Google Cloud Platform Japan 公式ブログ: 8月 2018

深層学習に特化したプロセッサ、Cloud TPU の設計

2018年8月31日金曜日

この投稿は米国時間 8 月 30 日に投稿されたもの（投稿はこちら）の抄訳です。Posted by Google Cloud デベロッパーアドボケイト佐藤一憲Cloud TPUGoogle Next ‘18無償トライアル

Cloud TPU v3デモコンテンツ

TPU を解説するデモコンテンツ tpudemo.com
ニューラルネットワークの動き

掛け算足し算行列演算 CPU の動きノイマンアーキテクチャ

CPU の動き
（このアニメーションは概念の説明用に作られており、実際のプロセッサの動きを正確に表すものではありません）
柔軟性個々の計算のすべてノイマンボトルネック GPU の動き

GPU の動き
（このアニメーションは概念の説明用に作られており、実際のプロセッサの動きを正確に表すものではありません）
TPU の動きドメイン特化アーキテクチャ行列演算専用プロセッサシストリックアレイ32,768 個

メモリへの読み書きは一切発生しません

コストが 1/5 に

Cloud TPU v2 価格（2018 年 8 月時点）DAWNBench1/5 次のステップcloud.google.com/tpu 謝辞BIRDMAN

ポノス株式会社の導入事例： eスポーツ対応の対戦型ゲームを Compute Engine ベースで構築、レイテンシーの比較で最大 2 倍の差が採用の決め手

2018年8月22日水曜日

Google Compute EngineGoogle Cloud Load BalancingVirtual Private CloudGoogle Cloud Storageポノス株式会社 GCP で世界中のプレイヤーが参加可能な性能と拡張性を両立

リリース直前にコマンド 1 つでデータベースを簡単に拡張

ファイトクラブシステム構成図こちらこちら

Cloud OnAir 番組レポート :Google Networking Deep Dive

2018年8月21日火曜日

Cloud OnAirGoogle のネットワークインフラストラクチャJupiter輻輳制御アルゴリズム TCP BBRGoogle Cloud Networking サービスVirtual Private Cloud（VPC）VPC Service ControlsGoogle Cloud ArmorCloud CDNロードバランサーの裏側に迫るCloud Load Balansingオンプレミスとクラウドのハイブリッド化の実現Dedicated Interconnect Partner Interconnect

8 月 9 日放送 :Google Networking Deep Dive ! その技術と設計の紹介こちら

[Cloud OnAir] Google Networking Deep Dive ! その技術と設計の紹介 2018年8月9日放送 from Google Cloud Platform - Japan

Cloud OnAirこちら

第 6 回 INEVITABLE ja night を開催します

2018年8月20日月曜日

開催概要第 1 部 : 現役 CIO に聞く。情シスと CIO の役割を巡る不可避な流れパネリスト :

友岡賢二氏、フジテック株式会社常務執行役情報システム部長

成田敏博氏、株式会社ディー・エヌ・エー経営企画本部 IT 戦略部部長

金山裕樹氏、株式会社スタートトゥデイテクノロジーズ代表取締役 CINO

聞き手 : 小島英揮氏（Still Day One 合同会社代表社員パラレルマーケター・エバンジェリスト）第 2 部 : エンタープライズ × クラウド × FinTech、クロスオーバー時代にみる情シス的キャリアパネリスト :

大久保光伸氏、株式会社 Blue Lab 最高技術責任者（CTO）

黒須義一氏、株式会社みずほ銀行　個人マーケティング部シニアマネージャー

聞き手 : 小島英揮氏、Still Day One 合同会社代表社員パラレルマーケター・エバンジェリストお申し込みサイト■■■　INEVITABLE TV のご案内　■■■INEVITABLE TV

AR のこれまでの歩みと今後の展望（グーグル合同会社松田白朗）

TPU が拓く AI 活用の近未来（グーグル合同会社佐藤一憲）

VUI の普及と進化の方向性（ゲスト : 岩佐琢磨氏）

第 5 回 Google Cloud INSIDE Games & Apps @ Next '18 開催のお知らせ

2018年8月16日木曜日

第 5 回 Google Cloud INSIDE Games & Apps @ Next '18" Next '18 スペシャル！最新情報をゲーム業界の皆様向けにギュッと凝縮してお届け！ " 開催概要

名称：第 5 回 Google Cloud INSIDE Games & Apps @ Next '18

会期： 2018 年 9 月 19 日 ( 水 ) 14 : 00 - 20 : 00 (予定)

