Google Cloud Platform Japan 公式ブログ: 月刊ニュース

Google Cloud Next '17 in TokyoGoogle Cloud OnBoard | 東京 4 月 21 日（金）追加開催のお知らせ[新製品, 新機能]Cloud EndpointsCloud SpannerCloud DataprepCloud ML EngineCloud DatalabCloud Video Intelligence APIGoogle Cloud Platform の新しい Issue Tracker分析用データの準備と統合を容易にする GCP の新サービスCloud Video Intelligence API 登場と Cloud ML の最新アップデートGCP のリレーショナルデータベース対応を一段と強化Compute Engine と Cloud Machine Learning で GPU が利用可能にCloud Endpoints を正式リリース : 高速でスケーラブルな API ゲートウェイ[顧客事例]Google Cloud Vision API日本最大の駐車場検索・予約サービス「akippa」に Google Maps APIs を活用株式会社サイバーエージェントの導入事例：動画広告クリエイティブソリューション『VS（バーサス）』に Google Cloud Vision API を導入Orbitera が Google Cloud のマネージド Kubernetes 環境に移行[ソリューション]Google Cloud PlatformGoogle インフラストラクチャのセキュリティ設計の概要Google Cloud Platform で Elasticsearch をセキュアにするための 3 つのステップPCIe のファジング : GPU 導入に向けたセキュリティ検証と対策[パートナー関連]Container Engine (GKE)ゲスト投稿 : マルチクラウド対応の継続的デリバリを Spinnaker で実現した WazeWindows ワークロードの GCP 移行を支えるパートナー各社[その他]Google Cloud Platform が Intel Skylake を利用できる最初のクラウドプロバイダーに

月刊 Google Cloud Platform ニュース / 2017 年 2 月

2017年3月1日水曜日

Google Cloud Platform（GCP）Google Cloud Next ‘17Cloud Spanner[新製品, 新機能]Cloud SpannerQuickstart

Cloud Spanner : ミッションクリティカルな業務に対応するグローバルなデータベースサービス 2/24

Cloud Spanner と CAP 定理 2/24

SQL Server Enterprise ワークロードに最適なプラットフォームを提供 2/23

App Engine 向けの新 Eclipse プラグインで IDE サポートを拡充 2/23

[顧客事例]

GMO アドマーケティング株式会社の導入事例 : BigQuery や TensorFlow などの先進的機能に惹かれ Google Cloud Platform を採用 2/20

株式会社グラッドキューブの導入事例：コストから機能充実度、そして将来性。Google Cloud Platform で自社サービスをさらなる未来へ。 2/17

[ソリューション]

Windows と .NET のためのコードラボガイド 2/23

Google と Pivotal のエンジニアが語る GCP での Cloud Foundry 2/14

オンプレミスを利用する IT 管理者のための Google Cloud Platform ガイド 2/2

[その他]どのようにしたら正しい可用性を定義できるのか

SLO、SLI、SLA について考える : CRE が現場で学んだこと 2/21

Google Cloud Next '17 : アプリケーション開発者必見の 8 セッション 2/16

可用性とどう向き合うべきか、それが問題だ : CRE が現場で学んだこと 2/14

Google Cloud の KVM セキュリティを強化する 7 つの方法 2/07

Google Cloud Next ‘17

月刊 Google Cloud Platform ニュース / 2017 年 1 月

2017年2月1日水曜日

Google Cloud Platform日本語ブログ [新製品, 新機能]

Stackdriver による .NET アプリのロギング、モニタリング、診断

Cloud KMS を使い暗号化キーの管理をクラウドで

Cloud Audit Logging が多くの GCP サービスで利用可能に

[顧客事例]

株式会社テレビ朝日の導入事例: ニュースポータル「favclip」の先進的な開発環境を Google App Engine が支える

[ソリューション]

OpenStack ユーザーのための Google Cloud Platform (現在英語のみ)

Google インフラストラクチャのセキュリティ設計

大規模分析のデータ取り込みの最適化 (現在英語のみ)

BigQuery でデータ分析を実施をされておられるお客様

Google Cloud Pub/Sub はどのように長時間実行されるワークロードをサポートしてくれるか (現在英語のみ)

Cloud Pub/Sub

データを Google Cloud Storage (GCS) に保管

Google App Engine (GAE) を利用して Cloud Pub/Sub にメッセージを Publish する Webhook を実装

変更があれば GCS のイベント通知が GAE の上記 Webhook を実行

自動スケーリングを設定したGoogle Compute Engine (GCE) をワーカーとして利用、Cloud Pub/Sub のメッセージに基づき処理を実行

データウェアハウスプロのための Google BigQuery の概要 (現在英語のみ)

[その他]

