ポノス：大人気ゲーム「にゃんこ大戦争」を Google Cloud へ移行、ユーザーへの影響を抑えつつ、モダナイズを実現 Tech Acceleration Program (TAP) は、ユーザー企業が DX の取り組みを加速させるために、クラウドネイティブな技術を活用して、実際のアプリケーションを題材に、迅速で効率的なアプリケーション開発を体験するアジャイル型のワークショップです。また、TAP ではアジャイルなアプリケーション開発を支援するための環境づくり（開発環境の整備やコンテナベースのプラットフォームの検討など）もご支援しています。 株式会社ポノスは 1990 年創業のゲーム会社です。家庭用ゲーム機向けやガラケー向けゲームのリリースを経て、2012 年にスマートフォン向けゲームアプリ「にゃんこ大戦争」をリリースしました。9,300万ダウンロードを突破した同作は、日本のみならず、英語

Darren EvansEMEA Practice Solutions Lead, Application Platform ※この投稿は米国時間 2024 年 5 月 30 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 なぜ新しいトピックに対して否定的になってしまう人がいるのか、その理由は、群盲象を評すの寓話からわかります。その人自身の視点からのみで物事を見てしまうと、その全体像を見失ってしまうということです。プラットフォーム エンジニアリングはソフトウェア デリバリーの比較的新しい手法です。現在、IT 組織やソフトウェア エンジニアのチームの多くがプラットフォーム エンジニアリングについて検討している段階にあるのですが、プラットフォーム エンジニアリングとは何なのか、プラットフォーム エンジニアリングで何ができるのか、プラットフォーム エンジニアリングを導入す

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

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

任天堂：新しい汎用ゲームサーバーを Google Kubernetes Engine、Cloud Spanner などを駆使して構築 世界中で愛好されている任天堂株式会社（以下、任天堂）の家庭用ゲーム機「Nintendo Switch」。そのオンライン マルチプレイを担う汎用ゲームサーバーの動作基盤に新たに Google Cloud が採用されました。多くのユーザーとの通信を処理しなければならないこの仕組みを、なぜ Google Cloud 上に構築したのか。どのような工夫を施すことで、安定性・可用性と運用負担の軽減を両立させたのか。構築に携わったエンジニアのお二人に話を伺いました。 利用しているサービス： Google Kubernetes Engine、Agones、Anthos Service Mesh、Cloud Spanner、Cloud Load Balancing、Cloud

※この投稿は米国時間 2022 年 12 月 1 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 オンラインで、組み立て式のテーブルを注文したとします。ところが、パッケージを開けてみると、組立説明書が入っていません。完成品がどんなものかはわかっていても、それぞれのパーツをどう組み立てればいいのか、まるでわかりません。設計が不十分な API を使うコンシューマ開発者も、同じような経験をしているといえます。適切に設計された API なら、容易に見つけ、検索してアクセスし、使用することができます。高品質の API は、コンシューマ開発者がアイデアをひらめき、新しいユースケースを作り上げる手助けになってさえくれます。 もちろん、API 設計を改善する方法はあります。たとえば、RESTful のプラクティスに従うなどです。しかし、お客様が知らず知らずのうちに、ちょっとした不便

※この投稿は米国時間 2022 年 10 月 15 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 今週、世界中の都市で Google Cloud Next '22を開催し、皆様に重要なニュースやお知らせをご紹介できたことを嬉しく思います。ニューヨーク市の開会基調講演から 24 時間のライブ配信が始まり、その後西海岸に移動し、カリフォルニア州サニーベールの Google Cloud 本社から「Top 10 Cloud Predictions」のデベロッパー基調講演が行われました。Next '22はその後太平洋を渡り、東京（日本）、バンガロール（インド）へと移り、ミュンヘン（ドイツ）で終了しました。グローバルなイベント、Innovators Hive にご参加いただいた何千人ものデベロッパーの皆様に感謝いたします。ぜひ、すべてのブレイクアウト セッションをご確認くださ

