※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

Google Cloud は今年 8 月に Harvard Global Health Institute とのパートナーシップのもとで COVID-19 Public Forecasts を公開しました。このサービスは予測開始日から将来 14 日間における米国内の COVID-19（新型コロナウイルス感染症）陽性者数や死亡者数などの予測を提供しています。この度、本サービスを日本にも拡張し、COVID-19 感染予測（日本版）の提供を開始します。日本版では予測開始日から将来 28 日間のあいだに予測される国内の陽性者数や死亡者数等の予測値を表示します。 米国で提供している COVID-19 Public Forecasts は AI と膨大な疫学的データを組み合わせ、さらに、時系列の予測を扱う斬新な機械学習のアプローチを採用することで実現しました。米国向けのこの初期モデルは今年 8 月に初

Google Cloud でワークロードをビルドまたは移行するためのリファレンス アーキテクチャ、図、設計パターン、ガイダンス、ベスト プラクティスを示します。

デジタル トランスフォーメーションを加速 お客様がデジタル トランスフォーメーションに乗り出したばかりでも、あるいはすでに進めている場合でも、Google Cloud は困難な課題の解決を支援します。

Announcing Cloud Scheduler: a modern, managed cron service for automated batch jobs Job schedulers like cron are a mainstay of any developer’s arsenal, helping run scheduled tasks and automating system maintenance. But job schedulers have the same challenges as other traditional IT services: the need to manage the underlying infrastructure, operational overhead of manually restarting failed jobs a

Google はこのほど、安全かつリアルタイムに機密データの検出、分類、編集を行えるように支援する Google Cloud のセキュリティ サービス、Cloud Data Loss Prevention API（DLP API）を正式リリースしました。 機密データを適正に処理するにあたって第一歩となるのは、データ ワークロードのどこに機密データがあるかを把握することです。これは、データの厳重な保護に役立つだけでなく、機密情報の管理ミスが深刻なコスト増につながる今日の規制環境のもとでは不可欠な要素となっています。 DLP API は、クレジットカード番号、社会保障番号、氏名のような個人識別情報（PII）などの機密データを識別するのに役立つ、柔軟かつ堅牢なツールです。機密データの在りかがわかったら、リダクションやマスキング、トークン化などのテクニックを使って機密データを特定できないようにしな

Try Google CloudStart building on Google Cloud with $300 in free credits and 20+ always free products. Free Trial We’re excited to bring support for scikit-learn and XGBoost, machine learning libraries, to Google Cloud Platform and partner with a growing community of data scientists and ML users. ">We’re excited to bring support for scikit-learn and XGBoost, machine learning libraries, 

この投稿は米国時間 3 月 26 日に投稿されたもの（投稿はこちら）の抄訳です。 Posted by Google Cloud デベロッパー アドボケイト 佐藤一憲 この 3 つのラーメンは、41 店舗あるラーメン二郎のうち 3 店舗で作られたものです。それぞれ、どの店舗で出されたものか分かりますか？　データ サイエンティストの土井賢治さんが作成した機械学習（ML）によるラーメン識別器を使えば、それぞれの微妙な盛り付けの違いを見分けることで、95% の精度で店舗を特定できます。 この写真を見ても分かるとおり、ラーメン二郎の相当コアなファンでもなければ、ラーメン画像から 41 店舗のどこで作られたかを見分けることは簡単ではありません。テーブルやどんぶりの色、形にあまり違いのない場合が多いのです。 土井さんは、ディープ ラーニングを使ってこの問題を解けるか興味を持ち、インターネット上から 48

Google Cloud Platform（GCP）でアプリケーションを開発しようとすると、おそらく多くの時間を GCP のコマンドラインに費やすことになるでしょう。そうしたコマンドやフラグの数は、GCP サービスが充実するにつれて急速に増えています。そこで私たちは、コマンドを効率的に見つけて使用できるようにする新しいコマンドライン インターフェース（CLI）、gcloud interactive shell（gcloud 対話型シェル）を導入しました。 以下は、Google Cloud SDK に用意されている、GCP サービスと連携するコマンドライン ツールです。 gcloud : GCP のプライマリ CLI gsutil : Google Cloud Storage を操作するための CLI bq : Google BigQuery を操作するための CLI kubectl : K

API のバージョニングは簡単ではありません。いろいろな方法があり、API の世界の人なら誰でも持論をお持ちでしょう。バージョニングを避けることもほとんど不可能です。開発チームが仕事を進めると、機能を廃止（または、その機能を別の形で提供）する必要が生じることがあります。バージョニングを導入すれば、API のユーザーは API のセマンティクスの変化を確実に把握できるようになります。 複数のバージョンを設けないようにする会社もありますが、Google にはそのような余裕はありません。Google の API の数、API を開発しているチームの数、API を使っている開発者の数があまりにも多いので、どのような機能が API に期待されているのか、それを知るための手段として私たちは API をバージョニングしています。 API のバージョニングには一貫性のある包括的なポリシーが必要です。Goo

Throughout my career as an engineer, I’ve had a hand in numerous product launches that grew to millions of users. User adoption typically happens gradually over several months, with new features and architectural changes scheduled over relatively long periods of time. Never have I taken part in anything close to the growth that Google Cloud customer Niantic experienced with the launch of Pokémon G

Data AnalyticsLearn how BI Engine enhances BigQuery query performanceThis blog explains how BI Engine enhances BigQuery query performance, different modes in BI engine and its monitoring. Read Article

Send feedback Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. The BigQuery data manipulation language (DML) enables you to update, insert, and delete data from your BigQuery tables. You can execute DML statements just as you would a SELECT statement, with the following conditions: You must use GoogleSQL. To enable GoogleSQL, see Switching SQL dialects. You ca

BigQuery is Google Cloud Platform’s serverless analytics data warehouse. It's used by thousands of companies — both big and small — to store, understand, and analyze large amounts of data. Today, we’re announcing a host of new features that make BigQuery more compatible with traditional big data workflows: ">BigQuery is Google Cloud Platform’s serverless analytics data ware

Send feedback BigQuery release notes Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. This page documents production updates to BigQuery. We recommend that BigQuery developers periodically check this list for any new announcements. BigQuery automatically updates to the latest release and cannot be downgraded to a previous version. You can see the latest produc

Google BigQuery continues to define the next generation of fully-managed zero-Ops analytics data warehouses. Today BigQuery is making things faster, cheaper and easier to use. ">Google BigQuery continues to define the next generation of fully-managed zero-Ops analytics data warehouses. Today BigQuery is making things faster, cheaper and easier to use. You may have read the announcement on the rele

BigQuery は、AI に対応したフルマネージドのデータ分析プラットフォームで、データから最大限の価値を引き出すのに役立ちます。また、マルチエンジン、マルチフォーマット、マルチクラウド向けに設計されています。 1 か月あたり 10 GiB のデータを保存し、最大 1 TiB のクエリを無料で実行できます。新規のお客様には、BigQuery やその他の Google Cloud プロダクトでご利用いただける無料クレジット $300 分を差し上げます。

Send feedback Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Legacy SQL Syntax, Functions and Operators This document details legacy SQL query syntax, functions and operators. The preferred query syntax for BigQuery is GoogleSQL. For information on GoogleSQL, see GoogleSQL query syntax. Query syntax Note: Keywords are not case-sensitive. In this document, ke