14:00 開場
14:30 ~ 18:30 第 1 部 : セッション
18:45 ~ 20:20 第 2 部 : 懇親会 / LT / パネルトーク

会場：ビアレストランガーデンアイランド
〒105-8560 東京都港区芝公園３丁目３−１東京プリンスホテル前庭

スピーカー

株式会社コロプラ
株式会社モブキャストゲームス
ガンホー・オンライン・エンターテイメント株式会社
Google Cloud
他　調整中

参加費：無料（事前登録制）

主催：グーグル・クラウド・ジャパン合同会社

定員：200 名

詳細・参加申し込み : https://goo.gl/hXRwUQ

※ Next '18 in Tokyo にご参加のお客様を対象にしております。このイベントにお申し込みの場合は必ず Next '18 への登録をお願いします。
※ 競合他社様からのお申し込みはお断りさせていただくことがございます。
※ ビジネス向けのイベントとなっております。学生の方のご参加はご遠慮いただいております。
※ お申し込み多数の場合は抽選を行う予定です。参加可否については後日ご登録いただいたメールアドレスまでご案内をお送りさせていだきます。

機械学習用データの収集と準備

2018年8月15日水曜日

※この投稿は米国時間 2018 年 7 月 30 日に Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。データの収集

図 1. ML モデルのトレーニング1Cloud AutoMLHuman labelingこの種のレビューは極端な評価を誇張する傾向があるからです。データの準備Cloud Dataprep さらに深く掘り下げるにはこちらのドキュメントTwitter ハンドル¹ k 種類のカテゴリーを持つカテゴリカル入力フィールド（例 : 取引が行われた “NY”、“SF” などの都市）は、k-1 個のフィーチャーとして数えることを忘れないようにしてください（k 種類のカテゴリーを符号化するためには、k-1 個のダミー変数が必要です）。つまり、入力フィールドに指定できるカテゴリーが多ければ多いほど、必要なデータも増えるということです。

加速する金融サービス企業のクラウド導入

2018年8月10日金曜日

※この投稿は米国時間 2018 年 7 月 23 日に The Keyword に投稿されたものの抄訳です。HSBCPayPal認証や認定NIST 800-53（FedRAMP）Credit KarmaGoogle Cloud を採用述べていますGoogle Cloud Platform発表GCP リージョンこちらのページ

株式会社ポケモンの導入事例：Dialogflow の活用で簡単かつ短期間に音声対応アプリを開発。多言語対応でグローバル展開が容易な GCP はポケモンに最適

2018年8月10日金曜日

株式会社カヤック

Google App EngineGoogle Cloud StorageGoogle StackdriverCloud DatastoreCloud Functions株式会社ポケモン■ 写真左から「ピカチュウトーク」の開発環境として GCP を採用したポケモン社とカヤック

急なアクセス増加でもサービス停止の心配がない GCP は絶大な安心感Actions on GoogleDialogflow

ピカチュウトークシステム構成図

Cloud OnAir 番組レポート：Deep Dive Google Kubernetes Engine

2018年8月7日火曜日

Cloud OnAirGoogle Kubernetes Engine セキュリティ編

Container-Optimized OS（COS） : Google Compute Engine や GKE で利用可能なセキュアかつ軽量な OS です。ノードレベルのセキュリティを強化したい、GKE をフル活用したい場合に利用することができます。

限定公開クラスタ : プライベートセキュリティモデル（インターネットから隔離する）を実現する場合に利用します。クラスタへのアクセスを VPC 内に限定することができます。また、NAT サーバーを設定することでインターネット上のサービスとの通信も可能です。

共有 VPC の活用 : クラスタの作成の際に、共有 VPC に対してクラスタをデプロイできます。ネットワークを厳密に統制したい、機密情報をプロジェクトレベルで分割し、IAM で管理したい場合に利用します。

Role Based Access Control : クラスター内の権限制御を実現する。1 つのクラスターを複数のチームやプロジェクトで共有する場合に利用します。

デプロイ編

Cloud Source Repository : プライベート Git リポジトリであり、Stackdriver との連携が可能です。番組では、組織規模に応じたアカウント管理についても解説します。

Cloud Build : マネージドな継続的なビルド・テスト・デプロイをするためのサービスです。CI/CD のビルドの時間を短縮したい、デプロイメントを高度化したいという方におすすめです。

Container Registry : 一般的な継続的デリバリーシステムと連動する、非公開の Docker レポジトリです。コンテナレベルのセキュリティを強化したい、定期的に脆弱性の情報収集作業を効率よく行いたい方向けのサービスです。

パフォーマンス編

プリエンプティブノード : バッチジョブ、耐障害性のあるシステムを低コストで実行したい方におすすめの機能です。最大 24 時間稼働し、コスト削減の効果は最大 80% です。

GPU の活用 : コンテナから GPU を利用できます。ローカルで行っている GPU 演算をスケールさせたり、GPU リソースを組織内で共有する際に利用します。

運用編

ノードの自動復旧機能 : 前述の COS 選択した場合に利用可能です。継続的にヘルスチェックを行い、長時間（10 分前後）ヘルスチェックに失敗すると、修復プロセスを開始します。

