Googleがクラウドから｢絶対に消えてはいけないもの｣を消してしまう2025.05.09 16:35145,717 山田ちとら 2024年5月26日の記事を編集して再掲載しています。 Googleさん、やらかしちゃいました。 2024年4月下旬に、Googleが誤ってオーストラリアの年金基金UniSuperのGoogle Cloudアカウントを削除してしまったとThe Guardianが報じました。UniSuperが管理している年金の総額は日本円にしておよそ17兆2500億円。UniSuperにお金を預けている62万人が1週間以上も自分の口座にアクセスできない状況が続いたそうです。 バックアップもろとも消えた実は、このような事態を防ぐためにでしょうか、UniSuperはふだんからクラウド上で2カ所にデータを保存しておいて、万が一どちらかがダウンしても別の場所からデータを復元できるようにし
この記事は、NTT Communications Advent Calendar 2024 7日目の記事です。 こんにちは！イノベーションセンターの外村です。 日頃は twada 塾 と呼ばれる社内向けソフトウェア開発研修を運営しています。最近チームを異動し、 ノーコード・ローコードで 時系列分析 AI を作ることができる Node-AI の開発にもジョインしました。 本記事ではフルマネージド開発環境である Google Cloud の Cloud Workstations についてその特徴と構築方法を述べたいと思います。 はじめに フルマネージド開発環境 Cloud Workstations の概要 Cloud Workstations の構築 Terraform を用いた Google Cloud の設定 idle_timeout と running_timeout host pers
この記事はGoogle Cloud Champion Innovators Advent Calendar 2024 の 6日目の記事です。 おはこんにちばんわ。サントリー(soundTricker)こと大橋です。 Google Cloud & Terraformをいくつかの会社 & プロジェクトで構築、運用してみて、知見や思うことが出てきたのでちょっとまとめてみたいと思います。 なお久しぶりに記事を書くのでダラダラ書きます。 対象者 Google CloudでTerraformを始めたい人/導入を検討している人 ただしTerraformの使い方とかは書いていません。 Google CloudでTerraformを書いていて悩んでいる人 暇な人 Google Cloud老人会の方々 この記事の目的 この記事はこれからGoogle CloudへTerraformを導入するか悩んでいる方や、今
これは、仮想通貨botter Advent Calendar 2024 シリーズ2 9日目の記事です。 今までこんな感じのことをやっている人間です。 Python歴： 6年 仮想通貨トレード歴： 7年 クラウド利用歴： 7年 Botter歴： 2024年3月時点で 0年! 「おいおい、そのスキルセットがあるのにまだ裁量トレードで消耗してるの？」 そんな煽りが脳内を駆け巡り、ついに私もBotterデビューを決意しました。 すでに有名なbotter先輩方が、Botterの秘伝や構成例を公開されているのを参考にしましたが、難しい界隈用語に初見殺されてちんぷんかんぷん。。 また、探し方が悪いからなのかニッチだからなのか、MLや売買ロジックの外側の部分、特にマイクロサービスを中心に構成するとしたらどうするのか、という例が多くないと感じています。 「なら、とりあえず1つでも公開してみるか」と動き始めた
AWSでマルチアカウント運用しているとコスト管理がちょっとたいへんですよね。 Cost Explorerでは単一アカウントしか見られないので、ほかのアカウントと比べて何にコストが掛かっているかみたいなのはグラフを並べて見られるとうれしい。 一方で、毎日コストを見ているわけにもいかないので、異常時だけ通知してほしい。 ということで、こんな感じ。terraformで作ります。 Cost Anomaly Detection まずはコスト異常検出です。 有効化するだけなのでそれほど面倒ではないのですが、AWS Chatbotがterraform対応してないので一工夫します。 hashicorp/awsccを使うか、aws_cloudformation_stackリソースを使えばよいのですが、CURでCloudFormationテンプレートの読み込みをするので合わせます。 と、解説を書こうと思ったら
明けましておめでとうございます。本年もどうぞ宜しくお願い申し上げます。 2024 年は、生成 AI を「試す」フェーズから、企業のコア業務に組み込んで責任を持って「使う」フェーズへと大きく転換した一年となりました。特に注目すべき点は、企業内の膨大なデータ活用が本格化したことです。企業データの約 8 割を占める非構造化データの活用は企業にとって大きな課題でした。マルチモーダルな生成 AI を活用することで、これらの潜在的なデータを自然言語で扱えるようになり、現場で使われていた非構造化データが、企業全体で活用されるとともに、AI の専門知識を持たない社員の方々への AI の民主化が促進され、さらに企業のデータ活用の精度が向上しました。 2024 年ノーベル化学賞を受賞した Google DeepMind の Sir. Demis Hassabis と Dr. John Jumper の功績も示
