「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。

ZOZOTOWNホーム画面におけるパーソナライズの取り組み

はじめに こんにちは、ML・データ部推薦基盤ブロックの寺崎( @f6wbl6 )と佐藤( @rayuron )です。 ZOZOTOWNのホーム画面は2021年3月にリニューアルされ、「モジュール」と呼ばれる単位で商品が表示されるようになりました。 本記事ではユーザーごとにパーソナライズされたモジュール(以降、パーソナライズモジュール)のロジックやシステム構成、および導入時に実施し

pandasでBigQueryのデータを操作する方法 (基本編)

G-gen の杉村です。 Python のライブラリである pandas (パンダス) は、データ分析に用いられるツールとして有名です。 当記事では BigQuery から取得したデータを pandas で操作する方法をご紹介します。ごく基本的な内容ですが、コーディング時のメモとして、また Python による BigQuery データを扱う際の練習等にご利用ください。 基本編では簡単なテストデータを使いながら、 S

Cloud Digital Leader試験対策マニュアル(出題傾向・勉強方法)

Cloud Digital Leader 試験は Google Cloud(旧称 GCP)の認定資格の中でも最も基礎的な内容を扱う試験です。試験対策や出題傾向について解説します。 基本的な情報 Cloud Digital Leader とは Cloud Digital Leader の難易度 体験記 試験対策方法 1. IT 基礎知識の習得 2. 公式の試験ガイドで試験範囲を把握する 3. Google Cloud の関連書籍を読む 4. 公式の模擬試験を受験で感覚を掴む 5. 模試試験で

Cloud Run functionsを徹底解説!

G-genの佐々木です。当記事では Google Cloud の Cloud Run functions (旧 Cloud Functions)について解説します。 Cloud Run functions の基本 Cloud Run functions とは リブランディング サーバーレス サポートされている言語 ユースケース 関数の種類 2種類の関数 HTTP トリガー イベントトリガー ロギング Cloud SDK の利用 Cloud SDK のユースケース Cloud SDK の認証 モジュールの依存関係 料金 第1世代

Assuredの技術スタック紹介(インフラ編)

プロダクトマネージャーの鈴木 @kecholです。前回のアプリの紹介記事に続き、今回は「Assured」のインフラ基盤をご紹介したいと思います。 「Assured」のインフラ構成 インフラ基盤は大まかに分けて以下のような構成になっています。今回は以下について簡単にご紹介したいと思います。 IaaS: Google Cloud Platform (GCP) アプリケーション(コンテナ)基盤: Google Kubernetes Engine (GKE) イ

Assuredの技術スタック紹介(アプリ編)

こんにちは!エンジニアの内山です。 今回は「Assured」のアプリ側(フロント/バックエンド)の技術スタックについてご紹介していきたいと思います。 なお、今回は技術についての説明(ex. Scalaとは?)や、選定理由については触れません。選定理由については以下の記事で触れていたり、今後書いていくものもありますので合わせて見ていただけるとうれしいです。 新規事

インフラでの自動化【まとめ】

はじめに  はじめまして、 ラク スでインフラを担当しているftkenjです。 前回は 「DNSエラーってなに?」その原因と解決方法 を書かせていただきましたが、 今回は「自動化」、その中でもインフラエンジニアの視点に立って紹介させていただこうと思います。 はじめに 自動化とは? インフラで自動化といえば・・・ 主な使用例 自動化ツールの簡単な紹介 おわりに 参

ゾーンのキャパシティ不足でCompute Engineインスタンスが起動できないときの対処法 (ZONE_RESOURCE_POOL_EXHAUSTED)

はじめまして。6月にG-genにジョインした佐々木です。 私はこれまでにAWSのEC2やGoogle CloudのCompute Engineなど、クラウドの仮想マシンサービスに触れる機会が多くありました。 今回はその仮想マシンサービスに関する、まれに起こるからこそ困ってしまう事象について書こうと思います。 当ブログではGoogle CloudのCompute Engineを題材としますが、AWSのEC2やAzureのAzure VMでも同様の