マルチゾーンクラスタ : 複数の地理的ゾーンにノードを作成することで、アプリケーションの可用性の改善に役立ちます。万一ゾーン全体が停止した場合でも、ダウンタイムを防ぐことができます。

クラスタオートスケーラー : 実行するワークロードの負荷に基づいてクラスタのサイズを自動的に変更します。需要が増えたときに新しいリソースを自動的に追加しつつ、各時間帯において必要となったリソースの分だけを支払うことができるようになります。

リージョナルクラスタ : 1 つのリージョンで、マスターおよびノードを複数ゾーンに配置する機能です。システムの冗長性を上げたい、マスターのソフトウェア更新にマスターを利用不可としたくない場合に利用します。

ログの収集と活用 : Stackdriver Logging にログの管理を移譲する機能です。ログ管理を効率ができます。また、ログ出力を構造化し、BiqQuery に出力し、分析することも容易に行えます。

8 月 2 日放送 : Deep Dive Google Kubernetes Engineこちら

[Cloud OnAir] Dive to Google Kubernetes Engine 2018年8月2日放送 from Google Cloud Platform - Japan

Cloud OnAirこちら

リソースベースの料金体系を Compute Engine に導入

2018年8月7日火曜日

継続利用割引

これまでは、4 個の vCPU を搭載する特定のマシンタイプ（n1-standard-4 など）の使用時間が 1 か月の 50 % に達すると、適用される実質的な割引率は 10 % でした。使用時間が 1 か月の 75 % になると実質的な割引率は 20 % となり、使用時間が 1 か月の 100 % であれば実質的な割引率は 30 % になりました。

たとえばウェブベースのサービスを実行しているとしましょう。月初の 1 週目は、vCPU を 4 個搭載する n1-standard-4 を実行しました。2 週目はユーザーのサービス需要が増加し、キャパシティをスケールアップして、vCPU を 8 個搭載する n1-standard-8 の実行を開始しました。ところが需要が増加の一途をたどり、再びスケールアップが必要になったため、3 週目は vCPU を 16 個搭載した n1-standard-16 の実行を開始しました。サービスの成功に伴い、4 週目にもスケールアップを迫られ、vCPU を 32 個搭載する n1-standard-32 を実行し、月末を迎えました。このシナリオでは、従来は割引をまったく受けられなかったでしょう。どのマシンタイプも、実行時間が 1 か月の 50 % に達していないからです。

月初の 1 週目は vCPU を 4 個使用し、2～4 週目は vCPU 数を順に、8 個、16 個、32 個に増やしました。そうすると、4 個の vCPU を 1 か月にわたって実行したことになるので、使用時間は 1 か月の 100 % となり、これらの vCPU については 30 % の割引が受けられます。別の 4 個の vCPU は使用時間が 1 か月の 75 % なので、これらの vCPU には 20 % の割引が適用されます。別の 8 個の vCPU は使用時間が 1 か月の 50 % であり、これらには 10 % の割引が適用されます。別の 16 個の vCPU は使用時間が 1 週間（1 か月の 25 %）なので、割引が適用されません。理解が深まるように、この料金計算の仕組みを図示しました。

こちらのページ*この投稿は米国時間 7 月 25 日、Google Compute Engine の Group Product Manager である Paul Nash によって投稿されたもの（投稿はこちら）の抄訳です。
- By Paul Nash, Group Product Manager, Google Compute Engine

サーバーレスコンピューティングの実現に向けて

2018年8月3日金曜日

App EngineCloud Services Platform

新しい App Engine ランタイム

Cloud Functions の正式リリース : サポート言語の拡大、パフォーマンス向上、ネットワーキングおよびセキュリティ機能の追加

Cloud Functions のサーバーレスコンテナ

GKE サーバーレスアドオン

Knative（Kubernetes で動作するサーバーレスワークロード向けのビルディングブロック）

Cloud Firestore と Google Cloud Platform（GCP）サービスの統合

サーバーレスコンピュートサービスの拡充最近 Node.js 8 に対応gVisorCloud FunctionsSLAPython 3.7Node.js 8 サーバーレスとコンテナのいいとこ取り早期プレビューGKE サーバーレスアドオン「GKE サーバーレスアドオン技術のおかげで、ビルド / デプロイや自動スケーリング、モニタリング、オブザーバビリティ（可観測性）などのオーバーヘッドタスクを気にする必要がなくなり、ビジネスロジックだけに集中できるようになりました。」 Knative でサーバーレスワークロードをどこでも実行PivotalIBMRed HatSAPお試しコミュニティ包括的なサーバーレスエコシステム包括的なエコシステムCloud BuildStackdriver ユビキタスサーバーレスコンピューティングを支援GCP Marketplace最近リリースこちら*この投稿は米国時間 7 月 24 日、Engineering の Vice President である Eyal Manor によって投稿されたもの（投稿はこちら）の抄訳です。
- By Eyal Manor, Vice President, Engineering