Google Cloudは生成AIのGeminiがSharePoint、Googleドライブ、Confluence、JIRA、ServiceNowなどと接続して情報を読み取り、自然言語によるプロンプトに自由に応えてくれる新サービス「Google Agentspace」を発表しました。 Google Agentspaceは企業データを統合する Google CloudはGoogle Agentspaceを、すべての企業データを統合するエージェントと位置づけており、GmailやGoogleドライブなど同社のサービスだけでなく、box、Slack、confluence、Jira、GitHub、Outlook、SharePoint、OneDrive、Salesforce、ServiceNowなどを始めとするサードパーティのサービスに対してもコネクタにより接続し、情報を読み取ることができます。 企業
Google Cloudは、NoSQLデータベースとして提供しているBigtableの新機能として分散カウンタを正式版にしたことを発表しました。また、SQLクエリのサポートもプレビュー機能として提供を開始したことを合わせて発表しました。 Bigtableで分散カウンタ機能が正式版に Bigtableはキーバリューストア型のNoSQLデータベースであり、高度なスケーラビリティを備えつつ高速で低レイテンシな性能を提供することを大きな特徴としています。 こうしたBigtableのスケーラビリティと高い性能を実現する仕組みとして、デフォルトで採用されているのが「結果整合性」です。 結果整合性では、最終的にデータベースのデータが集約されて整合性を備えるのに一定の時間を必要とする場合があります。 そのため、例えばカウンタのように、データベース上のある値に1を足した値をデータベースに書き込む処理では、1
Google Cloudは、PostgreSQL互換のAlloyDBにAI機能を組み込んだ「AlloyDB AI」正式版を提供開始した。データベースのデータをリアルタイムにAIに反映できる高速なベクトル検索などが可能だ。 Google Cloudは、PostgreSQL互換のデータベース「AlloyDB」にAI機能を組み込んだ新機能「AlloyDB AI」が正式版となったことを発表しました。 AlloyDBはGoogle Cloudのマネージドサービスとして提供されますが、同時に、AlloyDBをローカル環境で実行可能なソフトウェア版の「AlloyDB Omni」でもAlloyDB AIが正式版となりました。 AlloyDB Omniは開発環境などでの利用は無料です。本番環境の利用では有料のサブスクリプション料金が設定されており、Google Cloudによるサポートが提供されます。 企業
Mark LohmeyerVP & GM, Compute and AI Infrastructure ※この投稿は米国時間 2024 年 12 月 12 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 テキストや画像などの多様なデータを処理できる大規模な AI モデルの台頭により、特有のインフラストラクチャの課題が生まれています。これらのモデルには、トレーニング、チューニング、推論を効率的に行うための膨大な計算能力と専用ハードウェアが必要です。Google は AI ワークロードの増大する需要に対応するため、10 年以上前からカスタム AI アクセラレータである Tensor Processing Unit (TPU) の開発を開始しており、マルチモーダル AI への道を切り開いてきました。 2024 年、Google Cloud はこれまでで最も高性能な第 6
＼スニダンを開発しているSODA inc.の Advent Calendar 2024 12日目の記事です!!!／ 📣 みなさん! GCPはGCPではなくなり、Google Cloudとなりました（2022年6月） いまだにGCPという表記を見かけるので気をつけましょう お客様のエクスペリエンスをシンプルにし、プロダクト間の一貫性を保つために、Google Cloud Platform は Google Cloud という名称になりました。 引用元： Google Cloud の新しくなったホームページのご紹介 はじめに 株式会社SODA CPOのkjです (自己紹介は文末に) みなさん自動化してますか？ GAS（Google App Script） やZapier など多くの自動化手法が増えているので、自動化が身近になっていることでしょう ただ、それぞれのサービスにもできること・できな
Google Cloud Japan Advent Calendar 2024 の 10 日目にリリースすることを目指していた記事です。 本日のテーマは Cloud Run で Gemma 2 を動かす方法、そして GKE を利用した場合との違いについて簡単にご紹介する記事です。GKE で Gemma 2 を動かす方法については今年のアドベント カレンダーの 3 日目の記事である Gemma2 を GKE 上でいい感じに動かしたい (推論編) に解説がありますので、よろしければそちらも併せて読んでいただけますと幸いです。 なお、本記事はあくまでも Cloud Run がメインなので推論ライブラリのパラメータなどのチューニングは扱いません。また、Cloud Run と GKE のどちらかのみをおすすめするという趣旨でもありません。言語モデルをホストする際に Cloud Run と GKE の
