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Google Cloud」に関連する技術ブログ

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G-gen の勝島です。当記事では、Gemini Enterprise Agent Platform と Cloud Monitoring の MCP サーバーを組み合わせて、エラーログの検知から AI による原因分析、Slack 通知までを自動化します。 はじめに Gemini Enterprise Agent Platform とは MCP(Model Context Protocol)とは 当記事について 背景と構成 本構成の狙い システムの構成 環境構築 環境変数の設定 API の有効化 ログルー
こんにちは、ブログ運営担当の遠藤です。 6/1(月)12:00~13:00 当社主催の勉強会「NRIネットコム TECH AND DESIGN STUDY #101」が開催されます!! 今回のTECH & DESIGN STUDYでは、当社エンジニアから「Google Cloud Next 26 ー Agentic Eraの幕開け ー」についてお話します。 【1テーマ目】Keynoteから考える、AIエージェント時代で何が変わるのか? 2日間のKeynoteの概要・メッセージを整理しながら、Google
こんにちは、ファインディのCTO室でスタッフエンジニアを担当している及川(@rojoudotcom)です。 4月14日(火)〜16日(木)にDevOpsDays Tokyo 2026が開催されました。本記事は、スポンサー登壇者として参加してきたレポートです。 DevOpsDaysは、世界各地で開催されるエンジニア向けの国際カンファレンスです。 開発(Dev)と運用(Ops)の連携、自動化、組織文化、最新の事例やプラクティスを発表しています。日本では DevOpsDays Tokyo として、年に1回開かれ
はじめに クラウドエース DevSecOps 事業部の羽田です。 今回はGoogle Cloud Load Balancing について初心者でもざっくり理解できるように図解を交えながら紹介していきます。 今回はざっくり解説のため Cloud Load Balancing の種類の解説等はしません。 この記事でわかること Load Balancer が何かわかる Google Cloud の Cloud Load Balancing の特徴がわかる Cloud Load Balancing の具体的なユー
G-gen の福井です。当記事では、AI エージェントツールに専門知識やワークフローを追加するためのオープンフォーマットである Agent Skills について、概念や動作の仕組み、スキルの構造、使い方などを解説します。 概要 Agent Skills とは Skills が可能にすること Skills の実体 Agent Skills の仕組み 基本的な動作 コンテキスト肥大化の防止 Skills と MCP の関係 Skills の構造 ディレクトリ構成 SKILL.md の中身 使い方 対応ツール
こんにちは。ワンキャリアで、データサイエンティストをしている申です。 私はもともと、小売・金融・旅行業向けのシステム開発に携わっていました。金融系のトランザクション処理や旅行予約の在庫管理など、止まったら即アウトの領域です。 前職でデータサイエンティストへと転身し、現在はワンキャリアでデータ分析や AI・機械学習モデルの開発を中心に取り組んでいます。
はじめに こんにちは、データ基盤ブロックの平本( @cisetn )です。 本記事では、ZOZOTOWNのリアルタイムデータ連携基盤の中核である ETL層 を作り直した事例を紹介します。対象はオンプレミスのSQL ServerからBigQueryへリアルタイムにデータを連携する基盤です。そのETL層を Goで実装したプラグイン (実行基盤はFluent Bit)で再設計しました。 ZOZOのリアルタイム連携基盤は2020年に 一度紹介記事を公開しています が、それ以降、段階的にアーキテクチャを見直してきま
G-gen の佐々木です。当記事では、単一の API 呼び出しでマネージドな自律エージェントを構築・実行できるサービスである Managed Agents API on Agent Platform について解説します。 概要 Agent Platform とは Managed Agents API on Agent Platform とは プレビュー段階での注意点 他のエージェント構築手段との比較 Managed Agents API の基本 2つの API ツールの利用 料金 サンドボックス環境につい
こんにちは。タイミーのデータエンジニアリング部 DSグループでMLOpsを担当しているYukitomoです。 私たちのチームでは多くのPythonアプリをモノレポで管理していますが、Dependabotによる依存関係更新PRが多すぎることが運用課題でした。本記事では、Renovateへの移行によって「更新PRの粒度と数をコントロールできる運用」を実現するまでの設計判断と、Python + uv環境特有の注意点を共有します。 この記事の想定読者 Pythonのモノレポ環境で、複数のアプリケーションやライブラ
G-gen の西田です。当記事では、Google Workspace の共有ドライブのデータに対する操作に対して必要なアクセス権について解説します。 共有ドライブのアクセス権の仕組み 共有ドライブの最上位レベルでのアクセス権付与 個別ファイルでのアクセス権付与 外部への共有 データの移動 共有ドライブのアクセス権の仕組み 共有ドライブ は Google ドライブの機能であり、チームでファイルを保存、検索、アクセスすることができます。 アクセス権は「 共有ドライブの最上位レベル 」、「 フォルダごと 」、「
2026年4月22日〜24日に開催された Google Cloud Next '26 へ参加してきました。昨年に引き続きアメリカ・ラスベガスで開催され、弊社からはMA部の平井・林・木野、AI事業戦略部の川田・桜井の5名が参加しました。なお、昨年参加した様子は以下の記事で紹介しています。 techblog.zozo.com 今年はAIエージェントを『実戦』に投入し、いかに賢く、安全に使うのかに焦点を当てたセッションが多い印象でした。本記事では、現地での様子と特に興味深かったセッションをピックアップして紹介し
.NET 、 メインフレーム、および VMware ワークロード 向けの AWS Transform がリリースされたのは、今からちょうど 1 年前のことです。AWS Transform は、エンタープライズアプリケーションの大規模なモダナイズ専用に構築された初のエージェンティック AI サービスでした。re:Invent 2025 では、組織が AWS マネージド変換とカスタム変換を使用してコードを大規模にモダナイズし、変換することを可能にする AWS Transform カスタム が発表されました。そ
こんにちは。クラウドエース株式会社で Google Cloud 認定トレーナーをしている廣瀬 隆博です。 ヘヴィメタルのライブに行くと、ステージ前ではモッシュやダイブといった 激しい自己表現 が繰り広げられます。セキュリティ(警備員)の方々は最前線でファンが怪我をしないよう、そしてステージに侵入しないよう必死に防御してくれています。しかし、どれだけ強固な警備体制を敷いていても、熱狂のあまりステージ前の柵を越えてしまうファン はゼロにはなりません。そんな時、大切なのは 「絶対に越えさせないこと」以上に、「越
G-genの菊池です。Looker におけるデータモデリングにおいて、複雑な分析や集計を効率化する 派生テーブル (Derived Tables)について、その機能分類と選定の基準を解説します。 Looker の派生テーブルとは 定義方法による分類 概要 ネイティブ派生テーブル SQL ベースの派生テーブル データの保持方法による分類 概要 一時的な派生テーブル 永続的な派生テーブル(PDT) 永続性戦略 概要 トリガーベースの戦略 保存期間ベースの戦略 データベースが管理する戦略(マテリアライズドビュー
こんにちは、クラウドエース株式会社 第一開発部のダッフィです。 近年、Web アプリケーションや業務システムを支える サーバー側のインフラ を、自社の機械室ではなくクラウドプロバイダ上に構築する事例が増えました。一方で、執務するオフィスの LAN や自宅の回線・Wi-Fi ルーターなど、足元のネットワークは今もオンプレミス(または契約プロバイダの設備)に依存しています。クラウド化されているのは主に「クラウド側に置く計算・ストレージ・仮想ネットワーク(VPC ネットワークなど)」をどう設計・運用するか の領

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