「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。
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【書き起こし】メルカリのカスタマージャーニーにおける不正防止の取り組み – codechaitu 【Merpay & Mercoin Tech Fest 2023】
2023/10/23
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Merpay & Mercoin Tech Fest 2023 は、事業との関わりから技術への興味を深め、プロダクトやサービスを支えるエンジニアリングを知ることができるお祭りで、2023年8月22日（火）からの3日間、開催しました。セッションでは、事業を支える組織・技術・課題などへの試行錯誤やアプローチを紹介していきました。 この記事は、「 メルカリのカスタマージャーニーにおける不正
BigQueryのARRAYとSTRUCTを理解して使いこなす
2023/10/23
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G-gen の杉村です。BigQuery は通常の RDBMS と異なり分析用データベースであることから、非正規化したテーブルを扱うことが多くなります。そのための独特のデータ型として、ARRAY (配列) と STRUCT (構造体) があります。これらについて解説します。 概要 ARRAY (配列) ARRAY とは サンプルテーブル SELECT SELECT 〜 WHERE SELECT 〜 CROSS JOIN SELECT (SELECT ~ UNNEST) CREATE TABLE / INSERT 制限 STRUCT (構
Duet AI Assisted operations検証
2023/10/20
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こんにちは、SREディビジョンの小林です。 この記事では Duet AI Assisted Operationsの各機能紹介と、検証結果について記載しております。 各機能は、以下の項目でまとめています。 機能概要 利用における条件 検証内容 類似製品、他製品との違い（Duet AI in Cloud Consoleのみ） 本機能のメリット どのようなユーザにフィットするか 実運用、開発に利用できるかの考察、使用感 !
「ドメイン別のIDの制限」の組織ポリシー適用下でCloud Runを一般公開する方法
2023/10/18
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G-gen の藤岡です。当記事では Google Cloud（旧称 GCP）で「ドメイン別の ID の制限」の組織ポリシー適用下で Cloud Run サービスを一般公開する方法を紹介します。 前提知識 「ドメイン別の ID の制限」の組織ポリシー Cloud Run ２つのアクセス制御レイヤー サービスを一般公開する方法 注意点 タグがサポートされているサービス Config Controller は未対応 Cloud Run サービスの一般公
拒否ポリシーでBigQueryのテーブル削除を無効にする
2023/10/17
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はじめに こんにちは、クラウドエース データ ML ディビジョン所属の疋田（ひきた）です。 珍しい苗字でなかなか覚えづらいと思いますので、是非「ヒッキー」と呼んでいただければ嬉しいです。 クラウドエースの IT エンジニアリングを担うシステム開発部の中で、特にデータ基盤構築・分析基盤構築からデータ分析までを含む一貫したデータ課題の解決を専門とする
外部メトリクスによるK8sのHPA
2023/10/17
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はじめに こんにちは、クラウドエンジニアの査です。最近はGCP関連のインフラ、特にGKEやKafkaの構築、メンテナンスと監視周りの業務を担当しています。 本日は、以下の構成図のように、Kafkaから収集したメトリクスを利用して、KubernetesのHPAを制御し、アプリケーションのパフォーマンスを自動的に調整する方法を解説したいと思います。 Kubernetesを使用してコンテナ化
Cloud RunからCloud Storageをファイルシステムとしてマウントする
2023/10/17
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G-gen の佐々木です。当記事では Cloud Run で Cloud Storage FUSE を使用して、オブジェクトストレージである Cloud Storage のバケットをコンテナ内のディレクトリにマウントしてみます。 前提知識 Cloud Run とは Cloud Storage（GCS）とは Cloud Storage FUSE について Cloud Storage FUSE とは 制限事項 料金 ネイティブ機能によるマウント 考慮事項 Cloud Run 実行環境 マルチプロセス化による PID 1 問
【GCP】Duet AI in Google Cloud 触ってみた！！
2023/10/16
