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「Google Compute Engine」関連の最新 ニュース・レビュー・解説 記事 まとめ

「Google Compute Engine」に関する情報が集まったページです。

知っておきたいGoogle Cloud Platformのサービス5選【後編】
「Google Cloud Platform」(GCP)で要注目のログ監視ツールとNoSQLデータベースとは
GCPは数多くの機能を備えている。本稿はその中から、ログの監視機能「Access Transparency」と、2つのNoSQLデータベース「Cloud Firestore」「Firebase Realtime Database」について説明する。(2019/12/26)

オンプレミスからクラウドに移行しても逃れられない
「AWS」「Azure」「GCP」で相次ぐ障害 クラウドを信じ切ってよいのか
「AWS」「Azure」「Google Cloud Platform」で相次いでサービス障害が発生した。このことは、ユーザー企業がクラウドの障害について「いつか起こり得る問題」だと認識しなければならないことを示唆している。(2019/12/20)

知っておきたいGoogle Cloud Platformのサービス5選【前編】
GCPのIaC「Cloud Deployment Manager」とハイブリッドクラウド「Anthos」とは?
Googleは、GCPユーザー向けに便利なサービスを提供している。Infrastructure as Code(IaC)の「Deployment Manager」と、ハイブリッドクラウドを実現する「Anthos」について説明する。(2019/12/18)

TCOが最安:
Googleが「Google Compute Engine」に「E2」を追加、「N1」よりもコストメリットが高い
Googleは、「Google Compute Engine」で提供する仮想マシンの新タイプ「E2」を発表した。E2は、信頼性の高い安定したパフォーマンス、柔軟性、低い総所有コストが特徴だ。大規模なインスタンスサイズやGPU、ローカルSSDが不要なN1ユーザーには、E2への移行を勧めるという。(2019/12/16)

「50GB 900円」──楽天モバイル、MNOプランの価格が流出? Googleキャッシュ上に残された謎のページ
楽天モバイルのMNO料金プランが流出しているのではないかと、Twitterユーザーから指摘の声が上がっている。表示されている価格が本当であれば、「50GB 900円」など他キャリアより相当安いプランになっている。(2019/12/3)

全てオープンソースで提供
「TensorFlow Enterprise」の実力とは? Googleが企業のAI活用を支援
Googleの新しい「TensorFlow Enterprise」(β版)は、「Google Cloud Platform」に最適化された「TensorFlow」ディストリビューションを長期サポートと共に企業に提供する。(2019/11/28)

主要ベンダーの動向と課題は?
「クラウドHPC」とは? AWS、Microsoft、Googleが競う新たなサービス
高い処理能力を持ったリソースを、ユーザーが必要なときにだけ提供する「クラウドHPC」。主要クラウドベンダーが注力し始めたクラウドHPCのメリットと、普及における課題について説明する。(2019/11/7)

各種のマシンタイプを選択可能:
Google、「AI Platform」で機械学習の開発と運用を支援
Googleは、機械学習(ML)ワークロードをより高速かつ柔軟に実行できるように「AI Platform」の各種機能を強化した「AI Platform Prediction」の提供を開始した。さまざまなマシンタイプを選択できる。(2019/10/29)

「つらいことはしない」:
番組視聴者数を秒単位で分析 テレビ東京のGCP活用事例
テレビ東京では社内に構築していた視聴データ分析基盤を、Google BigQueryなどを活用して新たに構築し直した。なぜ、GCPを選んだのか。どのように視聴者数をリアルタイムに分析しているのか。テレビ東京でテックリードを務める段野祐一郎氏が語った。(2019/10/8)

特集:百花繚乱。令和のクラウド移行(16):
「バスNAVITIME」Google Kubernetes Engine移行時の5つのチャレンジ――プロビジョニング期間を約60分の1に短縮
多数の事例取材から企業ごとのクラウド移行プロジェクトの特色、移行の普遍的なポイントを抽出する本特集「百花繚乱。令和のクラウド移行」。ナビタイムジャパンの事例では、Google Kubernetes Engine移行時のポイントを中心にお届けする。(2019/10/9)

