 | Google Cloud 公式ブログ
新しいサーバーレスの Datastream で、変更データのキャプチャとレプリケーションを最大限に活用 - 一般提供を開始 ※この投稿は米国時間 2021 年 12 月 2 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 このたび、Google Cloud のサーバーレス変更データ キャプチャ（CDC）およびレプリケーション サービスである Datastream の一般提供が開始されたことをお知らせします。Datastream では、異種のデータベース、ストレージ システム、アプリケーション間でデータを確実に、かつ最小限のレイテンシで同期し、リアルタイム解析、データベース レプリケーション、イベント ドリブン アーキテクチャをサポートできます。また、Oracle および MySQL データベースの変更ストリームを BigQuery、Cloud SQL、Google
Google Cloud Platformに分析基盤を構築 - GMOあおぞらネット銀行テック&カルチャーブログ
はじめまして、GMOあおぞらネット銀行でエンジニアをしているT.Kです。 普段は当社CTO直下部署で、新規技術調査や新規サービスなどの先行調査・検討などを行っています。 初めてのはてなブログとなりますが、複数回でGoogle Cloud Platform(以下、GCP)に構築した分析基盤に関してブログを書きたいと思います。 今回は、当社データセンターからBigQueryへの登録までに触れていきます。 GCP上にシステム構築を行ったのは初めての為、イマイチな部分も多くありますが、今後のより良い形に改善していきたいと考えています。 概要 情報基盤要件と方針 構築の流れ 1. Cloud Storageの準備 バケット作成 & 各種設定 2 外部ファイル準備 設定ファイル merge文ファイル 3. 第一弾処理(Cloud Function)の作成 ⅰ. jsonファイルの読込 ⅱ. Googl
INTERSECT360が実施したHPCユーザー調査で DDNがストレージ評価No.1を獲得 74％のユーザーがDDNの技術力が「非常に高い」または「高い」と認識 世界最大規模の非上場データストレージベンダーであり、インテリジェント・インフラストラクチャソリューションのリーダーであるDataDirect Networks(以下 DDN)の日本法人、株式会社データダイレクト・ネットワークス・ジャパン(所在地：東京都千代田区、代表取締役：ロベルト・トリンドル)は、Intersect360 Researchが実施した2020年のHPCユーザー向け調査のストレージ部門において、DDNが技術力、イノベーション、製品ロードマップ、そしてユーザーの今後の購買計画のすべての点において一貫してNo.1の評価を得たことを発表しました。 今回Intersect360 Researchが実施した調査では、HPCユ
オブジェクト保持ロックにより Cloud Storage データのサイバー レジリエンスを強化 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2024 年 4 月 5 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 データの保持は、金融サービス、ヘルスケア、行政機関など、規制の厳しい業界のお客様には特に重要です。こうしたお客様のデータ保持のニーズを満たすため、書き込みが 1 回で何度でも読み取りできる（WORM）ストレージを使用することで、データを変更できないようにして、FINRA、SEC、CFTC などの管理組織によって定められた業界の規制を遵守します。WORM ストレージはまた、データの変更や削除を防止し、偶発的なデータ損失、データ侵害、不正な改変のリスクを軽減することで、機密データを取り扱う組織のセキュリティを強化することができます。 Cloud Storage の新しいオブジェクト保持ロックにより、WORM ストレージの構成が簡単に行えるようになり、規制基準の遵守、セキュリテ
はじめに 本ドキュメントでは、Kubernetes 1.19.0のCHANGELOGをベースにSIG Storageに関する機能について紹介します。 がついた文章は、CHANGELOGの公式内容ではなく筆者の補足です。 新着情報 (What's New) CSI Migration - AzureDisk and vSphere（beta) In-treeのVolume plugin と関連する全てのcloud providerはKubernetes coreの外に移動されます。 CSI migration機能により、全てのボリュームのオペレーションを各々のCSI driverへルーティングすることで、レガシーAPIを使用している既存のVolumeは、コードが削除されても機能し続けることができます。 AzureDiskとvSphereのこの機能の実装はベータに昇格しました。 Storage
Cloud Load Balancer × Cloud Runの3-Tier構成で構築してみた｜Hide Yuda