※この投稿は米国時間 2022 年 6 月 23 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 IT ネットワーキングに関する話では、多くの人にとってなじみの薄い用語が使われがちです。ネットワーキング関連のドキュメントや会話を理解しようとしても、この分野の従事者でなければ、まるで外国語を見聞きしているかのように感じられるかもしれません。 ネットワーキング入門ガイド GCP シートネットワーキング入門ガイド GCP シートを使えば、一般的なネットワーキング用語を一目で確認できます。一般的な用語に加えて、Google Cloud に固有のサービスもいくつか記載されており、両者をすばやく結び付けて理解できるようになっています。 わかりやすい構成このドキュメントは複数のトピックエリアに分かれており、各セクションで簡単な定義が示されています。次の見出しに含まれるさまざまなト

※この投稿は米国時間 2022 年 6 月 8 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 記録は破るためにあります。2019 年、Google は 31 兆 4000 億桁の円周率を計算し、当時の世界記録を樹立しました。そして 2021 年には グラウビュンデン応用科学大学 の科学者が、さらに 31 兆 4000 億桁上回る計 62 兆 8000 億桁を計算しました。そして本日、Google は100 兆桁の円周率を計算し、世界記録を更新したことを発表します。 Google Cloud を使って円周率の桁数の世界記録を更新1するのは今回で 2 度目で、わずか 3 年で桁数を 3 倍に伸ばしました。 この新記録は、 Google Cloud のインフラストラクチャが年々高速化していることの証とも言えます。記録達成の背景には、 Google Cloud の安全でカ

BigQuery Explainable AI now in GA to help you interpret your machine learning models Explainable AI (XAI) helps you understand and interpret how your machine learning models make decisions. We're excited to announce that BigQuery Explainable AI is now generally available (GA). BigQuery is the data warehouse that supports explainable AI in a most comprehensive way w.r.t both XAI methodology and mod

※この投稿は米国時間 2022 年 1 月 11 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 クラウドでアプリケーションを構築する場合、最初に決めなければならないことの一つは、サーバーレスとフルマネージドのどちらのタイプのサービスを使用するかです。これらの用語の定義はあまり明確ではなく、似ているが違うものとして使われることもあれば、同じものとして使われることもあります。この記事では、サーバーレスとフルマネージドの違いに関する私の見解をお伝えします。 一般に、サーバーレスの考え方は次のとおりです。 「作ったアプリケーションやサービスがどこで実行されるかは特に気にしません。ユーザーが使いたいときに確実にアクセスできることが重要です。」 マシンが見えない - アプリケーションがどのマシンで実行されているかは、開発者からは見えません。開発者がマシンを構成することもできま

GCP を試す$300 分の無料クレジットと 20 以上の無料プロダクトがある Google Cloud で構築を始めよう 無料トライアル 金融機関向け「Google Cloud」対応セキュリティ リファレンスが  株式会社 野村総合研究所様（以下「NRI」、株式会社 エヌ・ティ・ティ・データ様（以下「NTTデータ」）、SCSK 株式会社様（以下「SCSK」）によって作成され、各パートナー様のサイトで関連記事が公開されました。本リファレンスは、Google Cloud のサイトで公開されているコントロール マッピングの内容をもとに作成されています。本リファレンスは、公益財団法人金融情報システムセンター（以下「FISC」）の「金融機関等コンピュータシステムの安全対策基準」 （以下「FISC 安全対策基準」）第 9 版令和 2 年 3 月版に対応しています。コントロール マッピングは FISC

データ ウェアハウスを BigQuery に移行するなら、Dataform による BigQuery UDF の単体テストを実施しましょう ※この投稿は米国時間 2021 年 10 月 8 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 BigQuery への移行時には、BigQuery ネイティブ関数の充実したライブラリを利用して分析ワークロードを強化できます。既存の関数は、独自のユーザー定義関数（UDF）で拡張することも可能です。人間誰しもミスをするものなので、単体テストを作成して UDF が正しく動作するかを検証することをおすすめします。Dataform のコマンドライン ツールはこのニーズを満たし、すべての UDF の単体テストをプログラムで実行できるようにします。 2020 年に Google Cloud が買収した Dataform は、BigQuery