GoogleによるLooker買収の狙い【後編】
Googleによる買収でLookerは「AWS」「Azure」では使えなくなるのか
新興BIツールベンダーLookerをGoogleが26億ドルで買収する。これを一大事だと見ているアナリストもいる。どういうことかというと……。(2019/9/27)

GoogleによるLooker買収の狙い【前編】
Google Cloudの分析機能強化に「Looker」が必要だった理由
Googleが26億ドルでビジネスインテリジェンス(BI)の新興ベンダーLooker買収を決めた。「Google Cloud」に組み込まれるLookerは、Amazon Web ServicesやMicrosoftといったライバルに対抗するための強力な武器になる。(2019/9/20)

満足度の高いサービスとは――ITreviewが「ITreview Grid Award 2019 Summer」を発表
ITreviewは、ユーザー満足度が高く、認知度が高い製品を表彰する「ITreview Grid Award 2019 Summer」を発表した。(2019/9/2)

「メモリ最適化」などのマシンタイプを拡充:
「Google Compute Engine」で仮想マシンのラインアップが更新
Googleは、「Google Compute Engine」で提供する仮想マシンに新しいラインアップを発表した。「汎用マシンタイプ」「コンピューティング最適化マシンタイプ」「メモリ最適化マシンタイプ」の3種類。(2019/8/19)

決め手はチェンジマネジメント
フィットネスチェーンが従来型PCから「Pixelbook」へ移行 成功の秘訣は
「Google Pixelbook」の導入やクラウドへの大規模な移行を進めたフィットネスチェーンのSoulCycle。成功の決め手は、包括的なチェンジマネジメント計画だった。(2019/8/13)

GCPの「ビッグデータ分析サービス」10選【後編】
「Googleマップ」「Gmail」を支えるシステムも GCPのビッグデータ分析サービス
Googleが提供しているビッグデータ分析サービスは多彩だ。中には「Google検索」「Googleアナリティクス」などの裏側で稼働するシステムを基にしたサービスもある。5つの主要サービスをピックアップして説明する。(2019/7/31)

GCPの「ビッグデータ分析サービス」10選【前編】
「BigQuery」だけではない GCPのビッグデータ分析サービスの違いは?
Googleは「Google Cloud Platform」(GCP)のサービスとして、ビッグデータ分析サービスを提供している。主要な10種類のうち、「BigQuery」を含む5種類を紹介する。(2019/7/23)

CPUとメモリを継続的に分析:
Google、アプリ用プロファイリングツール「Stackdriver Profiler」を一般提供開始
Googleは、クラウドサービスのパフォーマンス向上やコスト削減に役立つアプリケーション用プロファイリングツール「Stackdriver Profiler」の一般提供を開始した。本番環境でユーザーのコードがどのように実行されているかが分かるため、パフォーマンスの最適化やサーバ利用コストの削減に役立つ。(2019/7/3)

アプリケーションモダナイゼーションに役立つ:
コードを変更せずに自由にデプロイ可能――Googleが「Anthos」についての5つの質問に回答
Googleは、最近発表したハイブリッドクラウド/マルチクラウド対応のプラットフォーム「Anthos」について、よくある5つの質問への回答を公式ブログで公開した。インストールからアプリケーションモダナイゼーションまで幅広い疑問に答えた。(2019/6/25)

Google CloudやYouTubeの障害は「数台のサーバへの設定変更のつもりが、誤って複数リージョンの多数のサーバに適用されてしまった」 Googleが説明
日本時間の6月3日午前3時45分〜午前7時40分、Googleの米国内ネットワークで障害が発生。Google CloudのCompute EngineやCloud Storage、YouTubeの動作が遅くなったり利用できなかったりした。これについて、Googleの担当者がGoogle Cloudのブログ記事を投稿。サーバの設定変更のミスであったと明らかにした。(2019/6/6)

