株式会社G-gen の技術ブログ
全520件
クラウドの種類(SaaS・PaaS・IaaS)を解説
2023/04/03
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インターネット上でソフトウェアや開発環境などを提供するクラウドサービスは、ユーザーのカスタマイズできる範囲の自由度によって、SaaS、PaaS、IaaSの3種類に分類されます。それぞれのサービスの基本的な情報や、メリットやデメリット、注意点について解説します。 クラウドの基礎知識を身につけ、業務をよりスムーズに進行させるためのヒントにしてください。
AppSheetを初めて触る営業マンがToDoリストを作ってみた！！
2023/03/31
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はじめまして！G-gen の営業の守﨑です。今回はノーコード開発ツールである AppSheet にて簡単なアプリ作成にチャレンジしたのでその作成過程をまとめてみました。 はじめに データソースの作成 アプリの立ち上げ データ定義 テーブルの定義 カラム (列) の定義 UX の設定 UX 画面へ遷移 View の設定 動作確認 さいごに はじめに 営業の仕事の中で日頃から「お客様との約束不
Windows ServerでFilestoreがマウントできない（Network Error - 53）
2023/03/30
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G-gen の藤岡です。GCE（Windows Server）から Filestore をマウントしようとしたところ、 Network Error - 53 のエラーが出力されマウントに失敗する事象が起きました。原因と対策を紹介します。 事象 調査 原因 対処 参考 事象 以下の構成において、Filestore を instance-1 からマウントしようとするとエラーとなり、マウントに失敗。instance-2 からはマウントが可能（OS は共に Windows Server
BigQuery Editionsを徹底解説
2023/03/30
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G-genの杉村です。Google Cloud（旧称 GCP）のフルマネージドなデータウェアハウスサービスである BigQuery の料金体系である BigQuery Editions について解説します。 概要 BigQuery の課金体系 BigQuery Editions とは 過去の経緯 3つのエディション 概要 クエリがプロジェクトをまたぐ場合 BigQuery Autoscaler BigQuery Autoscaler とは Baseline と Max コミットメント いつ Editions を使うべきか オンデマ
GKE クラスタ内のワークロードから Google Cloud APIs にアクセスする（Workload Identity）
2023/03/29
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G-gen の佐々木です。当記事では、Google Kubernetes Engine (以下、GKE) のクラスタにデプロイした Pod から Google Cloud APIs にアクセスする方法を解説します。 GKE の概要 GKE クラスタ内の Pod から Google Cloud APIs にアクセスする方法 ノードに紐付いたサービスアカウントを使用する サービスアカウントのキーを Kubernetes Secret として GKE クラスタに登録する Workload Identity を使用する（推
Google CloudのComputingプロダクトを解説
2023/03/28
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当記事は みずほリサーチ&テクノロジーズ × G-gen エンジニアコラボレーション企画 で執筆されたものです。 Web サービスの可用性や運用効率を最大化するには、ユースケースにあったコンピューティングプロダクトの選定が重要です。Google Cloud では複数のコンピューティングプロダクトが提供されており、速やかなアーキテクチャ選定ができるようにそれぞれの特徴を
Cloud Workflowsを徹底解説
2023/03/27
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G-genの杉村です。Google Cloud (旧称 GCP) のジョブ自動化サービスである Cloud Workflows （または単に Workflows）を解説します。 概要 Cloud Workflows とは ユースケース 料金 課金の仕組み 内部ステップと外部ステップ ワークフロー定義 定義の基本 ランタイム引数 サービス呼び出し エラー処理 待機 コールバック スリープ ワークフローの実行 実行契機 (トリガ) Cloud Scheduler による定
gcloudとjqでGoogle Cloudのリソース情報を取得(IAM編)
2023/03/23
