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※この投稿は米国時間 2021 年 5 月 7 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 2021 年用に更新: この投稿には、Google のホワイトペーパー「パスワード管理のベスト プラクティス」のユーザー向けとシステム設計者向けの両方の最新情報を含む、更新されたベスト プラクティスが含まれています。 アカウント管理、認証、パスワード管理には十分な注意を払う必要があります。多くの場合、アカウント管理は開発者や製品マネージャーにとって最優先事項ではなく、盲点になりがちです。そのため、ユーザーが期待するデータ セキュリティやユーザー エクスペリエンスを提供できていないケースがよくあります。 幸い、Google Cloud には、ユーザー アカウント(ここでは、システムに対して認証を受けるすべてのユーザー、つまりお客様または内部ユーザー)の作成、安全な取り扱い、
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
COVID-19 感染拡大を受けて多くの人が在宅勤務や家庭学習に切り替えましたが、自宅にいながらスキルアップを図りたい、知識を増やしたいと考えている人もたくさんいます。こうしたご要望にお応えするため、Google Cloud Platform のトレーニング コースや Qwiklabs のハンズオンラボなどの各種学習リソースを 5 月 20 日まで無料で提供しています。 下記オンデマンド トレーニング、ハンズオンラボよりご希望のトレーニングをお選びいただけますので、是非ご活用ください。 Qwiklabs Pluralsight(英語のみ) Coursera お申し込み、詳細はこちらをご覧ください。 また、Google Cloud では、オンデマンド トレーニングやハンズオンラボ以外に、ウェビナーもご提供しております。各トレーニングリソースについては以下をご覧ください。 オンデマンド トレー
Pluralsight および Coursera はキャンペーン期間終了後、通常料金が課金されますのでご注意ください。 今回は無料で利用可能な Qwiklabs と Pluralsight を申請しました。招待メールは各サービスごとに届きます。 お得な利用方法 無料期間の開始は、特別オファーの申請時点ではありません。各種サービスでサブスクリプション登録が完了してから 30 日間になります。 どちらもそれなりにボリュームがありますので、最初にいずれか一方を有効化し、5月31日までにもう一方を有効化すると、実質的に 2 ヶ月弱の間、無料で GCP の学習環境が利用可能になります。 もちろんハンズオン中心の Qwiklabs と、講義動画および確認テスト中心の Pluralsight を同時に進めたい場合は同時に利用しても良いでしょう。 Qwiklabs(セルフペースハンズオン) まずは Qwi
Google、VSCodeの代替を狙う「Eclipse Theia」コードエディタをクラウド統合開発環境として採用。Google Cloud Shellに統合を発表 Googleは、Google Cloudをコマンドラインで操作できる「Cloud Shell」の機能の新機能として、プログラミングのためのコードエディタ「Cloud Shell Editor」を統合すると発表しました。 Cloud Shell EditorはWebブラウザ上で動作するコードエディタです。Go、Java、.NET、Python、Node.jsなどのプログラミングに対応。 すでにプレビュー版として利用可能。下記は実際に起動した画面です。 見てわかる通り、まるでVisual Studio Codeの画面そっくりです。 これはCloud Shell Editorに採用されたコードエディタ「Eclipse Theia」が
【新機能】Google Cloud 純正の構成図ツール Architecture Diagramming Tool が発表されました Google Cloud のアーキテクチャ図を書く純正のツール Architecture Diagramming Tool が発表されました。Google Cloud の構成図ツールの決定版になると思います。 ウィスキー、シガー、パイプをこよなく愛する大栗です。 先程 Google Cloud 純正のアーキテクチャ図作成ツールである Google Cloud Architecture Diagramming Tool が発表されました。 Introducing a Google Cloud architecture diagramming tool Google Cloud Architecture Diagramming Tool 今まではGoogle S
提供される教材を順に学んでいくことで、Google Cloudの生成AIツールであるVertex AIや Generative AI Studio を実際に体験できると説明されています。 教材はテキスト形式のチュートリアル The ArcadeのWebサイトを見る限り、シューティングゲームのような楽しい要素が含まれているのかなと思ったのですが、実際に試してみると、解説を読みつつ実際のツールを操作しながらチュートリアルをこなしていくテキスト形式の実践的な教材のようでした。 下記は実際の教材画面の一部です。 教材をこなしていくとポイントを獲得することができるので、これがゲーミフィケーションの要素となっているようです。また、ポイントを獲得すると賞品としてノベルティがもらえるとされています。 公開されている教材は下記のレベル1とレベル2の2つ。これから毎月教材が追加されていく予定です。 Level