BigQuery Data Transfer Serviceを使ってAmazon S3のデータをBigQueryに取り込む方法

G-gen の大津です。今回は Google Cloud (旧称 GCP) の BigQuery Data Transfer Service を使って、東京リージョンの Amazon S3 にあるデータを BigQuery に取り込む方法をご紹介します。 はじめに BigQuery Data Transfer Service とは 料金 注意点 Storage Transfer Serviceとの違い 設定手順 AWSでの操作 S3バケットの作成 IAMユーザーの作成 Google Cloudでの操作 BigQueryデータセットとテーブルの作成 転送ジョブの

Vertex AI Pipelinesによる機械学習ワークフローの自動化

はじめに こんにちは。検索基盤部の倉澤です。 私たちは、ZOZOTOWNの検索機能の改善に取り組んでいます。ZOZOTOWNのおすすめ順検索ではランキング学習を用いた検索機能の改善に取り組んでおり、A/Bテストにて効果を測定しています。 ランキング学習やElasticsearch Learning to Rankプラグインについては過去の記事で紹介していますので、併せてご覧ください。 techblog.zozo.com techbl

Professional Cloud DevOps Engineer試験対策マニュアル

G-gen の杉村です。 Google Cloud (旧称 GCP) の認定資格の一つである Professional Cloud DevOps Engineer 試験の対策や出題傾向について解説します。合格の助けになれば幸いです。 Professional Cloud DevOps Engineer 基本的な情報 Professional Cloud DevOps Engineer とは Professional Cloud DevOps Engineer の難易度 試験対策方法 試験対策の流れ 「SRE 本」について 出題範囲・出題傾向 Site Reliability Engineering(SRE)

Hybrid NEGを利用してアプリケーションをGCLBで公開するためのTerraform Moduleを実装する

こんにちは、SaaS SREチームの八代です。 私たちのチームで開発しているSPEEDAというSaaSプロダクトは、オンプレミスとGCPで構成されたハイブリッドクラウド環境上に構築されており、私たちはGoogle Anthosや、Direct Connectなどのサービスを利用し、ハイブリッドクラウド環境での運用を改善する取り組みを続けてきています。 そんな中で、2021年末ごろ、 Hybrid NEGという新しい技

オンプレDWHをBigQueryに移行した話

はじめに こんにちは。MA部MA施策・運用改善チームの辻岡です。MA部では、ZOZOTOWNのメルマガ・アプリPUSH通知などの配信・分析等の用途で約数十TBのデータを運用しています。今回は長年MAのデータ基盤として利用してきたオンプレDWHをBigQueryに移行したおはなしをします。 この記事はこんな方におすすめ オンプレDWHからBigQuery移行を検討・実施してる方 ジョブ・スケジュ

Compute EngineとCloud SQLでWebアプリを動かしてみた

はじめまして!5月にG-genにジョインした片岩です。 まだGoogle Cloud(旧称GCP)をあまり触ったことがない方も多いと思います。Compute EngineとCloud SQLを利用したWebアプリを動かしてみたので、今回はその手順についてご紹介します。WebアプリにはMattermostというチャットアプリを利用しました。 Compute Engine および Cloud SQL とは 構成イメージ 全体の流れ 重要なポイント 構築手順 C

VPC や Compute Engine のリソース割り当て (Resource Quotas) の上限を変更する方法と注意点について

こんにちは、G-gen の武井です。当記事では、Google Cloud(旧称 GCP)の割り当て(Quota)を緩和する方法をご紹介します。 割り当て(Quota)とは リソース割り当ての増加リクエスト 注意点 権限(IAM ロール) プロジェクトの支払いステータス 割り当て(Quota)とは Google Cloud(旧称 GCP)の VPC や Compute Engine など各種サービスでは、 使用できるリソースの割り当て量 に上限が
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