コスト要因とGoogleの狙いを解説
新しいマルチクラウド管理サービス「Google Anthos」を使うといくらかかる?
「Google Anthos」は、「Google Cloud Platform」の新しいマルチクラウド管理サービスだ。Anthosの利用にかかるコストと利用料を見積もるときの落とし穴、Googleの狙いについて解説する。(2019/5/24)

2019年4月リリースの新サービス「Anthos」とも連携:
「大阪進出」でAWSやMSに勝てるか? Google CloudのCEOに戦略を聞いた
Google Cloudは2019年5月14日、国内で東京に続く拠点となる「大阪 GCP リージョン」の運用を開始した。国内で激化するクラウド市場にどう切り込むのか。本社から来日したCEOに、今後の戦略を聞いた。(2019/5/15)

オンデマンド、スポットの“いいとこどり”
AWS、Azure、GCPの激安プラン「リザーブドインスタンス」はどれだけ安い?
パブリッククラウド利用において長期的な“約束”にはどのような意味があるだろうか。インスタンスの利用を長期で予約する際、AWS、Microsoft、Googleの料金体系にはどのような違いがあるのか、詳しく見てみよう。(2019/4/10)

カナリアリリースに役立つ機能も
「Google Compute Engine」の新機能で、仮想マシン作成、複製、管理がもっと楽に?
「Google Compute Engine」(GCE)に追加された新機能の中でも、イメージとテンプレートを中心とする機能は、管理者による仮想マシンの作成と管理の効率を高める可能性がある。(2018/12/13)

ML推論、モデルの分散トレーニング、CGに最適化:
Google Cloud Platformで「NVIDIA Tesla T4 GPU」を用いたα版サービスを提供開始
Googleは「Google Cloud Platform」において、大手クラウドベンダーとして初めて「NVIDIA Tesla T4 GPU」を用いたサービスの提供を開始した。まずは限定的なα版サービスとして扱う。機械学習(ML)推論とモデルの分散トレーニング、コンピュータグラフィックスに最適化されているという。(2018/11/14)

AWS、Azureとは異なる思惑
Google「Cloud Services Platform」はオンプレミス市場に受け入れられるか
Googleがコンテナやマイクロサービスを中心にしたハイブリッドクラウド戦略に重点を置いている。新たに打ち出したCloud Services Platformでパブリッククラウドベンダーとしてのサービスをユーザーの拠点まで拡張する。(2018/11/1)

知らぬ間にワークロード急増も
AWS、Azure、GoogleのIoTコストを比較 シミュレーションで分かった課金制度の差異
IoTサービスは、データストリームをエンドレスに生成する可能性がある。巨額の請求を毎月受け取らないようにするには、クラウドに送信するデータ量に注意が必要だ。(2018/10/30)

デプロイ環境の管理と保護、モダナイズをサポート:
Googleが企業のクラウド利用を簡素化、「Cloud NAT」などの新機能を公開
Googleは、「Google Cloud Platform(GCP)」のネットワーキングサービスに「Cloud NAT」「Firewall Rules Logging」などの新機能を追加した。いずれもGoogle Kubernetes Engine(GKE)などを利用しているユーザーに役立つ。(2018/10/15)

モバイル機器でのエッジAI向け:
Arm MLプロセッサ、明らかになったその中身
2018年8月に開催された「Hot Chips 30」では、Armの「ML Processor(MLプロセッサ)」の中身が明らかになった。その詳細を解説する。(2018/10/10)

Kubernetes 1.12は内部の改良と機能の安定化:
「Kubernetes 1.12」が公開、「Kubelet TLS Bootstrap」と「Azure VMSS」サポートが正式版に
オープンソースのコンテナオーケストレーションプラットフォームの最新リリース「Kubernetes 1.12」が公開された。(2018/10/2)

うるさい隣人問題も解消?
「Google Compute Engine」のシングルテナントVMがもたらす3つのメリット
Googleが使いやすさを考慮したクラウドサービスの探求を続けている。その一環で追加したのが専用のハードウェアに直接アクセスする仮想マシン(VM)だ。レガシーシステム特有の要件が必要な企業にも役立つ可能性がある。(2018/9/27)

