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はじめに こんにちは。クラウドエース株式会社で SRE をしている間瀬です。 今回は先日紹介したCloud Run のマルチコンテナデプロイ機能に関連してサイドカーコンテナとして Envoy と Open Policy Agent (以下、OPA) をデプロイして認証認可を行う方法を紹介します。 また、認証については今回は Keycloak を使って Open ID Connect (以下、OIDC) による認証を行います。 Cloud Run のマルチコンテナデプロイ機能については以下の記事で紹介してい

初めに こんにちは。クラウドエースバックエンドディビジョンの王です。 待望のCloud Workstationsがついに2023年5月11日に一般提供（General Availability）になりました。この記事では、私が実際にCloud Workstationsを使用して開発を行った経験について紹介します。 Cloud Workstationsとは Cloud Workstationsの概要については下記の記事で紹介していますので、リンク先をご参照ください。 https://zenn.dev/clo

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。 Cloud Armor は Google Cloud でセキュアな Web アプリケーションを構築するために欠かせないプロダクトです。 代表的なアプリケーションへの攻撃である SQL インジェクションを題材に、CloudArmor の機能を体験できるハンズオンを整備しました。 G-gen の片岩です。 当記事ではサーバレスな Web アプリケーションを構築し、SQL インジェクション攻

こんにちは。ミイダスTech Officeです。ミイダスにおけるユーザー検索の高速化を図るため、SQLからGo + gRPCへの移行を実施し、技術的な課題を解決しながら開発を進めてきました。 今回のインタビューでは、そのプロジェクトを担当した宮本さんと中田さんに詳細について話を聞きました。 ーー開発プロジェクトの役割分担について

こんにちは。ML・データ部　データ基盤ブロックの塩崎です。最近はつちのこフェスタが4年ぶりに開催されたというニュース 1 でアフターコロナの訪れを感じています。 さて、データ基盤のためのデータ転送パイプライン構築といいますと、多くの方はMySQLなどのデータベースからのデータ連携を思い浮かべるかと思います。実際にシステムの保有する多くのデータはデータベースに保存されており、データベースからのデータ連携は大きな部分を占めます。当ブログでも数々の事例を紹介してきました。 しかし、それ以外にもデータを保有してい

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です。本日は Artifact Registry リモートリポジトリ機能について、検証した結果を共有します。 Artifact Registry はじめに 前提知識 Artifact Registryリモートリポジトリ Artifact Registry とプライベート接続 注意点 プライベートパッケージとの併用 Cloud Buil

pnpm には Docker でキャッシュを利用しやすくする fetch というコマンドが用意されています この記事では pnpm fetch を使ってキャッシュを利用しやすい Dockerfile を書いていく方法を紹介します Docker のマルチステージビルドとキャッシュ Docker にはマルチステージビルドという機能が存在し、単一の Docker イメージ下で実行するのではなく、ビルドやインストール, 本番実行等に分けて Docker イメージ を作成できます Dockerfile でマルチステ

G-gen の堂原です。 Artifact Registry に溜まった、タグなしの Docker イメージ ダイジェストを一括で削除する Python プログラムを紹介します。 はじめに ソースコードの解説 処理の流れ ソースコード クライアントライブラリ Python Client for Artifact Registry API 現在は「delete_docker_image」が存在しない parent の記載方法 はじめに Google Cloud (旧称 GCP) の Artifact Reg

みなさんこんにちは、 電通国際情報サービス （ISID）X イノベーション 本部ソフトウェアデザインセンターの佐藤太一です。 この記事では、 VS Code のDev Containerを使ってOSに依存しない Python の開発環境を構築する方法をステップ バイス テップで丁寧に説明します。 VS Code の利用経験があり、また Python によるアプリケーション開発に興味のある方を想定読者として記述しています。 Python の初心者から中級者向けを意識して書いていますので、意図して冗長な説明を

はじめに こんにちは、ニフティ株式会社 基幹システムグループの小倉です。今回は、業務で扱うことの多いPython開発環境に対して、個人的に快適でモダンな開発環境を考えてみたので、共有しようと思います。 使用するツールについて Visual Studio Code 今回使用するエディタになります。 Docker コンテナ技術を提供するツールです。 Poetry PoetryはPythonパッケージマネージャの1つです。普段の開発ではpipenvを用いることが多いですが、Poetryでは依存解決を高速に行える

2回目の投稿です。rks_mnkiです。 インフラエンジニア的なことをやっています。 さて今回は、「ブラウザ環境上の操作のみでシステムログを取得する環境構築」について、実際の設定内容などを踏まえながらご紹介したいと思います。 目次： 1．導入を進める背景、課題 2．システム要件 3．利用ツールの選定 4．システム全体の構成イメージ 5．各種コンポーネントの説明 Jenkinsジョブ Promtail Loki Grafana Nginx 6．Docker Composeによる実装 7．操作の流れをご紹介

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や、簡易で安価に予測データを収集する手法を解説します。後編では Vertex AI AutoML で作成した機械学習モデルをローカルの docker で動作させ、安価に予測値を取得する方法をご紹介します。 はじめに 検証内容 当記事で活用するモデル Vertex AI Model Registry からモデルをエクスポート ローカル Docker コンテナで推論を実行 トレーニングデータを大幅に増やし推論を実行 まとめ はじ

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