App Engine + Pub/Sub + Apache Beam(Cloud DataFlow)でログ収集基盤を作成するAppEnginePubSubdataflowGoogleCloud モダンなサーバレスアーキテクチャのログ収集基盤を、App Engine + Pub/Sub + DataFlow + GCS or BigQueryのコンビネーションで作成が可能です。 このデザインは趣味で友達と作っているプロダクトのレコメンドと機械学習を行うためのデータ収集基盤として用いたいのと、会社の業務で関連会社のデータ分析もしているのですが、多くの場合、IT業から始まっていない会社はデータ収集基盤が整っていなく、私と数名でエンジニアリングに近いデータ収集からデータサイエンス領域の分析までEnd-to-Endで完結できる感じにしたいというときに便利です。 おまけで、GoogleのDataFlo
Note: Go 1.11 has reached end of support on January 30, 2024. Your existing Go 1.11 applications will continue to run and receive traffic. However, App Engine might block re-deployment of applications that use runtimes after their end of support date. We recommend that you migrate to the latest supported version of Go.
Cloud Source Repositories と Container Builder によるサーバーレスでの自動デプロイ デプロイを自動化する理由には、整合性、安全性、タイムリー性などがあります。ソフトウェアがビジネスにとって重要になればなるほど、これらの重要性も高まります。この記事では、Google Cloud Platform(GCP)ツールを使用すれば自動デプロイを簡単に始められることを示しつつ、デプロイ プロセスを堅牢にするうえで役に立つリソースを紹介します。 たとえば、Google Cloud Functions、Firebase、Google App Engine のいずれかのアプリケーションがあるとします。現時点では、おそらくローカル ワークステーションで gcloud コマンドを使用し、関数やアプリをデプロイすることが多いと思います。では、Google Cloud の
はじめに Google Cloud Next '17で発表されたGCPの大きな改良によって、GCPで利用できるプロダクトの幅が広がりました。注目すべきは以下の2点です: Cloud SQLでPostgreSQLのサポート GAE(GoogleAppEngine) Flexible EnvironmentによるRuby, Node.js, .NETのサポート 従来からGCPでは、MySQL+(Python|Java|PHP|Go)という構成のアプリが動かせましたが、これに加えて上述の様々なアプリが動作するようになりました。 私達のチームではRails+Postgresでアプリを開発していたのですが、この変更によってGCPでやっていく機運が高まり移行しました。しかし出たての機能ということもありドキュメントが手薄で、ハマりどころが多かったのも事実。そこで、ハマったところをまとめて共有します。 ハ
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