AWS対Azure対Google対IBM(後編):
主要ベンダーのクラウドストレージサービス総まとめ(MS、Google、IBM編)
主要ベンダーのクラウドストレージサービスには当然ながら類似点と相違点がある。構築するシステムやアプリケーションによっては、その違いが致命的になることもある。各社の違いを理解しておこう。(2018/9/19)

Amazon Web ServicesやMicrosoftに差をつけられるか
Googleの機械学習用プロセッサ「Cloud TPU」の長所と短所
Googleは「TensorFlow」のパフォーマンスを向上させるため、Cloud TPUというマイクロプロセッサを提供している。クラウド機械学習市場で有力な立場を築いているかのように見えるGoogle Cloud Platformだが、TPUには課題も見られる。(2018/8/30)

機械学習で優れた性能を発揮:
「Google Cloud Platform」で「NVIDIA Tesla V100 GPU」の正式提供を開始
Googleは、「Google Cloud Platform」に含まれる「Compute Engine」「Kubernetes Engine」「Cloud Machine Learning Engine」「Cloud Dataproc」において、NVLinkをサポートする「NVIDIA Tesla V100 GPU」の正式提供を開始した。(2018/8/29)

Google Cloud Next ‘18発表まとめ(1):
Google Cloudが推進する、さまざまな「サーバレス」
Googleのクラウド事業部門Google Cloudが、2018年7月にサンフランシスコで年次カンファレンス「Google Cloud Next ‘18」を開催した。本連載では、同イベントにおける数々の発表を、クラウドエースおよび吉積情報のエンジニアが解説する。第1回として、アプリケーション開発関連の発表をまとめる。(2018/8/16)

CI/CD運用を簡素化:
GoogleがフルマネージドCI/CDプラットフォーム「Cloud Build」を発表、GitHubとの提携も拡大
Googleは、フルマネージドCI/CD(継続的インテグレーション/継続的デリバリー)プラットフォーム「Google Cloud Build」を発表した。「GitHub」とCloud Buildの接続による新たな統合エクスペリエンスも提供している。(2018/7/30)

将来はCloud TPUなどに適用も:
GCPを操作できるvRealize Orchestratorのプラグイン、プレビュー版が登場
Googleは2018年7月19日(米国時間)、VMware vRealize Orchestratorのプラグインをプレビュー版として提供開始した。これにより、VMware vRealize Automation(vRA)からGoogle Cloud Platform(GCP)の仮想マシン、ストレージをプロビジョニングできる。(2018/7/20)

インメモリデータベースなどに最適:
Google、最大約4TBメモリの「ultramem」マシンタイプを提供
Googleは、「Google Cloud Platform」のIaaS「Google Compute Engine」で、マシン名に「ultramem」を含む「メモリ最適化型マシンタイプ」の正式提供を開始した。最大160個の仮想CPUと約4TBのメモリを構成できる。(2018/7/20)

最優先に解決すべき考慮点は
レガシーアプリをクラウドへ移行する“間違いのない”2つの方法
レガシーアプリケーションを近代化すると、多種多様な課題が発生する可能性がある。幸い、この課題を解決するための選択肢はたくさんある。(2018/7/18)

進化するクラウドのコンテナ 「ユニカーネル」の可能性
コンテナに求める機能は? ユーザーの願望を反映したウィッシュリスト
テクノロジーの進化はユーザーが望む方向に向かわなくてはならない。コンテナは成熟しているが、そのテクノロジーにもっと多くのものを求めるITプロフェッショナルは依然多い。(2018/7/12)

パフォーマンスを維持する負荷分散戦略
ハイブリッドクラウド向けロードバランサー、3つの最適化戦略とは
ハイブリッドクラウドでは、アプリケーションの可用性を確保し、高いパフォーマンスを維持するための負荷分散が重要だ。負荷分散戦略のガイダンスとなる3つの疑問と、導入を成功に導く3つの原則を紹介する。(2018/7/3)

