「Google Cloud Platform」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 Platform」に関連する技術ブログの一覧です。

Gmail と Google ドキュメントでメール承認フローを試してみた

G-genでセールスを担当している村上です。Gmail と Googleドキュメントで、スマートチップ機能と承認機能をつかって簡易的なメール承認フローを実装してみました。 はじめに 利用するサービスと機能 スマートチップ機能 承認機能 メール承認フローの作成 メールの下書き 承認のリクエスト リクエストの承認待ち 承認 承認済みバージョン メールの送信 はじめに メール承

Generative AIを用いてPDFから抽出した文章を要約してみた

G-gen 又吉です。当記事では、Cloud Vision API を用いて PDF ファイルからテキストを抽出し、Google Cloud の Generative AI モデルが利用できる Vertex AI PaLM API を呼び出して抽出したテキストの要約をやってみたので解説します。 前提知識 Generative AI Support on Vertex AI Cloud Vision API 今回扱うデータ 構成図 プロンプト設計 概要 コンテキスト 入出力例の追加 準備 ディレクトリ構成 main.tf gcf

Diátaxis と C4 model (structurizr) で実現する継続的な開発ドキュメント改善プロセスの構築

本記事の内容 ドキュメント、書いてますか? こんにちは。データエンジニアの加藤です。社内データプロダクトである Knile1 と Crois2 の開発・

[テスト編] GCPでVMインスタンスを自動・自律的に構築する仕組み

はじめに このページは以下の記事シリーズのうち、自律的に構成したVMインスタンスのテストについて説明します。 概要編 VMイメージ継続ビルド編 サーバ自律構築編 テスト編(このページ) テストの位置付け テストと書くと内包される意味は多岐にわたりますが、ここでは構築後のテストを行うということで、特にAnsibleによるプロビジョニングの定義やmetadataを通じて外

[VM継続ビルド編] GCPでVMインスタンスを自動・自律的に構築する仕組み

はじめに このページは以下の記事シリーズのうち、VMイメージの継続ビルドについて説明しています。 概要編 VMイメージ継続ビルド編(このページ) サーバ自律構築編 テスト編 VMイメージ継続ビルド 運用しているシステム向けのVMイメージの継続ビルドにはPackerを用いています。ビルドの仕組みの概観は以下のようになります。 Github Enterprise Server(GHE)のActionsを起点として

[概要編] GCPでVMインスタンスを自動・自律的に構築する仕組み

はじめに こんにちは、情報システム部 SRE 橋本です。 今回は我々のチームで運用効率化として構成しているVMインスタンスの自動的・自律的な構築を行う仕組みについて紹介したいと思います。 昨今、クラウド・プラットフォーム上で様々なマネージド・サービスが利用可能になっていますが、10年スパンで継続運用されているシステムでは移行難易度的にそれらのサー

Cloud BuildでTerraform実行を自動化する

G-gen の武井です。当記事では Cloud Build を使って Terraform 実行を自動化する方法を紹介します。 Cloud Build で Terraform 実行を自動化 はじめに 当記事の概要 前提知識 GitHub Terraform Cloud Build Cloud Build トリガー Terraform / Cloud Build 詳細 アーキテクチャ 設定手順 GitHub リポジトリとの連携 手順 Cloud Build トリガーの作成 コマンド解説 ソースコードの作成 Terraform ソースコード ビルド

Network Intelligence Centerを徹底解説!

G-gen の杉村です。Google Cloud (旧称 GCP) 上のネットワークに対する可視性を高めるためのツールである Network Intelligence Center を紹介します。 Network Intelligence Center とは 接続テスト 概要 分析の仕組み テスト可能な通信 対応ノード 対応しているネットワーク機能 料金 ネットワークトポロジ 概要 エンティティ データの鮮度 料金 パフォーマンスダッシュボード 概要 プロジェ

Cloud Vision APIを用いて車のナンバープレートをマスキングしてみる

G-gen 又吉です。Google Cloud (旧称 GCP) の事前トレーニング済みの API のひとつである Cloud Vision API を用いて車のナンバープレートをマスキングする処理をご紹介します。 はじめに Vision AI Vision API 事前確認でわかったこと 構成図 準備 ディレクトリ構成 main.tf gcf_source_code/detect_car main.py requirements.txt gcf_source_code/detect_license_plate main.py requirements.txt 動作検証 検証データ 実行 Cloud Vi

【Merpay & Mercoin Tech Fest 2023】8月24日のトークセッション見どころをご紹介

こんにちは!Merpay Engineering Enagement Team の@mikichinです。 来たる8月22日(火)から8月24日(木)までの3日間にわたり、「Merpay & Mercoin Tech Fest 2023」をオンライン開催します! テーマは「Unleash Fintech」。メルペイ・メルコインのこれまでの技術的な取り組みはもちろん、メルカリグループのFintech事業における新たな挑戦をお伝えします。メルペイ・メルコインが今後どのよ

BigQuery MLでVertex AIの基盤モデルPaLM2を呼び出して感情分析してみた

G-gen 又吉です。当記事では、BigQuery ML から Vertex AI の基盤モデルを呼び出して感情分析を行う方法を解説します。 前提知識 Generative AI Support on Vertex AI リモートモデル ML.GENERATE_TEXT 関数 概要 引数 出力 クォータと制限 概要 使用するデータ 今回やること プロンプト設計 精度結果 準備 API の有効化 データセットの作成 Connection の作成 サービスアカウントに権限付与 リモー

Cloud WorkflowsとDataformを用いたデータ分析パイプラインを構築してみた

G-gen 又吉です。当記事では、Cloud Workflows と Dataform を用いてデータ分析パイプラインを構築してみたいと思います。 前提知識 Cloud Workflows Dataform ETL と ELT 概要 今回の構成 Cloud Workflows のスコープ Dataform のスコープ 準備 ディレクトリ構造 main.tf gcf_source_code/etl_raw_data main.py requirements.txt gcf_source_code/etl_weather_data main.py requirements.txt source_data 実行 Terraform 実行 Dataform の設定 概要

GKEで予備の容量プロビジョニングを使用してワークロードのスケールアウトを高速化する

G-gen の佐々木です。当記事では Google Kubernetes Engine(以下、GKE)で 予備の容量プロビジョニング(spare capacity provisioning) を使用することで、ワークロードを素早くスケールアウトする方法を解説します。 GKE とは ノードの自動プロビジョニングを使用したスケールアウトの問題点 予備の容量プロビジョニングについて 予備の容量プロビジョニングの概要 一貫した容量の
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