Cloud Datalab を使い Stackdriver Monitoring のデータを探索

RSA Conference 会期中にセキュリティセッションを開催

Google Cloud NEXT 17’

月刊 Google Cloud Platform ニュース / 2016 年 12 月

2017年1月6日金曜日

Google Cloud Platform

Cloud Machine Learning と Cloud Dataflow による特殊な画像分類

Inception-v3サンプルコードImageNetTensorFlow

Sunflowers by Liz West is licensed under CC BY 2.0Google Cloud DataflowGoogle Cloud Machine LearningGCP のアイコンとアーキテクチャ図サンプル

可用性を向上させる地域管理対象インスタンスグループが GA リリース 12/9

ユーザビリティが向上した新しい Cloud Client Libraries 12/20

1 つの PowerShell コマンドレットで Windows と Linux リソースを管理 12/1

株式会社ディー・エヌ・エーの導入事例：エンジニアを開発に集中させるために Google App Engine を起用！ 12/5

Compute Engine : IBM ソフトウェアが既存ライセンスで実行可能に 12/5

GCP 対応の Red Hat OpenShift Dedicated が GA リリース 12/13

Improbable と共同で次世代ビデオゲーム開発を後押し 12/19

Cloud Foundry Foundation にゴールドメンバーとして加盟 12/20

GCP のアイコンとアーキテクチャ図サンプルを公開 12/27

うるう秒への対応も万全 : 新しいパブリック NTP サーバーを公開 12/5

Cloud Machine Learning と Cloud Dataflow による特殊な画像分類12/27

内部負荷分散によるスケーラブルなプライベートサービスの構築 12/22

Google クラウドアーキテクト認定試験（ベータ）の申込受付を開始 12/28

2016 年の GCP ブログ人気記事トップ 12 12/27

ロードシェディングを利用して想定以上のトラフィックをさばく : CRE が現場で学んだこと 12/27

月刊 Google Cloud Platform ニュース

2016年12月1日木曜日

Posted by 佐藤聖規 (Google Cloud Platform セールスエンジニア)
先月（2016 年 11 月）発表された Google Cloud Platform 関連のニュースをブログ記事から振り返ってみます。2016年11月8日に、遂に GCP 東京リージョンが正式運用されました。これから日本で多くのお客様にご利用していただくことを楽しみにしています。
[新製品, 新機能] Google Cloud Machine Learning では、多くのアップデートがありました。企業の採用活動のための Google Cloud Jobs API がアルファ版としてリリースされ、 Cloud Vision API は最大80%の値下げとともに、イメージ認識機能を改良しました。 2017年からクラウドでGPUが使えるようになります。

Cloud Machine Learning の拡充 : Jobs API、GPU による高速化、新しい機械翻訳、料金値下げなど続々 11/28

クラウド GPU が 2017 年から利用可能に 11/18

Cloud Shell の新機能紹介 : ASP.NET Core アプリをビルドして起動する方法 11/11

Stackdriver Trace でアプリのレイテンシをチェックする 11/11

東京 GCP リージョンの正式運用を開始しました 11/8

[顧客事例] GCP コミュニティのコンテンツ調査では、 GCP ユーザが公開しているブログをまとめて、次の4つのカテゴリーに整理しました。 1. BigQuery で何でも分析 2. 大人気の Kubernetes 3. GCP でデータを扱う 4. 次世代アプリと GCP の役割。 GCP をご利用になる上で良いヒントが散りばめられていると思います。

GCP コミュニティのコンテンツ調査 : 10 月は 4 つのトピックが充実 11/7

野球のマイクロモーメント : “試合が語ること” を GCP で解読する 11/4

[パートナー関連] 大学におけるクラウドの可能性を探るために、 Internet2 に参画しました。Internet2 は米国に拠点を置く非営利団体で、メンバー主導のテクノロジーと高度ネットワークに取り組むコンソーシアムです。 GCP を活用することで、研究、インフラ、授業の3つの分野で大学がメリットを得ると考えています。

大学の IT インフラや授業を GCP で支援 11/4

[ソリューション] JFrog Artifactory SaaS は、クラウドでホストされるユニバーサルアーティファクト（成果物）リポジトリです。JFrog のお客様は JFrog Artifactory SaaS を、Docker レジストリの一括バイナリ置き場として、あるいは Maven、npm、PyPi、Nuget などのリポジトリとして使っています。 GCP を使っている組織がすべてのクラウドサービスをコロケーションできるようにサポートできるようになりました。

Cloud Deployment Manager の基本的な使い方 11/29

アーティファクトリポジトリの JFrog Artifactory SaaS が GCP に対応 11/22

[その他] 12月13日に Google Cloud OnBoard というイベントが開催されることをご存知でしょうか？　このイベントでは、Google Cloud Platform (GCP) の公認トレーナーによるトレーニングを無償で受講することができます。今回はソリューションアーキテクトの中井さんが特別講師として登壇します。ぜひお越しください。

