くら寿司：GKE や Edge TPU などを駆使して来店から会計までを完全自動化し、新しい生活様式のためのサービスを提供 | Google Cloud 公式ブログ
くら寿司：GKE や Edge TPU などを駆使して来店から会計までを完全自動化し、新しい生活様式のためのサービスを提供 大阪を起点に日本全国 47 都道府県すべてに店舗を展開する大規模回転寿司チェーンくら寿司株式会社（以下、くら寿司）。浅草や道頓堀、原宿、押上に「食」と「エンターテイメント」の融合を掲げ、「ジャパンカルチャー」の発信拠点とするグローバル旗艦店をオープンするなど、とりわけ “体験” にこだわる同社が、最新のクラウド テクノロジーをどのように活用しているのか。その取り組みと成果を、テクノロジー開発部の皆さんに伺いました。 利用しているサービス： Google Kubernetes Engine、Compute Engine、App Engine、Edge TPU 利用しているソリューション： アプリケーションのモダナイゼーション コンテナや AI など Google Clo
Kubernetes / GKE ファンの皆様こんにちわ。Google Cloud の Kazuu (かずー) です。GKE Autopilot が GA になりました。弊社公式ブログに続きまして、GKE Autopilot を日本語で解説していきたいと思います。 本記事は以下、3 部構成となります。 GKE Autopilot 概要GKE Autopilot を試してみるGKE Autopilot がハマりそうなユースケースは？ 1. GKE Autopilot 概要GKE Autopilot は GKE の新しいモードです。Control Plane に加えて、Node が完全マネージドになります。これまでの GKE では Node はユーザー自身が必要台数分作成し、以後の Day 2 オペレーション (e.g. アップグレード) 等も気に掛ける必要がありました。GKE Autopil
カプコン: Cloud Spanner や GKE を用いて『ストリートファイター6』のためのクロスプレイ プラットフォームを構築 | Google Cloud 公式ブログ
カプコン: Cloud Spanner や GKE を用いて『ストリートファイター6』のためのクロスプレイ プラットフォームを構築 『ストリートファイター』や『バイオハザード』、『モンスターハンター』など、世界中で愛されるゲームシリーズでその名を知られる株式会社カプコン（以下、カプコン）。その最新 AAA タイトル『ストリートファイター6』では、ユーザーのすそ野を広げる意欲的な取り組みを多数実施して注目を集めています。そこに Google Cloud のテクノロジーがどのように役立てられているのか、開発の中核メンバーにお話を伺いました。 利用しているサービス: Cloud Spanner, Memorystore for Redis, Google Kubernetes Engine, Anthos Service Mesh, Cloud Monitoring, Cloud Logging
EKS FargateとGKE Autopilotの違いを外野から解説してみる - inductor's blog
はじめに GoogleのマネージドKubernetesディストロであるGKEの新機能（厳密には新しい種類のクラスターといったほうがユーザーにとっては正しい説明になると思いますが）、GKE Autopilotが先週大きく話題になりました。 ノードがGoogle Cloudによるマネージド Podごとの課金体系 ノードへのSSHが使えない といった特徴が大きく取り上げられており、ぱっと見AWSのEKS Fargateと非常に似ているように見えます。が、(少なくとも、user facingな部分においては)技術的には全くやっていることが違うと思います。なぜならFargateはEC2とは全く異なるVM技術がベースになっているのに対して、Autopilotは通常のGCEを応用した機能として提供されているからです。 ※まあ、GCEは実はコンテナで動いてるみたいなちょっとした裏話もあったりするんで、本当
当記事は みずほリサーチ&テクノロジーズ × G-gen エンジニアコラボレーション企画 で執筆されたものです。 G-gen の佐々木です。当記事では、Google Cloud (旧称 GCP) でマネージドな Kubernetes クラスタを使用することができる Google Kubernetes Engine (GKE) を解説します。Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) や Azure Kubernetes Service (AKS)など、kubenetes をマネージドに提供するサービスは存在しますが GKE はそれらの中でもよい評判を耳にします。例えばマスターノードの料金が不要、起動が早いといった具合です。GKE は Google Cloud 採択の理由たりえるサービスのため、優先的に仕様を調査することにしました。 Google Kube
