【テックコラム】Vertex AI と AutoML で画像分類する | DataCurrent
2021.06.11 コラム データ基盤構築テックコラム機械学習 【テックコラム】Vertex AI と AutoML で画像分類する ● はじめに こんにちは、DataCurrentの笹沼です。 Google Cloud から Vertex AI が発表されました。 弊社でも MLOps として、Kubeflow や AI Platform を活用していますが、さらに使いやすくなったと聞いて 、今回は Vertex AI で画像分類をしてみます。 ● Vertex AIについて Vertex AI は、各種 ML ツールを統合したプラットフォームです。 統合された UI および API のもとで、機械学習のプロセス全体を効率的に行えることが特徴です。 機械学習のソリューションを適材適所で使い分けていくのもいいのですが、連携に時間やスキルが必要です。 機械学習で解決したい本質的な課題解決の
CloudSQLを安くするために考えたこと - ludwig125のブログ
無料トライアル期間が終わったのでCloudSQLのマイグレーションをした話 安さを追求したわけではなく、自分なりの妥協点を探っただけ 事象 2019/5/22 CloudSQLに接続できなくなった $ gcloud sql connect myfinance --user=root ERROR: (gcloud.sql.connect) HTTPError 409: The instance or operation is not in an appropriate state to handle the request. GoogleAppEngineのログには以下が出力されていた failed to insert table: daily, err: driver: bad connection, query: 原因 Google Cloud PlatformのUIの一番上を見ると無料
GoogleマネージドSSL/TLS証明書をDNS認証で作成する方法 - G-gen Tech Blog
G-gen の堂原です。Google Cloud (旧称 GCP) の Cloud Load Balancing で利用できる Google マネージド SSL/TLS 証明書を、Certificate Manager で作成する方法を紹介します。 Certificate Manager について Certificate Manager とは 構成 Certificate Certificate Map Certificate Map Entry DNS Authorization 証明書の構成方法 Google マネージド 証明書の認証方法 Google マネージド 証明書 Load balancer 認証 DNS 認証 gcloud を用いた作成手順 はじめに 1. DNS Authorization 作成 2. CNAME レコード登録 3. Certificate 作成 4. ロー
【図解】Google Cloud（GCP）でVM のバックアップを取る方法をわかりやすく解説！ | 株式会社トップゲート
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
Google Compute Engineのファイヤーウォールを理解する #gcpja | DevelopersIO
※ 本記事はこちらのブログ記事を転載したものです。 ども、大瀧です。個人でGCP(Google Cloud Platform)とその仮想マシンサービスであるGCE(Google Compute Engine)をちまちま触ってブログにまとめていたら、ボスから声がかかったので載せてみました。 Google Compute Engineには、AWSのセキュリティグループに相当するファイヤーウォール機能があります。今回は、AWSセキュリティグループとの比較と基本的な使い方をご紹介してみます。 ファイヤーウォールの概要 名前の通り、VMインスタンスと他のホストとの通信を制御するセキュリティ機能です。OSには依存せず、VMインスタンスの外側、GCEのネットワークインフラで動作します。 AWSセキュリティグループとの比較 できることはほぼ同等です。共通の機能について以下の通り示します。 セミステートレス
GCPで永久無料枠を利用してサービスを立ち上げたときにしたことの備忘録 - Qiita
はじめに 最近GCPでWebサービスを立ち上げたので、そのときに実施したことをメモとして残しておきます。 今回はGCEで Debian + Nginx + Railsで環境を作りました。 ドメイン取得以外は終始無料で進めるための努力をしました。 また、今回はRailsアプリケーションを作成することは目的としていませんので、そこについてはあまり触れません。 やったこと GCEでインスタンスを立ち上げる アカウント作成時に貰える無料トライアル枠とは別に、無料で利用できるリソースがあります。 Always Free と呼ばれていて、GCEの場合は以下の要件を満たすインスタンスのみ永久に無料でインスタンスを立てることができます。 リージョンをus-*1から選択する 1つのf1-micro VM インスタンス 30GB以内 の永続ストレージ ※無料対象リージョンはus-*1のみというご指摘を受けまし
GCPにnginxをインストールしてウェブサイトを構築する - Qiita
GCP無料枠と90日間$300ドルの無料トライアル GCPでは、無料枠と90日間$300ドルの無料トライアルがあります。 登録する前にしっかり読んで自分で判断して登録しましょう。 予期せず料金が発生する場合があります https://cloud.google.com/free/docs/gcp-free-tier?hl=ja&_ga=2.36481120.-1980692516.1603712704 GCPに登録 ・基本的な情報とクレカ情報を入力して登録 ・Cmpute Engine の VMインスタンスを選択 ・「課金を有効にする」か聞かれるのでクリック ※料金システムについては、ご確認の上自分で判断して課金を有効にしてください 1分程待ちます ・リージョン、とシリーズ、マシンタイプを選びます。 一番安いのは、N1のf1-microでした。無料枠は、「f1-micro」が対象でしたので、
App Engine VS Cloud Run
Cloud Run CPU 0.08 ~ 8 Core (2nd gen は最小 0.5~) Memory 128 MiB ~ 32 GiB (2nd gen は最小 512MiB~) Deploy App Engine は Deploy (gcloud app deploy) を実行すると Cloud Build が暗黙的に動いて Deploy が行われるが、これがなかなか時間がかかる。 開発環境だと CI でとりあえず main branch に merge されたら、Deploy したりするけど、Deploy を Skip してもよいような時でも CI 回してると Deploy を待つことになって、ちょっとめんどうに感じる。 更にこの仕組みは成果物は Deploy しないと生まれないので、CI と CDを分離しづらい。 Cloud Run は Container Registry a