Google Cloud Next '18 で行った 105 の発表

2018年8月1日水曜日

※この投稿は、米国時間 2018 年 7 月 27 日に、The Keyword に投稿されたものの抄訳です。

スクーターでステージに登場しTarget CIO の Mike McNamara 氏による講演基調講演やセッションお客様の講演に耳を傾けクラウドビジネス変革数百あるブレイクアウトセッションお客様講演お客様

eBay：世界最大のグローバルマーケットプレイスである eBay は、Google Cloud を様々な方法で活用されています。その一例として、Google アシスタントを活用した対話型コマース、Cloud TPU で構築した機械学習モデルによる画像分類、AI による素早い商品検索サポートなどが挙げられます。

GO-JEK：物流およびライドヘイリング（ライドシェアリング型の配車サービス）を手がけるジャカルタのスタートアップ、GO-JEK は、Google Cloud を使って何十万という同時トランザクションを実現し、交通事情予測に Google マップを、そして、データインサイトの取得に BigQuery を活用されています。

Lahey Health：Lahey Health は、4 つの異なる従来の Eメールシステムを 91 日間で G Suite へ切り替えるなど、クラウド導入までの道程を紹介されました。

LATAM Airlines：南米最大の航空会社である LATAM Airlines は、G Suite でチームを繋ぎ、データアナリティクスや 3D DEM （数値標高モデル）の構築に GCP を活用されています。

LG CNS：LG は、すでに Google Cloud を活用されており、今後は自社工場の品質および効率の改善を目的とした独自の Intelligent Vision 検査ツール構築のために、Google Cloud AI 、Cloud IoT Edge 、そして Edge TPU の使用に関心を寄せています。

HSBC：世界的な金融機関である HSBC は、100 PB 規模のデータや数十億のトランザクションから有益なインサイトを引き出すための Google Cloud のデータアナリティクス活用方法を発表されました。

The New York Times：New York Times は、Google Cloud を活用し、過去の写真アーカイブをスキャン、エンコード、そして保存し、デジタルフォトアーカイブを作成されています。このアーカイブによって、記者は自身で視覚的なニュース記事を作成するための新しいツールを使用することができ、報道の在り方を進化されています。

Nielsen：Nielsen は G Suite を採用し、世界 100 か国、45,000 人近い従業員を、リアルタイムのコラボレーションや低コストのビデオ会議でつないでいます。

Ocado：オンライン専用スーパーマーケットの Ocado は、お客様の要望への対応や詐欺検知をより迅速に行うために、機械学習モデルの強化に Google Cloud の AI 製品を活用されています。

PayPal：PayPal は、パブリッククラウド導入の目的と経緯を紹介されました。

Scotiabank：カナダの金融機関である Scotiabank は、近代化および組織内の本質的な問題解決へのクラウド利用に関する見解を披露されました。

Sky：英国メディア企業である Sky は、生中継のスポーツイベントで著作権侵害ストリーミングサイトを識別し遮断するために Google Cloud を利用されています。

Target：Google Cloud への移行により、サイバーマンデーに発生するトランザクション量増加に対応するといった課題を、通常業務に支障を来すことなく実現し、自社のお客様にこれまでに無い、最先端の体験を提供されています。

20th Century Fox：著名な映画スタジオである 20th Century Fox は、BigQuery ML で観客の趣向を把握する手法を紹介してくださいました。

Twitter：Twitter は、アドホック分析やコールドストレージのために、約 300 PB のデータを持つ大規模な Hadoop クラスターを GCP に移行されました。

Veolia：環境ソリューションプロバイダーの Veolia は、いつでも、どこでも、どのデバイスでも、利用できるクラウドプロジェクトの実現のために 250 のシステムを G Suite と Chromebook へ移行されました。

Weight Watchers：Weight Watchers は、お客様のライフスタイルを支援するためのモバイルアプリ作成やオンラインコミュニティの開設など、同社のビジネスを進化させた方法を披露されました。

パートナー

2017 Partner Awards：受賞企業の皆様、おめでとうございます。これらの賞は、Google Cloud を利用して業界をリードするソリューションやカスタマーエクスペリエンスの実現に尽力されたパートナー企業に贈られるものです。

SAP と Deloitte のコラボレーション：お客様は Deloitte の総合的なツールを利用し、SAP アプリを GCP で実行することができます。

Cisco とのパートナーシップに関するアップデート：これは、Google の新しい Call Center AI ソリューションと Cisco Customer Journey ソリューションとの統合、Webex と G Suite の統合、ハイブリッドソリューションに向けた新しいデベロッパーチャレンジなどを含みます。