Google Cloud、大容量長期アーカイブ向け「Archive」ストレージを提供開始。1テラバイトあたり1カ月約133円から Googleは大容量データの長期アーカイブ向けに「Archive」ストレージサービスの提供を開始しました。 Announcing the GA of Archive, our coldest Cloud Storage offering yet. Learn more about the new storage class and how it’s designed for long-term data retention → https://t.co/yCM6PeOb72 pic.twitter.com/gGYPdW7yi1 — Google Cloud Platform (@GCPcloud) January 8, 2020 Google Cloudはこれま
任天堂:新しい汎用ゲームサーバーを Google Kubernetes Engine、Cloud Spanner などを駆使して構築 世界中で愛好されている任天堂株式会社(以下、任天堂)の家庭用ゲーム機「Nintendo Switch」。そのオンライン マルチプレイを担う汎用ゲームサーバーの動作基盤に新たに Google Cloud が採用されました。多くのユーザーとの通信を処理しなければならないこの仕組みを、なぜ Google Cloud 上に構築したのか。どのような工夫を施すことで、安定性・可用性と運用負担の軽減を両立させたのか。構築に携わったエンジニアのお二人に話を伺いました。 利用しているサービス: Google Kubernetes Engine、Agones、Anthos Service Mesh、Cloud Spanner、Cloud Load Balancing、Cloud
Google Cloudが、顧客のアカウントを誤って削除し、大規模障害の引き金になる──こんな出来事が海外で起きた。オーストラリアで年金基金を運営するUniSuperは5月8日(現地時間)、自社サービスで起きていた障害について、プライベートクラウドのアカウントが誤って削除されたことが原因だったと発表した。 UniSuperはGoogle Cloudを活用していたが、米Google自身が誤ってアカウントを削除。UniSuperは冗長性を確保するため、別のリージョンにもデータを置いていたが、そちらも無効にされていたという。 アカウントが削除された経緯については「(Google Cloudが)UniSuperのプライベート・クラウド・サービスをプロビジョニングする際の不用意な構成ミスにより生じた」(UniSuper)と説明している。しかし、UniSuperは他社のサービスでもバックアップを確保し
みんなの銀行:日本初の「デジタルバンク」として Google Cloud に勘定系を構築。Cloud Spanner で銀行基幹システムで求められる可用性を実現 2021 年 5 月にサービス提供を開始した「みんなの銀行」は、デジタル ネイティブ世代をターゲットとしたスマートフォン専業銀行。金融にまつわる煩わしさを排除し、ゼロベースでこれからの銀行に求められる機能を開発・提供していくと打ち出しています。そんな同行の大きな技術的トピックの 1 つが、勘定系システムにパブリッククラウドを採用したこと。これはもちろん国内初*の試みです。ここではサービス開始後の手応えをシステム構築をリードしてきた皆さんにお伺いしました。 利用している Google Cloud ソリューション: Google Cloud Databases、Stream Analytics 利用している Google Cloud
[速報]Gmailにノーコード開発ツールのAppSheetを統合、Googleが発表。Google Cloud Next '21 Googleは、Gmailにノーコード開発ツールのAppSheetを統合することを発表しました。 日本時間で13日未明に開幕する同社のオンラインイベント「Google Cloud Next '21」で詳細が説明される予定です(追記:下記ツイートにあるように発表されました)。 We’re bringing more flexibility into #GoogleWorkspace by integrating AppSheet into @gmail. This allows anyone to reclaim time with custom, no-code apps and automations that users can interact with
※この投稿は米国時間 2020 年 1 月 8 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 数年前、Kubernetes はコンテナ化されたアプリケーションの管理をサポートし、大いに注目を集めました。今では、本番環境でのアプリケーションの大規模なデプロイや管理に広く使用されています。その過程で私たちは、Kubernetes と Google Kubernetes Engine(GKE)を最大限に活用するためのヒントやベスト プラクティスを収集してきました。ここでは、Kubernetes のデプロイと利用方法に関する Google Cloud ブログのなかから、最も人気の高い記事の一部をご紹介します。 リソース管理を容易にする Kubernetes の Namespace : Kubernetes 上でサービスを構築すると、単純なタスクが複雑になっていきます。一種