月刊 Google Cloud Platform ニュース（臨時増刊号）- いまあなたが Google Cloud Platform を学ぶ理由 11/22

.NET サポートの拡充に向け、.NET Foundation に参加 11/18

TensorFlow の輝かしい 1 年を振り返って 11/17

自業自得の DDoS 攻撃から身を守るには : CRE が現場で学んだこと 11/16

月刊 Google Cloud Platform ニュース（臨時増刊号）- いまあなたが Google Cloud Platform を学ぶ理由

2016年11月22日火曜日

こんにちは！Google Cloud Platform, Solutions Architect の中井です。

みなさんは、12月13日に Google Cloud OnBoardというイベントが開催されることをご存知でしょうか？　このイベントでは、Google Cloud Platform (GCP) の公認トレーナーによるトレーニングを無償で受講することができます。App Engine、Datastore、Storage、Container Engine、Compute Engine、Network、Big Data、そして、Machine Learningなど、GCP が提供するサービスをなんと（！）１日で一気に学ぶことが可能です。

そして…、実は、このイベントには、私も特別講師として登壇することが決まっており、コンテナや機械学習など、特によくお問い合せをいただく機能については、デモンストレーションなども交えながら、少し掘り下げた話題をお届けする予定です。

ところで、いまなぜ GCP のトレーニングなのでしょうか？　ここで、エンジニアの役割という観点から、GCP を学ぶ意義について少し考えてみましょう。

たとえば、パブリッククラウドの活用が広がる中で、システム基盤を担当するエンジニア、いわゆる「インフラエンジニア」の役割が縮小するのではないか、インフラエンジニアは職を失うのではないか、といった事がまことしやかにささやかれることもあります。はたしてそれは、どこまでが真実なのでしょうか？

まず、GCP の特徴として、よく話題にあがるのは、Google が自社サービスのために開発したシステムがその基盤となっているという点です。Google が提供するサービスは、地球上のすべての人々がユーザーとして想定されており、サービスを提供するためのアプリケーションは、全世界のデータセンターで共通に稼働する必要があります。そのため、世界中のデータセンターが同じ仕組みで構成されており、ストレージやデータベースなど、アプリケーションの稼働に必要な基盤は、独自技術のソフトウェアで実装されています。アプリケーション開発者は、これらの機能を API 経由でオンデマンドに利用しながら、アプリケーションの開発からテスト、そして実サービス環境へのデプロイまでを標準化されたプロセスにしたがって進めていきます。

―― よく考えると、これは、「クラウドを活用した DevOps の実現」そのものではないでしょうか？　Google のインフラ、すなわち、GCP のインフラは、地理的な制約をなるべく排除して、利用者数やデータ量の増加に対応したスケーラブルなアプリケーションを開発するための理想を追求した環境と言えます。さらに、GCP が提供するクラウドサービスには、Cloud Console をはじめとする優れたユーザーインターフェースが用意されています。アプリケーション開発者は、さまざまなインフラの制約から開放されて、本来の開発作業に集中することが可能になるのです。

ただし、その一方で、GCP を使いこなす上での課題も存在します。基盤ソフトウェアを本当の意味で使いこなすには、「それが何を目指して開発されたものなのか？」「どのようなユースケースに最適化された仕組みなのか」という点を正しく理解する必要があります。クラウドサービスを利用したアプリケーション開発を効率的に進める上では、さまざまなサービスを適切に組み合わせたアプリケーション設計が何よりも重要です。Google の独自技術で開発されたサービス群について、そのような深い知識を身につけることはできるのでしょうか？

大丈夫です！

GCP を構成するインフラ技術は、決してブラックボックスではありません。Google の研究チームの Web サイト「Research at Google」では、Google が開発したさまざまなソフトウェア技術について、そのアーキテクチャーを解説した論文が公開されています。これらの論文に触発されたエンジニアが、類似の技術をオープンソースソフトウェアとして再実装したという有名な事例もあります。あるいは、コンテナ管理基盤を提供するオープンソースソフトウェアの「Kubernetes」は、Google 社内のコンテナ管理基盤として開発された「Borg」と呼ばれるシステムが基礎となっており、Google の開発者を中心とするコミュニティでの開発が進められています。

もちろん、いきなり論文を読んで勉強するというのは、なかなか敷居が高いものですが、そこをお手伝いするために、私が GCP チームにいるわけです（笑）。現在、さまざまなセミナー、勉強会、Web記事などで、Google のインフラを構成するソフトウェア技術を解説するという取り組みを進めており、多数の好意的なフィードバックをいただいています。ソフトウェア開発者の方からは、「Cloud Datastoreの内部構造が理解できて、データ設計の参考になる」など、実践的なノウハウに直結する知識が得られる点、そして、インフラエンジニアの方からは、「Google のインフラに込められた思想がわかり、インフラ技術の未来を知る上でとても興味深い」など、エンジニアとしての知見を深めるという点で役に立つというコメントをいただいています。

