Google Cloud Platform Japan 公式ブログ

Google Compute Engine でさらなる高可用性を実現

2016年3月29日火曜日

* この投稿は米国時間 3 月 16 日、Google Cloud Platform のProduct Manager である Jerzy Foryciarz によって投稿されたもの（投稿はこちら）の抄訳です。Google Compute EngineAutoscalerManaged Instance Groups一般提供

Alpha での Regional Instance Groups の使用方法とサービスセットアップについての詳細はこちらです。

- Posted by Jerzy Foryciarz, Product Manager, Google Cloud Platform

Google Cloud Pub/Sub が gRPC のサポートで大幅に高速化

2016年3月28日月曜日

* この投稿は米国時間 3 月 22 日、Tech Lead for Google Cloud Pub/Sub である Emilio Schapira と Technical Program Manager for gRPC である Kailash Sethuraman によって投稿されたもの（投稿はこちら）の抄訳です。gRPCgRPCGoogle Cloud PlatformJSON/HTTP クライアントライブラリgRPC

上記のスループットが約 4 倍に増加することよりも印象的なのは、CPU リソースの使用率がたった 4 分の 1 にとどまった点です。（下記グラフ参照）

この約11倍の違いが生まれた結果をふまえると、現在の利用料金の下で考えると、月に 334 ドルを支払って n1-highcpu-16 の GCE インスタンスを JSON クライアントとして利用する代わりに、月額 83.50 ドルで n1-highcpu-4 の GCE インスタンスを gRPC クライアントとして利用すればすればスループットを約 4 倍にできる計算になります。

この改善の裏側では何が起こっているのか気になる方も多いかもしれません。改善の背後には、データのエンコーディングの効率化と HTTP/2 という、2 つの大きな要因があります。

gRPC は HTTP/2 とプロトコルバッファの上に構築することで、データをクライアントメモリと通信回線の両方にバイナリーデータとして保持することができます。これによりプロセッシングと base64 や JSON のようなエンコーディングスキームに必要とされる容量を省略することができます。

さらに、HTTP/2 そのものが、シングルコネクションとヘッダーコンプレッションを用いた多重リクエストの高速処理を可能にします。

Pub/Sub の gRPC サポートを利用するうえで皆さんのお役に立てるように、ドキュメントも更新しました。ドキュメントは Java と Phython を利用した事例をご紹介しています。また、Pub/Sub の Google Groups で意見をシェアしてみてください。

- Posted by Emilio Schapira, Tech Lead for Google Cloud Pub/Sub and Kailash Sethuraman, Technical Program Manager for gRPC

クラウドイノベーションに対する Google の取り組み

2016年3月28日月曜日

* この投稿は米国時間 3 月 23 日、Google Cloud Platform の Product Management 担当 VP である Brian Stevens によって投稿されたもの（投稿はこちら）の抄訳です。GCP NEXT 2016Google Cloud Platform Google の取り組み機械学習やビッグデータアナリティクスGoogle BigQueryGoogle Cloud DataflowGoogle Data Studio 360グローバルなデプロイと IT オペレーションの自動化によって組織的な弊害を取り除くますます増える顧客企業Best BuyDomino's PizzaSpotifPocket GemsWixAtomic Fiction データセンターの拡張米国西海岸（オレゴン）と東アジア（東京）のリージョン追加を発表クラウドのハイブリッド管理と運用の効率性BMCPivotalRed HatSAPSplunkTenable Network SecurityVeritasAccentureCI&TCloud Technology PartnersPA ConsultingPwC エンタープライズ機能の拡張監査ログGoogle App EngineBigQueryDataflowProjectsService AccountsAPI CredentialsStackdriver LoggingGoogle Cloud StorageBigQueryGoogle Cloud Pub/SubIAM ロールIAM ロール自己管理の暗号化キーCompute Engine 向けの自己管理の暗号化キーに関するベータリリースCloud Storage独自暗号化キーネットワーキングクロスクラウドインターコネクトSubnetworksCloud RouterCloud VPNCloud Load BalancerこちらCloud CDNCloud CDN技術のオープン化と大規模なコンテナ実行Google Cloud PlatformHadoop MapReduceSpannerSoftware-Defined NetworkingKubernetesDataflowTensorFlowOpen Compute ProjectOpenStack FoundationCloud Native Computing FoundationKubernetesKubernetes 1.2Google Container EngineKubernetes クラウドの未来は始まったばかりGCP NEXT- Posted by Brian Stevens, VP, Product Management, Google Cloud Platform

Splunk、BMC とパートナーを組みハイブリッドクラウドの運用をより簡単に

2016年3月28日月曜日

* この投稿は米国時間 3 月 23 日、Google Cloud Platform のProduct Manager である Deepak Tiwari and Joe Corkery によって投稿されたもの（投稿はこちら）の抄訳です。Google StackdriverGoogle Cloud PlatformSplunkBMCTenable