くら寿司:GKE や Edge TPU などを駆使して来店から会計までを完全自動化し、新しい生活様式のためのサービスを提供 大阪を起点に日本全国 47 都道府県すべてに店舗を展開する大規模回転寿司チェーンくら寿司株式会社(以下、くら寿司)。浅草や道頓堀、原宿、押上に「食」と「エンターテイメント」の融合を掲げ、「ジャパンカルチャー」の発信拠点とするグローバル旗艦店をオープンするなど、とりわけ “体験” にこだわる同社が、最新のクラウド テクノロジーをどのように活用しているのか。その取り組みと成果を、テクノロジー開発部の皆さんに伺いました。 利用しているサービス: Google Kubernetes Engine、Compute Engine、App Engine、Edge TPU 利用しているソリューション: アプリケーションのモダナイゼーション コンテナや AI など Google Clo
初めに 自分は2年くらい業務でGCP(今はGoogle Cloudですね)を使っていたのですが、友達が個人開発でGoogle Cloud使いたいから手伝ってとのことで、久々にコンソール触りたいなーと思ったので環境構築を手伝うことにしました。友達のクレジットカードが紐づいた環境なので自分の環境以上に課金やセキュリティに対して注意しなくてはなりません。課金だけでなく友情も爆発してしまいかねませんので 今回は最初期から構築するということで個人開発者向けにお財布や環境を守るうえでの最初にやったほうがよい課金のセーフティ的な設定をまとめていきたいと思います。企業で検証環境管理している人にも参考になるかと思いますので是非最後まで見てもらえると嬉しいです! 前提 Google Cloudのプロジェクトを作成していること 課金アカウントを作成していること(クレジットカードの紐づけできていること) その1
はじめに お久しぶりです、iselegantです。 今回はAWSアーキテクトの目線から、多様なGoogle Cloud Load Balancingの世界を紹介してみたいと思います。 昨今、担当業務やプロジェクトによってはAWSのみならずGoogle Cloudを活用したり、マルチクラウドとして両方扱うエンジニアの方も多くなってきたのではないでしょうか? 特に、SI企業に所属する人においては、担当プロジェクトや業務、お客様が変われば利用するクラウドサービスも変わる、なんてこともよくあると思います。 私もその道を辿ってきた一人です。 現在ではクラウドサービス間においてもある程度のコモディティ化が進んでおり、ある一つのクラウドサービスに精通すると、他のクラウドサービス利用時におけるメンタルモデルが出来上がり、システムを構築する際に前提の知識や経験が大いに役立つはずです。特にAWSはサービスの幅
ZennではフロントエンドにNext.jsを使っています。もともとはVercelで動かしていたのですが、2021年3月にGoogle Cloudに移行しました。今回は移行を決めた理由や、具体的な構成、移行作業などについて書きたいと思います。 なぜ移行したのか Next.jsのデプロイ先としてVercelは圧倒的に優れています。ISRやImage OptimizationといったNext.jsの強力な機能をサーバー側の追加設定なしで使用できますし、CDNでの静的ファイルのキャッシュなども特に意識しなくてもいい感じにやってくれます。 Vercel以外にデプロイするとなると、Next.jsの一部の機能がうまく動かなかったり、パフォーマンス・チューニングを自分で頑張る必要があったりと自分で面倒を見なければならない部分が多くなります。 しかし、Zennのケースでは以下のような理由からVercelから
ふくおかFGのネット銀行、勘定系システムに「Google Cloud Platform」採用 開発スピード迅速化 ふくおかフィナンシャルグループは、2020年度中をめどに開業予定のインターネット専業銀行「みんなの銀行」(仮称)の勘定系システムの基盤に、Google Cloud Platform(GCP)を採用する。 福岡銀行などを傘下に持つ金融持ち株会社、ふくおかフィナンシャルグループ(FG)は9月24日、2020年度中をめどに開業予定のインターネット専業銀行「みんなの銀行」(仮称)の勘定系システムの基盤に、Google Cloud Platform(GCP)を採用すると発表した。開発・運用コストを抑え、外部サービスとの連携をしやすくする狙いがある。 勘定系システムの開発では、預金、為替といった個々の金融機能を独立したサービスとして開発し、APIなどで連携して1つのアプリケーションにする「
Google Cloud Identity Services昨日開催された「リーグオブ情シス #7」でも紹介されていた、Google Cloud Identity Freeを試してみます。 Google Cloud Identity Freeとはデバイス管理やディレクトリ管理、SAMLを利用したSSOなどGoogle Cloud Identityのほとんどの機能を無料で利用できるライセンス体系です。 閲覧だけに限って言えば、Google Driveの共有ドライブも利用することが可能です。 作成できるユーザー数は「50」までに制限され、プロビジョニングなどはできませんが、ユーザーの組織管理という観点においてはほとんどのことを十分にこなすことが可能です。 Google Workspaceを利用している場合は、同じ組織内にユーザーを共存させることも可能なので、小さな組織でパート・アルバイトの方な