先ほど、「インフラエンジニアの仕事がなくなるかも？」という話題に触れましたが、実はそんなことはありません。パブリッククラウドを活用すれば、インフラを構築・運用するという点では、やるべき仕事は減っていきます。しかしながら、クラウドインフラを構成する技術要素を深く理解して、最適なアプリケーション設計を実現するという意味では、インフラエンジニアの知見がますます重要になることでしょう。アプリケーション開発者とインフラエンジニアが双方の知見を共有することで、本当の意味での「DevOps」が実現できるのではないでしょうか？

そういった意味では、アプリケーション開発者とインフラエンジニアは、それぞれに新しい知見と新しい役割が必要とされていることは間違いありません。「Google のインフラ技術を根本から理解して、GCP を効果的に使いこなす」―― これこそが、いま本当に必要とされる「DevOps のあるべき姿」を理解する最短ルートと言えるでしょう。

まだ GCP に触れたことがないというエンジニアの方、そして、GCP を使ってはいるけれど、まだサービスの全体像が把握できていないというエンジニアの方は、ぜひ、Google Cloud OnBoard に参加して、GCP本格活用の第一歩を踏み出すとともに、クラウド時代のエンジニアとして、この先生きのこるヒントを見つけ出してください。

月刊 Google Cloud Platform ニュース

2016年11月1日火曜日

Posted by 八木橋徹平 (Google Cloud Platform シニアソリューションアーキテクト)
先月（2016 年 10 月）発表された Google Cloud Platform 関連のニュースをブログ記事から振り返ってみます。国内外を含む顧客事例、エコシステム、製品の機能拡張など幅広い観点でアップデートがあり、Google Cloud Platform の広がりを感じることができました。
[新製品, 新機能] Google Cloud Storage では、複数リージョンにファイルを配置したり、データのライフサイクル管理機能により、時間の経過に応じてより低価格かつ高速なコールド・ストレージ（月額 0.7cent/GB）にストレージ・クラスを推移させたりできるようになりました。

Google Stackdriver が GA リリースに 10/27

Cloud Storage の新ストレージクラスを発表 : 4 つのクラスで多様なワークロードに対応 10/15

Cloud Shell に追加された新しいコードエディタの使い方 10/24

Container-VM Image : コンテナに最適化されたセキュアな OS イメージ 10/7

[顧客事例] Pokémon GO の事例は、目標を大幅に上回るトラフィックを支えたエンジニア達の奮闘が垣間見える内容となっています。また、株式会社メルカリにおいて Google BigQuery や Google Dataproc を活用したデータ解析やマシンラーニングの事例も興味深い内容となっています。

株式会社メルカリの導入事例: 先端技術を手軽に活用できる Google Cloud Platform はベストな選択肢 10/28

Pokémon GO の爆発的ヒットを支える Google Cloud 10/5

[パートナー関連] Open Compute Project（OCP）の一環として、Zaius P9 Server の最初のドラフトを発表しました。また、Pivotal 社との協業により、Pivotal Cloud Foundry が Google Cloud Platform 上で利用が可能となりました。

Google と Pivotal が技術協力 : GCP サービスが Pivotal Cloud Foundry から利用可能に 10/25

Rackspace と共同開発中の POWER9 サーバー、Zaius のドラフト仕様を公開 10/21

[ソリューション] ASP.NET Core ベースのアプリをステップバイステップで Google App Engine や Kubernetes に展開する方法を公開しています。

コンテナ化された ASP.NET Core アプリを Kubernetes で管理 10/19

Docker を使って ASP.NET Core アプリを App Engine で実行する 10/13

App Engine アプリのユーザーを Firebase で認証する 10/12

[その他] LA - 香港間を 120 Tbps で結ぶ海底ケーブル構築の発表や新しい Google Cloud 認定資格制度など Google Cloud に関連する様々な取り組みについて紹介しています。

