［速報］Google、機械学習に最適化した「Cloud TPU」発表。「われわれれはいま、AIファーストデータセンターの構築に取りかかっている」。Google I/O 2017
［速報］Google、機械学習に最適化した「Cloud TPU」発表。「われわれれはいま、AIファーストデータセンターの構築に取りかかっている」。Google I/O 2017 Googleは5月17日（日本時間5月18日未明）から開催中の年次イベント「Google I/O 2017」にて、機械学習に最適化した第二世代のTensorFlow Processing Unit（TPU）とそれを用いたクラウドサービス「Cloud TPU」を発表しました。 われわれはいま、AIファーストデータセンターを作っている Google CEO Sundar Pichai氏。 われわれが検索事業を始めたとき、これをスケールさせるためにはそれまでの計算機のアーキテクチャを見直す必要があった。だからこそわれわれはそのためにデータセンターを最初から構築することになったのだ。 そしていま、機械学習やAIの進化はふた
Google Cloud、マイクロインスタンスを無料に。App Engineは1日28時間、Cloud Storageは月5GB、Cloud Functionsは月200万回など、無料枠を拡大
Google Cloud、マイクロインスタンスを無料に。App Engineは1日28時間、Cloud Storageは月5GB、Cloud Functionsは月200万回など、無料枠を拡大 Googleは同社のGoogle Cloud Platformの無料枠を大幅に拡大しました。 例えば、Google Compute Engineのf1-microインスタンスはずっと無料で利用でき、NoSQLデータベースのGoogle Cloud Databaseは1GBまで無料、オブジェクトストレージのGoogle Cloud Storageは1カ月あたり5GBまで無料。 さらにGoogle App Engineは1日あたり28時間インスタンス時間まで無料、Google Cloud Functionsは1カ月あたり200万回呼び出しまで無料など、全部で15のクラウドサービスについて、性能や容量など
想定の50倍ものトラフィックが発生したPokémon Go。基盤となったのはGoogle CloudのCloud DatastoreとGoogle Container Engine
想定の50倍ものトラフィックが発生したPokémon Go。基盤となったのはGoogle CloudのCloud DatastoreとGoogle Container Engine Googleは9月29日付のブログ「Bringing Pokémon GO to life on Google Cloud」で、Pokémon GoのインフラとしてGoogle Cloudが使われており、サービス開始後に想定の50倍ものトラフィックが押し寄せてきたことを紹介しています。 下記のグラフのオレンジ色の線が当初の想定（Original Launch Target）、赤い線が想定していた最悪のケース（Estimated Worst Case）です。しかし現実にやってきたトラフィックは緑路の線（Actual Traffic）でした。 当初の想定よりも5倍余裕を持って最悪のケースを想定していたところに、実際
［速報］Google、クラウドで高速にディープラーニングを行う「Cloud Machine Learning」発表、TensorFlowベース。GCP Next 2016
［速報］Google、クラウドで高速にディープラーニングを行う「Cloud Machine Learning」発表、TensorFlowベース。GCP Next 2016 Googleは同社のクラウドに関するイベント「GCP Next 2016」を3月23日、24日の2日間にわたり米サンフランシスコで開催しています。 初日の基調講演で、最後の話題は機械学習（Machine Learning）でした。Googleはクラウドサービスの1つとして機械学習機能にも注力することを表明しています。Google Senior FellowのJeff Dean氏は、機械学習はコンピュータの歴史のなかで最も重要な出来事の1つだと説明。 Googleは2012年以来機械学習をさまざまなサービスに利用し、いま社内ではより使いやすくなった第二世代を機械学習を利用しているとのこと。 トレーニング済みの機械学習サービ
Google Cloud Debugger発表。クラウド上でアプリケーションの変数の値をチェック可能に。ログの統合やレスポンスの統計機能も
Googleは11月4日、サンフランシスコで開催したイベント「Google Cloud Platform Live」で、Google App Engineの新機能「Cloud Debugger」を発表しました。 Cloud Debugger、ソースコードにウォッチポイントを設定可能 特定のコンピュータで実行されるアプリケーションであれば、そのマシン上で実行されるアプリケーションにブレークポイントを設定し、ある時点での変数の値を参照することでデバッグに役立てることができます。 しかしクラウドアプリケーションでは多数のサーバ上で複数のインスタンスが同時に実行されているため、1台のマシンでブレークポイントを設定して変数の内容を参照しても、デバッグの参考になるような情報が得られるとは限りませんし、既存のデバッグツールを使って何百台もある多数のサーバにブレークポイントを設定するのも現実的には困難です
［速報］Google App EngineのManaged VMもDocker対応。事実上どんな言語のランタイムも使えるPaaSに
［速報］Google App EngineのManaged VMもDocker対応。事実上どんな言語のランタイムも使えるPaaSに Googleは11月4日（日本時間5日）、サンフランシスコでイベント「Google Cloud Platform Live」を開催。同社のPaaS型クラウドサービスであるGoogle App Engineの機能「Managed VM」でのDockerサポートを発表しました。 Google App EngineのManaged VMとは、Google App Engineの環境下で仮想マシンを走らせることで、仮想マシンの面倒をApp Engineが見てくれるというもの。仮想マシンの構成は開発者が自由に行える一方、負荷が高くなったときのスケールアウトやロードバランス、負荷が減ったときのスケールイン、サーバが落ちたときのフェイルオーバーといった運用をすべてクラウドに
［速報］Google Container Engine発表。Dockerコンテナを実行しKubernetesで管理するクラウドサービス
［速報］Google Container Engine発表。Dockerコンテナを実行しKubernetesで管理するクラウドサービス Googleは11月4日（日本時間5日）、サンフランシスコでイベント「Google Cloud Platform Live」を開催。Dockerコンテナ上でアプリケーションを実行し、それをKubernetesで管理するクラウドサービス、「Google Container Engine」（略称はGKE。Google Compute Engineの略称GCEとかぶるためにGKEになったのだと思われます）を発表しました。 これまでIaaS型のクラウドでアプリケーションを実行するには、仮想マシンのインスタンスを起動し、OSをインストールし、ネットワーク環境などを設定したうえでアプリケーションをインストールする、といった手順を踏む必要がありました。 Google C
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