Google Cloudは、同クラウドユーザーであるオーストラリアの年金基金「UniSuper」で発生した大規模障害の原因について報告する記事「Sharing details on a recent incident impacting one of our customers」を公開しました。 今月(2024年5月)初旬、Google Cloud上で稼働していた数百の仮想マシン、データベース、アプリケーションを含むUniSuperのプライベートクラウドが突如として原因不明のまま削除され、復旧されるまでの数日にわたってシステムが利用できなくなるという大規模障害が発生しました。 今回の報告では、実際になぜこのような大規模障害が発生したのか、その原因と復旧の経緯について明らかにされています。その概要を紹介しましょう。 Google Cloud VMware Engineの設定を間違う UniS
GoogleはGoogle Cloudで提供している大規模分散データベース「Cloud Spanner」に、PostgreSQL互換のインターフェイスを実装したと発表しました。 At #GoogleCloudNext, we've announced the preview of Cloud Spanner’s PostgreSQL interface—combining the scalability & reliability of Spanner that enterprises trust with the familiarity & portability of PostgreSQL that dev teams . Take a deeper dive ↓ https://t.co/Y3xD1lDPLg — Google Cloud Tech (@GoogleCloudTech
Gemini 1.5 モデル をお試しください。Vertex AI からアクセスできる、Google のもっとも先進的なマルチモーダル モデルです。 試す ※この投稿は米国時間 2024 年 6 月 22 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Google Cloud ネットワーキング チームは長年にわたり、お客様のネットワークの構築、修正、強化の支援に深く携わってきました。その間に、ネットワークのパフォーマンスと効率を最大限に高める重要なパターンやベスト プラクティスを発見しました。この豊富な知見は、ただの理論的なリソースではありません。Google Cloud、クロスクラウド、オンプレミス、その他のクラウド プロバイダなどデプロイ先を問わず、お客様のビジネス目標達成を支援するよう設計された実用的なツールキットです。Google はこの専門知識を共有する
「ITエンジニアこそ筋トレをやるべき理由 徹底解説(With Google Cloud)」というタイトルで登壇しました。 #devio2023 ブログでは登壇の一部をご紹介します。お越しいただいた皆様、ありがとうございました。日頃から、筋トレというなの「パッチ」を身体のセキュリティとして充てがいましょう。 資料 ※資料の訂正 ちなみに、jast do itはウケ狙いのための施策であり、実際にはjust do itになります。 CGE → GCEになります。(Google Cloudで使用できるVMサービスのこと) 関連ブログ Dev.IO岡山編ブログも投稿しているのでご覧ください。(こちらはGoogle Cloud × Azureです) 「Cloud IdentityとAzure ADの基礎を比較」というタイトルで登壇しました Vol1 #devio23 なぜ筋トレ×ITセッションを選んだ
ハイクラス求人TOPIT記事一覧BigQueryを分かりやすく! ハンズオンで始めるGoogle Cloudのデータ分析サービスと可視化ツールの使い方 BigQueryを分かりやすく! ハンズオンで始めるGoogle Cloudのデータ分析サービスと可視化ツールの使い方 Googleの高度な技術を利用できるGoogle Cloudにおいて、BigQueryは大規模データをスケーラブルに分析できるフルマネージドなデータウェアハウスとして提供されています。株式会社タイミーでデータエンジニアを務める土川稔生さんが、初心者向けのハンズオンとともにBigQueryの基本を解説します。 はじめまして。株式会社タイミーでデータエンジニアをしている土川(@tvtg_24)です。 タイミーでは、Google Cloudのデータ分析サービスであるBigQueryを中心に、データ基盤を構築しています。BigQu
Google Cloudは、日本時間4月10日未明から開催中のイベント「Google Cloud Next '24」で、同社初となる独自Armプロセッサ「Google Axion」を発表しました。 Google Cloudによると、Axionは現世代のx86ベースの仮想マシンと比較して50%の性能向上と、60%優れたエネルギー効率を実現しており、さらに現在クラウドで利用可能な汎用Armプロセッサと比較して30%高い性能を提供するとしています。 AWSとマイクロソフトはすでに独自Armプロセッサを発表済み Armベースのプロセッサは、すでにAWSとマイクロソフトがそれぞれ発表済みです。 AWSは2018年に独自のArmプロセッサである「Graviton」を発表しており、2023年には最新版の「Graviton4」を発表しています。 マイクロソフトは昨年(2023年)に同社初のArmベースの独