Digital Asset と BlockApps：Digital Asset と BlockApps はローンチパートナーとして、ユーザーによる GCP での分散台帳技術（Distributed Ledger Technology, DLT）フレームワークの検証をサポートします。また、今年後半にはオープンソースインテグレーションも登場する予定です。

Intel と Appsbroker：高性能のクラウドマイグレーションを容易にするために、クラウドのセンターオブエクセレンス (CoE) (組織横断的中核研究拠点）を開設しました。

NetApp：NetApp の新機能により、共有ファイルシステムが必要なアプリケーションをクラウドへ移行するときにサポートするだけでなく、Cloud Volumes をより多くの GCP のお客様が利用できるようになりました。

VMware vRealize Orchestrator：新しいプラグインは GCP の利用と同時にオンプレミスの VMWare のデプロイを簡単にすることで、リソースのプロビジョニングを効率化します。

パートナーの新規専門分野：専門分野を新たに 5 つ加え、全体で 9 つに拡大した他、その専門分野に 19 の新たなパートナーを受け入れました。これにより、お客様はクラウドへの移行に際し、これまで以上に業界や事業領域に応じた専門的な助言を得ることができるようになりました。

SaaS に関するイニシアチブ：新たな一連のプログラムを展開し、パートナーが SaaS アプリケーションをお客様に提供するための支援を行います。

Accenture Google Cloud Business Group（AGBG）：この新設グループは、法人のお客様と共に専用のクラウドソリューションを構築する専門家を集めたグループです。

NIH とのパートナーシップ：アメリカ国立衛生研究所（ NIH ）と共同で、より多くの研究データセットを利用可能にし、研究者の認証および認可のメカニズムを Google Cloud の認証情報と統合し、データアクセスや検索、クラウドコンピューティングの業界標準を支援します。

Iron Mountain とのパートナーシップ：お客様が保管しているドキュメントの中から見つけにくい情報も抽出できるようになりました。

Chrome、デバイス、モビリティ

Cloud をベースとしたブラウザ管理：管理者は、Windows や Mac 、Chrome OS 、Linux で実行されている Chrome Browser をひとつの画面で管理できます。

Password Alert ポリシー：企業の管理者は、Chrome ブラウザーの設定によって、企業がコントロールできない管理外のサイトで、従業員が会社のパスワードを再利用することを防ぐことができます。

managed Google Play（一般提供）：管理者はアプリケーションをユーザーグループごとにキュレーションすることができる他、アプリケーションのブラックリスティングやリモートアンインストールなど様々な機能やポリシーをカスタマイズすることができます。

Google Cloud Platform | AI と機械学習

Cloud AutoML Vision、AutoML Natural Language、AutoML Translation（全てベータ版）：機械学習やコーディングに関する専門知識がなくとも、誰でも独自のニーズに合わせてカスタマイズした強力な機械学習モデルを構築できます。

Cloud Vision API（一般提供）：Cloud Vision API は新たに手書き文字の認識が可能となり、PDF や TIFF といったファイル形式もサポート、画像内のオブジェクトの位置も特定できるようになりました。

Cloud Text-to-Speech（ベータ版）：Cloud Text-to-Speech を改善し、DeepMind WaveNet テクノロジーによるマルチリンガル音声の生成や話者のタイプに合わせた最適化（日本語を含む）が可能になりました。

Cloud Speech-to-Text：言語の種類の識別、さらに単語レベルでの信頼スコアや複数参加者の会話の録音においても、各参加者を別々に録音可能なマルチチャネル認識も可能となりました。

scikit-learn と XGBoost を使用し Cloud ML Engine で学習とオンラインでの推論の両方をサポート（一般提供）： Cloud ML Engine は長期間にわたり TensorFlow をサポートしてきましたが、新たに学習と分類のための代替ライブラリとして XG Boost と scikit-learn をリリースしました。

Kubeflow v0.2 ：前のバージョンから改良された Kubeflow v0.2 によって、Kubernetes で機械学習のソフトウェアスタックが使いやすくなりました。Kubeflow v0.2 はユーザーインターフェースを改善し、モニタリングやレポーティング機能も強化しました。

Cloud TPU v3（アルファ版）：今年の I/O で発表した Google の第 3 世代 TPU を Google Cloud のお客様が利用できるようになります。学習や推論のワークロードの加速が可能です。

Cloud TPU Pod（アルファ版）：第 2 世代 Cloud TPU をスケーラブルなクラスタでお客様にご利用いただけるようになりました。Kubernetes Engine での Cloud TPU のサポートもベータ版での提供を開始しました。

Dialogflow Enterprise Edition の Phone Gateway（ベータ版）：インフラストラクチャを用意することなく、利用可能な電話番号をバーチャルエージェントに割り当てることが可能になりました。音声認識や音声合成、自然言語理解、オーケストレーションは全て Google が管理します。