Google Cloud Platform とパートナーとの統合の簡略化すること

Security Information and Event Management (SIEM) やコンプライアンスレポート関連に新しい機能を追加すること

Google Cloud Platform と SplunkGoogle Cloud PlatformCloud Pub/Sub

Google Cloud Platform と BMC

企業ユーザーはますますハイブリッド、そしてマルチクラウドの環境を構築、運用するようになっています。 Google Cloud Platform に既存のサービスを移行したり、新しいサービスを立ち上げたりする場合、 BMC が提供するような確立されたソリューションに、ユーザーが確実にアクセスできるようにしたいと考えています。このソリューションは、デプロイメント環境のアプリケーションを管理、モニターするひとつのペインを提供し、コンプライアンス、セキュリティ、ガバナンスを手助けするものです。

この戦略的なパートナーシップを始めるにあたり、 BMC は GCP NEXT において、 Cloud Platform で実行するワークロードを管理、修復する Cloud Lifecycle Management 製品のアドバンスバージョンのデモンストレーションを行いました。また、オンプレミスでBMC TrueSight を使いながら、Cloud Platform アプリケーションを同時にモニターする方法も披露しました。

BMCのソリューションスイートに関する詳細はこちらをご覧下さい。

Google Cloud Platform と Tenable

セキュリティを確保するためには、どのようなアプリケーションやワークロードを実行し、誰があるいはどんなデバイスがそこにアクセスしているかをあなたが知っていなければならないと私たちは考えています。 Tenable は、 SecurityCenter Continuous View (SecurityCenter CV) により、Google Cloud Platform のセキュリティ向上に役立ちます。

このソリューションは、オンプレミスと Google Cloud Platform のようなクラウドデプロイメントの両方をサポートしています。結果として、組織がこのツールに精通すれば、ひとつのテクノロジーを採用するだけでハイブリッド環境がモニターできるため、複数のツールを購入、デプロイ、管理する必要性がなくなります。

開始するには、SecurityCenter CV をインストールして、Cloud Platform 内にサービスアカウントを作成し、Pub/Sub トピック向けに使用する予定の Tenable のサービスアカウントに承認を与える必要があります。そして、Tenable アカウントがサブスクライブする適切なトピックにログを発行すると、SecurityCenter CV でログやイベントデータを見ることができます。

開始するための詳細なステップはこちらをご覧下さい。

すぐにお試しください

Google Cloud Platform における私たちのビジョンは、パートナー達の力強いエコシステムを作り上げ、ユーザーにフレキシブルでリッチなツールを提供し、選択肢を与えて、制約を取り除くことです。現在、パートナーが運用領域にも広がりました。

是非、Google Stackdriver Partner Page を訪問して、既存、新規の運用パートナーの詳細と、それを利用して今、何が始められるかをご覧下さい。

また、stackdriver-feedback@google.com までフィードバックをお送りください。

-Posted by Deepak Tiwari (PM, Google Cloud Platform) and Joe Corkery (PM, Google Cloud Platform)

Google の Data Center で 360度ツアー

2016年3月28日月曜日

* この投稿は米国時間 3 月 23 日、Google Cloud Platform の Head of Developer Advocacy である Greg Wilson によって投稿されたもの（投稿はこちら）の抄訳です。

デスクトップで Google Chrome を使用：ビデオ再生中に、マウスかトラックパッドでビューを変更してください。

モバイルで YouTube アプリを使用：ビデオ再生中に、すべてのアングルで見えるように、デバイスを動かしてください。

最も夢中になりやすい視聴方法：Google Cardboard を使用 (現在 Android の YouTube アプリのみサポート。 iOS サポートはもうすぐです ! ) YouTube アプリにビデオをロードして、ビデオが再生され始めたら Cardboard アイコンをタップします。あなたの携帯を Cardboard に挿入し、周りを見渡してみてください。

Google Cloud Developer Advocacy TeamGoogle Cloud Platform- Posted by Greg Wilson, Head of Developer Advocacy, Google Cloud Platform

Google Cloud Dataflow で Python のサポートを発表

2016年3月24日木曜日

* この投稿は米国時間 3 月 22 日、Software Engineer の Silviu Calinoiu によって投稿されたもの（投稿はこちら）の抄訳です。Cloud Dataflow SDKPythonApache BeamNumPySciPy pandasApache Beam
# ... other imports ...import google.cloud.dataflow as df@df.typehints.with_output_types(df.typehints.Tuple[int, float])def parse_sales_record(line): # Lines look like this: # {"Timestamp": 1234.56, "Price": 10, "ProductName": "Name", "ProductID": 4} record = json.loads(line)return int(record['ProductID']), float(record['Price'])p = df.Pipeline(...options...)(p | df.io.Read(df.io.TextFileSource('gs://SOMEBUCKET/PATH/*.json')) | df.Map(parse_sales_record) | df.CombinePerKey(sum) | df.Map(lambda (product, value): {'ProductID': product, 'Value': value}) | df.io.Write(df.io.BigQuerySink('SOMEDATASET.SOMETABLE' schema='ProductID:INTEGER, Value:FLOAT', create_disposition=df.io.BigQueryDisposition.CREATE_IF_NEEDED, write_disposition=df.io.BigQueryDisposition.WRITE_TRUNCATE))) p.run()BigQueryGoogle Cloud Dataflow さらに詳しくは

