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記事一覧

全108本のうち 26 ～ 50 本目

【合格記】Google Cloud Professional Developer認定資格を振り返る

Developer力を試すべくProfessional Developer認定資格を受験し、無事に合格を果たすことができました。

【合格体験記】Google Cloudの入門試験：Cloud Digital Leader

Google Cloudの認定資格であるCloud Digital Leader認定資格を受験し、取得することができました。Cloud Digital Leader認定資格の合格に至った学習過程について書いていこうと思います。

VPC外からCloud SQL Auth Proxyを利用したPrivate IP Cloud SQLへの接続

Private IPしか持たないCloud SQLへ接続する方法として、Cloud SQL Auth Proxyを利用した接続方法について紹介致します。

タグを利用したBigQueryのアクセス制御

BigQueryは完全マネージドな、ペタバイトスケールかつコスパのよいデータウェアハウスとして知られております。便利なツールである一方、BigQueryで取り扱うデータには個人情報が含まれていることもあり、適切なアクセス制御が望まれます。Resource Managerのタグ機能を利用して…

【合格記】Google Cloud Professional Cloud Security Engineer認定資格を振り返る

これまで組織全体のGoogle Cloudプロジェクトを包括的に見る業務に携わっており、主にIAMやネットワークを含むGoogle Cloud環境上の治安維持のような仕事を担ってきました。今回はその経験値を測るべくProfessional Cloud Security Engineer認定資格を受けてきました。

【合格記】Google Cloud Professional Data Engineer認定資格を振り返る【2023年度版】

最近Data Engineeringを扱うプロジェクトへ異動したこともあり、Google CloudにおけるData Engineeringを網羅的に学びたく、Professional Data Engineer認定資格を受けてきました。

Cloud Run に ko と skaffold を使ってデプロイまでやってみる

CNCF の Knative を基盤として利用している Cloud Run と CNCF の各種ビルドツール ko, skaffold、Cloud Deploy を用いたうえで、アプリケーションのビルドからデプロイまでを行います。

音声合成サービス比較検証

代表的な音声合成サービスの使用方法や性能の違いについて調査しました。

GCP Pub/Subの概念をかみ砕いて説明してみた

PubSubについて噛み砕いて説明していきます。今後PubSubを使用した開発をする方の助けになれればと思います。

Cloud Data Fusionで始めるETL入門

「Cloud Data Fusionで始めるETL入門」ということで、Google CloudでETL/ELTを構築できる「Cloud Data Fusion」を利用して、ETLを作成します。

Terraformでの機密情報の取り扱い on Google Cloud

最近、Terraform内での機密情報の取り扱いについて触れることがあり、Terraformのv1.4のInteractive input for sensitive variables is now masked in the UI (#29520) についてのENHANCEMENTを取り上げつつ、Terraform環境上での機密情報の取り扱いについて..

JenkinsでのTerraform CI/CD

プロジェクトでJenikisを利用する機会があり、初めてJenkinsfileでTerraformのCI/CD環境を構築する機会があったので記事に残そうと思います。クラウドを使っているとAWSではCodeBuild、Google CloudではCloudBuildのサービスをCI/CD環境として利用するのでyamlでのCI/CDスクリプトには慣れていましたが...

Terraform 1.4 Update:Private Service Connectを利用したbackend/gcsへのアクセス

Terraform 1.4.0のENHANCEMENTSで以下の機能が追加されました。backend/gcs: Add storage_custom_endpoint argument, to allow communication with the backend via a Private Service Connect endpoint. 内容はtfstateが保存されているGCSへのアクセスがインターネット経由ではなく..

Google Cloudのしくみと技術がしっかりわかる教科書を読んだ感想

積読消化目的で参加させていただきました。図解即戦力 Google Cloudのしくみと技術がこれ1冊でしっかりわかる教科書を選んだ理由としては、CCoEメンバーに参加しGoogle Cloud に触れる機会があったのですが、いままではCloudというものに触れてこなかったため掴みたいと考えたからです

Vertex AI PipelinesのTips

Vertex AI Pipelinesを利用してみて分かったTipsについて、いくつかピックアップしてまとめました。なお、コードは全てPython・Kubeflowを用いた場合を記載しています。Vertex AI Pipelinesとは、GCP上でMLパイプライン機能を提供するサービスです。サーバーレス方式でMLワークフローをオーケストレートします。

CloudBuildを使ってプライベートエンドポイントのみのGKEへデプロイ

筋肉エンジニアの渡邉です。最近はGCP/GKEについて勉強しています。今回はGitHubへのPushをトリガーにCloudBuildを起動し、プライベートエンドポイントのみのGKEへデプロイする基盤を作りましたので、共有したいと思います。GCPリソースはTerraformで作成しています。

VPC Service ControlでGoogle Cloud環境をガッチリ守る

Google CloudのVPC Service Controlsを利用して、リソースへのアクセス制御をする方法についてTerraformコード付きで紹介していきます。昨今では、個人情報漏洩のニュースが尽きません。少し古いデータではありますが...

GKEでIdentity-Aware Proxyを利用したWebアプリケーション認証

GKE を利用したWebアプリケーションのGoogleアカウント認証について記事を書きます。公式ドキュメントを引用します。IAP を使用すると、HTTPS によってアクセスされるアプリケーションの一元的な承認レイヤを確立できるため、ネットワーク レベルのファイアウォールに頼らずに、アプリケーション レベルのアクセス制御モデルを使用できます。

【合格記】Google Cloud Professional Machine Learning Engineer認定資格を振り返る

先日、Google Cloudの認定資格であるProfessional Machine Learning Engineer認定資格を受験し、取得することができました。また、今回はリモート試験にて受験をしてみました。この記事ではProfessional Machine Learning Engineer認定資格の合格に至った学習過程とリモート試験体験記について...

Dataflow後編（Dataflowの事前準備からPub/Sub・BigQueryとの連携例まで）

Dataflowを使うための事前準備からパイプライン実行までの一連の流れについて説明します。次の手順で進めていきます。APIの有効化、IAMの設定、Apache Beam SDKのインストール...

買い物で人をつなぐ

このブログは、Google社によるパートナー企業向けのアプリケーション モダナイゼーションに関するテクニカルブログ投稿の集中キャンペーン兼大人の夏休みの宿題の成果になります。

GoogleWorkspace SDKのAPIリクエスト間隔は気を付けましょう

Google Workspace Admin SDKのDirectory APIを使った開発を行いました。本記事では、APIを利用した際に500エラーを頻発させてしまった件について執筆していこうと思います。

Future Tech Night #21 Google Cloud Vertex AIによるフルマネージドなMLOps導入

「Future Tech Night #21 Google Cloud: データエンジニア＋MLOps」に登壇させていただきましたので、その内容について触れていきたいと思います。

Cloud Functions+ GoでビッグデータETLするときのコツ

Google Cloud上の大規模なシステムのとあるログがCloud Storageに溜まっており、それらをBigQueryにロードし、分析したい、ということがありました。このログは未加工のままBigQueryに読み込めるフォーマットではなく、いわゆるETL処理が必要でした。運用面を考慮し利用サービスを増やしたくない、ということで使い慣れたCloud Functionsを使うことにしました。

Future Tech Night #21 Google Cloud：JSON関数と共に歩む、BigQueryを使った超汎化型データ活用基盤

3月17日に開催された「Future Tech Night #21 Google Cloud: データエンジニア＋MLOps」のセッションサマリと補足事項について触れていきます。当日のセッションは2つありましたが、私の記事では「JSON関数と共に歩む、BigQueryを使った超汎化型データ活用基盤」のセッションについて記載します。