Google の新しい専門職 : CRE が必要な理由 10/19

目指すは Data Engineer : Google Cloud 認定資格制度がスタート 10/17

LA - 香港間を 120 Tbps で結ぶ海底ケーブルシステムを構築へ 10/17

地理空間画像のパブリックデータセットが Google Cloud で利用可能に 10/13

月刊 Google Cloud Platform ニュース

2016年10月4日火曜日

Posted by 水江伸久 (Google Cloud Platform セールスエンジニア) 9 月 6 日にザ・プリンスパークタワー東京において、GCP Next Tokyo が開催され非常に多くのお客様にご参加いただきました。イベント当日は、キーノートから始まり、GCP の日本のお客様の事例セッションや製品毎のセッション、パートナーブースやハンズオントレーニングなど多数のイベントを開催し、全て大盛況のうちに終わりました。
GCP のエンドユーザ数は 10 億人を超え新たな成長段階に入っています。複数の新機能や 2017 年に開設される 8 つのリージョンに関する情報も同時に公開されました。また、日本リージョンの開設も間近に控え、GCP に対する注目がますます高まっていることを実感しています。それでは、先月（2016 年 9 月）発表された Google Cloud Platform 関連のニュースをブログ記事から振り返ってみます。 [新製品, 新機能] Cloud SQL の第二世代は 8 月に正式リリースされましたが、さらにストレージの自動拡張機能も追加されています。Stackdriver の機能拡充や、サブネットワークの拡張なども、とても重宝される重要な機能です。

必要に応じて容量を追加できる Cloud SQL のストレージ自動拡張機能 9/27

Cloud Tools for Visual Studio : GCP リソースの管理ツール 9/20

API 管理スイートの Cloud Endpoints がベータリリース 9/14

App Engine アプリ開発をサポートする Maven / Gradle 新プラグイン 9/9

.NET 向け新ライブラリ : Cloud Client Libraries for .NET 入門 9/7

gRPC : オープンソースの RPC フレームワークがバージョン 1.0 に 9/6

Stackdriver Debugger : ログパネル統合でアプリ診断機能が向上 9/6

SQL Server イメージが Compute Engine で利用可能に 9/6

GCP が ASP.NET アプリを本格サポート 9/1

GCP プライベートネットワークの柔軟性を高める拡張可能なサブネットワーク 9/1

[顧客事例] BigQuery の導入によりコスト削減を達成した事例は毎月のように紹介していましたが、今回は、弊社のパートナーである株式会社グルーブノーツのサービスを利用し、技術的な知識があまりない方でも複雑な分析ができるようになったという事例を紹介しています。また、2 億人以上のユーザを持つ Evernote が、そのインフラとして GCP を採用するというニュースもありました。

カスタマー・コミュニケーションズ株式会社の導入事例: BigQuery の導入で業務効率を 10×10×10＝1000 倍に? 9/26

Evernote が GCP をインフラストラクチャとして採用 9/20

株式会社プレイドの導入事例： BigQuery と Bigtable への移行で理想的なリアルタイム処理を実現 9/16

イミュータブルエンティティを Cloud Datastore 上に実装する 9/15

[ソリューション] Firebase は、今後のモバイルアプリケーションのスタンダード MBaaS として今とても注目されているサービスです。この Firebase を BigQuery と連携して活用することによりさらに深い分析ができるようになります。そのための具体的な手法を幾つか紹介しています。また、GCP の利用場面の増加に伴い、参考にできるソリューションもますます増えています。

BigQuery と Firebase Analytics によるモバイルアプリのカスタム分析 9/28

機械学習で人々の感情を分析 : リオオリンピックの事例から 9/23

GCP 上で IoT アプリを素早く稼働させるプロトタイピングキット 9/21

GCP でスケーラブルなウェブプロトタイプを構築する 9/14

GCP ウェブホスティングガイドを公開 9/14

Cloud Tools for IntelliJ : App Engine アプリ開発をサポートする IntelliJ IDEA 対応の新プラグイン 9/5

Cloud Vision API による不適切なコンテンツのフィルタリング 9/1

[その他] 既に GCP を使っている方もまだ検討中という方も、コスト削減に効く便利な GCP の機能を紹介していますので、ぜひご一読ください。

GCP は新たなステージへ : エンドユーザーが 10 億人を突破し、機能やサポートは一段と拡充 9/30

時間やお金の節約に効果的な GCP の 6 つの機能 9/23

API 管理サービスの Apigee を買収 9/21

アジアで Google へのアクセスがより速く : FASTER - 台湾間の新海底ケーブルが開通 9/14

“フルマネージド” の新たな基準を確立する BigQuery 9/5

月刊 Google Cloud Platform ニュース

2016年9月1日木曜日

Posted by 福田潔 (Google Cloud Platform セールスエンジニア) GCP Next Tokyo がいよいよ来週 9/6 に開催されます。日本のお客様の事例セッションや製品セッションが盛りだくさんですので、お見逃しのないように。基調講演はライブストリームでもご覧いただけます。では、先月（2016 年 8 月）発表された Google Cloud Platform 関連のニュースをブログ記事から振り返ってみます。データベースストレージサービスを中心にGAリリースが相次いで発表されています。
[新製品, 新機能] Cloud SQL 第2世代、Cloud Bigtable、Cloud Datastore が GA リリースになりました。皆さん大好きな Cloud Shell も GA リリースされています。通常のVM価格の70%オフで利用可能なプリエンプティブル VM が更に最大 33％値引きされています。