[速報]Google、AIが支援してくれる「Duet AI」サービス群を多数展開へ。Google WorkspaceやBigQuery、Looker、Meet、Chatなど。Google Cloud Next '23 Googleは、8月29日(日本時間の30日未明)から米サンフランシスコで開催中のイベント「Google Cloud Next '23」で、AIが人間の作業を支援してくれる「Duet AI」サービス群を多数発表しました。 同社が提供するオフィススイート製品であるGoogle Workspaceをはじめ、大規模データ分析サービスのBigQuery、オンライン会議サービスのGoogle Meet、チャットサービスのGoogle Chatなど、多数のサービス向けにAIによる支援サービスが展開されます。 オフィスツールから開発、運用、セキュリティ対応まで支援 今回発表されたものとすで
※この投稿は米国時間 2020 年 6 月 17 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 クラウド アーキテクトによく寄せられる質問の一つに、「2 つのエンドポイント間でリクエストとレスポンスをどの程度まで迅速に交換できるのですか?」というのがあります。ネットワークのラウンドトリップ レイテンシを測定するツールには ping、iperf、netperf などがありますが、すべてが同じように実装、構成されるわけではないため、ツールによって結果が異なる場合があります。ほとんどの場合、この質問に対する代表的な回答が得られるツールは、netperf であると考えられます。これからその詳細について説明していきます。 Google は、レイテンシ ベンチマークに関する実践的な経験を重ねてきました。このブログでは、Google とサザン メソジスト大学の AT&T Cen
Google Cloudは、開催中のイベント「Google Cloud Next '22」において、あらかじめ設定済みのセキュアな開発環境一式をマネージドサービスで提供する「Cloud Workstations」を発表しました。 To help protect software from the beginning—at the development stage—we’re introducing a new service in Preview at #GoogleCloudNext: Cloud Workstations. Learn how Cloud Workstations provides managed and secure development environments on Google Cloud ↓ https://t.co/F8mwJRWq35 — Google
本記事は 【Advent Calendar 2023】 15日目の記事です。 🎄 14日目 ▶▶ 本記事 ▶▶ 16日目 🎅 はじめに 想定している読者 一覧 まとめてみて 参考 はじめに クラウド事業推進部の小野内です。昨年5月にキャリア入社してから早1年半以上が経ちました。 入社以降、AWS、Google Cloud のデータ分析基盤の開発・運用に関わっておりますが、現在はGoogle Cloud メインでやってます。 試行錯誤の毎日ですが、Google Cloud案件をどんどん盛り上げていきたい所存です。 1年ほど前の投稿記事では、 Google Cloudの学び方について触れましたが、本記事ではGoogle Cloud案件を1年半程度経験してみて、 AWSと比較しながら、Google Cloudの主要なサービスについて、違いを整理しました。 想定している読者 AWS案件に半年以
Squarepusher "Terminal Slam" MV 9/9 からオンラインでのフェスティバル開催となった世界有数のメディアアートの祭典、アルス・エレクトロニカ。毎年、メディアアートに革新をもたらした人物や作品・プロジェクトを表彰する「アルス・エレクトロニカ賞(Prix Ars Electronica)」が発表され、真鍋大度氏率いるライゾマティクスが制作した Squarepusher の新作 MV「Terminal Slam」がコンピューターアニメーション部門の「栄誉賞(Honorary Mention)」を受賞した。機械学習(ML)による Diminished Reality(減損現実)や Image Inpaint(画像修復)で構成された Mixed Reality(複合現実)の 4K 画像がスクリーンを覆い尽くすという新しい演出が注目を集めている。 このライゾマティクスのク
Googleは、Dockerコンテナをサーバレスで実行するサービス「Cloud Run」の新機能として、非同期処理などを可能にする「CPU allocation on Cloud Run」機能をプレビューとして発表しました。 非同期処理などが難しかったCloud Run サーバレスコンピューティングでは一般に、何らかのイベントやリクエストをトリガーにインスタンスが起動し、処理が終わるとインスタンスが終了します。 Google CloudのCloud Runではこうした処理をDockerコンテナで実現するサービスです。HTTPやgRPCなどによるリクエストによってあらかじめ用意されていたDockerコンテナが起動し、レスポンスを返したところでDockerコンテナが終了してCPUの割り当てが解放されるようになっています。 そのため、Cloud Runでは処理を非同期にしてレスポンスを先に返し、
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