「Google Cloud」に関連する技術ブログ
企業やコミュニティが発信する「Google Cloud」に関連する技術ブログの一覧です。
全1206件中 211 - 225件目
【イベントレポート】タイミーのレコメンドにおける ABテストの運用
2024/10/15
ブックマーク
イベント概要 2024年9月18日に「GENBA #4 〜データサイエンティストの現場〜」と題してタイミー、ビットキー、AbemaTVの3社でデータサイエンスに関する合同勉強会を開催しました。 今回はそちらの勉強会からタイミーのデータサイエンティストである小関さん（@ozeshun_）の発表をイベントレポート形式でお伝えします。 自己紹介 まず、自己紹介をさせていただきます。私は2
Vertex AI Pipelinesを効率的に開発するための取り組み(part2)
2024/10/15
ブックマーク
こんにちは、タイミーのデータエンジニアリング部 データサイエンス（以下DS）グループ所属のYukitomoです。 DSグループではMLパイプラインとしてVertex AI Pipelinesを 利用 しており、その開発環境の継続的な効率化を進めていますが、今回はここ最近の変更点を紹介したいと思います！ Vertex AI PipelinesについてはGoogle Cloudの 公式ページ や、 前回の記事 を参照ください。 モノ
BigQueryのPipe syntax（パイプ構文）を使ってみた
2024/10/15
ブックマーク
G-gen の山崎です。2024年10月に利用可能になった、BigQuery の Pipe syntax （パイプ構文）の概要と使い方を紹介します。 概要 はじめに パイプ構文とは 従来 SQL の課題 データ処理の順番と記述の順番が一致していない サブクエリによるコードのネスト化 冗長な構文 パイプ構文のメリット 柔軟性の向上 可読性の向上 デバッグ効率の向上 従来の SQL とパイプ構文の比較 サンプ
Firebase Genkit で RAG app をつくってみる
2024/10/15
ブックマーク
RAG (Retrieval-Augmented Generation, 検索拡張生成) を使用した application を開発できる framework として、Firebase Genkit なるものがあると知りました。 Firebase は、認証や database など web app やモバイルゲームなどの開発に便利な様々な機能を提供している platform です。Firebase を利用することによってこういった機能の組み込みの敷居が下がり、また Google Cloud などの外部サービスとの連
Dataplex Catalogについて
2024/10/11
ブックマーク
はじめに こんにちは。クラウドエース データソリューション部所属の橘です。 データソリューション部では、Google Cloud が提供しているデータ領域のプロダクトについて、新規リリースをキャッチアップするための調査報告会を毎週実施しています。 新規リリースの中でも、特に重要と考えるリリースを記事としてまとめ、本ページのように公開しています。 今回紹介
IPアドレス枯渇の救世主！Cloud NAT の ハイブリッド NAT をご紹介
2024/10/11
ブックマーク
はじめに こんにちは、\textcolor{red}{赤髪}がトレードマークの Shanks です。 皆さんは Google Cloud のフルマネージド NAT サービスである Cloud NAT をご存知でしょうか。 本日はその中でも新たに GA（一般提供）された「ハイブリッド NAT」についてご紹介します。 https://cloud.google.com/nat/docs/release-notes#September_30_2024 ! 記事執筆段階で日本語ドキュメントはプレビュー表記ですがご安心
Google Cloud の無料枠紹介
2024/10/10
ブックマーク
はじめに 2024年度にクラウドエース株式会社に新卒入社しました、第二開発部の三浦と申します。 クラウドの時代において、多くの企業や個人がその利便性とスケーラビリティを活用しています。Google Cloud は、その中でも特に人気のあるプラットフォームの一つです。 しかし、初めてクラウドサービスを利用する際には、コストが気になることもあるでしょう。そのため
Cloud Run が GPU に対応！ -Ollama サンプルアプリをデプロイしてみた-
2024/10/10
ブックマーク
