Jeana JorgensenSenior Director, Google Cloud Product Marketing We love this time of year. This week is Google I/O, our largest developer conference, where developer communities from around the world come together to learn, catch up, and have fun. Google Cloud and Google Workspace had a big presence at the show, talking about our commitment to building intuitive and helpful developer experiences to
engineering.mentemo.com この記事は↑の記事の後編です。 前編からだいぶ日が空いてしまいましたが、今回はメンテモのWebアプリケーションがVercelからCloud Runに移行するまでの実際の作業を紹介します。 はじめまして。 @itometeam です。メンテモで業務委託として開発全般のお手伝いをしています。 メンテモのWebアプリケーションはフロントエンドにNext.jsを使っています。 元々は例に漏れずVercelを使っていましたが、スケールするにつれてどうしてもボトルネックになる部分が増えてきたため別の環境に移すことを検討し始めました。 もちろんVercelはNext.jsのデプロイ先として今後も一番の選択肢としてあり続けると思います。 Webサーバをクラウド上に構築する上で意識するべきことをほとんどおまかせでやってくれますし、プレビューURLの自動生成など
くら寿司：GKE や Edge TPU などを駆使して来店から会計までを完全自動化し、新しい生活様式のためのサービスを提供 大阪を起点に日本全国 47 都道府県すべてに店舗を展開する大規模回転寿司チェーンくら寿司株式会社（以下、くら寿司）。浅草や道頓堀、原宿、押上に「食」と「エンターテイメント」の融合を掲げ、「ジャパンカルチャー」の発信拠点とするグローバル旗艦店をオープンするなど、とりわけ “体験” にこだわる同社が、最新のクラウド テクノロジーをどのように活用しているのか。その取り組みと成果を、テクノロジー開発部の皆さんに伺いました。 利用しているサービス： Google Kubernetes Engine、Compute Engine、App Engine、Edge TPU 利用しているソリューション： アプリケーションのモダナイゼーション コンテナや AI など Google Clo
Priyanka VergadiaStaff Developer Advocate, Google Cloud Implement your architecture diagram for free Go from proof of concept to deployment with $300 in free credits for new customers and free usage of 20+ products. Get started for free You have a cloud use case… How do you go from idea to implementation? The first step in your implementation journey is the architecture diagram. Having an architec
Cloud Run with IAPを利用しているアプリを開発中にPull Requesのレビューをする時、専用の環境で動作確認したいと言われたので、考えてみた。 Cloud Runには Revision Tagを利用して、任意のRevisionにRequestを送る独自URLを発行する機能 があるが、IAP(Identity Aware Proxy)を利用している場合、Serverless NEGを利用して、HTTP LBからRequestを受けるため、この機能を使っただけでは解決しない。 最終的なCloud Runの構成 作る時に考えたこと 前提 Identity Aware Proxyがかかっている MarkdownをHTMLに変換しているStaticなWeb Site 開発チームは数人 更新頻度はそんなに高くはない 対象はIAPをかけているStaticなWeb SiteでPull
Next.jsアプリケーションのデプロイ先といえばVercelが筆頭ですが、他のプラットフォームでも起動できます[1]。この記事は Next.js のDocker Imageをつくり、Google Cloud の Cloud Run へデプロイしたときの記録です。なお、Next.jsはGraphQLを呼ぶServer Side Rendering（SSR）アプリを想定しています。 Terraform で Artifact Registry をつくる Cloud Run へデプロイするにはコンテナイメージが必要です。そしてコンテナイメージを保存する場所は、Google Cloud の Artifact Registry がオススメです。以下を参考に Artifact Registry のリポジトリを作成してください 参考までに、こちらのリポジトリで今回用に改変したものを用意しています。 va
執筆時点で Public Preview な内容を扱っています。GA になった際に内容に誤りが生じる場合があるため、最新の一次情報も確認してください。 https://cloud.google.com/iap/docs/enabling-cloud-run Cloud Run は Google Cloud Platform (GCP) で提供されている Serverless Computing の1つで、Container のフルマネージドホスティングサービスです。 Identity-Aware Proxy (IAP) は GCP で提供されている、アプリケーションレベルの認証、承認のためのアクセス制御サービスです。 これまで、IAP は GCE や GKE、GAE でしか使えませんでした。 そのため Cloud Run で認証を行う場合はアプリケーションに実装するか、Cloud Endp
