Google Cloud Vision APIで文字認識を試してみる - Qiita
はじめに オープンストリーム Advent Calendar 2018の12日目です。 「AWS絡みで何か書きます」と宣言しておいて、これから書くのは事もあろうにGoogle Cloud Platformの記事という。 元々書こうと思っていたネタが、思ったよりどん詰まってしまい、可作業時間的に無理だと思ったのでネタを変えることにしました。 今回のテーマに挙げたのは、「OCR(光学式文字認識)」です。画像から文字を認識する、アレです。 ちょっとした思いつきで、OCRを使って作ってみようかな、と思ったアプリがあるため、前段階としてOCRを検証してみることにしました。 ということで、GCPのCloud Vision APIを使って、OCRがどのレベルまで文字を識別してくれるのか試してみることにしました。 ちなみに、GCP経験少ないので、もっと楽なやり方あればご教授ください。 前準備 AWSと同様
AWSとAzureとGCPを比較してみる - IaaS編 - Qiita
2. リージョンとアベイラビリティゾーンとVPCとサブネット リージョンは地理的に離れたロケーションことで、さらに1つのリージョンはデータセンターが設置される複数の独立したアベイラビリティゾーン（Azure:可用性ゾーン、GCP:ゾーン）から構成されます。 VPC(Azure:仮想ネットワーク)は、他と論理的に切り離された仮想ネットワークのことで、その中に1つまたは複数のサブネットを定義してEC2(Azure:仮想マシン、GCP:Compute Engine)を配置します。 複数のアベイラビリティゾーン（Azure:可用性ゾーン、GCP:ゾーン）にEC2等を配置し冗長構成をとることにより、可用性を高めることができます。(AWS用語でMulti-AZ) 一方AWSは2017のre:InventでAzureの可用性セットと似た機能を提供するスプレッドプレイスメントグループをリリースしています。
GCPのFree Trialでは暗号通貨の採掘が禁止されている - Qiita
GCPの利用規約を読んでいたら面白い内容を見つけたので紹介します。 Google Cloud Platformの無料トライアルに関する利用規約を読んでいたら次のような記述を見つけました。 2.2 Customer may not use the Services to engage in mining cryptocurrency; （拙訳）顧客は本サービスを暗号通貨の採掘に利用してはいけません。 https://cloud.google.com/terms/free-trial/ 無料トライアルで使えるCPUリソースをビットコイン採掘などで換金するのは禁止だそうで、「そりゃそうよね」という感想です。とはいえ、他にもリソースを浪費する行為はたくさんある中で、暗号通貨の採掘が明示的に禁止されてるのは面白いですね。該当するユーザーが無視できないくらい存在するということなんでしょう。
【2022年】AWS と Google Cloud の利用料金を徹底比較 | クラウドエース株式会社
【2022年】AWS と Google Cloud の利用料金を徹底比較 こんにちは。クラウドエース編集部です。 クラウドサービスの導入を考えるにあたり、重要な検討項目となるのが料金です。クラウドサービスは数多くあり、それぞれで同じような機能が提供されていますが、その料金は異なります。各社の料金をしっかりと理解した上で利用するサービスを決定したいですよね。 今回は、クラウドサービスの中でも高い人気と知名度を誇る、AWS と Google Cloud (旧 Google Cloud Platform / GCP) の利用料金について、徹底的に比較していきます。 また、Google Cloud・AWS・Azure 3大クラウドサービス比較表 では各社クラウドの料金形態をはじめ各サービスごとの比較も行なっておりますので、より体型的にご理解いただける内容となっておりますので本記事と合わせてご活用く
Pub/Sub documentation | Pub/Sub Documentation | Google Cloud
Pub/Sub is a fully-managed real-time messaging service that allows you to send and receive messages between independent applications. Learn more
[Google Cloud Platform] Cloud Pub/Sub, Apache Kafka 機能比較 – これは利用すべきか？ | AI tech studio
2016.10.14 [Google Cloud Platform] Cloud Pub/Sub, Apache Kafka 機能比較 – これは利用すべきか？ アドテク本部の成尾です。 9/6 に開かれた GCP Next 2016 Tokyo では Spotify が Apache Kafka から Cloud Pub/Sub に載せ替えたという事例がありましたが 実際に性能や機能の面でどのような違いがあるのか気になった事もあり 今回は、GCP の Cloud Pub/Sub について調べてみました。 Kafka と Cloud Pub/Subの違い Kafka は自前で環境を用意し、設定をし、運用をしていく必要がある。（その分柔軟に設定が可能） Cloud Pub/Sub はマネージドサービスのため設定に柔軟性はないが運用の必要がない。 ここまでは、あえて言わなくても皆さんご存知かと
![[Google Cloud Platform] Cloud Pub/Sub, Apache Kafka 機能比較 – これは利用すべきか？ | AI tech studio](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/d43ecc818159772bfb99a1ecaab1862708206bb0/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcyberagent.ai%2Fwp-content%2Fuploads%2F2016%2F10%2F282110b0e3ac9ad17f2c9688a9e0db85-1-1024x623.png)
Google Cloud Pub/Subと類似サービスの比較(SNS, SQS) - 続 カッコの付け方
もう1ヶ月以上経過してしまいましたが、まだ情報が少ないみないなので、aws識者として競合との比較も含めて書きます。私は使わないと頭に入らない人間なので、ちょっと触ります。 概要 What is Google Cloud Pub/Sub? - Cloud Pub/Sub — Google Cloud Platform の絵で大体想像がつくと思いますが、文字通り Pub/Subを実現するものです。 最初にPub/Subを見た時、AWS SNSをイメージしましたが、どうやら違うようです(一部重複の部分もある)。 じゃあSQSかとも思いまいたが、どうやらこれとも違うようです(使い方によっては一部重複する)。 Pub/Sub自体の機能については、結構言及されているので、 togetter.com これも参考にしながら、まずはAWSとの比較から書きます。 競合比較 SNSとの違い SNSは原則Push
Cloud Audit Logs overview | Cloud Logging | Google Cloud
Send feedback Cloud Audit Logs overview Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. This document provides a conceptual overview of Cloud Audit Logs. Google Cloud services write audit logs that record administrative activities and accesses within your Google Cloud resources. Audit logs help you answer "who did what, where, and when?" within your Google Cl
