Google File SystemなどのGoogle インフラの上に作られた分散データベース。
複数のテーブル群をまとめる、 Relational DB とは違い、テーブルひとつが論理単位となっている。
Googleが提供する、検索をはじめ、Google Earth、Google Maps、Youtubeなどでも利用されている。
G-gen の杉村です。2024年8月のイチオシ Google Cloud アップデートをまとめてご紹介します。記載は全て、記事公開当時のものですのでご留意ください。 はじめに Google Cloud Next Tokyo '24 で新発表 Python SDK で API コールなしで Gemini のトークン数カウント(Preview) Gemini on Vertex AI で、1リクエストで複数回答候補の生成が可能に SCC の Cloud Infrastructure Entitlement Management(CIEM)機能が公開 Cloud Logging でログスコープ機能…
本記事は Google Cloudウィーク 4日目の記事です。 💻☁ 3日目 ▶▶ 本記事 ▶▶ 5日目 ☁💻 Google Cloud Next Tokyo '24とは 生成AIに関する最新情報 Geminiの最新情報 ハルシネーション対策 新たな機能やサービス 開発者向けのツール セキュリティ強化 まとめ こんにちは。横田です。 最近は大谷選手の活躍から目が離せません。 Google Cloud Weekの4日目を担当することになりました。 本ブログでは、Google Cloud Next Tokyo '24で発表された情報をお伝えします。 想定する読者層は以下の通りです。 Google …
AI Chat に課金をしているので、サブスクが多くなりすぎたので、Google Colab Pro を解約しました。Google Colab のインターフェースは便利な事も多いので、 今後はローカルランタイムを使っていこうと思い、ChatGPT に次のような質問をしました。 オレ Google colab をローカルランタイム(Windows WSL) で使用しています。(Python 3.12.3) venv 環境を使い pip install jupyter で Jupyter Notebook をインストールし jupyter notebook --NotebookApp.allow_…
G-gen の杉村です。BigQuery の継続的クエリ(Continuous queries)機能を使うと、事前定義した SQL ステートメントが継続的に実行され、リアルタイムなデータ変換やリバース ETL が容易に実現できます。当記事では継続的クエリの使い方を紹介します。 概要 継続的クエリとは ユースケース 実行可能な SQL ステートメント 料金 BigQuery Editions 制約 利用方法 シンプルな例 APPENDS 関数の利用 制約と注意点 利用できない関数 認証・認可 レコードの削除と更新 クエリの更新とキャンセル リージョン 概要 継続的クエリとは 継続的クエリ(Con…
G-gen の杉村です。当記事では、Google Cloud Next Tokyo '24 のキーノート(2日目)に関する速報レポートをお届けします。 他の Google Cloud Next Tokyo '24 関連記事は Google Cloud Next Tokyo '24 の記事一覧からご覧いただけます。 概要 Google Cloud Next Tokyo '24 キーノート(基調講演)とは Vertex AI Agent Builder Google Vids、Imagen 3、Veo データエージェント 最近公開された新機能 データエージェントのデモ ヤマト運輸社の事例 コードエ…
G-gen の杉村です。2024年7月のイチオシ Google Cloud アップデートをまとめてご紹介します。記載は全て、記事公開当時のものですのでご留意ください。 はじめに 新サービス「Dataplex Catalog」が公開(GA) Cloud Monitoring アラートポリシーの有償化 Google Meet で文字起こしや録画を事前設定できるように Spanner で Dual-region 設定が可能に Google Docs で Markdown のインポート・エクスポートが可能に Cloud Run でデフォルト URL を無効化可能に(Preview) Vertex AI…
はじめに こんにちは、データシステム部推薦基盤ブロックの寺崎(@f6wbl6)です。 私たちのチームではZOZOTOWNにおけるパーソナライズ機能と推薦システムを開発しており、2022年6月のテックブログではZOZOTOWNのホーム画面をパーソナライズした事例の1つを紹介しました。 techblog.zozo.com 今回は上記記事の続編として、ホーム画面での商品訴求の単位である「モジュール」の並び順をパーソナライズした取り組みをご紹介します。本記事がパーソナライズ機能や推薦システムを開発している方の参考になれば幸いです。