Cloud Bigtable が GA リリース、ペタバイトスケールの NoSQL ワークロードに対応 8/29

毎月 15 兆クエリを処理し、それ以上にも対応できる Cloud Datastore 8/29

エンタープライズデータベースワークロードの進化に対応する Google Cloud Platform 8/24

Stackdriver Error Reporting : 待望のモバイルアプリ登場 8/23

Cloud Dataflow ストリーミングパイプラインの管理性が向上 8/23

Cloud Datalab 新ベータ : ローカルでも実行でき、TensorFlow も利用可能に 8/23

App Engine flexible environment が Python 3 にベータ対応 8/16

プリエンプティブル VM の料金が最大 33 % 値下げに 8/15

Cloud Shell が GA リリース、料金は無料に 8/5

データ保護 : Compute Engine 向けに自己管理の暗号化キーが GA リリース 8/5

Cloud Dataflow の Python SDK がベータに 8/5

GCE ユーザーに高可用性を提供する Regional Managed Instance Groups がベータに 8/2

[顧客事例] 株式会社gloops様の事例が発表されています。ログ解析を BigQuery で行うのは大量のログを集計、分析しなければならないゲーム会社等では定石となりつつあるのですが、コストを 1/100 にしたというのは大きな成果です。

ドラゴンと過ごす真夏の日々 : GCP をめぐる最近の動きから 8/23

Cloud Vision API で楽しむ映画『ピートとドラゴン』の AR ゲーム 8/19

Google とスタンフォード大学医学部による臨床ゲノム医療のイノベーション 8/18

株式会社gloops の導入事例：ログ解析を Google BigQuery に移行してコストを 1/100 に。 8/8

Cloud Natural Language API で『ハリー・ポッター』と『ニューヨーク・タイムズ』を分析する 8/2

[パートナー関連]

Orbitera が GCP チームの一員に 8/18

48 V 電源採用の Open Rack Standard V2.0 を Facebook と共同提案 8/15

Cloud Dataflow と Apache Beam の今とこれから 8/15

[ソリューション] Cloud SQL 第２世代の性能が公開されています。第１世代と比べて７倍高速でストレージ容量も最大20倍に増えています。競合サービスと比べても高いパフォーマンスを発揮することがベンチマークの結果として得られています。今まで、Google にはプロダクションで使えるManaged SQL サービスがないと思われていた方、今こそ始めるチャンスです。

Cloud SQL 第 2 世代のパフォーマンスと機能を詳説 8/23

App Engine Admin API でデプロイとトラフィック分割を自動化 8/15

[その他]

BigQuery によるインメモリクエリの実行 8/9

AWS に精通したユーザー向けの GCP ガイドを拡充 8/5

マルチクラウド : どこでも同じように実行できることの意義 8/3

Google から世界へ : Kubernetes 誕生の物語 8/2

月刊 Google Cloud Platform ニュース

2016年8月1日月曜日

Posted by 八木橋徹平 (Google Cloud Platform シニアソリューションアーキテクト) 先月（2016 年 7 月）発表された Google Cloud Platform 関連のニュースをブログ記事から振り返ってみます。現在、Google では次世代のクラウド・サービスを目指して、新たなリージョンの公開、コンテナ、マシン・ラーニング、モバイルの領域など Google ならではのサービスやソリューションの提供を積極的に進めています。 [新製品, 新機能] 料金体系を含む Google Stackdriver に関連したアップデートが多数ありました。Stackdriver Debugger では、GitHub 上のソースを直接参照することができるため、効率的なデバッグ作業が可能となります。Kubernetes の最新リリース 1.3 では、よりスケーラブルなシステムを容易に構築・運用できるようになります。

Cloud Natural Language API / Speech API のベータ公開と、GCP 米国西海岸リージョンの運用開始 7/27

セットアップ不要の Stackdriver Error Reporting で App Engine のアプリエラーを監視 7/26

GCP ユーザーに ”光速” を提供する新しい FASTER 海底ケーブル 7/7

Stackdriver Debugger : GitHub と Bitbucket のソースが直接使用可能に 7/1

Google Stackdriver の料金を発表 7/1

[顧客事例] Motorola 社における 4PB 超の Google BigQuery の利用やモバイルゲームのインフラとして、Rayark 社では Google Container Engine を本格導入するなど、先進的な事例が増えてきています。