「Google Cloud Platform」の新機能「Cloud Functions」--「AWS Lambda」に対抗へ
Googleは「Google Cloud Platform」の新機能として「Google Cloud Functions」のアルファテストを開始した。同機能を用いることで、クラウドサービス上で発生した変更によって自動的に起動されるイベントを記述できるようになるため、開発者は幅広いサービスの開発が容易に行えるようになる。 同社はCloud Functionsを「軽量かつ、イベントベースで動作する非同期的なコンピュートソリューション」だとしたうえで、これによって、サーバやランタイム環境の管理を必要とせず、クラウド上のイベントによって起動される単一目的の小さな機能を作成できるようになると述べている。 クラウド上の「イベント」とは、開発者のクラウド環境上で発生するものごとであり、例を挙げるとデータベースの更新や、ストレージシステムに対するファイルの追加、仮想マシンのインスタンス生成などだ。 イベン
AWSとGCPの対応表(2016年7月版) | DevelopersIO
あえて元の表には手を加えないようにしています。 注意点 幾つかのサービスが表から抜けています。 目立ったところでは AWS Lambda とその対応物であるGCP Cloud Functions でしょうか。Cloud Functions はまだ Alpha のため、あえて外しているのかもしれません。 また AWS IAM/GCP IAM も表にありません。GCP IAM は今年3月の GCP NEXT 2016で発表されたばかりで、AWS IAM と比べると機能的に大きく見劣り、単純にサービスの有無だけで表にのせるのはフェアではないとの判断からかもしれません。 基礎サービスと高レベルサービスの関係 AWS/GCPともに基礎となるサービス(Compute/storage/Networking/Databases)の上に高レベルサービス(Application services/Big da
Google Cloud Functions vs. AWS Lambda: Fight for Serverless Cloud domination Begins
Google Cloud Functions vs. AWS Lambda: Fight for Serverless Cloud domination Begins A not entirely fair comparison between alpha-release Google Cloud Functions and mature AWS Lambda: My insights into the game-changing future of serverless clouds. Serverless computing lands on Google Cloud: Welcome to Google Cloud Functions Update: The open beta of Google Cloud Functions was launched in March 2017.
Programming model for Apache Beam | Cloud Dataflow | Google Cloud
Send feedback Programming model for Apache Beam Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Dataflow is based on the open-source Apache Beam project. This document describes the Apache Beam programming model. Overview Apache Beam is an open source, unified model for defining both batch and streaming pipelines. The Apache Beam programming model simplifies
Google Cloud Dataflow ってなんだ？ - Qiita
株式会社WACUL、CTOの包です。 会社のみんなでパンを作ったりカレーを作ったり映画をみたりと楽しい日々を過ごしてます。 ここ最近、Google Cloud Dataflow をいじってみているので、入門したメモとして、整理してみました。 これから触ってみようとする人が最初に読んで、ざっくり概要を理解する助けになればと思います。 ストリーミングやバッチ処理に深い専門知識があるわけではないので、間違ったことを言っていたら教えていただけるとうれしいです。 この記事を読んでわかること Google Cloud Dataflow のだいたいの概要と目指している世界感 だいたいのコードの雰囲気 概要を知った上で次に読むべき参考資料 この記事を読んでもわからないこと Dataflow 上でコードを書いていくときの具体的な知見 運用上のの知見 まずは参考資料 これまでに読んだ Google Cloud
【翻訳記事】Google Cloud Functions 対 AWS Lambda: サーバーレスクラウドを制する闘いが始まる - Qiita
（※訳者注釈：2016年10月現在、AWS Lambdaのイベントソースはこの他にもあります） さぁお互いの機能を深掘りしましょう 拡張性、可用性、リソース制限 言うまでもなく、これは両サービスで一番の関心事です。主な特徴は、もはやメンテナンスやダウンタイム、またはボトルネックを心配する必要はないことを約束してくれています。 AWS Lambdaに関する限りでは、拡張性は完全にそして明確にLambdaのシステムによって処理されるため、与えられた時間内にLambdaファンクションを動かすためのインスタンスやマシンの数を把握しないことを意味します。Lambdaファンクションの利用状況は常に監視出来ますが、下層アーキテクチャの可視化は制限されています。 大きな違いとして、Google Cloud Functionsは Google Cloud上にインスタンスのセットを明確に作成します。これにより
Google Cloud Dataflow Two Worlds Become a Much Better One
Google Cloud Dataflow is a fully managed cloud service for batch and streaming data processing. It provides a unified programming model and DSL that can process both batch and streaming data on platforms like Spark, Flink, and Google's managed Dataflow service. Dataflow uses concepts like pipelines, PCollections, transforms, and windowing to process data according to event time while controlling l
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Dataflow | Google Cloud
Managing streaming pipelines in Google Cloud Dataflow just got better | Google Cloud Blog
PublicCloud対比表(AWS/Azure/GCP/Softlayer) - Qiita
クラウドの価格体系 Part 6 - ビッグデータプロセシングエンジン
Dataproc FAQ | Dataproc Documentation | Google Cloud