Google Cloud Platform Japan 公式ブログ

VFX アーティストによる VFX アーティストのためのクラウドレンダリングソリューション

2015年9月4日金曜日

* この投稿は、米国時間 7 月 30 日、Google Cloud Platform の Product Manager である Todd Prives によって投稿されたものの抄訳です。

Zync は、VFX アーティストのために VFX アーティストによって設計されたレンダリング用ソリューションです。当初より Zync の開発チームは、Google の広大なクラウドプラットフォームにツールを統合するため、多大な努力を払ってきました。その結果、アーティストは、Maya や Nuke など使い慣れたレンダリングツールを使用することで、Google インフラストラクチャのパフォーマンスやスケールそして価格面におけるメリットもシームレスに享受することが可能になります。

Screen Shot 2015-08-11 at 7.43.44 AM.png

本日、 Google Cloud Platform において、Zync のベータ版を発表いたします。公開は 8 月 20 日の予定です。アーティストをサインアップに招待し、来週の公開時には告知を行います。1600 もの専用 Compute Engine コアが使用可能となり、V-Ray、Arnold、ならびに Nuke ベースのレンダリングをパワーアップします。

Zync は、アーティストの既存のパイプラインに適合したワークフローに基づき、VFX スタジオで設計されました。 Google Cloud Platform で補強された Zync により、アーティストは Google のインフラストラクチャが備えているスケール、パフォーマンス、セキュリティを手に入れることができます。また同時に、ローカルレンダリングファームも親しみやすく、使いやすいものになります。

Google クラウドインフラストラクチャの価格設定にはメリットがあります。オンデマンドでコンピュートノードに即座にアクセスし、一方で料金は分単位の請求で無駄なオーバーヘッドを発生させないように、レンダリングだけに課金されます。

さらに、サポートしているすべてのアプリケーションについて、別途 15 パーセントから 25 パーセント、オンデマンド価格を割引いたします。当社の TCO の計算により、オンプレミスの合計支出と Zync の分単位モデルを比較することができます。

レンダリングを行うクリエイティブプロフェッショナルの厳しく過密なスケジュールに対応するべく、Google は、毎週月曜日から金曜日の営業時間内においてサポートを提供します（応答時間は４時間以内）。

現在サポートするプラットフォームに加え、Zync は来月、Pixar の RenderMan ベータ版サポートを発表します。この25年間、Pixar の RenderMan テクノロジーは、グラフィックスレンダリングの標準であり続け、物理ベースのビジュアルエフェクト、最先端のレイトレーシングなど、最新の技術を可能にするために進化してきました。

RenderMan ビジネスディレクターのクリスフォード氏は、ピクサーアニメーションスタジオにおいて、以下のように述べました。

「当社は、 Zync と Google クラウドプラットフォームの来るべき統合を発表できることをとても喜ばしく思っています。近日、統合化が実現されたあかつきには、RenderMan のユーザは Google の驚異的なクラウドレンダリングインフラストラクチャに簡単にアクセスできるようになります。これにより、ユーザは容易にコンピューティングパワーを引き出せるようになり、アニメーションとVFX の製作期限を守ることが可能となります」

Zync の詳細については、当社のチュートリアルビデオシリーズの閲覧をお勧めいたします。新規ユーザーの方は、Zync の Google Cloud Platform で 300 ドルのクレジットにを使って、100 時間以上の無料のレンダリングサービスをご利用いただけます。

-Posted by Todd Prives, Product Manager, Google Cloud Platform

VMware vCloud Air で Google Cloud Storage が利用可能に

2015年9月3日木曜日

* この投稿は、米国時間 8 月 31 日、Global Partner Business Director の Adam Massey によって投稿されたものの抄訳です。VMware との提携Google Cloud Storage

Standard Storage: 最も高い可用性と永続性のほか、最大容量のストレージが提供されます。シンプルな HTTP ベースの API には、最新のプログラミング言語で作成されたアプリケーションから、アクセスが可能です。

Durable Reduced Availability Storage: Standard storage よりも低価格で、ストレージへ今すぐに確実なアクセスを行う必要がない場合の選択肢です。複製の削減によってコストの節約が可能なほか、Standard storage と同程度の永続性を備えています。

Cloud Nearline Storage: Google の最新ストレージであり、すばやいデータのバックアップや、1ギガバイトあたり1光速のアクセスを可能にした、シンプルで低コストの高速ストレージサービスが提供されます。

Google Cloud Platform の営業担当者- Posted by Adam Massey - Director, Global Partner Business

