Cloud DatastoreのTTL(プレビュー22/9/29)を試してみた
こんにちは。GMOアドマーケティングのH.Tと申します。Cloud DatastoreのTTL(プレビュー)を試してみたのでご紹介したいと思います。 TTL(Time To Live)はざっくり言うと有効期限(TTL)ポ...
Googleの感情分析APIで遊んでみた
はじめに こんにちは、GMOアドマーケティング TAXEL開発部のy-otakiです。今回は、Googleさんから提供されている Cloud Natural Language APIを試してみようと思います！ 概要 Cl...
Google BigQueryの既存テーブルをパーティション化
こんにちは。 GMOアドマーケティングの@zakisanbaimanです。 弊社ではDWHとしてBigQueryを採用しているのですが、テーブルサイズが巨大になりそのクエリコストが課題になっていました。 そこでテーブルに...
GCPでMiniKFを実践した
前回はGoogle Cloud のMLOps サービスAI Platform Pipelines で 簡単に手書き数字の分類システム（MNIST）を開発する例（GCP:AI platform pipelinesで MLO...
AWSエンジニアから見たGCPサービス(コンピューティング編)
こんにちは、GMOアドマーケティング インフラ開発部のhakumaiです。 前回の記事「AWS SAPを取得したら視野が広がった話」を読んでいただいた方々、ありがとうございます。 今回のテーマは「AWSエンジニアから見た...
Cloud FunctionsとCloud Workflowsを使ってDataprocを動かしてみよう
みなさんこんにちは、GMOアドマーケティングのM.H.です。 日に日に溜まっていく膨大なデータを解析したり、機械学習モデルに投げるデータの前処理をしたりするための大規模データの分散処理フレームワークは幾つかありますが、そ...
Google CloudのArchitecture Diagramming Tool使ってみた
こんにちは、GMOアドマーケティングのM.H.と申します。 2022年2月、Google社が新たにGoogle CloudのツールであるArchitecture Diagramming Toolを発表し、GCPのサービス...
Cloud Datastoreの日時範囲指定について
こんにちは。GMOアドマーケティングのH.Tと申します。最近Cloud Datastoreを触った際日時範囲指定の必要があるスキーマ設計について公式ドキュメントに記載のあるベストプラクティスを試したのでご紹介したいと思い...
GCP:AI platform pipelinesで MLOpsを実践した
こんにちは、GMOアドマーケティングのS.Rです。 前回は機械学習開発の標準戦略MLOpsを皆さんへ紹介しました。今日はKubeflowを実践する為にGoogle Cloud のMLOps サービスAI platfor...
機械学習開発の標準戦略MLOps
こんにちは、GMOアドマーケティングのS.Rです。 機械学習の開発を円滑に進めるためにMLOps の取り組みは重要です。今日はよく使われているMLOps のFramework であるKubeflow とKubeflow ...