複数プロジェクト構成の Cloud Monitoring がより使いやすくなりました | 株式会社トップゲート
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
ソーシャルゲーム サーバーアーキテクチャ選定 | GREE Engineering
※Read / Write のレスポンスタイムは大まかに計測した値のため適切な設定ができていない場合もあることをご了承ください MySQL 信頼と実績のあるRDBMS。新規タイトルの場合AWSではAurora、GCPではCloud SQLを利用することで運用の手間をある程度減らすことができる。分散システムではないため1クラスタでの書込性能には限界があり、ソーシャルゲームのように大規模なwrite処理がある用途では水平/垂直分割が必要になり、そのための設計とコーディングが煩雑になりがちである。またインスタンスのスケールアップ・ダウンで対応しきれない場合のクラスタの分割・統合のオペレーションは複雑なものになる。 スケールアップ・ダウンやnodeのメンテナンスなどでMaster nodeを切替える際には不通時間が発生してしまうため、安全のためゲーム自体をメンテナンス状態にする必要が発生する。 ※
8. AWS Aurora、GCP Spannerへ辿り着くまでのDBの進化 | Fukabori.fm
話したネタ 山喜旅館でたまたま会って急遽収録 これまでデータベースがぶつかってきた問題について メモリが高価、HDDはメモリに比べれば安いのでそれを使っていく HDDはシーケンシャルアクセスならランダムアクセスより早い IBMのInformation Management System(IMS) CPUとメモリの間のキャッシュ、メモリとHDDの間のキャッシュの違いとは？ バッファプールをHDDに対するキャッシュとして使う IBM ARIESの公開 WAL / Write Ahead Logging ログの中にundo/redoの両方が必要 ログシーケンスナンバによるリカバリ バッファプールを食わせるデータ量を増やすのが最適化の一歩 マルチコア時代への突入、メモリのビット単価の低下 インメモリDBの問題 論文ジェネレータとは？ データベースは研究のトレンドとしては人気がなかった Writeが
DynamoDB から Spanner に移行する | Google Cloud
フィードバックを送信 DynamoDB から Spanner に移行する 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、Amazon DynamoDB から Spanner に移行する方法を説明します。このチュートリアルは主に、NoSQL システムから Spanner への移行を考えているアプリ所有者を対象としています。Spanner は完全にリレーショナルでフォールト トレラント、かつ拡張性の高い SQL データベース システムであり、トランザクションをサポートしています。Amazon DynamoDB テーブルの使用方法がタイプとレイアウトの面で一貫していれば、Spanner へのマッピングは容易です。Amazon DynamoDB のテーブルに含まれているデータ型や値が限定されていない場合は、Datastore や Fire
AWSとGCPの対応表 | DevelopersIO
GoogleのDeveloper AdvocateチームのマネージャであるGreg Wilsonが、Amazon Web Services (AWS)とGoogle Cloud Platform (GCP)の対応表を個人ブログに書いていました。「AWSのコレに対応するサービスってGCPにあるの？」といった質問はよく出てくるので、AWSとGCPを比較検討しているユーザーの参考になるかと思います。もちろん厳密な対応づけではなくて、それぞれのサービス間には足りなかったり多かったりする部分がありますが、おおざっぱにはこんな対応になるかと思います。 カテゴリ Amazon Web Services Google Cloud Platform
Object Lifecycle Management | Cloud Storage | Google Cloud
Send feedback Object Lifecycle Management Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Setup Configuration samples To support common use cases like setting a Time to Live (TTL) for objects, retaining noncurrent versions of objects, or "downgrading" storage classes of objects to help manage costs, Cloud Storage offers the Object Lifecycle Management feature
Kaniko キャッシュの使用 | Cloud Build のドキュメント | Google Cloud
フィードバックを送信 Kaniko キャッシュの使用 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。 概要 Kaniko キャッシュでは、コンテナ イメージのレジストリ（Google 独自の Artifact Registry など）内に中間レイヤが保存され、インデックス付けされます。その他のユースケースについては、GitHub の Kaniko リポジトリをご覧ください。 Kaniko キャッシュの仕組みは次のとおりです。 Cloud Build では、コンテナ イメージのレイヤがビルド時にレジストリに直接アップロードされるため、明示的な push ステップはありません。すべてのレイヤが正常にビルドされると、それらレイヤを含むイメージ マニフェストがレジストリに書き込まれます。 Kaniko では、各レイヤが、その作成元の Dockerfile ディレク
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【GCP】Qwiklabs の「GCP の基礎」を勉強しています～ネットワーク ロードバランサと HTTP ロードバランサを設定する～
形態論と依存関係ツリー | Cloud Natural Language API | Google Cloud
Google Cloud StorageとBigQueryで困ったら、まずはStack Overflowに書くと良さげ
GCPのBigdata周辺とApacheファミリーとの関連についてまとめ - Qiita
Google Cloud Build timing out