G-gen の藤岡です。当記事では、 Google Cloud（旧称 GCP）のノーコードツールである Google AppSheet（以下 AppSheet）の概要からはじめ方について紹介します。 概要 AppSheet とは データソース ４つのプラン AppSheet と Google Workspace 注意点 ユースケース はじめ方 概要 AppSheet とは AppSheet は、プログラミングの知識のない人や開発経験のない人でもマウス操作のみで簡単にアプリケーションを開発できるノーコードツ

はじめに こんにちは。計測プラットフォーム開発本部 計測プロデュース部の井上です。 私たちは ZOZOFIT 、 ZOZOMAT 、 ZOZOMAT for Hands や ZOZOGLASS などの計測技術に関わるプロダクトのサービス開発をしています。先日ローンチしたZOZOFITではGoogle Analytics 4(以下、GA4)を導入しました。本記事ではGA4を導入する際に工夫した点と注意点について紹介します。 目次 はじめに 目次 計測プラットフォーム開発本部 計測プロデュース部とは 計測プロ

G-gen の神谷です。本記事では、Looker Studio で BigQuery データソースを使う際のコスト最適化について説明します。 はじめに Looker Studio とは 料金体系 料金削減の基本方針 レポートごとの BigQuery コストを調べる Looker Studio レポート側の基本方針 BigQuery 側の方針 Looker Studio のキャッシュ機能 レポートのキャッシュ 抽出されたデータソース BigQuery のキャッシュ機能 クエリ結果のキャッシュ マテリアライズ

こんにちは。検索基盤部の倉澤です。 ZOZOTOWNには、ユーザーが検索クエリを入力した際に、入力の続きを補完したキーワードを提示するサジェスト機能があります。この機能は一般に「Query Auto Completion」と呼ばれ、素早くユーザーの検索を完了させることを目的としています。 検索基盤部では、ZOZOTOWNの商品検索だけではなくサジェスト機能の改善にも取り組んでいます。今回は近年実施したサジェスト機能の改善事例を紹介します。2年程前にまとめたサジェスト改善事例の記事も併せてご覧ください。 t

当記事は みずほリサーチ&テクノロジーズ × G-gen エンジニアコラボレーション企画 で執筆されたものです。 みずほリサーチ&テクノロジーズ株式会社の舘山と申します。 本日は、Google Cloudの監査ログの長期保管とアクセス監査について、調査した内容を共有します。 参考資料として、Google Cloudのログ取得サービス、監査ログの全体像は下記のブログ、Google Cloudドキュメントにまとめられています。 G-genブログ Cloud Loggingの概念と仕組みをしっか

こんにちは、MLデータ部データ基盤ブロックの奥山（ @pokoyakazan ）です。趣味の範疇ですが、「ぽこやかざん」という名前でラジオ投稿や大喜利の大会に出たり、「下町モルモット」というコンビで週末に漫才をしたりしています。私は普段、全社データ基盤の開発・運用を担当しており、このデータ基盤はGCPのBigQuery上に構築されています。そして、データ基盤内の各テーブルは、大きく分けて以下の2種類に分類されます。 システムDBのデータやログデータなどが、特に加工されることなく連携されている一次テーブル

自己紹介 はじめまして、京都大学大学院エネルギー科学研究科に所属していますM1の下野祐太です。普段は、深層強化学習を利用し

こんにちは、タイミーのデータ統括部でデータサイエンティストをしている小関です。 タイミーのデータサイエンスチームでは、データ分析、機械学習モデル構築に加えて、Google Cloudを主軸としたMLOps基盤の構築などの業務に日々取り組んでいます。 その中でもGoogle Cloudを主軸としたMLOps基盤の構築に関連して、 Google Cloud Professional Machine Learning Engineer認定資格 を社内制度も活用しながら取得したので、実際にした勉強の内容などを紹介

こんにちは。 株式会社ココナラで技術戦略室を担当しているKと申します。 本記事では、ココナラで使用しているメール/プッシュ通知の配信基盤についてお話ししたいと思います。 この基盤は2年ほど前に構築したものです。 今回記事に取り上げたのは、今後AWSにコストを抑えた上で高速に処理する仕組みを構築する際の参考になるかもしれないと思ったためです。 本記事では、大きく以下の2点をお話しします。 構築に至った背景 アーキテクチャの詳細と結果 前提として、ECサイトと配信の関係 一般的に、ECサイトではマーケティング

G-genの佐伯です。当記事では、Vertex AIのAutoML及びバッチ予測の基本的な操作方法を解説しながら、簡易的で且つ安価に予測データを収集できる手法を解説できればと考えます。前編では、Vertex AIのAutoML及びバッチ予測の基本的な操作方法を解説させていただきます。 Vertex AI AutoML とは 当記事で行う検証作業 検証作業内容 今回のトレーニングデータについて データの前処理 作業の主な流れ 対象となるデータをデータセットに登録する データセットを指定してAutoMLの学習

当記事は みずほリサーチ&テクノロジーズ × G-gen エンジニアコラボレーション企画 で執筆されたものです。 みずほリサーチ＆テクノロジーズ株式会社の藤根です。この度、G-gen さんとのコラボを通じて、弊社エンジニアによる Google Cloud の記事を執筆する機会をいただきました。 本記事では、Google Cloud が誇る BigQuery について、初学者を対象にご紹介させていただきます。 先行して弊社小野寺より AWS アーキテクトがはじめて Google Cloud で静的

こんにちは。クラウドエースのアイルトンです。 今年はGoogle Cloudのセキュリティ分野についての解説記事をたくさん(?)出せたらなーと思っています! 今回はVPCSCの解説記事です。 この記事を読めば、以下のようなことがわかると思います! VPCSCとはなにか VPCSCで保護したプロジェクトに、どのようにアクセスすればよいのか VPCSCってなに? 正式にはVPC Service Controlsといいます。 公式ドキュメントには、このように書いてあります。 VPC Service Contro

はじめに エス・エム・エス BPR推進部カスタマーデータGrで、「 ナース人材バンク 」等のキャリア事業を中心に、社内のデータ活用の推進、データ基盤の開発を担当しています、橘と申します。 私達カスタマーデータGrでは、Google CloudのBigQueryを中心としたデータ基盤を構築しており、社員がデータを利用して意思決定をする業務をサポートする役割を担っています。本記事ではそのデータ基盤についてご紹介したいと思います。 カスタマーデータGrのデータ基盤について 私達が運用するデータ基盤のデータ連携ア

こんにちは！ 株式会社ココナラのシステムプラットフォーム部インフラ・SREチームに所属しているかたぎりと申します。 本記事では2023年1月に参加したElastic Cloud Workshopについて紹介します。 背景 ココナラではElastic Cloudを利用しています。主に検索関連のプラットフォームとして使っていますが、今後はオブザーバビリティを強化していきたいと考えています。 いくつか手法の選択肢があるなかで、Elasticsearch社にご協力いただき、まずはベースとなる知識を増やす機会を得る

はじめに クラウドエースの島田です。 本記事ではGoogle Compute Engine(以降、GCEと記述)のセキュリティチェックポイントを紹介します。 GCEを利用する際の参考にしていただければ幸いです。 以下のようなトピックになっています。 サービスアカウントとIAM ネットワーク GCEまわりの設定 本記事ではチェックポイントを紹介するだけにとどめます。 各項目の確認、修正方法はドキュメントのリンクを参照してください。 注意事項 本記事で紹介する設定は、一般的なベストプラクティスにSecurit