高度な技術をどうサポートするか
CIOが機械学習から逃げられなくなる日
機械学習を企業に導入する流れをCIOはどのようにサポートできるだろうか。恐らくはデータレイクの構築から始めることになるだろう。(2018/6/28)

CIOの悩みは解消されるか
人工知能(AI)と機械学習データの課題、予測不能な世界を予測するには?
企業が膨大なデータや先進技術を活用するには、予測がつかない将来に対応するという難題が立ちはだかる。MITメディアラボ准教授のイヤッド・ラーワン氏はそう指摘する。(2018/6/27)

ツールによって大きな違い
「Google Kubernetes Engine」の管理オプション機能を徹底解説
Googleは「Google Kubernetes Engine」(GKE)サービス向けにさまざまな管理オプションに対応する。各オプションにはそれぞれ長所と短所がある。選定のポイントと各オプションの機能を紹介する。(2018/6/22)

AIやサーバレス人材も需要増
クラウド認定資格は取るべき? クラウドエンジニアのキャリアパスを描く
クラウド技術やデプロイモデルの高度化が進む中、将来にわたって有効なキャリアを築くことが重要になっている。専門家のアドバイスを参考に履歴書をチェックしてみよう。(2018/6/5)

実験段階だが話題のSpark on Kubernetes
ビッグデータ活用で勢いを増すコンテナと「Kubernetes」導入
ビッグデータのベンダーやユーザーは、「Kubernetes」のコンテナ管理に目を向けている。コンテナによってシステムやアプリケーションの導入が高速になり、コンピューティングリソースの利用が柔軟になるためだ。(2018/5/29)

GCPも活用、ディープラーニングでぶつかった4つの壁
TensorFlowを独自に学習 無人店舗化を目指すクリーニング店のAI事例
九州でクリーニング店を営む田原大介氏は、独学で「TensorFlow」を学び、ディープラーニング技術を駆使して衣類を自動認識できる無人店舗作りに挑戦している。(2018/5/23)

Microsoft、IBM、Googleなどが提供
ローコード開発ツール比較 クラウドベンダー製とサードパーティー製のどちらを選ぶか
ノーコード(コーディング不要)やローコード(最小限のコーディング)開発プラットフォームの導入が拡大する中、クラウドベンダー製とサードパーティー製のどちらがよいか、企業は選択を迫られている。(2018/5/10)

格安航空会社に似ている?
IaaSのダークホース「Alibaba Cloud」分析、ビッグスリーの競合となるか
AlibabaがIaaS市場での勢いを増し続けている。一部のライバルほど幅広いサービスを提供しているわけでもないのに、一部の小企業がAWSからの乗り換えを検討し始めている。(2018/5/4)

サーバレスはPaaSの再来か
コンテナ派とサーバレス派に分かれるIT部門 理想のインフラは?
ITインフラの将来像を描くとき、企業は「コンテナか、サーバレスか」に迷う。これは、今ITインフラの分野で最も白熱する議論といえる。(2018/4/11)



2013年のα7発売から5年経ち、キヤノン、ニコン、パナソニック、シグマがフルサイズミラーレスを相次いで発表した。デジタルだからこそのミラーレス方式は、技術改良を積み重ねて一眼レフ方式に劣っていた点を克服してきており、高級カメラとしても勢いは明らかだ。

言葉としてもはや真新しいものではないが、半導体、デバイス、ネットワーク等のインフラが成熟し、過去の夢想であったクラウドのコンセプトが真に現実化する段階に来ている。
【こちらもご覧ください】
Cloud USER by ITmedia NEWS
クラウドサービスのレビューサイト:ITreview

これからの世の中を大きく変えるであろうテクノロジーのひとつが自動運転だろう。現状のトップランナーにはIT企業が目立ち、自動車市場/交通・輸送サービス市場を中心に激変は避けられない。日本の産業構造にも大きな影響を持つ、まさに破壊的イノベーションとなりそうだ。