はじめに こんにちは、クラウドエースの第二開発部に所属している村松です。 入社したての新人エンジニアですが、Google Cloud を使って日々開発に勤しんでいます。 さて、2024年の8月に、Cloud Run の NVIDIA L4 GPU のプレビュー版サポート が公開されました。 https://cloud.google.com/run/docs/configuring/services/gpu?hl=ja Cloud Run が GPU に対応することで、Google の Gemma や Meta の Llama などのオ
GoogleマネージドSSL/TLS証明書でWebサーバーを構築してみた
2024/10/10
ブックマーク
G-gen の山崎です。 当記事では Google マネージド SSL/TLS 証明書、ロードバランサ、Compute Engine 上の Apache HTTP Server という構成のシステムを構築したので、その手順を解説します。 システム構成 前提知識 Web サーバの構築 VM インスタンスの作成 Apache のインストール index.html の更新 Web サーバ接続確認 インスタンスグループの構築 Google マネージド SSL/TLS 証明書の作成 DNS 認証
【入門】Cloud Storage とは
2024/10/08
ブックマーク
はじめに こんにちは、クラウドエース 第二開発部 2024 年卒新卒の坂本です。 Google Cloud には多種多様なストレージサービスがありますが、その中でも特に代表的なものが Cloud Storage です。 しかし、Cloud Storage を初めて学ぶ方にとって、公式ドキュメントだけでは少し難しく感じることもあるかもしれません。 そこで本記事では、Cloud Storage の特徴、料金体系、使用方法に
Compute Engineのスナップショット、マシンイメージ、カスタムイメージの違い
2024/10/07
ブックマーク
G-gen の杉村です。Google Cloud の仮想サーバーサービスである Compute Engine には、スナップショット、マシンイメージ、カスタムイメージというよく似た3つの機能があります。それらの違いと、ユースケースをご説明します。 はじめに マシンの状態を保存する3つの仕組み スナップショット 基本的な機能 増分バックアップ Web コンソール上の表記 保存先のロケーション 3種類
Gemini in Looker：自然言語でデータと会話！Conversational Analytics 体験レポート
2024/10/04
ブックマーク
はじめに こんにちは、クラウドエースに所属している篠田です。 本記事では、2024年9月12日にパブリックプレビューとなったLooker Studio Pro の新機能 Conversational Analytics (会話分析) についてご紹介します。 Conversational Analytics (会話分析) とは Conversational Analytics は、Gemini in Looker (機能群の総称) のひとつの機能で、生成 AI (Google Cloud の Gemini) を活用したデータクエリツールです
Gemini アプリとGoogle VidsがGoogle Workspaceコアサービスに
2024/10/04
ブックマーク
G-gen の杉村です。2024年末、Google の生成 AI 系サービスである Gemini アプリ（英名 Gemini app、旧 Bard）と Google Vids が、Google Workspace のコアサービスになります。 はじめに スケジュール 用語の解説 Gemini アプリ（Gemini app） Google Vids コアサービス エンタープライズ グレードのデータ保護 Gemini Business と Gemini Enterprise アドオンライセンス未適用ユーザーに Gemini アプリ利用を禁止
【Vertex AI】AI エージェント開発の実践から学んだ設計と最適化のポイント
2024/10/02
ブックマーク
こんにちは、クラウドエース CTO 室所属の茜です。 今回は、Vertex AI を活用した AI エージェント開発で得た知見を共有します。 この開発で直面した課題とその解決策を紹介することで、皆さんの AI エージェント開発の一助となれば幸いです。 はじめに 本記事では、社内 PoC として取り組んだ「ニュース記事から企業のリスク分析を行う AI エージェント」の開発プロセス
内定者が15日で話者ダイアライゼーション機能をリリースした話
2024/10/01
ブックマーク
はじめまして！東北大学修士1年の 林崎 由 ( @u_hyszk )と申します！大学では音声信号処理や自然言語処理に関する研究を行っています。 9/6〜9/30の15日間、株式会社AI Shiftで内定者アルバイトとして就業しました。テーマは「 モノラル音声での話者ダイアライゼーション 」であり、技術選定から実際のプロダクトへのリリースまで一貫してやり切ることができました。 本記