フェアリーデバイセズ株式会社の Google Cloud Platform 導入事例: 「ディープラーニング」を備えた音声認識システムで、感情豊かな人工知能を。

2015年9月3日木曜日

今後の IT サービス・製品開発を考える際、なくてはならない基幹技術の1つに挙げられる「音声認識」。フェアリーデバイセズ株式会社は、その国内トップランナーの 1 社です。大手メーカーのスマートフォンへの採用が決定し、今後、驚異的なトラフィックに直面することとなる同社が Google Cloud Platform に期待することとは？

フェアリーデバイセズ株式会社代表取締役社長藤野真人さんシャープが同社製スマートフォン 2014 年冬モデルから採用されている「エモパー」は、感情を持った人工知能がユーザーのアクションに音声で対応してくれるというエージェント機能。充電開始すると「ああ～、極楽、極楽」と喜びの声を上げるなど、利便性を最優先した従来エージェント機能とは異なる、どこかほっとする親しみやすさを備えているのが特徴です。5 月より発売された NTT ドコモ、ＫＤＤＩ、ソフトバンクモバイルの2015年夏モデル最新スマートフォンに搭載の「エモパー 2.0」では、いよいよユーザーとの音声対話が可能になったことでも話題となっています。ここで使われているのが、フェアリーデバイセズ株式会社の音声情報処理クラウド「mimi® （ミミ）」。人工知能の最新トレンドである「ディープラーニング」を備えた音声認識技術で、笑い声や拍手などといった環境音を認識するほか、イントネーションの理解や話者認識など、音声をただテキスト化するだけでない、真の意味での音声認識（同社ではこれを「未来の機械のための聴覚プラットフォーム」と定義）を実現しています。実は「mimi®」はこれまで他社のクラウドサーバー上にて運用されていたのですが、今回の「エモパー 2.0」への採用を契機に、Google Cloud Platform への移行を敢行しています。その理由についてフェアリーデバイセズ代表取締役社長の藤野真人さんは次のように語ってくれました。「最大の理由はやはり“コスト”です。今までのクラウドサービスで何が一番困るかというとリザーブドインスタンスという仕組みが使いにくいこと。せっかくクラウドを使っているのにあらかじめ利用量を指定しないといけないというのはナンセンスだと思いませんか？　たまたま参加した説明会で Google の担当者が全く同じことを指摘していて、全くその通りだと思ったのが Google Cloud Platform を使おうと思ったきっかけです。『mimi®』はその特性上、メモリよりも CPU に負担をかけるのですが、ある時点での実測で、最もコスト対性能比が高かったのが Google だったという事情もあります。結果、去年の 11 月に Google Cloud Platform への乗り換えを決意しました」現状の「mimi®」のアクティブユーザー数は全ての対応機器を合わせてもおよそ 10 万人程度。これが大手メーカーのスマートフォンに採用されることで一気に数十万、数百万人になることが予想されています。

「中長期的な需要予測を適切に立てられない伸び盛りの中小企業にとって、Google Cloud Platform の料金プランは良心的。万一の手当のために無駄なマシンを確保しておく必要がありませんからランニングコストを最低限に保つことができます。具体的には、まず我々の方で、直近の利用履歴から統計的な需要予測を行い、スケジュールドなスケーリングを行っています。そこから外れた部分は、Google Cloud Platform のマネージドなオートスケーラーでカバーするという二段構えを取っています。この仕組みをマルチゾーンで構成していますが、コスト削減の観点からは、6月に発表されたプリエンプティブルインスタンスも極めて有効ですね。通常のインスタンスと組み合わせて利用することで、サービスの安定性とコスト削減を適切に両立することができます。」なお、気になる Google Cloud Platform への乗り換えに関しては「全く、何も、苦労しませんでした（笑）」と笑う藤野さん。「Google の良いところは極めて論理的であるということ。何でこうなっているんだろうということにきちんと理由付けがあるんです。なので、調べればたいていのことには納得できる答がある。強いて言えば今回はオートスケーラーとネットワークロードバランサーを組み合わせる公式ドキュメントが見当たらなかったのですが、問い合わせたところ、すぐに期待した返答があって大変助かりました。通常の問い合わせは英語で行っていますが，分からないポイントが込み入っていたこともあって日本語で問い合せたところ、それに対してタイムリーに日本語で返答してくれたこともポイントが高かったですね。サポートエンジニアのレベルが高いと言うことも Google Cloud Platform の美点と言って良いのではないでしょうか。こちらと同じレベルで話ができるというのが本当に頼もしい。これまでもググって解決方法を探していたのですが、Google Cloud Platform では Google の中の人に直接聞くというググり方がある（笑）。社内に専属担当者を抱えておけない中小企業ほどメリットが大きいと思いますよ」実はクラウドサービスの移行に際して、Google 以外のサービスも検討・試用してみたそうですが、ドキュメントが不足していたり、質問に対して木で鼻をくくるような返答が返ってきたりとストレスの溜まることが多かったそうです。Google Cloud Platform は、その点でも藤野さんにとって満足度の高いサービスだったということですね。……とはいえ、今後改善を期待したいということもいくつかあるそうです。「まず、日本にデータセンターを作ってほしいですね。『mimi®』のような音声認識技術では0.5秒以上遅れるとユーザーに違和感を与えてしまいます。ある程度は我々の側でも短縮できるのですが、やはりどうしても全ては吸収しきれない。現在は TCP/IP 周りの遅延が少し気になっています。この辺りも含めて改善されるとうれしいのですが……。あと、将来に向けた要望としては GPU インスタンスがほしい。ただ、これは我々の側が実績を作って行かなければならないのだろうなとも思っています。がんばります（笑）」ちなみに数ある Google Cloud Platform の機能の中で藤野さんが最も気に入っているのが「gcloud コマンド」なのだとか。取材中、身を乗り出すようにしてその魅力を熱弁してくれました。「gcloud コマンドの導入の簡単さと使いやすさは神がかっていますね！これまでは、何をするにも適切な認証を通した API を逐一叩かなければならなかったりして、ちょっとしたことを細々やるには大げさな面がありました．gcloud コマンドを使えば、シェルスクリプト一発で、何でも簡単にできる。この手軽さは一度使うと手放せないですね．。個人的にはこれだけのために Google Cloud Platform を選んでも良いのではと思っています」導入事例はこちら

