kapieciiのブログ

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「【大阪】GCPUG Kansai 〜 Cloud Next Extended ~」に参加した

5/14にグランフロント大阪 ナレッジキャピタル ナレッジサロン プレゼンテーションラウンジ で開催された「GCPUG Kansai 〜 Cloud Next Extended ~」に参加してきました。

gcpug-osaka.connpass.com

先日サンフランシスコで「Google Cloud Next '19 San Francisco 」が開催されました。
その中で発表された新サービスの紹介を聞いてきたので、ブログに残しておこうと思います。

目次

紹介のあったサービス

スライドの内容ではなく、口頭でお話されていた内容のメモを記載しています。
聞き間違いなどあればご指摘いただけると嬉しいです。

Anthos(アンソス)

  • GKEで動かしているサービスの管理やポリシー運用をサポートしてくれる
  • クラスタのポリシーはgitと連携させて管理することが可能
  • IstioというOSSが使われている
  • Istioはコンテナ上のアプリケーション間の依存や通信、認証をしてくれる
  • GKEとGKE On-Prem(オンプレKubernetes)で連携が可能(すごい)
    • これにより、データの性質やサイズの問題でクラウドに置きづらいデータも扱うことができる
    • かなり大きな組織が使うことになりそう
  • GKE On-Premはオンプレ環境だが、gcloudコマンドでクラスタの管理などができる

istio.io

Cloud Run

  • GKEのコンテナ環境でコードを実行できる
  • クラスタ管理不要
  • リクエストの単位で必要に応じて課金される

GKE Sandbox

  • サンドボックス化されたコンテナ
  • 三者のアップロードしたコードなど、信頼できないコードをSandbox内で実行する
  • gVisorというOSSを利用している
  • 気になるが、現在はエンタープライズ向けにのみ提供されている模様。個人でも試せるようになったら試してみたい。

github.com

AutoML Tables

  • Tables(構造化データ)を学習させることができる
  • BigQueryやCSVからデータを読み込んで学習させることができる
  • データを自動的に判定して、分析に利用してくれる
    • 時間、文字列、数値など
  • データが欠損している場合も、ある程度自動で使える状態にしてくれるらしい
  • データの種類に応じて、適切な分析手法を選択してくれる
  • 機械学習を使うための機械学習』が裏で動いており、これまでプロの技だった分析を誰でもできるようにしてくれる
  • Kaggleコンペでも、トップではないまでもトップ500くらいに入れた

AI Platform

  • MLエンジンという名前で既存のエンジンをフルマネージドで提供している

AI Hub

  • 機械学習のソリューションやサンプルコードを集めたもの
  • AI Hubで探したnotebookをボタン一発で自分のAI Platformで動かせる

AI Platform Notebooks

  • Colaboratoryの代わりに使える
  • Colaboratoryと違い、12時間超えても使える
  • Colaboratoryと違い、サポートも受けられる

BQML

  • BigQueryで機械学習が使える!
  • これまでBigQueryはSQLでできることしかできなかったので、機械学習を使おうと思うと一度エクスポートして別サービスを利用する必要があった
  • TensorFlowの学習データをBQMLで使うことで、BigQueryで画像検索ができる
  • 検索対象の画像と、BigQuery内の画像の特徴量から類似画像の検索ができる
  • 画像だけでなく、音声データの検索なども可能
  • 30秒程度で100万件の画像データの中から類似画像を探すことが可能

最後に

最近コンテナに興味があって、GKEを触ったりしていたので、GKE周りは特に興味深かったです。
GKE SandboxやgVisor周りが気になったので、下記のスライドを参考にしつつ、実際に手を動かして試してみたいですね。

www.slideshare.net

github.com

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