C4A VM は、企業が求める接続性とストレージのパフォーマンスも実現します。 高帯域幅ネットワーキング: 最大 50 Gbps の標準帯域幅、Tier_1 ネットワーキングでは最大 100 Gbps で高トラフィック アプリケーションをサポート Hyperdisk ストレージ: Google Cloud の最新世代の Hyperdisk Balanced と Hyperdisk Extreme による、IOPS 最大 35 万、スループット 5 GB/秒のスケーラブルな高パフォーマンス ストレージ お客様とパートナー様の声 「Applause では、世界中のクライアントに世界最高水準のテストとフィードバックのソリューションを提供しており、そのために堅牢で効率的なテスト インフラストラクチャを必要としています。Google Cloud の Axion CPU と C4A VM が、当社の主
この記事はGoodpatch Advent Calendar 2024の9日目の記事になります。 エンジニアのyossyこと古家です。普段はオンラインホワイトボードサービス Strapを開発しています。 Strap（ストラップ） | 日本製オンラインホワイトボード Strapのとある機能の開発で、Cloud Functions上でPuppeteerを動作させる必要がありました。 少しWebを検索すると色々載っていたのでできそうじゃんと軽い気持ちでやってみたところ、それなりにハマったのでここに最新記録を残したいと思います。 免責として、現時点ではまだ本番運用は行なっていないソリューションです。 記載内容に未知の問題が存在する可能性があることをご了承ください 🙏 最初にネタバレをしておくと、この記事はStack Overflowの解答をベースにしていますが、より分かりやすく解説できればと思い
{"address":"/cloudsql/project-id:xxxx", "code":"ENOENT", "errno":-2, "fatal":true, "level":"error", "syscall":"connect"} const functions = require('@google-cloud/functions-framework'); const mysql = require('mysql'); const connectionName = 'リージョン接続名'; const dbUser = 'user名'; const dbPassword = 'password'; const dbName = 'dbの名前'; // Promise化したデータベース操作を作成 function queryDatabase() { return new Promis
この記事は、 NTT Communications Advent Calendar 2024 4日目の記事です。 はじめに この記事はコミュニケーション&アプリケーションサービス部でビジネスdアプリを開発している木村、立木、富田、西谷の共同執筆です。 今回は、NTTコミュニケーションズで提供するモバイルアプリ、「ビジネスdアプリ」のアーキテクチャに焦点を当て、サーバレスサービスをどのように活用しているかを2回にわたって紹介します。 この記事（前編）では、開発背景やサーバレスサービスを活用したアーキテクチャの概要を中心に解説します。後編では、具体的な運用やCI/CDの仕組みに焦点を当てる予定です。 なお、本記事の内容は2024年8月2日にGoogle Cloud Next Tokyo '24で発表した講演をベースに再構築したものです。講演資料はこちら 目次 はじめに 目次 ビジネスdアプリと
Node.js のサーバーにおいて、メモリリークの原因の特定に Cloud Profiler を使って解決したので経緯などを含めて紹介します。 現象 Node.js のサーバーで、デプロイ後にメモリ使用量が増えていき、一定を超えると戻るという現象が発生していました。 このメモリ使用量が落ちているところのログを確認したところ FATAL ERROR: Ineffective mark-compacts near heap limit Allocation failed - JavaScript heap out of memory というログとともにプロセスが再起動していることがわかりました。明らかにメモリリークしてそうです。 原因をつきとめる まずは現象を再現するために、ローカルやテスト環境に負荷をかけて試してみたんですが、再現できませんでした。そこで本番環境でプロファイルをとって原因を探
G-gen の佐々木です。当記事では Cloud Run のマルチリージョンサービスについて解説します。 マルチリージョンサービスとは メリット サービスのレイテンシ低下 リージョン障害への耐性 各リージョンへの一括デプロイ 注意点 利用料金 構成は全リージョン一律 利用手順 マルチリージョンサービスの作成 マルチリージョンサービスの更新 ロードバランサのバックエンドにマルチリージョンサービスを設定 マルチリージョンサービスとは マルチリージョンサービスとは、一度の操作で複数リージョンに Cloud Run サービスをデプロイすることができる機能です。 Cloud Run は通常、サービスのデプロイ時に単一のリージョンを選択するリージョナルなサービスです。しかし、マルチリージョンサービス機能を用いることで、一度の操作で複数リージョンにサービスをデプロイすることができます。 参考 : Ser
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