Cloud Run, Google Cloud's serverless container platform, offers a very granular pay-per-use pricing, charging you only for CPU and memory when your app processes requests or events. By default, Cloud Run does not allocate CPU outside of request processing. For a class of workloads that expect to do background processing, this can be problematic. So today, we are excited to introduce the ability to
Do more with less: Introducing Cloud SQL Cost optimization recommendations with Active Assist With Cloud SQL, teams spend less time on database operations and maintenance and more time on innovation and digital transformation efforts. This increased bandwidth for strategic work can sometimes lead to significant growth in database fleet size, which in turn can introduce operational complexity when
Googleは、Dockerコンテナをサーバレスで実行するサービス「Cloud Run」の新機能として、非同期処理などを可能にする「CPU allocation on Cloud Run」機能をプレビューとして発表しました。 非同期処理などが難しかったCloud Run サーバレスコンピューティングでは一般に、何らかのイベントやリクエストをトリガーにインスタンスが起動し、処理が終わるとインスタンスが終了します。 Google CloudのCloud Runではこうした処理をDockerコンテナで実現するサービスです。HTTPやgRPCなどによるリクエストによってあらかじめ用意されていたDockerコンテナが起動し、レスポンスを返したところでDockerコンテナが終了してCPUの割り当てが解放されるようになっています。 そのため、Cloud Runでは処理を非同期にしてレスポンスを先に返し、
GCP の CPU usage と CPU utilization 指標についてちょっとハマったので、かんたんに調べたことを整理した。 以下正確ではないが、こういうイメージで理解しているというメモ。また各例は GCE インスタンスの指標をとりあげているが、他も同じだと思う。 CPU usage (xxx/cpu/usage_time) usage_time は 1 秒あたりの cpu が利用中だった秒数。すべての vCPU について、60 秒のウィンドウで計測し集計。単位は s/s で、分子は利用中の秒数、分母は秒だと思う。 例えば 4 vCPU のインスタンスで、ある 60 秒間について、それぞれ 30 秒、0 秒、15 秒、0 秒利用中だった場合、usage_time は 0.75 s/s となる。 (30 + 0 + 15 + 0) / 60 = 0.25 (s/s) 当然数値は 1
Cloud Spanner trims entry cost by 90%, offers sharper observability and easier querying Customers love Cloud Spanner because it gives them the benefits of relational semantics and SQL while also delivering the scale and availability of non-relational databases. Many of these customers want to move even more of their work to Spanner, and have requested smaller instance sizes to support development,
ERROR: (gcloud.app.deploy) Error Response: [8] The region asia-northeast1 does not have enough resources available to fulfill the request. Please try again later. GCE（Google Compute Engine）で発生するエラー。AppEngineのフレキシブル環境は実際のGCE上の仮想マシンにコンテナをデプロイしているようなのでこのエラーが発生する。エラーの原因は読んだ通りで、GCE側のリソース不足に起因する。 ググると情報は大量にヒットするが、だいたい紹介されている内容は以下。 待つ 他のリージョンやゾーン（a、b、c…）にデプロイする インスタンス設定を変える ↓ StackOverflowのこのページだとGoogleの
ZennではフロントエンドにNext.jsを使っています。もともとはVercelで動かしていたのですが、2021年3月にGoogle Cloudに移行しました。今回は移行を決めた理由や、具体的な構成、移行作業などについて書きたいと思います。 なぜ移行したのか Next.jsのデプロイ先としてVercelは圧倒的に優れています。ISRやImage OptimizationといったNext.jsの強力な機能をサーバー側の追加設定なしで使用できますし、CDNでの静的ファイルのキャッシュなども特に意識しなくてもいい感じにやってくれます。 Vercel以外にデプロイするとなると、Next.jsの一部の機能がうまく動かなかったり、パフォーマンス・チューニングを自分で頑張る必要があったりと自分で面倒を見なければならない部分が多くなります。 しかし、Zennのケースでは以下のような理由からVercelから
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