Google Cloud Platform ユーザーエクスペリエンス調査参加のご案内

2015年9月2日水曜日

* この投稿は、米国時間 8 月 28 日、Google UX Research Infrastructure Team によって投稿されたものの抄訳です。こちら

Google オフィスでのユーザビリティ調査: Google オフィスがある地域の参加者が対象です。通常はオフィスまでお越しいただき、Google のリサーチャーと、マンツーマンの対面調査に参加いただきます。調査では質問への回答、製品の使用、感想の提出をお願いしています。すでによくご存知の製品や、未公開のプロトタイプが調査の対象となります。

リモートでのユーザビリティ調査: Google オフィスへお越しいただくのではなく、インターネットでの調査に参加いただきます。基本的に、Google のリサーチャーが電話でご連絡した上で、参加者のコンピューターを使用して共有セッションを実施します。高速インターネット接続があれば、世界中のほぼどこからでも参加いただけます。

現地調査: Google のリサーチャーが参加者をご訪問します。まず、ご連絡した上で調査の詳細をご説明し、訪問の日時を設定します。

エクスペリエンスサンプリング調査: 数日間または数週間にわたり、毎日わずかな活動を行っていただき、携帯電話やタブレット、ノートパソコンから製品に関する質問に回答したり、製品の使用について日記を記録していただきます。

FAQ

ストレステストのベストプラクティス - Energyworx が実践する「信ぜよ、されど確認せよ」

2015年9月2日水曜日

* この投稿は、米国時間 8 月 28 日、Solutions Architect である Corrie Elston によって投稿されたものの抄訳です。

2012 年設立の Energyworx は、ビッグデータの集積や分析を行うクラウドソフトウェアサービスをエネルギーおよび公益業界向けに提供しています。製品やサービスを通じて電力網の最適化と信頼性向上、メーターデータの管理、消費者のエンゲージメント向上、エネルギー取引、環境影響の軽減に取り組んでいます。本社はオランダにあります。詳しくは http://www.energyworx.org/ を参照してください。EnergyworxEnergyworxGrinder-Posted by Corrie Elston, Solutions Architect

月刊 Google Cloud Platform ニュース

2015年9月1日火曜日

Posted by 福田潔 (Google Cloud Platform セールスエンジニア) 先月（2015 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。 [新製品, 新機能] BigQuery 1.8 の新機能のリリース、Container Engine および Cloud Dataflow、Cloud Pub/Subの GA が発表されています。

UDF をサポートした Google BigQuery で、より”ディープ”なクラウドアナリティクスを! 8/28

Google Container Engine が正式リリース（GA） 8/27

Google Cloud Dataflow と Google Cloud Pub/Sub が正式リリース（GA） 8/14

Deployment Manager が正式リリース（GA） 8/12

Google Cloud Platform で BYOK (Bring Your Own Key) の活用が可能に 8/4

[顧客事例] 顧客事例としては、自動車のアフターマーケットの業務効率化を推進してきた株式会社ブロードリーフが、データベースのクラウド化を進める事例を紹介しています。

株式会社ブロードリーフの導入事例 - Google BigQuery で 100 万規模のデータを統合、最短数秒で結果を返すシステムを構築 8/24

[パートナー関連] Cloudera がGoogle Cloud Platform のサポートを表明しています。これにより、CDH やCloudera Enterprise を Google Cloud Platform 上で安心してお使いいただけるようになります。