Motorola の GCP 導入 : データウェアハウスとアナリティクスをどのように変えたのか 7/25

ポッドキャストで学ぶ、アナリティクスパイプラインの新スタック 7/20

活躍の場が広がる BigQuery : GCP をめぐる最近の動きから 7/11

[パートナー関連] 動画配信プラットフォームとして幅広いサービスを提供していた Anvato 社が Google Cloud Platform の一員に加わりました。今後、メディア・エンターテイメント業界において、動画配信インフラ導入のさらなる拡大を期待しています。

動画配信サービスの Anvato が GCP チームの一員に 7/27

ビッグデータの民主化 : BigQuery で選挙データを可視化する 7/5

[ソリューション] 次世代のクラウド・サービスを念頭に置いて、Google Cloud Platform と TensorFlow、Firebase、Maps との連携など Google らしいソリューションの発表を行っています。

TensorFlow Playground でわかるニューラルネットワーク 7/20

Firebase と App Engine によるモバイルバックエンドサービスの構築 7/12

MongoDB を GCP に効率的にデプロイする方法 7/7

GCP と Maps API によるスケーラブルな位置情報分析プラットフォームの構築 7/4

ログに集まる注目 : GCP をめぐる最近の動きから 7/4

[その他] Google のエンジニアリング部隊の中でも、重要な位置を占めている「サイト信頼性エンジニア」の役割や GitHub 上のオープンソースコードのスナップショットを BigQuery 上で提供するなど、興味深い取り組みを紹介しています。

マイクロサービスでスケーラブルな API を開発 7/27

SRE への冒険の始まり : Google Mission Control にようこそ 7/15

躍進する Kubernetes : GCP をめぐる最近の動きから 7/15

ビッグデータと広帯域 : GCP をめぐる最近の動きから 7/12

GitHub のオープンソースコードを BigQuery で分析する 7/8

月刊 Google Cloud Platform ニュース

2016年7月1日金曜日

Posted by 水江伸久 (Google Cloud Platform セールスエンジニア) 今年 5月に開催された Google I/O の熱気も冷めやらぬなか、先月（ 2016 年 6 月）14 日, 15 日の 2 日間に渡り Google Atomosphere Tokyo 2016 が東京六本木で開催され、Google Cloud Platform に対する関心や需要はますます高まりつつあります。お客様よりいただく声からも、Google Cloud Platform が提供する高性能なサービスや先進的なテクノロジーが幅広く認知されてきていることを日々実感しています。また、先月も Google Cloud Platform に関連した新機能やユーザ事例、ソリューションなど、数多くの情報が紹介されていますので、ブログ記事から振り返ってみましょう。 [新製品, 新機能] Firebase はモバイルアプリケーションの開発者やマーケティング担当者にとって魅力的なスイート製品ですが、これが GCP と統合されることにより、拡張可能な基盤の上でスピーディーな開発が可能となります。また、Google が最も得意とする大量データ処理やコンテナ技術の分野に関連する Cloud Dataflow、Dataproc、BigQuery、Google Container Engine などにおいても新たな機能が追加されました。中でも、BigQuery の標準 SQL 対応は、かねてより多くのお客様から待ち望まれていた機能です。

Cloud Dataflow の新機能 : パイプラインの詳細を表示する 6/28

Cloud Dataproc で Spark 2.0 プレビューが試用可能に 6/24

Stackdriver Debugger : 稼働中のアプリに “ログポイント” を追加 6/24

Google Container Engine (GKE) に追加されたノードプールの使い方 6/10

BigQuery 1.11 が登場 : 標準 SQL や IAM、パーティションテーブルが利用可能に 6/6

GCP との統合が進む Firebase 6/2

[顧客事例] GCP の導入を決めた企業は、コストの削減だけではなく、Google が提供するハイパフォーマンスとイノベーションを活用し次世代のサービスを作っていくという未来志向の視点を持っています。以下に 2 つの事例をご紹介します。

Capy Inc.の導入事例： Google を選んだのは“コスト減”だけが目的ではありません - 新しいサービス開発を見越して、インフラを Google Cloud Platform へ。 6/27

株式会社メルカリの Google Cloud Platform 導入事例： “世界に通じる新サービス”の構築に Google Cloud Platform と Go を採用 6/23

[パートナー関連] コンテナ技術を実サービスへと適用している企業は確実に増えつつあります。今後キーとなるテクノロジーとマイクロサービスの概要について、誰でも学習できる無料のオンラインサービスをご紹介します。

DevOps スキルアップに効く Kubernetes オンライン講座 6/8

[ソリューション] Google Cloud Dataflow は、従来からある Hadoop や Spark に内在する課題を解決する次世代の大量データ処理のためのマネージドサービスです。以下の記事を読むことで、Dataflow をより正しく理解することができるでしょう。また、機械学習に関連する多数のソリューションも次々と発表されています。