こんにちは!ABEJA でエンジニアとして活動している飯嶌です。今年の4月に新卒で入社しました!今回は技術設計やドキュメント作成を支援するAIツールである「Eraser AI」に関して、今まで個人利用で使ってきてその感想とその使い方に関してお話しできればと思います。 Eraser AI とは : 自然言語プロンプトを使用して技術図解やドキュメントを生成できるAIツール 1. 図表生成:4つの種類の図表に対応 2. 無限キャンバス:大規模設計も自由自在 3. Diagram-as-code:バージョン管理が簡単に 4. デザイン性:充実したアイコンやカラーリング Eraser AIの料金体系 1…
G-gen の堂原と又吉です。当記事では、Amazon Web Services(AWS)、Microsoft Azure、Google Cloud(旧称 GCP)が提供するフルマネージドな RAG サービスの比較を行います。 はじめに 当記事について RAG とは 3社比較 前提条件 機能比較 料金シミュレーション 想定シナリオ AWS Azure Google Cloud 総評 AWS Azure Google Cloud 詳細の解説 Knowledge bases for Amazon Bedrock(AWS)の詳細 構成図 プロダクト一覧 Knowledge bases for Ama…
背景 & Disclaimer DuckDB 概念や代表的なユースケース 使ってみる 1週間〜一ヶ月などある程度の期間、分析で使いたい場合 便利なCLIツールとして使う 所感 参考 Dataflow 代表的なユースケース 具体例 参考 背景 & Disclaimer BigQueryは非常に便利で、BigQueryにさえ上がってしまえばSQLで巨大なデータを簡単に相手にできます とはいえ、BigQueryに行きつくまでが大変な場合もありえます 例: 個人情報を含むsensitiveなデータで、BigQueryに気軽に上げられないケース 一時的であっても、相談なしにその手のデータを気軽にアップロ…
はじめに Google Cloud Next '24 まとめ記事からピックアップ データベース データ分析 開発者とオペレーター、移行 まとめ おわりに はじめに こんにちは。 株式会社FLINTERS に出向中の無事プラチナサービスを取得したおのきです。 今回もFLINTERSブログ祭りと題して、それぞれ思い思いの内容でブログを投稿することで会社を盛り上げよう!という企画で他社イベント記事の個人的振り返りを投稿させていただこうと思います。 この記事のテーマは #Google Cloud #Next #AI になります。 Google Cloud Next '24 google cloud n…
ipullrank.com Googleさん、もしこれを読んでいるのなら、手遅れですよ😉 では、さっそく始めましょう。Google SearchのContent Warehouse APIの内部文書が流出しました。Googleの内部マイクロサービスは、Google Cloud Platformが提供するものを反映しているように見えます。また、廃止されたDocument AI Warehouseの内部版文書が、クライアントライブラリのコードリポジトリに誤って公開されていました。このコードのドキュメントは、外部の自動ドキュメントサービスでも取得されていました。 変更履歴によると、このコードリポジト…
Cloud Database Engineer こんにちは。今回は Professional Cloud Database Engineer 認定試験について投稿したいと思います。 受験までの経緯 先日、Professional Cloud Database Engineer 認定試験を受けたのですが、その目的は、2年前に取得した同資格を更新するためでした。 2年前ともなると何を勉強してどんな試験だったかすっかり忘れてしまっていましたが、それにもかかわらず、何とかなるだろうという軽い気持ちもあり、試験ガイドやGoogle Cloud skills boostのコースのテキストにざっと目を通した…
G-gen の奥田梨紗です。当記事では、オンプレミスや他のクラウドサービス上にあるデータベースを Google Cloud の Cloud SQL に移行するメリットや、移行方法を紹介します。 はじめに Google Cloud のデータベース オンプレミスからクラウドへの移行 メリット メリット1. TCO の削減 メリット2. Google Cloud エコシステムとの連携強化 メリット3. 生成 AI によるデータベース運用の自動化 移行方法 1. Database Migration Service(DMS) 2. レプリケーション 3. ダンプファイルを利用 はじめに Google …
行/列志向とか圧縮とかその辺の話 列指向データベース(Columnar Database)と行指向データベース(Row-Oriented Database)について書いていく。 とりあえず、列?行?という感じな人もいると思うが、どういうまとまりでデータを保存するか?というところの違いがある。 前に書いた内容では、OLTP, OLAPなどの分類方法での説明をしたが、今回は列志向、行志向という分類の話をする。 mnagaa.hatenablog.com 行指向データベース(Row-Oriented Database) 行指向データベースは、データが行単位で格納されるデータベースの一種。各行はテーブ…