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こんにちは、SCSK 林です！ 今回は先日の Google Cloud Next ’23 にてプレビュー版の提供が発表された、Duet AI in Google Cloud を触ってみました。 Duet AI とは 2023年5月の Google I/O で発表された Duet AI は、Google の Generative AI 基盤モデルを搭載した、様々なユーザーに必要な支援を提供するAI コラボレーターです。 Duet AI は大きく2つにわけられ、今回の Google Cloud Next ’23 で以下
BigQuery DataFramesを徹底解説
2023/10/16
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G-gen 又吉です。当記事では、Google Cloud Next '23 で発表された BigQuery DataFrames を解説します。BigQuery 上のデータを、pandas ライクな、また scikit-learn ライクなインターフェイスで操作できるライブラリです。 BigQuery DataFrames 概要 bigframes.pandas 概要 仕組み bigframes.ml 概要 自動前処理 概要 特徴の自動変換 欠損データの補完 制限事項 使ってみる やること 環境構築 初期設定 パッケ
【AppSheet初心者向け】業務改善アプリ作成のメリットと開発時のポイント
2023/10/12
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G-genの小林です。当記事では、備品発注アプリを例にして、AppSheet で アプリ作成のメリット と アプリ開発時のポイント を解説します。 備品発注を Excel から AppSheet に置き換えたら？ AppSheet でアプリ化するメリット 発注はスマートフォンからボタンポチポチ 自動で集計処理 フィルタリング簡単！アプリでの見せ方は自由自在 AppSheet アプリ開発の疑問4選 データソースは
Looker StudioでGA4データを可視化したらBigQuery課金がスパイクした件
2023/10/11
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G-gen のタナです。Google Cloud (旧称 GCP) で、BigQuery へエクスポートした Google Analytics 4 (GA4) のデータを Looker Studio レポートのデータソースとして使用した際に、BigQuery の料金がスパイク (想定以上に膨らむこと) してしまいました。同じ問題に直面した方のために、私の経験と解決策を共有します。 やりたかったこと 事象 原因 1. BigQuery のキャッシュが効かなかった 症状 仕様
Looker StudioレポートごとのBigQueryクエリ課金額を調べる方法
2023/10/10
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G-gen の杉村です。Google Cloud (旧称 GCP) の BigQuery と BI ツールである Looker Studio のネイティブ統合機能である BigQuery native integration in Looker Studio が2023年10月2日に Private Preview (申込制) で公開されたため、その機能を活用して Looker Studio レポートごとの BigQuery 課金額を調査してみました。 はじめに やること 調査方法 留意事項 情報取得方法を理解する INFORMATION_SCHEMA.JOBS の構造
VPC ネットワークピアリングの概要
2023/10/06
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はじめに こんにちは。クラウドエースの木村です。 本記事にてご紹介する内容は、Google Cloud のサービスである VPC ネットワークピアリングについてです。 私自身今まで使ったことがなかったので、簡単にサービスの概要と、実際に使ってみた様子をまとめてみました。 VPC ネットワークピアリングに触れたことがない方、どのようなサービスなのかを簡潔に知りたい方に
Dataflow のストリーミングジョブにおいてストラグラーを検知できるようになりました
2023/10/05
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はじめに こんにちは、クラウドエース データML ディビジョン所属の森です。 データML ディビジョンでは、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。 今回紹介する
サーバーレスVPCアクセス経由でMySQLサーバーからBigQueryにデータ転送してみた話
2023/10/03
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G-gen の西島です。Google Cloud (旧称 GCP) の Cloud Run jobs 上に構築したジョブから Compute Engine 上の MySQL サーバーへ、サーバーレス VPC アクセス経由でクエリを発行し、その結果を BigQuery にロードするジョブの検証を行ったので、その紹介です。 はじめに 構成 構成図 認証情報 ビルドとデプロイ ネットワーク ソースコード類の準備 Dockerfile requirements.txt credential.txt .gcloudignore main