GCPUG 茨城 #3 「Google Cloud Platformを勉強しよう」

2018/09/01(土)13:15 〜 15:30 開催
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イベント内容

GCPUG 茨城 #3 勉強会

Google Cloud Platform を勉強しよう

  • 会場:みと地域ITセンター
  • 住所:水戸市梅香1丁目2−4 ALPHA梅山ビル 1F
  • 地図:https://goo.gl/maps/uqyFfYV1XYw
  • 日時:2018年9月1日(土)13時30分〜15時30分

    受付:13時15分
    開始:13時30分〜
    終了:15時30分

  • 参加費用:無料
  • 懇親会:

参加条件

  • Google Cloud Platformを普段使っている方。
  • Google Cloud Platformに関心があり、今後ご自身で開発を考えている方。
  • クラウドを使った開発に関心がある方。

申し込み方法

  • connpassから申し込んでください。
  • 申し込み後に参加できなくなった場合は、すみやかにキャンセルをお願いいたします。

当日に必要な物

  • インターネットに接続できるパソコン
  • ブラウザーはChromeが望ましい
  • WiFiモバイルルーター

内容

GCPUGの概要、活動の概要

Google Cloud Platformを勉強しよう

  • (1)Cloud Build (eru_tndl)
  • (2)「sakura.io と Cloud Pub/Sub でIoT 試行錯誤中・・・」(to_sato3)
  • (3)
  • 発表者募集中・・・

(参考) Google Cloud Platform のプロダクトとサービス

https://cloud.google.com/products/?hl=ja

(参考) Google Cloud Platform のドキュメント

https://cloud.google.com/docs/?hl=ja

(参考) Codelabs!

https://codelabs.developers.google.com/


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※当日撮影した写真や動画は、ホームページやSNSに公開いたしますのでご了承ください。

Google Cloud Platform の主なプロダクト

コンピューティング

  • Compute Engine (Google のインフラストラクチャ上で VM を実行)
  • App Engine (アプリとバックエンド向けの PaaS)
  • Kubernetes Engine (GCP でコンテナを実行)
  • Cloud Functions ベータ版 (クラウド サービスを構築して接続するためのサーバーレス環境)

ストレージとデータベース

  • Cloud Storage (グローバルなエッジキャッシュを備えたオブジェクト ストレージ)
  • Cloud SQL (MySQL、PostgreSQL のフルマネージド データベース サービス)
  • Cloud Bigtable (フルマネージドの NoSQL データベース サービス)
  • Cloud Spanner (ミッションクリティカルなリレーショナル データベース サービス)
  • Cloud Datastore (非リレーショナル データ用の NoSQL データベース)

Cloud AI

  • Cloud AutoML アルファ版 (最小限の労力と機械学習の専門知識で、高品質のカスタム機械学習モデルをトレーニング)
  • Cloud TPU ベータ版 (Google が世界クラスの機械学習プロダクトに使用しているものと同じアクセラレータにアクセス)
  • Cloud Machine Learning Engine (サイズを問わず、あらゆるデータの機械学習を実現)
  • Cloud Natural Language (非構造化テキストから分析情報を得る)
  • Cloud Speech API (機械学習機能により、音声をテキストに変換)
  • Cloud Text-to-Speech ベータ版 (機械学習機能により、テキストを音声に変換)
  • Cloud Translation API (ほとんどの言語ペアを動的に翻訳)
  • Cloud Vision API (機械学習により画像から分析情報を抽出)
  • Cloud Video Intelligence (動画からメタデータを抽出)

ビッグデータ

  • BigQuery (大規模なフルマネージド データ ウェアハウス)
  • Cloud Dataflow (バッチデータやストリーミング データをリアルタイムで処理)
  • Cloud Dataproc (Spark と Hadoop のマネージド サービス)
  • Cloud Datalab (大規模なデータセットを探索、分析、可視化)
  • Cloud Dataprep ベータ版 (分析用データの探索、クリーニング、準備)
  • Cloud Pub/Sub (場所や規模を問わず、イベント ストリームを取り込む)

注意事項

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