Kubernetesをちょっと理解したあなたに贈るGKEの実践ノウハウ4選 - MonotaRO Tech Blog
はじめに 商品推薦システム: RecSys について GKEを採用した理由 GKEノウハウの紹介 RegionalクラスタでZone, NodeごとにPodが分散されるようにAffinityを設定 graceful shutdownするコンテナでもpreStopが必要 コンテナネイティブの負荷分散を利用 負荷試験によるHPAのパラメータ調整 まとめ はじめに こんにちは。EC基盤グループの池田（@progrhyme）です。 モノタロウでは昨年、商品のレコメンデーションに用いるシステムを内製化するという取り組みを行いました。 私もこのプロジェクトに参加し、主にGoogle Kubernetes Engine（以下、GKE）上でのアプリケーションの構築・設定やCI/CD設定、監視設定などを行っていました。 私自身、本番運用するGKEのプロダクトを本格的に触るのは、本件が初めての経験でした。 そ
大規模アプリケーション開発運用をマルチテナント方式のGKEクラスタで実現した話 - MonotaRO Tech Blog
こんにちは。EC基盤グループの宮口（@smiyaguchi）と池田（@progrhyme）です。 モノタロウではKubernetesのマネージドサービスであるGoogle Kubernetes Engine（以下、GKE）を利用しています。 このKubernetesですがとても便利な反面、管理が大変で開発者がアプリケーションの開発とKubernetesの運用を同時に行うのは負荷が高くなりあまり好ましくありません。 そこでモノタロウでは開発と運用を分離できるように、社内でGKE共通環境と呼んでいるマルチテナント方式のクラスタによるアプリケーションの実行基盤を構築しました。 今回はその紹介をします。 マルチテナント・シングルテナントとは？ なぜマルチテナントのGKE環境を作ることにしたのか 全体概要 前提・環境情報 GKE共通環境の特徴 Namespace・ノードプールの分離 RBACによる権
本日ついに待望のGKE Autopilotがリリースされましたね！ この記事では、GKE Autopilot上で動いているリアルタイム推論基盤でなぜ我々がGKE Autopilotを利用することにしたのかについてお話しします。
はじめまして。Gaudiyでエンジニアをしているあんどう（@Andoobomber）です。 クラウドネイティブ全盛の世の波に乗り、この度 Gaudiy では Cloud Run から Google Kubernetes Engine (GKE) への移行を行いました。 この記事では、その移行プロセスの全体像を共有し、得られた教訓と今後の展望を探ってみたいと思います。 1. Before After: 移行の概観 1-1. Before 1-2. After 2. なぜGKE環境に移行したのか 3. 移行のプロセス 3-1. Kubernetesを学ぶ (1週間: 2023/10/01~) 3-2. Dev on GKE環境作成 (2-3週間) 3-3. Staging on GKE環境作成 (2日) 3-4. Private Clusterへの移行 (1-2週間) 3-5. Prod on
GKE/EKS（Kubernetes）のコスト可視化を良い感じにしてみた - MonotaRO Tech Blog
はじめに こんにちは！コンテナ基盤グループの楠本です。 今回はマルチテナント運用におけるKubernetesクラスタ内のコスト把握方法についてご紹介します。 見どころは EKSでKubecostを使ってみたがうまくいかなかったこと OpenCostを導入して解消したこと Datadogを使ってマルチクラウドのKubernetesを把握できるようにしたこと の３点です。 はじめに 結果：OpenCost・Datadogを使って出来たもの EKSにKubecostを試験導入してみた スプレッドシートで頑張っていた頃 EC2にかわって出番が回ってきた 過去分は取得できない EBSボリュームの管理 EBSボリュームタイプ レポート出力 インスタンスの割引率 Kubecostに躓いた コストに対するモチベーション OpenCostでリトライ 必要なものはOpenCostとPrometheus Pro
SREのたっち(@TatchNicolas)です。 今年のPyCon JPはオンライン開催でした。JX通信社はSilverスポンサーとして協賛したほか、イベントをより盛り上げるために、参加者の反応をリアルタイムに配信に反映するシステムを開発・提供しました。 jxpress.net アプリケーションはPythonで作られており、基盤としてGKEを採用しました。データ分析基盤や昨年の開発合宿等で社内向けのプロジェクトにKubernetesの採用した事例は過去にもあったのですが、今回はじめて社外向けのシステムに採用したので、その裏側について書いてみたいと思います。 できたもの 構成図 構成としては比較的シンプルだと思います。 基本的な処理はGKE上で行い、データの永続化はFirestoreを使っています。一部、ブラウザで動く運営向けフィード画面上の操作(いいね・リツイート)について、Fireba