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G-gen の武井です。 当記事は gcloud と jq コマンドシリーズの第2弾として、Google Cloud (旧称 GCP) の IAM に関する情報の取得方法についてご紹介します。 組織 / フォルダ / プロジェクト 編の記事 組織の IAM Policy IAM ポリシーの表示 プリンシパルの抽出 jq コマンドの利用 重複値の除外 ( unique 構文 ) 特定のプリンシパルに紐づくロールの抽出 特定のロールに紐づくプリンシパル
Google Cloud上にVault Enterpriseクラスタを構築してみた
2023/03/22
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当記事は みずほリサーチ&テクノロジーズ × G-gen エンジニアコラボレーション企画 で執筆されたものです。 みずほリサーチ＆テクノロジーズ株式会社の高瀬です。 Google Cloud（旧GCP）上に HashiCorp 社の Vault Enterprise クラスタを構築したので流れをまとめました。 未経験の状態で構築しましたので、つまずきポイントも併記しています。 当ブログは G-gen × みずほRT によ
Vertex AI WorkbenchとBigQuery MLで機械学習モデル(クラスタリング)を構築してみた
2023/03/20
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G-gen 又吉です。今回は Vertex AI Workbench を用いて JupyterLab の開発環境から BigQuery ML を実行し機械学習モデル(クラスタリング)を作成していきたいと思います。 概要 概要 今回使用するデータ K-means 法とは 準備 Vertex AI Workbench の作成 BigQuery データセットとテーブルの作成 JupyterLab 起動 実行 データの確認 ハイパーパラメータチューニング ハイパーパラメータチューニング機
GCE の内部 DNS タイプとインスタンス名の関係
2023/03/17
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G-gen の藤岡です。当記事では、Google Cloud（旧称 GCP）の Compute Engine（以下 GCE）のインスタンス名の重複について、2 種類の内部 DNS タイプの観点から深堀していきます。 はじめに インスタンス名の重複 検証結果 サービスの概要 メタデータサーバー GCE と内部 DNS 内部 DNS 内部 DNS タイプ 設定方法 確認方法 検証 前提条件 例外 作成コマンド 作成順序 結果 まとめ はじめに
GKEでBackendConfigを使用してIngressにCloud Armorセキュリティポリシーを構成する
2023/03/16
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G-gen の佐々木です。当記事では Google Cloud ( 旧称 GCP ) の Google Kubernetes Engine ( GKE ) で作成した Ingress に対して、 Cloud Armor セキュリティポリシー を構成することで、ワークロードに対するアクセス元 IP アドレス制限を実装します。 前提知識 Google Kubernetes Engine とは Ingress とは Cloud Armor とは GKE クラスタの準備 GKE クラスタにサンプルアプリケーションをデプロイする Ingress を
Google SheetsからAppSheetアプリを作成してみた
2023/03/15
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こんにちは！G-genで営業をしている遠目塚です。当記事では、Google Cloud (旧称 GCP) のノーコードツールである Google AppSheet (以下AppSheet) を Google Sheets (以下Sheets) から簡単に作成する方法をご紹介します。 AppSheetの概要 AppSheetの始め方 アプリ化したい業務を考えてみよう こんな業務ありませんか？ アプリをつくってみよう Sheetsに紙で入力している項目を洗い出してみよう 入
Cloud Scheduler を徹底解説！
2023/03/14
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当記事は みずほリサーチ&テクノロジーズ × G-gen エンジニアコラボレーション企画 で執筆されたものです。 当社では業務系システムを開発する機会が多く、定期的に実行する処理が多くあります。慣れ親しんだCron式でジョブの実行定義ができる Cloud Scheduler は利用機会も多く、優先的に仕様を調査することにしました。 G-gen の佐々木です。当記事では Google Cloud (旧称
BigQuery MLで機械学習モデル(分類)を構築してみた
2023/03/13
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G-gen 又吉です。今回は BigQuery に備わる機械学習機能である BigQuery ML で、2 項ロジスティック回帰を用いた分類モデルを作成してみました。 BigQuery ML とは サポートされているモデル 今回使用するデータ 準備 各種ファイルのアップロード データセットの作成 テーブルの作成 テーブルにデータをロード データの確認 モデルの作成 データの前処理を行います。 モデル構築