README.md
slurm-cluster.yaml
default_users
gcloud deployment-manager deployments create slurm --config slurm-cluster.yaml
gcloud compute ssh login1 --zone=us-west1-a
slurm-sample1.sh
#!/bin/bash # #SBATCH --job-name=hostname_sleep_sample #SBATCH --output=out_%j.txt # #SBATCH --nodes=2 srun hostname sleep 60
sbatch slurm-sample1.sh
sinfo
squeue
#SBATCH --nodes=4
名 称：Google Cloud INSIDE Games & Apps 会 期：2018 年 6 月 7 日 (木) 16 : 00 - 19 : 00 会 場： 渋谷ヒカリエ ヒカリエホール A 〒150-8510 東京都渋谷区渋谷 2 丁目 21 - 1 http://www.hikarie.jp/access/
スピーカー： 株式会社バンダイナムコエンターテインメント NE事業部 プロダクションディビジョン 第1プロダクション プロデュース4課 マネージャー 河原 真太郎 氏 Niantic, Inc. 『ポケモン GO』ゲームディレクター/シニアプロダクトマネジャー 野村 達雄 氏 Google Cloud ゲームテクニカルスペシャリスト サミール ハムディ ※他調整中
プログラム： 15 : 30 受付開始 16 : 00 - 19 : 00 講演およびパネルディスカッション 主 催： グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 定 員：650 名 参加費 : 無料 （事前登録制） 詳細・参加申し込み : https://goo.gl/wQyYAA
上記リンクからお申し込みください。
※ お申込み締め切り： 2018 年 5 月 22 日 ( 火 ) 15 : 00 まで
「BigQueryは、当行のデータアナリティストやデータ解析・分析者の働き方を変える一つのドライバーになり得るものです。現在、オンプレミスで構成された分析用 DWH 環境で、SQLでクエリを実行しているものの、処理リソースの上限があることから処理時間が長時間化しているという課題を抱えていました。以前から、これをクラウド化したいと考えていましたが、今回、東京 GCP リージョンでの BigQuery 使用が可能となったことで、当行が定めるセキュリティ要件を満たす形で実証実験を実施しました。実証実験には、実際に業務で使用するデータを利用し、実業務での活用を見据えた形で構成しています。BigQuery を活用することで、処理リソースの上限を気にすることなく、処理タスクを集約・並列し、多重処理することが可能になります。これにより、複数部門に渡るデータ分析者の業務時間が短縮・効率化され、企画立案や分析結果からの洞察・推察を導くための時間を増やすことに繋がると期待しています。現行よりもコストを抑制することができるのに加え、BigQuery には連携された使い易いサービスが用意されています。Dataprep や Data Studio というデータ処理、可視化機能を BigQueryと共に活用することで、クラウド上での分析業務を一気通貫で進めることが可能になることを今回の検証で確認できたことは大きな収穫となりました。」
-- みずほ銀行 個人マーケティング推進部 参事役 シニアマネージャー 黒須義一 氏
「東京 GCP リージョンでの BigQuery の提供を歓迎します。弊社は、企業向けクラウドサービス「Enterprise Cloud」において以前より BigQuery を活用し、ネットワークやサーバーの異常検知・分析を行っています。今回、東京 GCP リージョンでの BigQuery 実証実験では、世界 9 拠点からリアルタイムにストリーミングされる大規模なログデータ（累計 278 億件）を用いて評価を実施しました。データ分析基盤には、機器やソフトウェアが生成する大量のログデータがリアルタイムに反映され、かつ、過去データまで含めた超高速の分析と出力が可能なスピードとパワーが求められます。BigQuery は、高いコストパフォーマンスで緊急時でも高速のレスポンスを実現し、既存の DWH では不可能だった大規模なログデータの利活用を可能にします。今後も、 BigQuery をはじめとした GCP のサービスとの連携を強化し、お客さまのセキュアなデータ活用を支援するクラウドソリューションの提供に向けて取り組んでまいります。」
-- エヌ・ティ・ティ・コミュニケーションズ株式会社 取締役クラウドサービス部長 森林正彰氏
「エンタープライズ企業の基幹システムで蓄積してきたデータを活用する、プライベート DMP などで BigQuery を利用しております。今回 BigQuery が東京リージョンでサポートされ、日本国内に閉じたデータ配置が可能となりました。また、BigQuery は Interconnect や VPC Service Control と組み合わせると、オンプレミス環境からパブリックなネットワークを介さない閉域接続が可能です。東京リージョンの BigQuery を活用することで、データの配置場所や通信経路に関して制約があるお客様についてもクラウド上でのデータ分析基盤の構築を積極的に提案することが可能になりました。」
-- 株式会社野村総合研究所 基盤インテグレーション推進部 システムエンジニア 小島仁志氏
erik@localhost:~$ ls Desktop erik@localhost:~$ gcloud alpha cloud-shell ssh Welcome to Cloud Shell! Type "help" to get started. erik@cloudshell:~$ ls server.py README-cloudshell.txt
erik@localhost:~$ gcloud alpha cloud-shell scp cloudshell:~/data.txt localhost:~ data.txt 100% 1897 28.6KB/s 00:00 erik@localhost:~$
erik@localhost:~$ gcloud alpha cloud-shell get-mount-command ~/my-cloud-shell sshfs ekuefler@35.197.73.198: /home/ekuefler/my-cloud-shell -p 6000 -oIdentityFile=/home/ekuefler/.ssh/google_compute_engine erik@localhost:~$ sshfs ekuefler@35.197.73.198: /home/ekuefler/my-cloud-shell -p 6000 -oIdentityFile=/home/ekuefler/.ssh/google_compute_engine erik@localhost:~$ cd my-cloud-shell erik@localhost:~$ ls server.py README-cloudshell.txt erik@localhost:~$ vscode server.py
resource.type="project" logName="projects/a-project-id-here/logs/cloudaudit.googleapis.com%2Factivity" protoPayload.methodName="SetIamPolicy"
resourceName: "projects/a-project-id-here" response: { @type: "type.googleapis.com/google.iam.v1.Policy" bindings: [ 0: { members: [ 0: "user:alice@example.com" ] role: "roles/bigquery.dataViewer" }
gcloud logging sinks create my-bq-sink bigquery.googleapis.com/projects/my-project/datasets/my_dataset --log-filter='logName: "logs/cloudaudit.googleapis.com%2Factivity"' --organization=1234 --include-children