Beatrust で SRE をやっている Yuta（中川 裕太）です．運用がラクにできように色々と改善したり，セキュリティ向上したり，インフラ作ったり API 開発したりしています． 今回のブログでは，Google App Engine (GAE) から Google Kubernetes Engine (GKE) Autopliot へ移行し半年間運用してみて感じたメリットやハマりポイントについて紹介します． モチベーション Beatrust では初期立ち上げの開発コストを下げるため，もともと GAE を用いて開発運用してきました．様々なお客様にご利用いただく中で，嬉しいことに今後 10 倍，100 倍のユーザ数成長が見込めるようになってきました．そういった状況下で以下のような GAE の課題も顕在化しており，インフラの抜本的見直しを実施する必要がありました． GAE では Auto
GKEとEKS
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この記事はenechain Advent Calendar 2024の10日目の記事です。 はじめに enechain データサイエンスデスク エンジニアの藤村です。 我々データサイエンスデスクは、電力や燃料に関するデータ分析や予測モデルの構築などの他に、enechainの様々なビジネスをサポートする社内向けツールの開発・運用も行っています。機械学習や数理最適化を活用したアプローチを中心に、最近ではLLMの活用にも取り組んでいます。 本稿では、この取り組みでStreamlitアプリケーションをGKEでホストするに至った経緯や、その運用について紹介します。 なぜ Streamlit なのか 社内の業務を支援するツールを構築する際、常に課題となるのが「人間の判断をどのように介在させるか」という点です。ドメインやアルゴリズムの性質上、自動化が難しい部分も多く、人間の判断を介在させる必要のある場面
Google、Kubernetesを自動運用してくれる「GKE Autopilot」正式リリース。ノードのプロビジョニング、マルチゾーン展開、スケーリングなど自動的に最適実行
Google、Kubernetesを自動運用してくれる「GKE Autopilot」正式リリース。ノードのプロビジョニング、マルチゾーン展開、スケーリングなど自動的に最適実行 Googleは、Google Kubernetes Engineの新機能として、Kubernetesの運用を自動化する「Google Kubernetes Engine Autopilot」（GKE Autopilot）の正式リリースを発表しました。 #Kubernetes の革新的な運用モードである GKE Autopilot をリリース。GKE ユーザーは 2 つの異なる運用モードを選択できるようになりました。Autopilot は GKE の幅広い既存機能だけでなく、パートナーのソリューションとも互換性が維持されるよう設計されています。https://t.co/Dyhj0V4lU7 #gcpja pic.twi
Megatron-LMとGKEで作るMixtral 8x7Bを語彙拡張継続事前学習 Part1 ~学習コードとモデルの先行公開~ - ABEJA Tech Blog
こんにちは！ABEJAでデータサイエンティストをしている大谷です。 ABEJAは国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（以下「NEDO」）が公募した「ポスト5G情報通信システム基盤強化研究開発事業／ポスト5G情報通信システムの開発」に当社提案の「LLMの社会実装に向けた特化型モデルの元となる汎化的LLM」が採択されたことを受け、LLMの事前学習を実施しました。 以降、本LLMプロジェクトをGENIAC（Generative AI Accelerator Challenge）と表記します。 開発内容は表題の通り、Mistral社のMIxtral 8x7Bをベースにした日本語の語彙拡張版継続事前学習です。弊社が調べた限り、Megatron-LMでMixtralモデルを継続事前学習するソースコードは2024年4月12日時点（執筆時）では存在していません。 GENIACの計算資源提供の
はじめに ブンブンハローテックブログ。エムスリー AI・機械学習チームでエンジニア兼YouTuberをやっています河合と笹川です*1。本記事は、AIチームが社内向けに提供を初めたビジュアライズアプリケーションに関する解説の記事です。 GKE上のStreamlitサーバのホスティング設定と、機械学習エンジニアが社内向けの可視化を行う際の一例として、参考となれば幸いです。 はじめに Background Streamlitとは Streamlitの特徴 アプリケーション、インフラ構成 おわりに We're hiring Background 一般的に「機械学習エンジニアが社内向けの可視化アプリケーションを作る」といったケースでは、以下のようなシステム利用が考えられるかと思います。 HTML、xlsx、Googleスプレッドシートなどを作成、配布する S3、GCSのようなストレージの静的サイトホ