オープンソースの Python SDK を目を通しローカルランナーであなたのプログラムを実行してオープンソースプログラムに貢献してみてください。

Cloud のバッチ処理実行へのアクセスの申請をしてください。

- posted by Silviu Calinoiu, Software Engineer

Google Stackdriver のご紹介：GCP と AWS 向け統合モニタリングとロギング

2016年3月24日木曜日

* この投稿は米国時間 3 月 23 日、Product Manager である Dan Belcher によって投稿されたもの（投稿はこちら）の抄訳です。Google StackdriverGoogle StackdriverStackdriver クラウドプラットフォームをまたがる統合ビューStackdriver

Stackdriver Console for hybrid environment

Alerting policy incorporating GCP and AWS capacity metrics

AWS と EC2 ログのエラーを一つのインターフェースで検索することも可能です。

Logs Viewer - search by GCP or AWS service

最後に、Stackdriver はどちらのプラットフォームで動いているアプリケーションであっても、その中で新しいエラーを検出するとエラーレポートを送信します。

ご察しの通り、AWS を強力にサポートできることが Stackdriver の真髄となっています。例えば、もし Elastic Load Balancer の後ろでウェブアプリケーションを走らせている場合、 Stackdriver を利用することによって、設定情報やアップタイム、最近のイベント、各メトリックスのサマリの他、アベイラビリティゾーンや各種ブレイクダウンの情報を、セットアップ無しで表示、クラスターの状態を確認することが可能になります

同様のサポートが Stackdriver 全機能で AWS にも提供されます。これには IAM-based のセットアップや API の統合に加え、アラートの機能として SNS トピックをサポートするための AWS サービスで広く使われているダッシュボード等々、色々なものが含まれています。

データのサイロ化を無くし、問題解決を迅速に

Stackdriver は問題の特定とトラブルシュートに必要だった各種ツールの数を劇的に減らすことができます。Stackdriver でアップタイムチェックを設定し、アプリケーションエンドポイントのアベイラビリティをモニターすることができます。

ログとメトリクスを、クラウドプラットフォームやシステム、データベース、メッセージキュー、ウェブサーバー、アプリケーションティアから同一のモニタリングシステムに取り込むことができます。

モニターやロギング、診断コンポーネントで問題をフォローしている時に、問題のタイムフレームなどのクリティカルなコンテキストを維持しておくこともできます。これにより、多くのお客様は 5 つ以上のそれぞれ異なるツールに、この情報を手動で関連付けるという作業が必要がなくなり、トラブルが起きてシステムが停止している時の貴重な時間を無駄にしなくて済むようになります。

最初のスターティングポイントは、アプリケーションの健全性を一目で確認することができるビューが表示される、サマリーダッシュボードかもしれません。このビューはクラウドプラットフォーム、システムエージェント、アップタイムチェック、ログ等々のメトリクスも表示可能です。

Sample Custom Dashboard with AWS and GCP metrics

Stackdriver は問題が起こった時にチームにアラートを出すことができます。

一つの問題で多くの別々のシステムからのアラートに対処するのを防ぐには、 Stackdriver のアラートポリシーを定義し、例えば URL がアップタイムチェックに失敗してかつ、レイテンーが 15 分を超えて 30% 超増加した場合、などといったように複数の条件が重なったときに起動するように設定することができます。

Alerting policy with ELB Uptime Check and Latency Threshold

問題を発見したとき、 Stackdriver は根本原因に迫る手助けとなります。

例えば、 Google App Engine アプリケーションのエラーレポートを受け取った時に、サマリーダッシュボードを見て、アプリケーションが処理している URL 毎のレイテンシをトレースするところにまで踏み込み、最終的には特定のリクエストのログを確認することもできます。

Stackdriver Trace Overview

また、サービスのエコシステムのインテグレーションを利用して Stackdriver の利用価値を広げることもできます。例えば、 Stackdriver のログを BigQuery にストリーミングして、アドホックの分析を行うことができます。

同様に、 Datalab を使って時系列データのアドホックの可視化を行うこともできます。さらに、アラートを適切なフォーマットで受け取ることができるように、Slack や HipChat、Campfire、PagerDuty などの色々なアラートインテグレーションから選ぶことも可能です。

メンテナンスもスケーリングも不要。 2 分でスタートできます。

Stackdriver を開始するのは簡単です。貴社のアカウントを作って、（必要な場合は） AWS とのインテグレーションを設定すれば、 Stackdriver は自動的に貴社のクラウドリソースを見つけ、最初のメトリクスとダッシュボードのセットを用意します。

そこからは、アップタイムチェックを作成し、私たちのオープンソースエージェント（Collectd for metrics、Fluentd for logs のパッケージ）をデプロイすれば、仮想マシンやデータベース、ウェブサーバー、その他のコンポーネントを 2、 3 のコマンドでより深く視認できるようになります。