Google Cloudのサーバレスなサービスでデータ基盤を作った話.
cloudとgcpに関するclavierのブックマーク (14)
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clavier 2024/03/10
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AWS側の目線から理解する、Google Cloud ロードバランサの世界 - How elegant the tech world is...!
はじめに お久しぶりです、iselegantです。 今回はAWSアーキテクトの目線から、多様なGoogle Cloud Load Balancingの世界を紹介してみたいと思います。 昨今、担当業務やプロジェクトによってはAWSのみならずGoogle Cloudを活用したり、マルチクラウドとして両方扱うエンジニアの方も多くなってきたのではないでしょうか？ 特に、SI企業に所属する人においては、担当プロジェクトや業務、お客様が変われば利用するクラウドサービスも変わる、なんてこともよくあると思います。 私もその道を辿ってきた一人です。 現在ではクラウドサービス間においてもある程度のコモディティ化が進んでおり、ある一つのクラウドサービスに精通すると、他のクラウドサービス利用時におけるメンタルモデルが出来上がり、システムを構築する際に前提の知識や経験が大いに役立つはずです。特にAWSはサービスの幅
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Google Cloud の IDaaS「Identity Platform」で作る、さまざまな認証パターン
Google Cloud の IDaaS「Identity Platform」で作る、さまざまな認証パターン Identity Platform を使うと、さまざまな認証パターンが構築できる！ この記事は2023年10月6日に行われたナレッジワークさん主催のイベント「Encraft #7 AppDev with Google Cloud」で発表したセッションの解説記事です。現地でご参加いただいた皆さん、オンラインでご視聴いただいた皆さん、ありがとうございました！ 私のセッションでは Identity Platform を使ったさまざまな認証パターンについてご紹介しました。セッション後、いくつかのご質問や「こんなパターンもあるよ！」というコメントもいただきました(ありがとうございます！)。この記事では、セッション内でご紹介した内容に加え、別解、または発展系とも言えるいくつかのパターンについて
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できるだけインフラ運用したくない Ruby on Rails on Google Cloud
TL; DR Google Cloud 上で Rails をできるだけインフラ運用しなくて済むように構築するとしたら、こういう構成にするのはどうだろうか？ メインの Web アプリは Cloud Run メインのデータベースには Cloud Spanner 非同期ワーカーには GKE Autopilot 非同期メッセージングキューには Cloud Pub/Sub DB マイグレーションには GKE Autopilot rails console には GKE Autopilot はじめに 先日、Cloud Spanner の ActiveRecord アダプターのバージョン 1.0 がリリースされました。 Scale your Ruby applications with Active Record support for Cloud Spanner | Google Cloud Blog
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Cloud SpannerとCloud Pub/Subとで実装するTransactional outboxパターン | メルカリエンジニアリング
Credit Designチームでバックエンドエンジニアをしている@iwataです。主にメルペイスマート払い関連の開発をしています。 Merpay Advent Calendar 2021 の21日目の記事をお届けします。 メルペイスマート払いの開発においてもご多分に漏れず、マイクロサービスアーキテクチャを採用しています。マイクロサービス開発において避けては通れない問題として、分散トランザクションによるデータ整合性の担保があります。メルペイスマート払いマイクロサービスでは一部APIにおいて整合性担保のために、Transactional outboxパターンを用いた実装をしています。 本記事ではテーブル設計を含めたその実装の詳細を紹介したいと思います。 tl;dr Transactional outboxパターンを使ったSpanner, Pub/Sub間での整合性担保 Spannerならでは
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【合格記】Google Cloud Professional Data Engineer認定資格を振り返る | フューチャー技術ブログ
こんにちは、TIGの玉木です。先日Professional Data Engineer認定資格を取得しました。この記事ではその振り返りをします。 筆者について、受験のモチベーション新卒から3年半ほど機械学習モデリングを行っており、ここ半年はAWSでサーバーサイドの実装を主に担当しています。業務でGCPを扱ったことはありませんが、社内で「みんなで資格とっていきましょう！」のような機運があり、以前から機械学習とも関係があるデータエンジニアリングに興味があったため、今回Professional Data Engineer認定資格を受けることにしました。 出題範囲以下公式サイトの認定試験ガイドからのサマリです。 データ処理システムの設計 データ処理システムの構築と運用化 機械学習モデルの運用化 ソリューションの品質保証 1, 2は近い内容なのかなと思います。例えばバッチ/ストリーミング処理をする場
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Cloud Run でマイクロサービスを作る 5 つのポイントをまとめてご紹介！
はじめに早速ですが、皆さんはマイクロサービスを構築するとしたら、どのような構成を考えますか？ 多くの企業で、GKE を使ったマイクロサービス アーキテクチャが採用されています。選定理由として、Kubernetes が持つ機能や大きめなリソースが必要であったり、社内インフラチームによる Kubernetes のサポートがあるといった理由などがあります。一方、定期アップグレードなどの観点から、Kubernetes の運用は少し大変…と感じる方もいるかと思います。 GKE Autopilot の利用という考えもありますが、サーバーレスでコンテナを動かせる Cloud Run を使って、インフラ管理不要でマイクロサービスを構築が出来ると嬉しくないですか？ 実際、そういった構成を採用されている企業も見かけます。 この記事では、設計や実装時に考えるであろう、以下の 5 つのポイントにフォーカスしてみた
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タベリーを支えるアーキテクチャ - Koichi Ishida blog
目次 アーキテクチャ フロントエンド・バックエンドアーキテクチャ 分析アーキテクチャ レコメンデーションアーキテクチャ 最後に 「タベリー」は株式会社10Xが提供するパーソナルな献立を推薦するアプリです。iOSとAndroidとWebで提供しています。先日、プレスリリースで「オンライン注文機能リリース」と「2.5億円の第三者割当増資を実施したこと」をお知らせしました。献立作成、献立からの買い物リスト作成、買い物リストをネットスーパーで注文、料理を作るということがタベリー１つでできます。特にこの「オンライン注文機能」はいままでネットスーパーの商品を１つ１つ選択して注文していたものを、自動でカートに追加し注文できるのでとても便利です。 10Xではよりよいチームを目指しメンバーを募っています。エンジニアも募集しています。チームがどのように開発しているかは社長の矢本さんが書いた「10Xなプロダクト
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