ABEMA における GKE スケール戦略と Anthos Service Mesh 活用事例 Deep Dive
Google Cloud Day 2023 東京では、大規模イベントを生中継するにあたって、我々 ABEMA がどのように準備をしてきたか、Google Cloud の活用事例を紹介しました。 今回は GKE スケール戦略と Anthos Service Mesh 活用事例の Deep Dive …
SREエンジニアが目指すGKE共通デプロイ基盤の完成形 - ぐるなびをちょっと良くするエンジニアブログ
こんにちは。開発部門 開発部 Data AI Strategyセクション データ基盤 Unitの小野です。 2020年8月に入社してから早3年。SREエンジニアとして、日々業務改善に励んでいます。 ここ一年ほど、DAOという組織改善プロジェクトを推進していく中で、Google Kubernetes Engine (GKE)を使ったGKE共通デプロイ基盤の整備も進めてきました。 ※ DAOについての詳細はSREエンジニアが組織改善プロジェクトを立ち上げてみたを参照ください SREエンジニアの責務の一つは、プロダクトのリリースサイクルを極限まで短くし、次々と新しいサービスを世の中にリリースすることです。ChatGPTのような誰でも簡単に扱えるAIモデルが誕生したことで、プロダクト開発競争は今後ますます激しくなっていくと予想しており、SREエンジニアの責務の重要性をヒシヒシと感じています。 そう
FAANSにおけるCloud RunからGKE Autopilotへのリプレイス事例 - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは。ブランドソリューション開発本部 WEAR部 SREの笹沢（@sasamuku）です。 FAANSはショップスタッフの効率的な販売をサポートするスタッフ専用ツールです。FAANSの一部機能は既にリリースされており全国の店舗で利用いただいております。正式リリースに向け、WEARと連携したコーディネート投稿機能やその成果をチェックできる機能などを開発中です。 FAANSのコンテナ基盤にはCloud Runを採用しており、昨年にSREとしての取り組みをテックブログでご紹介しました。しかし、運用していく中で機能需要や技術戦略の変遷があり、Cloud RunからGKE Autopilotへリプレイスすることを決めました。本記事ではリプレイスの背景と、複数サービスが稼働している状況下でのリプレイス方法についてご紹介します。 目次 はじめに 目次 リプレイスの背景 なぜCloud R
KubernetesのPod利用料金が最大で91％値引きされる「Spot Pods for GKE Autopilot」、Google Cloudが発表
KubernetesのPod利用料金が最大で91％値引きされる「Spot Pods for GKE Autopilot」、Google Cloudが発表 Google Cloudは、Kubernetesでアプリケーションを実行するPodの料金が60％から最大91％まで値引きされる新サービス「Spot Pods for GKE Autopilot」をプレビュー版としてリリースしました。 Autopilot is already great at running stable, production-grade workloads and is backed by a Pod-level SLA—a first for GKE. Now we're introducing Spot Pods to save you money on your fault-tolerant workloads
はじめにKubernetes クラスタやその上で動くワークロードに対する脅威は多様化しており、クラスタ コンポーネントだけではなくコンテナ アプリケーションやソフトウェア サプライチェーンも含めた多層的な防御が求められます。 Google Cloud では Google Kubernetes Engine (以降 GKE) やその周辺エコシステムにおけるセキュリティ機能が活発に開発されており、これらの機能を上手く活用することで Kubernetes 環境の多層防御を実現可能です。 とはいえ、Google Cloud で提供している コンテナ セキュリティ関連機能 / サービスは種類が多すぎて何がなんだか分からない方も多いのではないでしょうか。本記事では、GKE 周辺のセキュリティ機能 / サービスの概要や使い所、おすすめの設定等について紹介していきます。 ちなみに本記事は Cloud Na