今回は、Google Cloud（通称GCP）の「Cloud Load Balancer」「Cloud Storage」「Cloud Run 」「Cloud SQL」を使ってWebアプリケーションを構築してみました。 設計は、以下のGoogle Cloud Japanさんの記事内で紹介されている「Web アプリケーション + API の 3-Tier 構成 (SPA)」を参考にしました。 SPA (Single Page Application) がフロントになり、バックエンドの API サーバーとして Cloud Run を使用するアーキテクチャです。SPA は Next.js > や Vue.js、Angular などを想定していただければ良いかと思います。 SPA は静的コンテンツになるので Cloud Storage に置き、Cloud Storage と Cloud Run を
パーソルキャリア株式会社：Speech-to-Text でキャリア カウンセリング内容を可視化、サービス向上と人材育成を加速 | Google Cloud 公式ブログ
パーソルキャリア株式会社：Speech-to-Text でキャリア カウンセリング内容を可視化、サービス向上と人材育成を加速 -人々に「はたらく」を自分のものにする力を- というミッションに基づき、総合人材サービス、パーソルグループのビジョンである「はたらいて、笑おう。」を働くすべての人々が体感でき、すべての「はたらく」が笑顔につながる社会の実現を目指すパーソルキャリア株式会社（以下、パーソルキャリア）。サービスの品質向上や転職希望者の可能性を広げることを目的とし、キャリア アドバイザーの対面カウンセリングの音声を可視化する仕組みを構築。パーソルキャリアのデジタル戦略推進担当者 2 名、および開発をサポートしたクラウドエース株式会社（以下、クラウドエース）の担当者 3 名に話を伺いました。 利用している Google Cloud Platform サービス：Cloud Storage、Cl
ご自身に最適な Google Cloud トレーニングをお探しください。 Google Cloud では、学習者のことを念頭に置いて設計された、980 以上の学習アクティビティを含む包括的なカタログをご用意しています。さまざまなアクティビティ形式のコン テンツで構成されたカタログから、短時間の単独ラボのほか、一連の動画、ドキュメント、 ラボ、テストで構成されるマルチモジュール コースをお選びいただけます。ラボでは、 実際のクラウド リソースへのアクセスに必要な一時的な認証情報が付与されるため、 本番さながらの状況で Google Cloud について学習できます。修了した学習アクティビ ティのバッジを獲得したり、Google Cloud での成果を定義、記録、分析したりできます。 指定なし ソリューション Modernize Legacy Applications Cloud Native
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【GCP】Professional Cloud Architect - Case Study - Qiita
レバレジーズのHRTech事業について - Leverages Tech Blog
Cloud Functions、温めますか？ - Goodpatch Tech Blog
IDCのクラウド支出動向調査、インフレ下で支出額は増加 長期見通しは？
Dataflow SQL によるストリーミング データの結合 | Google Cloud
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今年を振り返る: スマート アナリティクスが飛躍 | Google Cloud 公式ブログ
Google Cloud Buildのステータスバッジを自動生成する - Qiita
Tencent Cloud 主要サービスを AWS と比較してみた｜メテリクスnote
【個人開発】ストリートファイタープロ選手の配信・動画を一覧できるポータルサイトを作りました
Python スタートガイド | Google Cloud
データスペシャリストコース新人研修レポート（2023年）GCPハッカソン
Google Cloud Data Platform Day セミナーメモ - Qiita
初めてでも簡単！本番環境でも安心！GCPでアプリケーションを開発してみよう！ | 株式会社トップゲート
リモート会議の議事録の記入を自動化したい その1 - クラウドサービス選定編 - Qiita
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GCP AutoMLで解くリンゴとトマトの画像分類 - Qiita
INTERSECT360が実施したHPCユーザー調査でDDNがストレージ評価No.1を獲得
Kubernetes 1.19: SIG Storageの変更内容 - Qiita
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