Cloudera が Google Cloud Platform で動作保証の対象に　8/19

Tableau、Google BigQuery、Twitter によるツイートストリームの視覚化ソリューションデモ 8/6

Google Cloud Platform のシングルインスタンスで数百万の処理を秒単位で実現 (Levyx) 8/1

[Developer Tips]

Magento と CloudMaestro と Google Compute Engine を使ったパフォーマンステスト 8/20

App Engine アプリケーションのレイテンシーに関するトラブルシューティング 8/10

Google Cloud Datastore でのデータモデルの考え方 8/6

接続が切れた! - Compute Engine で VM インスタンスに SSH できない問題のトラブルシューティング 8/5

[ソリューション]

Google Cloud Platform のメディアソリューション 8/18

アーティストやプロの創作家たちを支えるメディアソリューション 8/13

[その他]

簡単スタートアップガイドの公開 8/27

目で見る Google のグローバルネットワークインフラストラクチャにおけるイノベーション 8/21

UDF を新たにサポートした Google BigQuery で、より “ディープ” なクラウドアナリティクスを！

2015年8月28日金曜日

* この投稿は、米国時間 8 月 25 日、Technical Program Manageである Tino Tereshko によって投稿されたものの抄訳です。 8 月 14 日付の投稿Google Cloud DataflowGoogle Cloud Pub/SubGoogle BigQueryBigQueryBigQuery 新しい BigQuery は、UDF などの新機能と、改良されたユーザーインターフェース（UI）を備え、今まで以上に使いやすくなっています。

ユーザー定義関数（UDF）: UDF は JavaScript で表現され、SQL を拡張します。UDF を使えば、BigQuery の中で自由にコードを実行できるようになります。たとえば複雑な条件をクエリに記述できるようになり、正規表現よりもはるかに柔軟なマッチングを指定できます。詳細はドキュメントを参照してください。

BigQuery から Google Cloud Storage ファイルへのクエリ: BigQuery に最初にファイルをロードしなくても、クエリを実行できるようになりました。この機能により、BigQuery へのデータのインポートも単純化されています。既存のストレートな“インポート”メカニズムに加え、Cloud Storage ファイルを読み込んで結果を BigQuery テーブルに書き込むクエリを書けるようになりました。詳細は統合クエリのドキュメントを参照してください。

クエリ上限の拡張: 新しい BigQuery では同時に 50 のクエリを実行できます（従来は 20）。1 日あたりのクエリ数も 100,000 に増えています（従来は 20,000）。さらに、“同時処理されるバイト数の上限”と“同時実行される大規模クエリの上限”が廃止されました。これらの変更により、BigQuery エコシステムにおける自由度が広がりました。

UI の改良: 新設の“ Format Query ”ボタン、日付によってシャーディングされたテーブルの自動構成、クエリ結果の JSON へのダウンロードなど、いくつかの新機能が追加されています。

BigQuery はさらに強力で、かつパフォーマンスの高い製品へと進化し、お客様の作業時間短縮と生産性向上を支援します。

ダイナミックなクエリの最適化: 大規模な JOIN や GROUP BY などの複雑なクエリの信頼性とパフォーマンスを高めます。あと数週間のうちに、お客様のプロジェクトは動き始めるはずです。もう EACH キーワードを指定する必要はなくなります。これにより、クエリは大幅に単純化されます。特に、ビジュアライゼーションツールやダッシュボードのようにプログラム内で SQL を生成するアプリケーションでは大きな効果があります。

クエリ実行エンジンの拡張: これにより、大規模な JOIN、アナリティクス機能、カーディナリティの高い列による集計など、大量の資源を使用するクエリのパフォーマンスとスケールが向上します。

最後に、BigQuery をよりオープンにするための新機能を紹介します。

BigQuery Slots: BigQuery には、広大な共有リソースのプールから 1 つのクエリのために数千のコアを投入できるというユニークな機能があります。BigQuery Slots は、システムの負荷にかかわらず、使えるリソースを拡大する機能を提供します。ユースケースには、レイテンシーに敏感に対応する SaaS、ETL（抽出、変換、ロード）、ビジネスレポート作成などがあります。

High-Compute 料金レベル: UDF、ダイナミックなクエリの最適化、クエリ実行エンジンの拡張に伴い、BigQuery は“バイトスキャン”と比べて大量の計算リソースを使用するクエリをサポートします。こうした大量リソースの使用を可能にするため、High-Compute 料金レベルが導入されます。詳細は価格ページを参照してください。

BigQueryBigQueryドキュメント試してみる- Posted by Tino Tereshko, Technical Program Manager

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