あえて手動アップグレードを選ぶ〜マネージドサービス(GKE)で手作業による対応をした話〜 - MonotaRO Tech Blog
こんにちは。データ基盤グループ データエンジニアリングチームの宮口です。 この記事ではGoogle Cloud Platform（以下、GCP）のサービスの1つであるGoogle Kubernetes Engine（以下、GKE）のクラスタを手動アップグレードした話を紹介します。 私が所属するデータエンジニアリングチームでは、社内システムに保存されたデータをGCPのBigQueryにニアリアルタイムで同期するシステムや、BigQueryに保存されている大容量のデータを低レイテンシなAPIとして提供するシステムなど、モノタロウのビジネスを裏側で支えるシステムの管理を行っています。それらのシステムは全てのコンポーネントをコンテナ化しており、その実行環境としてGKEを採用しています。 また、それとは別に社内でGKE共通環境と呼んでいる、マルチテナント方式のクラスタによるアプリケーション実行基盤を
GKE 1.20+ で preemptible / spot VM とうまく付き合う | GREE Engineering
インフラの駒崎です。 Google Kubernetes Engine (GKE) の 1.20+ で有効な kubelet graceful node shutdown と、それを活用した preemptible VM の利用について書かせていただきます。 GCP の Preemptible VM とは Preemptible VM は、いくつかの制限があるかわりに通常のインスタンスよりも安く利用できるインスタンスです。制限はいくつかありますが、最も留意すべきは 「いつでも停止される可能性があり、最長でも起動から 24 時間で停止される」点でしょうか。 ※ Preemptible VM の新バージョンとして Spot VM もアナウンスされました (2021/10/13 現在 preview) 。 Graceful node shutdown GKE 1.20 以降のバージョンでは ku
DeNA 的 GKE 運用 ~ Pod 集約率編 ~ [DeNA インフラ SRE] | BLOG - DeNA Engineering
はじめに こんにちは。インフラエンジニアの松浦です。 IT 基盤部に所属し、全世界向けのゲームタイトルのインフラ運用を担当しています。 先日あるプロジェクトで Google Kubernetes Engine (以降 GKE) でインフラを構築することになり、そこで GKE のコスト削減のために、 ノード 数削減すなわち Pod 集約率の向上 (1台のノードで出来るだけ多くの Pod を動かす) に取り組みました。 今回はそこで行ったことをご紹介します。 概要 今回のプロジェクトでは、 Kubernetes (以降 K8s) の Horizontal Pod Autoscaler 使用してアプリケーション Pod をオートスケールさせます。 このため、スケールアウト・スケールイン後 (Pod の増減により クラスタオートスケーラー (以降 CA) がノードを増減させた後) でも、Pod 集
![DeNA 的 GKE 運用 ~ Pod 集約率編 ~ [DeNA インフラ SRE] | BLOG - DeNA Engineering](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1252489982a7fafcf1805c0cb00d4c02b4ee5b92/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fengineering.dena.com%2Fblog%2F2023%2F06%2Fgke-optimization%2Fcover.png)
株式会社Colorful Palette：GKE で構築されたリアルタイム通信エンジン『Diarkis』の導入で約 10 万ユーザーがバーチャル ライブに同時接続し体験を共有 | Google Cloud 公式ブログ
株式会社Colorful Palette：GKE で構築されたリアルタイム通信エンジン『Diarkis』の導入で約 10 万ユーザーがバーチャル ライブに同時接続し体験を共有 2020 年 9 月にリリースされ、わずか半年で早くも 300 万ダウンロードを突破したスマートフォン向けリズム＆アドベンチャー ゲーム『プロジェクトセカイ カラフルステージ！ feat. 初音ミク』。そのサービスを支えるリアルタイム通信エンジン『Diarkis』は Google Kubernetes Engine（GKE） 上で動作しています。年末年始のカウントダウン イベントでは 10 万ユーザーに迫る同時接続があったという本サービスが、どのようにしてその難局を乗り切ったのか、開発に携わるエンジニアの皆さんにお伺いしました。 （利用している Google Cloud ソリューション） アプリケーションのモダナイゼ
