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Cloud Run でプロダクト開発する際にバックエンドの Cloud Run をロードバランサーからルーティングさせたくないことはよくあるかと思います。 その場合以下のような構成になるでしょうか。 フロントエンドからGraphQLを利用する場合には、Next.jsのMiddlewareを用いてバックエンド（GraphQL Server）との通信をプロキシさせます。 バックエンドはフロントエンドとは別のCloud Runで動作していますが、 Cloud Runのデプロイ時に --no-allow-unauthenticated フラグを付与し、認証を必要にしているといった構成になります。 このフラグを付与することでバックエンド用のCloud Runに対するroles/run.invokerロールを付与したサービスアカウントで認証することでしかバックエンド用のCloud Runと通信できない

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

Cloud Run の既知の問題 | Cloud Run のドキュメント | Google CloudCustom Domains latency impact for asia-northeast1, australia-southeast1 and northamerica-northeast1 [64458939] — Issue Trackerとはいえ直接カスタムドメインマップする機能はプレビューリリースなので仕方ありません。(カスタム ドメインのマッピング | Cloud Run のドキュメント | Google Cloud) この記事ではなぜレイテンシーが高くなるのかを調べてみます。 ※この記事は2023/11/30時点の調査のものです ＜目次＞ 先に結論予備知識 2.1 カスタムドメインについて調査 3.1 カスタムドメインなし 3.2 カスタムドメインあり 3.3 ghs.

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Introduction前編の記事では、Personalizationに特化したリアルタイムユーザー解析エンジン（Blitz）のコンセプトとPre-Aggregation手法を説明しました。 今回は刷新された解析エンジンのコア要素である「強整合な解析」を実現するアーキテクチャのポイントを紹介します。 強整合な解析とは何か？プレイドの新しい解析エンジンでは、とあるユーザーのイベントが発生した際、過去も含めたイベント履歴やユーザーごとの統計値を元にフィルタリングを行うことができます。 強整合な解析とは、フィルタリングを行うユーザーの統計値が必ず最新の状態であること、つまり過去全てのイベント履歴が反映されていることを指します。 やりたいことはとてもシンプルですが、秒間最大13.4万イベントが発生する高トラフィック、かつ数百ms内の低レイテンシーが求められる状況下で、ユーザーの統計値を常に最新に保

フィードバックを送信 コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 ホット タブレット Bigtable には、パフォーマンスの問題をトラブルシューティングするため、クラスタ内のホット タブレットを特定してモニタリングする機能があります。このページでは、ホット タブレットの概要、ホット タブレットのリストを取得する方法、ホット タブレットの識別が有益な状況について説明します。このページを読む前に、Bigtable の概要を理解しておく必要があります。 ホット タブレットのリストを取得するメソッドの名前は、使用する言語によって異なります。わかりやすくするため、このドキュメントでは RPC Cloud Bigtable Admin API 名（ListHotTablets）を使用します。ホット タブレットのリストは、以下のものを使用して取得できます。 Goo

■真壁 徹（まかべ とおる） 北陸先端科学技術大学院大学 博士前期課程修了 修士（情報科学）。 株式会社大和総研に入社。公共向けパッケージシステムのアプリケーション開発からIT業界でのキャリアを始める。その後日本ヒューレット・パッカード株式会社に籍を移し、主に通信事業者向けアプリケーション、システムインフラストラクチャの開発に従事する。その後、クラウドコンピューティングとオープンソースに可能性を感じ、OpenStack 関連ビジネスでアーキテクトを担当。パブリッククラウドの成長を信じ、日本マイクロソフト株式会社へ。 主な著書に『しくみがわかるKubernetes Azure で動かしながら学ぶコンセプトと実践知識』（翔泳社）、『Microsoft Azure 実践ガイド』（インプレス）、共著に『Azureコンテナアプリケーション開発 ── 開発に注力するための実践手法』（技術評論社）などが