Cloud Dataflow パイプラインのモニタリングと高速化 6/20

GCE で動く Tableau Server のパフォーマンスを向上させる方法 6/17

機械学習をアートに活用 : GCP をめぐる最近の動きから 6/15

Cloud Dataflow : “ストラグラー問題” を解決する動的なワークリバランシング 6/9

BigQuery、パブリックデータセット、TensorFlow で需要を予測する 6/7

[その他]

gcloud による出力情報のフィルタと整形 6/28

速さの追求 : GCP をめぐる最近の動きから 6/24

DevOps で役に立つ Stackdriver の 6 つのポイント 6/22

GCP のコンピュートオプションガイドを公開 6/17

Kubernetes コミュニティで新たな取り組みが活況 : GCP をめぐる最近の動きから 6/17

GCP への移行を成功に導く 5 つのフェーズ 6/17

Google I/O 2016 における GCP セッショントップ 10 6/16

TensorFlow と機械学習で Fizz Buzz テスト！ 6/15

OSCON 2016 ハッカソン参加記 6/9

デバロッパーの関心事 : GCP をめぐる最近の動きから 6/2

月刊 Google Cloud Platform ニュース

2016年6月1日水曜日

Posted by 福田潔 (Google Cloud Platform セールスエンジニア) 先月（2016 年 5 月）は Google 本社があるマウンテンビューで Google I/O が開催されました。今年から、Google Cloud Platform としてはイベント GCP NEXT が開催されているので、I/O としては注目のニュースは乏しかったかもしれません。I/O で発表された Google Cloud Platform 関連のニュースとしては、 TPU と呼ばれる Tensor Flow 用に最適化されたプロセッサーユニットが公開されています。機械学習の分野は Google Cloud Platform を利用する一つの大きな動機になるのは間違いありません、今後この分野での Google の発表にご期待ください。

それでは、先月発表された Google Cloud Platform 関連のニュースをブログ記事から振り返ってみます。

[新製品, 新機能] BigQuery の Federated Data Sources の新しい機能として Google Drive の対応が発表されました。これにより、Google Sheets を BigQuery テーブルとして直接利用することが可能になります。

機械学習アプリを大幅に高速化する TPU カスタムチップを開発 5/27

Google Cloud Platform の新しいセキュリティと個人情報保護の ISO 認証を取得 5/19

App Engine 向けの Stackdriver Trace が GA リリース 5/18

BigQuery が Google Drive と統合 5/13

Google App Engine で動く Ruby ランタイムがベータに 5/11

[顧客事例] 土木建設現場などの上空にドローンを飛ばして自動撮影した写真をクラウド上で計算するというエアロセンス社の事例が公開されています。従来だと一ヶ月かかっていた測量を数日で完了できるようにし、かつ精度を向上するというクラウドならではの効果が報告されています。

クラウドで農業支援 : GCP をめぐる最近の動きから 5/26

Land O'Lakes の挑戦 : 100 億人分の食料をまかなう農業を GCP で後押し 5/24

エアロセンス株式会社の導入事例：自社開発ドローンとクラウドサービスで測量と設備管理を圧倒的に高精度・効率化、Google Cloud Platform の先進テクノロジーでを活かして新たな市場を開拓。 5/18

株式会社サイバーエージェントの導入事例：エンジニアの切磋琢磨を促す“ヒダッカソン”で Google Cloud Platform を利用 5/11

[ソリューション] Cloud Vision API を使ったデモ (Cloud Vision Explorer)が公開されています。このデモは誰でも試すことができ、 Cloud Vision API を使って検知することが可能なラベルや人物の顔、ランドマークやテキスト抽出といった機能を実際に確認することができます。

Cloud Vision API でイメージの「銀河」を探索しよう 5/25

.NET チュートリアル : GCP で ASP.NET アプリを実行する簡単な方法 5/24

Kubernetes によってコンテナのワークロードポータビリティが次のレベルに 5/17

ビッグデータの話題で持ちきりだった一週間 : GCP をめぐる最近の動きから 5/16

Google エンジニアが語る App Engine のインパクト 5/12

Cloud Dataflow と Stackdriver Debugger によるデータ変換のデバッグ 5/10

[その他]

なぜ Apache Beam なのか : Dataflow のライバル参入を促す理由 5/16

YouTube で公開中の GCP NEXT 人気セッションベスト 5（暫定） 5/10

月刊 Google Cloud Platform ニュース

2016年5月9日月曜日

Posted by 八木橋徹平 (Google Cloud Platform シニアソリューションアーキテクト) 先月（2016 年 4 月）発表された Google Cloud Platform 関連のニュースをブログ記事から振り返ってみます。 [新製品, 新機能] 先月はたくさんの新機能や値下げの発表がありました。BigQuery に実装された Capacitor 機能によりクエリの性能を大幅に向上することができます。