関連キーワード SDN（Software Defined Networking） | オープンソース | Docker 第9回「『Kubernetes』を使うなら、まず知っておきたい『Flannel』と『Calico』の通信」は、「Pod」（コンテナの集合体）同士の通信を実現する仕組みとして、オープンソースのCNI（Container Networking Interface）プラグインを紹介しました。コンテナオーケストレーター「Kubernetes」はクラウドサービスで利用することも一般的になっています。今回はクラウドサービスにおけるKubernetesのネットワークの仕組みを紹介します。 併せて読みたいお薦め記事 コンテナの基礎知識 いまさら聞けない「Kubernetes」と「Rancher」の違いとは？ いまさら聞けない「OpenShift」と「Kubernetes」の基礎 どう違う
楽々スケール Digdag on GKE Autopilot の紹介とその運用Tips - ZOZO TECH BLOG
こんにちは、MA基盤チームの田島です。私達のチームでは複数のワークフローエンジンを利用し、メールやLINEなどへの配信を含むバッチ処理を行っていました。今回それらのワークフローエンジンをすべてDigdagに統一しました。そして実行環境としてGKEのAutopilot環境を選択したことにより、柔軟にスケールするバッチ処理基盤を実現しましたのでそれについて紹介します。 また、その中で得られた運用Tipsについても合わせて紹介します。 目次 目次 Digdag on GKE Autopilotの構成 Digdagの4つの役割 Worker Scheduler Web API Kubernetes Command Executor Workerでのタスク実行の問題 Command Executor Kubernetes Command Executorの利用 GKE Autopilot環境でのKu
How to secure your Kubernetes cluster on Google Cloud - セキュアなGKEクラスタのつくりかた
2021年10月14日 Google × mercari に学ぶ！Kubernetesの活用法とセキュリティ
機械学習基盤をGKE Autopilotに移行してコストを削減した - LIVESENSE ENGINEER BLOG
リブセンスで機械学習基盤の開発・運用をしている赤坂（yyyyskkk）です。 我々のチームでは今年の７月ごろにGKE Standard（以下Standardクラスタ）上に構築していた機械学習基盤をGKE Autopilot（以下Autopilotクラスタ）に移行しました。GKE Autopilotとはノードやポッドを自動で管理してくれるクラスタです（詳しくはGoogleのブログをご覧ください）。この記事ではなぜAutopilotクラスタに移行したのか、移行する上でどんな作業が必要だったかという話を書きます。 なぜAutopilotクラスタに移行したのか 高額なノードが複数立ち上がる問題 system podが原因？ StandardクラスタとAutopilotクラスタの違い 検証 移行に必要だった作業 Argo WorkflowsのExecutorを変更した メモリ不足が発生したためres
Introducing GKE Autopilot: a revolution in managed Kubernetes In the years since Google invented Kubernetes, it has completely revolutionized IT operations, becoming the de facto standard for organizations looking for advanced container orchestration. Organizations that need the highest levels of reliability, security, and scalability for their applications choose Google Kubernetes Engine (GKE). I
この記事はエムスリーAdvent Calendar 2023とMLOps Advent Calendar 2023の12日目の記事です。 AI・機械学習チームの北川です。 最近は猫のかまってアピールがすごすぎて、よく仕事の邪魔されます。 かまって欲しがる猫 現在AI・機械学習チームではMLのバッチをGoogle Kubernetes Engine(GKE)上で運用しています。 現在数えてみたところ240個以上のバッチがGKE上で動いているようです。 AI・機械学習チームでは2019年頃から約４年ほどGKE上でMLバッチを運用しています。 その間にコストの最適化や安定したバッチの運用などに力を入れてきました。 この記事では、主にスケールインとコスト最適化について説明しようと思います。 チームのMLについて全体を把握したい場合は以下の記事が詳しいです。 www.m3tech.blog GKEの