Dialogflow Enterprise Edition の Knowledge Connectors （ベータ版）：FAQ やナレッジベースに関する記事のような非構造化文書を理解し、予め決められたインテントと一致する回答を文書集から抽出し、自動応答で補完します。

Dialogflow Enterprise Edition の Automatic Spelling Correction （ベータ版）：テキストベースの会話における自然言語理解は、スペルや文法の間違いが課題となることがしばしばあります。 Dialogflow は、Google 検索などの製品で使用されているのと似た技術を用いてスペルミスを自動で訂正することができるようになりました。

Dialogflow Enterprise Edition の Sentiment Analysis（ベータ版）：Cloud Natural Language API を利用して、リクエストを必要に応じて分析、ユーザーの態度をポジティブ、ネガティブ、ニュートラルでスコア付けします。

Dialogflow Enterprise Edition の Text-to-Speech（ベータ版）：Dialogflow により自然な音声で応答する音声応答機能を付加し、現在の Speech-to-Text 機能を補完します。

Contact Center AI（アルファ版）：分析や対話エージェントの支援を行うといったツールに加え、 Dialogflow の新機能を含むまったく新しいコンタクトセンター向けのソリューションです。

Contact Center AI の Agent Assist（アルファ版）：対話エージェントのサポートを行い、アイテムの提案などエージェントに関連情報をリアルタイムで提供します。

Contact Center AI の Conversational Topic Modeler（アルファ版）：Google AI を使って過去の音声やチャットのログを分析し、お客様との間で交わされたトピックやインタラクションの傾向に関するインサイトを明らかにします。

Google Cloud Platform | インフラサービス

Managed Istio（アルファ版）：Istio はオープンソースのプロジェクトで、マイクロサービスの管理と制御のためのサービスメッシュを形成します。Managed Istio は、GCP 上で運用されている Istio のフルマネージドバージョンです。

Istio 1.0：上記オープンソースの Istio は、まもなくバージョン 1.0 へ移行します。

Apigee API Management for Istio （一般提供）：既存の Apigee Edge API 管理プラットフォームを使用し、Istio サービスメッシュで作成したマイクロサービスが近日中に操作できるようになります。

Stackdriver Service Monitoring（早期試用プログラム）：エンドユーザーによるシステムのユーザーエクスペリエンスをオペレーターに知らせる、 Stackdriver Monitoring スイートの新しいビューです。これにより、SRE にヒントを得た SLO の管理が可能になります。

マルチクラスタ管理に対応した GKE On-Prem（アルファ版を近日提供）：マルチクラスタ管理が含まれた、 Google が設定済みの Kubernetes を使用し、オンプレミスおよび他のクラウド上でもデプロイできます。真のハイブリッドコンピューティングの基盤を提供します。

GKE Policy Management（アルファ版近日提供開始）：登録されたクラスタ全体で、Kubernetes ワークロードを管理するポリシーの一元管理ができます。

Compute Engine 向けのリソースベースの価格設定（秋から提供開始）：Compute Engine マシンの継続利用割引の計算方法を刷新するもので、お客様の全ての vCPU やメモリリソースを集計しお客様のコスト節約を最大化します。

Google Cloud Platform | アプリケーション開発

GKE サーバーレスアドオン（まもなくアルファ版を提供）：自動的にスケールアップ、スケールダウンしたり、イベントに反応したりするサーバーレスワークロードを Kubernetes Engine 上で実行します。

Knative：GKE サーバーレスアドオンと同じサーバーレスフレームワークのテクノロジーが、このオープンソースプロジェクトで利用可能になりました。

Cloud Build（一般提供）：Google のフルマネージドの継続的インテグレーション／継続的デリバリー（CI/CD）プラットフォームは、コンテナベースあるいは非コンテナベースの成果物の作成を可能にし、デベロッパーのエコシステムのさまざまな開発ツールを統合します。

GitHub パートナーシップ：GitHub は人気のあるソースコードのリポジトリですが、これを Cloud Build で使用することが可能になりました。

新たな App Engine のランタイム：App Engine 標準環境に、人気のある Python 3.7 や PHP 7.2 ランタイムのサポートを追加します。

Cloud Functions（一般提供）：イベントドリブンのサーバーレスコンピュートサービスである Cloud Functions の一般提供を開始しました。対応言語に加え、新たなパフォーマンス、ネットワーキングやセキュリティ機能のサポートを追加しました。

Cloud Functions のサーバーレスコンテナ（早期プレビュー）：コンテナに機能をパッケージし、カスタムランタイムやバイナリ、フレームワークのサポートを改善しました。

Google Cloud Platform | データアナリティクス

BigQuery ML（ベータ版）：データアナリストやデータサイエンティストがシンプルな SQL コマンドによって簡単に、かつ直接 BigQuery から機械学習モデルを構築できる新製品です。これにより、機械学習がより身近なものになります。