Google Cloud Japan の RyuSA です。👋 最近「 Pub/Sub からイベントとデータを引っ張って BigQuery に投げ込みたい」「 Cloud Spanner の変更ストリームを BigQuery に配置し、データを分析に使いたい」など、様々な用途で大量なデータの処理のために Dataflow を利用いただいているのを観測しています。👀 さて、巨大な分散処理をマネージドで実行してくれる便利な Dataflow ですが、運用する上でいくつか気を付けないといけないことがあります。そしてそれらの多くは「問題が発生してから」発覚することが多いです。この記事では「 Dataflowジョブの運用に関しての FAQ やよくある問題」に対する回答をまとめておきました。 監視 / 可観測性 Q: ジョブのログベースの監視のベストプラクティスをおしえて！ A. ログベース監視を

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UpdateAt GitLab we have an internal Red Team that dedicates time looking at the services and business partners we use to deliver GitLab products and services. As a Google Cloud customer, we have an obvious interest in all the different ways that administrators can make devastating security related mistakes when configuring their environment. We also have a team goal of sharing our research and too

Shift FinOps Left Enable engineers to proactively find and fix cloud cost issues Infracost shifts cloud costs left and transforms FinOps from reactive to proactive. It sits in the engineering workflow (e.g. GitHub, Azure Repos) and shows the cost impact of code changes before deployment — preventing expensive mistakes. For FinOps Teams: Cost Prevention & Governance at Scale Stop chasing cloud bill

. ├── backend.conf ├── main.tf ├── registry.tf ├── terraform.tfvars └── variables.tf main.tfでは、terraformのバージョン指定とサービスアカウントのroleの指定が定義されています。repo_nameは権限を与えるgithubリポジトリなので、この段階で連携するリポジトリを決めておく必要があります。 terraform { required_version = "~> 1.1.9" backend "gcs" { prefix = "terraform/state" } } locals { cloudrun_roles = [ "roles/run.developer", "roles/iam.serviceAccountUser" ] } resource "google_project_

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

Who This Book Is ForHow This Book Is OrganizedWhat You Need to Use This BookConventions Used in This BookUsing Code ExamplesO’Reilly Online LearningHow to Contact UsAcknowledgments 1.1. Why Security Is Critical1.2. What Is Meant by Cloud Native Security?1.3. Where Security Fits in the Modern Organization1.4. The Purpose of Modern Security1.5. DevSecOps1.6. How to Measure the Impact of Security1.7.

こんにちは、エンジニアの@tarrです。 前回の連載記事ではマルチクラウドなどを使い、Blocksでは最大限落ちないようにリスクヘッジをしながらシステムを構築しているという記事を書きました。 AWSが落ちてもGCPに逃がすことで落ちないシステムを作る技術 今回の記事は、リリース前の状態で、どのように負荷に対応するシステムを構築したかという話です。 リリース前のシステムで、スパイクやユーザー数の急激な増加を予測して、スケールするシステムを作るのは非常に難しいです。 どのように使われるのか、どのような量のリクエストが来るのかを正確に予測することがしづらいからです。 一方で、リリースのタイミングでいきなり落ちてしまって、機能しないものを提供するわけにもいきません。 また、無限にコストをかけることもできないため、コストにも配慮した落とし所を探る必要もあります。 今回は、Blocksがリリース前にス

DevelopersIO 2021 Decade のビデオセッションにて、Cloud Run について話しました。その動画と関連資料をご紹介します。 こんにちは CX事業本部 MAD事業部 の 田中 孝明 です。 DevelopersIO 2021 Decade という弊社オンラインイベントにて、「その言語、 Cloud Run で実装してみない？」というテーマでお話させていただきましたので、ご紹介します。 セッション概要 MAD事業部では以前から一部使われていた Google Cloud を本格的に利用しようという動きがあります。個人的に好きなサービスである Cloud Run を使った内容をお話しします。 動画 スライド Cloud Run を一言で Cloud Run は 2019年 にデビューした コンピュート に属するサービスです。 主な機能 Cloud Run は、マシンのプロ

Google Cloud Spanner 概要 セッションの 沼への誘いシリーズ

セキュリティ・キャンプ全国大会 2021 オンライン B3 分散アーキテクチャ時代におけるWebシステムの開発と運用 事前資料 クラウドシステムをセキュアに開発運用する勘所

Send feedback Compare AWS and Azure services to Google Cloud Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Last updated: December 3, 2024 This table lists generally available Google Cloud services and maps them to similar or comparable offerings in Amazon Web Services (AWS) and Microsoft Azure. You can filter the table with keywords, such as a service type,