WINTICKET Web の GKE 脱却と Cloud Run の採用 | CyberAgent Developers Blog
WINTICKET の Web 版（以降 WINTICKET Web）のテックリードを担当している @dora1998 です。 サービス開始以来、WINTICKET Web は Google Kubernetes Engine（以下 GKE）へデプロイして稼働していました。2022 年 10 月に Cloud Run を採用した構成へリアーキテクチャを行ったので、この記事ではその背景や具体的な構成、付随して行った改善について紹介します。 抱えていた課題 WINTICKET Web ではリアーキテクチャ前のバックエンド構成について、大きく 3 つの課題を抱えていました。 リリースの安定性 これまでのリリースフローでは段階的なリリース手段がなく、リリース内容に不具合が含まれていた場合にほぼ全てのユーザーが影響を受ける問題がありました。 加えて、WINTICKET はレース情報を提供する競輪シス
動作検証しながら理解する「Kubernetes Gateway API」と「GKE Gateway Controller」 - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは、技術本部 データサイエンス部 MLOpsブロックの鹿山（@Ash_Kayamin）です。 みなさんは2021年4月にGCPから「GKE Gateway コントローラによる Kubernetes ネットワーキングの進化」という記事が投稿されたのを覚えていますでしょうか。 cloud.google.com この記事は、Kubernetesコミュニティが発表したKubernetes Gateway APIに対し、そのGKE（Google Kubernetes Engine）版実装であるGKE Gateway Controllerのリリースをアナウンスするものでした。 それから半年が経ち、本番導入の可能性を模索するためにKubernetes Gateway APIとGKE Gateway Controllerを調査、動作検証しました。本記事では、Kubernetes Gate
Hosted Redash(app.redash.io) から Self-Hosted Redash(GKE) への移行 - CADDi Tech Blog
こんにちは。Platform チームの飯迫 (@minato128)です。 CADDi ではこれまで Hosted Redash(app.redash.io) を利用していたのですが、残念ながら 2021/11/30 に End of Life になるので、10 月末に Self-Hosted Redash 環境を構築して移行しました。今回はそのときやったことを紹介します。 移行の流れ 新しい Redash 環境を v10 で構築する 公式の移行ツールを利用してデータ移行する 監視を追加する 新しい Redash 環境を v10 で構築する まず、移行ツールは移行先として v10 を前提としているので、新しい環境は v10 である必要があります。ちなみに、v10 は 10/2 にリリースされた現時点の最新版です。 v10 であればどんな方法で構築しても問題ないのですが、今回は社内用 GKE
こんにちは。 GMOアドマーケティングの@zakisanbaimanです。 GMOアドマーケティングのDMPサービスであるMinervaはGKEを利用しているのですが、Googleから以下のメールが届きました。 Kubernetes v1.26 以降にて GKE クラスタに引き続きアクセスするためには、gke-gcloud-auth-plugin という新しいバイナリを Kubectl（および Kubernetes カスタム クライアント）とともにインストールする必要がございます どうやら1.25以前で利用していた認証方法が利用不可になり、代わりに新しいプラグインを利用して欲しいとのことのようです。 なぜ認証方法が変わるのか？ 背景を知ることは作業の精度を上げるためにも重要です。 KubernetesはOSSであり、OSSをそのまま使ったりサービスプロバイダー（GCPのGKE、AWSのEK
Cloud Storage FUSE が GKE と AI ワークロード向けに最適化 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2023 年 8 月 25 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Google Cloud の Cloud Storage は、AI ワークロードへのトレーニングと処理に必要な大量のトレーニング データ、モデル、チェックポイントを格納でき、クラウド ストレージ システムの特徴であるスケール、パフォーマンス、シンプルさ、優れた費用対効果を備えています。ただし、AI ワークロードが実際にそのデータにアクセスする際、常に簡単にアクセスできるとは限りません。AI ワークロードのほとんどが、Cloud Storage から提供されるオブジェクト セマンティクスではなく、ファイル システム セマンティクスを必要とするからです。 Linux の Filesystem in Userspace（FUSE）は、ファイル システムを Linux カーネル