BigQuery Clustering（ベータ版）：データ最適化の追加レイヤーとして BigQuery にクラスターテーブルを作り、クエリ速度を向上します。

BigQuery GIS（パブリックアルファ版）：PostGIS のユーザーや、既に SQL で地理空間分析を行っている人には使いやすい、SQL/MM Spatial 標準に準拠した BigQuery の新機能とデータタイプを導入しました。

Google スプレッドシートと BigQuery のデータコネクタ（ベータ版）：スプレットシートから直接 BigQuery のデータウェアハウスにアクセスしたり更新したりできる新しい方法です。

Data Studio Explorer（ベータ版）：BigQuery と Google Data Studio のより深い統合で、ユーザーはクエリの結果をより早く視覚化することができるようになりました。

Cloud Composer（一般提供）：オープンソースの Apache Airflow プロジェクトをベースに、ワークロードを複数のクラウドに分散します。

Customer Managed Encryption Keys for Dataproc（BigQuery では一般提供／ Compute Engine と Cloud Storage 用はベータ版）：BigQuery や Compute Engine 、Cloud Storage 向けに、お客様が認証キーの作成、使用、取り消しができる、カスタマーマネージドの暗号化キーです。

Python Streaming と Dataflow Streaming Engine を含むストリーミング分析に関するアップデート（どちらもベータ版）：コンピュートとストレージを分けることによって、ストリーミングのお客様により少ないリソースでより迅速なオートスケーリングを提供します。

Dataproc Autoscaling と Dataproc Custom Packages（アルファ版）：サブミットしたジョブのリソース要求に基づき、自動的にスケーリングする Hadoop や Spark クラスターをユーザーに提供し、サーバーレス体験を実現します。

Google Cloud Platform | データベース

GCP 上で Oracle のワークロードを実行：マネージドサービスプロバイダ（MSP）との協力により、専用ハードウェアを使用して GCP 上で Oracle のワークロードを実行できるようになりました。

Intel Optane DC Persistent Memory を搭載した Compute Engine VM：大容量の SAP HANA ワークロードをより低コストで実行することができます。

Cloud Firestore（ベータ版）：クラウドネイティブアプリのデータを保管、同期、照会をできるようになります。Datastore Mode のサポートもまもなく開始します。

Cloud Bigtable へのアップデート：ゾーン間でのレプリケーションが可能になり、パフォーマンスの問題をデバッグするのに役立つ Key Visualizer のベータ版もリリースしました。

Cloud Spanner へのアップデート：Cloud Dataflow を使用し、ユーザーがデータのインポートとエクスポートができるようになりました。Cloud Spanner の data manipulation language（DML）（データ操作言語）のプレビューが利用可能になりました。

Compute Engine 向けリソースベースの価格設定：新しい課金モデルにより、お客様はコストをさらに節約し、請求も簡単になります。

Google Cloud Platform | IoT

Edge TPU（早期アクセス）： TensorFlow Lite を用いた機械学習モデルの実行に特化した Google 設計の ASIC チップです。これにより、機械学習モデルのトレーニングをクラウド上で効率的に行うこと、トレーニングしたモデルを利用した推論をエッジ環境で行うことが可能になります。

Cloud IoT Edge（アルファ版）：データプロセシングと機械学習機能をゲートウェイやカメラ、エンドデバイスにまで拡張することにより、IoT デバイスとデプロイメントの信頼性を高め、スマートでセキュアなものにします。

Google Cloud Platform | セキュリティ

Context-aware access 機能：GCP API 、リソース、G Suite 、そしてサードパーティの SaaS アプリへのアクセスを、ユーザーの識別情報、位置、リクエスト内容にもとづいて定義およびコントロールすることができるようになります。

Titan Security Key：Google が開発した完全性検証用ファームウェアを内蔵する FIDO セキュリティキーです。

Shielded VMs（ベータ版）：先進のプラットフォームセキュリティ機能を活用して、仮想マシンの改竄防止を支援し、アカウント情報の流出を防止する方法です。

Binary Authorization（アルファ版）：コンテナイメージをデプロイする際に署名による検証を義務づけることができます。

Container Registry Vulnerability Scanning（アルファ版）： Ubuntu、Debian、および Alpine のイメージの脆弱性スキャンを自動実行して脆弱なパッケージが含まれていないか確認し、イメージの安全なデプロイを保証します。

Cloud Armor geo-based access control（地理ベースのアクセス制御機能）（ベータ版）：アプリケーションに接続しようとするクライアントの地理的位置にもとづいて、サービスへのアクセスを制御します。

Cloud HSM（アルファ版）：暗号化キーのホストや FIPS 140-2 Level 3 認証済みのハードウェアセキュリティモジュール（HSM）での暗号処理を可能にする、フルマネージドの HSM サービスです。

Access Transparency（まもなく一般提供予定）：Google Support や Engineering が Google Cloud 上にあるお客様のデータやシステム設定を変更した際、その履歴を残し、可視化します。

