「Google Cloud IoT Core は弊社 IoT 統合戦略の一翼を担っています。既存の IoT サービスを活用して、迅速かつ信頼性が高く、経済的なデプロイを実現してくれるので、私たちは石油や天然ガス産業用のアプリケーション開発に集中できるようになりました。多くの端末を MQTT で接続してすばやくプロトタイプを構築したり、Cloud Dataflow と BigQuery を使ってリアルタイム モニタリングを行ったりしています。」 — Chetan Desai 氏、Schlumberger Limited のデジタル テクノロジー担当 VP
「Google Cloud IoT Core のおかげで、私たちはセンサーや端末のデプロイ、アクティベーション、管理の方法を根本的に変えることができました。以前は、一つひとつのセンサーや端末を個別にセットアップする必要がありましたが、今ではサイトへのデプロイのために工場出荷状態の端末のバッチを Cloud IoT Core の管轄下に配置したうえで、現地のインストール担当者が簡単なスマートフォン アプリを操作すれば、センサーや端末を一瞬でアクティベートすることができます。」 — John Heard 氏、Smart Parking Limited のグループ CTO
「Blaze では、製品や自転車を従来よりもセキュアに Cloud IoT Core に接続することで、お客様やサイクリストが必要とする技術プラットフォームを Google Cloud 上にすばやく構築できました。需要予測アプリケーションには BigQuery と Cloud Machine Learning を使っています。」 — Philip Ellis 氏、Blaze の共同設立者兼 COO
「私たちは、Google Cloud プレミア パートナーである Agosto の協力を得て、約 12 年前から使っている MOBILITY ADO の既存のアーキテクチャ、アプリケーション、主要データ ワークフローについて、ビジネスと技術の両面から見直しを行いました。旧システムは運用開始当初は非常に堅牢でしたが、時間が経つとともに、既存テクノロジー スタックの刷新や運用コストの最適化を迫られるようになったからです。Agosto は、既存のコア コンポーネントの多くをモダナイズして機能的に最適化するには Cloud IoT Core ベースのアーキテクチャが必要だということを、概念実証で示してくれました。現在では、Google Cloud のデータおよび分析サービスを経由してバスの診断データにリアルタイムでアクセスできるなど、将来にわたって使用できるプラットフォームへと進化を遂げています。」 — Humberto Campos 氏、MOBILITY ADO の IT ディレクター
「Kubernetes Engine クラスタはディープ ラーニングのワークロードにうってつけです。あらかじめ GPU が統合されており、トレーニング ワークロードの急激な変化に応じてクラスタの自動スケーリングが行われ、統合されたコンテナ ロギングおよびモニタリング機能も利用できます。」 — Luc Vincent 氏、Lyft のエンジニアリング担当バイス プレジデント
gcloud beta container node-pools create my-gpu-node-pool --accelerator=type=nvidia-tesla-p100,count=1 --cluster=my-existing-cluster --num-nodes 2 --min-nodes 0 --max-nodes 5 --enable-autoscaling
「弊社はさまざまな理由からディープ ラーニングの研究をクラウドで行うことを決めましたが、理由の最たるものは、最新の機械学習インフラにアクセスできることにあります。ディープ ラーニングをサポートする Google Cloud TPU は、急速に進化する革新的な技術の一例です。TensorFlow ワークロードを TPU に移行したところ、新しいモデルのプログラミングの複雑さと、そのトレーニングに要する時間の両方が大幅に軽減され、生産性が向上しました。他のアクセラレータの代わりに Cloud TPU を使うことで、クラスタ通信のパターンの複雑さを管理する必要性に悩むことなく、モデル構築に集中できています。」 — Alfred Spector 氏、Two Sigma の CTO
「Google Cloud TPU を使用するようになって以来、そのスピードに感嘆しています。普通なら数日はかかりそうなトレーニングが数時間でできてしまうからです。ディープ ラーニングは自動運転車を動かすソフトウェアの基盤に急速になりつつあります。データが増えるにつれて精度も高くなり、アルゴリズムの大きなブレークスルーが毎週のように起こっています。そうした中、膨大な車両からナビゲーション関連の最新データを取り込み、研究コミュニティにおけるアルゴリズムの最新の進化を反映させる取り組みを急ピッチで進めるうえで、Cloud TPU はとても役に立ちます。」 — Anantha Kancherla 氏、Lyft の自動運転レベル 5 担当ソフトウェア責任者
「オーストラリアとニュージーランドでショッピング センターを所有、運営する大手企業の弊社にとって、データ セキュリティは事業の根幹です。Cloud IAM のカスタム ロールは、弊社のセキュリティ基準、法的要件、オーストラリアのプライバシー原則を満たすのに役立っています。カスタム ロールは、権限をきめ細かくチューニングし、最小権限の原則を厳格に守れるようにして、特定の個人やマシンだけが実行する特権的なタスクに対する ID およびアクセス制御を実現してくれます。」 — Evgeny Minkevich 氏、Scentre Group のインテグレーション ソリューション アーキテクト