Aug 19, 2020Google announces Cilium & eBPF as the new networking dataplane for GKE Today marks an exciting day for the Cilium community and all Cilium contributors, Google just announced that Cilium has been selected and made available as the new datapath for GKE and Anthos: Today, we’re introducing GKE Dataplane V2, an opinionated dataplane that harnesses the power of eBPF and Cilium, an open sou
こんにちは。エムスリーエンジニアグループAI・機械学習チームで2021年新卒の北川(@kitagry)です。最近買ってよかったものは低温調理器です。リモートワークとの相性が抜群です。 今回は僕が入社1ヶ月ほどで作成した、GKEのSecret管理基盤について書きたいと思います。 これはGKEのSecretを安全にかつ手軽に作成できるようにしたツールになります。 OSSになっているので皆さんのコントリビューションをお待ちしています。 この記事は５月始めに書こうとしましたが、書く内容をどうするかを考えている内に６月を過ぎてしまっていました。笑 AI・機械学習チームのサービスの特徴 Secretの管理方法の検討 berglasについて berglas on GKE 1. Webhookの可用性 2. IAMポリシーの複雑さ berglas-secret-controller 1. berglas-
はじめに平素は大変お世話になっております。 クイックガードのパー子です。 ここ 1〜2年の傾向として、弊社でも Kubernetes を扱う案件が増えてきております。 設計から構築、運用まで一貫してお任せいただくことも多いのですが、安定運用するうえでオートスケールの活用は欠かせません。 (というか、これを活用しないと Kubernetes の価値は半減です。) ところが、Kubernetes にはオートスケールの仕組みが何種類もあり、さらにプラットフォーム独自のスケーリング方式も含めると、初見者にはなかなか全貌が把握しづらいところでございます。 そこで、今回は Google Kubernetes Engine (GKE) を対象に、利用可能なすべてのスケーリング方式の概観をまとめてみました。 あくまで概観を眺めるのみに留めており、各方式の具体的な設定方法は説明しませんので、必要に応じてググ
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完全マネージドな k8s ! GKE Autopilot を解説する
Google Kubernetes Engine（GKE）を徹底解説 - G-gen Tech Blog
GKE Autopilotで作るMLリアルタイム推論基盤 | PLAID engineer blog
Kubernetes初学者が担当したGKE移行プロセスの全貌 - Gaudiy Tech Blog
PyCon JP 2020のTwitter実況システムをGKE上に作った話 - JX通信社エンジニアブログ
GKE Autopilot を半年運用してみて...めっちゃラク！ - Beatrust techBlog
Streamlit × GKE で構築する社内向けツール - enechain Tech Blog
GKEでStreamlitをホスティングして社内用アプリを作った話 - エムスリーテックブログ
セキュアな GKE クラスタを構築するために知っておきたいポイント 2022 年夏（前編）
「EKS」「AKS」「GKE」のコンテナ理解に役立つVPCやVNetの通信とは？
Introducing GKE Autopilot | Google Cloud Blog
GKEでMLバッチ運用のコツ - エムスリーテックブログ
GKE1.26を利用するためgke-gcloud-auth-pluginをインストール
Google announces Cilium & eBPF as the new networking dataplane for GKE
入社一ヶ月でGKEのSecret管理基盤を作った話 - エムスリーテックブログ
GKE のオートスケール 5種類を概観する - QG Tech Blog