G Suite | 企業のコラボレーションと生産性

セキュリティセンターの新たな調査ツール（早期試用プログラム）： G Suite 向けのセキュリティセンターの新しいツールで、管理者がこのツールを使用し、ウィルスに感染している可能性のあるユーザーの特定、社外と共有されているファイルの確認、ドライブファイルへのアクセス権限解除に加え、悪意のある電子メールの削除が可能です。

G Suite 向けデータリージョン（G Suite Business と Enterprise のお客様向けに提供開始）：一部の G Suite アプリにおいて主要なデータの格納場所を、グローバル、分散、米国か欧州から選ぶことができます。

Hangouts Chat の Smart Reply：G Suite のお客様にまもなく提供予定の Smart Reply は、AI を駆使することで返信が必要なメッセージを認識し、返信内容の選択肢を提案します。

Gmail の Smart Compose：G Suite のお客様にに近日提供予定の Smart Compose は、挨拶や一般的なフレーズなどを挿入し、メール作成をサポートします。（英語のみ）

Google ドキュメントの Grammar Suggestions（早期試用プログラム）：機械翻訳に基づく独自のアプローチを使用し、文法上の誤りを認識し、修正文を提案します。

Hangouts Meet ハードウェア向け音声コマンド（一部の Meet ハードウェアお客様向けに今年後半公開予定）：会議室にも Google アシスタントのような利便性を提供し、チームが会議室にて迅速にビデオミーティングに接続できるようにします。

新たな Gmail（一般提供）：リニューアルしたセキュリティ警告、スヌーズ、オフラインアクセスといった新たな Gmail の機能を G Suite のお客様向けに一般提供開始しました。

Cloud Search の新機能：クラウドとオンプレミスのいずれに格納されているかに関わらず、G Suite の外部にあるサードパーティのデータも、インテリジェントかつ安全にインデックスできるようになりました。

G Suite 向け Google Voice （早期試用プログラム）：エンタープライズ向けの Google Voice により、管理者はユーザーの管理、電話番号の提供や移行、詳細なレポートへのアクセスなどを行うことができます。

スタンドアロンの Drive Enterprise（一般提供）：使用量ベースの価格設定で利用できる新製品です。これによって、従来のエンタープライズコンテンツマネージメント（ECM）システムからのデータ移行が、さらに簡単になりました。

G Suite Enterprise for Education：新たに 16 か国で利用が可能になりました。

Jamboard Mobile App：Jamboard モバイルデバイス向けに新たにドローイングツールを追加したほか、NFC を利用した会議のオーナー設定ができるようになりました。

Google スプレットシートの Salesforce アドオン：Salesforce からのデータやレポートをスプレットシートにインポートし、スプレットシートで行った変更を Salesforce 上に更新することが可能な新しいアドオンの提供を開始しました。

社会貢献

Data Solutions for Change：ロールベースのサポートや Qwiklabs など先進のデータアナリティクスツールを提供し、非営利団体の社会的、環境的なインパクトを強化するプログラムです。

Visualize 2030：世界銀行、国連基金や Global Partnership for Sustainable Development Data (SDGs 達成に向けたデータ開発イニシアチブ)と協力して、大学生および大学院生に向けたデータストーリーテリングコンテストを実施します。

Harambee Youth Employment Accelerator：大規模なデータセットを BigQuery と Cloud Dataflow の機械学習で分析することにより、ヨハネスブルグにおいて Harambee が失業中の若者や非熟練者向けのポジションをつなぐお手伝いをしています。

Foundation for Precision Medicine（精密医療基金）：患者データベースを数百万人規模の匿名電子カルテ（EMR）データポイントに広げ、カスタムモデリングを構築してデータの可視化を行うことで、Foundation for Precision Medicine がアルツハイマー病の治療法を見つけられるように支援しています。

株式会社メルカリの導入事例動画：Kubernetes を駆使したマイクロサービス化でグローバルサービスの開発効率を劇的に向上

2018年8月1日水曜日

株式会社メルカリ PDFこちら

Google Cloud Platform Japan Blog

深層学習に特化したプロセッサ、Cloud TPU の設計

ポノス株式会社の導入事例： eスポーツ対応の対戦型ゲームを Compute Engine ベースで構築、レイテンシーの比較で最大 2 倍の差が採用の決め手

Cloud OnAir 番組レポート :Google Networking Deep Dive

第 6 回 INEVITABLE ja night を開催します

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株式会社ポケモンの導入事例：Dialogflow の活用で簡単かつ短期間に音声対応アプリを開発。多言語対応でグローバル展開が容易な GCP はポケモンに最適

Cloud OnAir 番組レポート：Deep Dive Google Kubernetes Engine

リソースベースの料金体系を Compute Engine に導入

サーバーレスコンピューティングの実現に向けて

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