GCP を試す$300 分の無料クレジットと 20 以上の無料プロダクトがある Google Cloud で構築を始めよう 無料トライアル 2030 年までに自社製乗用車による「死亡交通事故ゼロ※」を掲げる株式会社ＳＵＢＡＲＵ。2020 年 12 月には東京渋谷に AI 開発拠点「SUBARU Lab（スバルラボ）」を開設し、運転支援システム「アイサイト」の安全性をさらに向上させる研究開発を加速させています。そんな同社が 2019 年に Google Cloud を導入したのにはどういった背景があったのか。SUBARU Lab の中核メンバーとして AI 開発を担う 2 人のエンジニアにお伺いしました。 ※ＳＵＢＡＲＵ乗車中の死亡事故およびＳＵＢＡＲＵ車との衝突による歩行者・自転車等の死亡事故をゼロに 利用している Google Cloud サービス Vertex AI、Cloud IAP

ルノーはいかにして BigQuery と Dataflow を活用した産業データ プラットフォームでスケーリングと費用面の課題を解決したか ※この投稿は米国時間 2021 年 8 月 27 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 当初はトレーサビリティやオペレーション効率の改善といったユースケースに対応する目的で、初めてデータ管理を工場に導入したところ、大規模な機械やオペレーションから産業データを収集するために適したソリューションを手にしたと確信しました。このソリューションのデプロイを開始した結果、収集した全データのコンテキスト化、処理、ホスティングを行うために、最先端のデータ プラットフォームが必要となりました。このプラットフォームはルノーのフットプリント全体にデプロイするためにスケーラブルでなければならず、かつ業務におけるデータ利用促進のために手頃な価格

みんなの銀行：日本初の「デジタルバンク」として Google Cloud に勘定系を構築。Cloud Spanner で銀行基幹システムで求められる可用性を実現 2021 年 5 月にサービス提供を開始した「みんなの銀行」は、デジタル ネイティブ世代をターゲットとしたスマートフォン専業銀行。金融にまつわる煩わしさを排除し、ゼロベースでこれからの銀行に求められる機能を開発・提供していくと打ち出しています。そんな同行の大きな技術的トピックの 1 つが、勘定系システムにパブリッククラウドを採用したこと。これはもちろん国内初*の試みです。ここではサービス開始後の手応えをシステム構築をリードしてきた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： Google Cloud Databases、Stream Analytics 利用している Google Cloud

※この投稿は米国時間 2021 年 8 月 11 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 誰もが仮想マシン（VM）から離れてコンテナに移行していく中、Google は、VM でベンダー提供のソフトウェアを実行するとパフォーマンスが低下することに気がつきました。 この問題を解決すべく、Google は取り組みを行いました。そして開発されたのが、Google Cloud のマネージド アプリケーション プラットフォーム Anthos とその関連デベロッパー ツールです。本日は、Confluence と Acrolinx がどのようなプロセスを経て Google のプライベート データセンター環境で実行されている VM から Google 向けにコンテナ化されたフルマネージド デプロイへと移行したのかをご紹介します。Confluence と Acrolinx は、

※この投稿は米国時間 2021 年 6 月 25 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 ML システムを構築および運用化する成熟した MLOps 手法の確立に際しては、適切な手法が得られるまで数年の歳月を要する場合もあります。Google ではこのほど、この重要な作業の時間短縮を支援する MLOps フレームワークを公開しました。 MLOps の使用を開始する際に、これらのプロセスと機能を必ずしもすべて実装する必要はありません。ワークロードのタイプおよびそれにより生み出されるビジネス価値や、プロセスもしくは機能の構築または購入にかかるコストとのバランスによって、プロセスや機能の中で優先順位の差が生じます。 フレームワークを実用的手順に変換しようとする ML 担当者を支援するため、このブログ投稿では、お客様をサポートした経験を元に、何から始めるべきかを左右す

※この投稿は米国時間 2021 年 6 月 19 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Google の顧客信頼性エンジニアは、Google Cloud のお客様の組織で実践を支援するよう選任された、Google サイト信頼性エンジニア（SRE）です。その仕事の一つに、運用の成熟度を高めるために行う経営陣や SRE チームへのアドバイスがあります。Google はそのディスカッションの多くで、「今やっていることは『SRE の仕事』でしょうか？」あるいは、もう少し実存的不安の響きがする「自分たちを SRE と呼んでもいいでしょうか？」という質問を何度も受けています。 この質問には、すでに、SRE ワークブックの実践リストで答えています。しかし、このリストは「SRE とは何か」については詳しいですが、その理由について詳しく述べていないため、SRE とは何かとい