Google Cloud 【新人が Google Cloud を触ってみた】MCP + Cloud Run で 文書検索エージェント を作ってみた
「MCPサーバーをGoogle CloudのCloud Run上に構築し、AIエージェントから呼び出す」という一連の仕組みを検証してみます。
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データ分析・活用基盤 異種クラウド間データ連携における「責任分界点」と「エラーハンドリング」の考え方
異種クラウド間でのMSK活用やS3をバッファとした非同期連携の実例をもとに、技術選定と設計のポイントを解説します。単なるサービス活用に留まらず、コスト制約やネットワーク境界を踏まえた『責任分界点』の定義など、堅牢なデータ基盤を構築するための実践的な判断基準を記載しました。
データ分析・活用基盤 【AWS – Google Cloud】マルチクラウドでキューイングデータ連携
AWS MSKからGCPへのデータ連携において、MSK Connectの仕様制約に伴うコスト肥大化を回避するため、Cloud RunによるPull型アーキテクチャへと転換した事例を紹介します。コスト最適化と疎結合な設計により、大規模なマルチクラウド環境下で高効率かつ堅牢なデータパイプラインを実現した経緯を詳説します。
Google Cloud 【アプリ開発未経験】Vertex AIを使ってGeminiにコード作成を丸投げ！Google CloudサーバーレスでAIアプリケーションを公開してみる
未経験者の自分がアプリ開発するために使った手法と、Google Cloudのサービスをご紹介します。知識経験ゼロだけどやってみたい！という方の参考になれば幸いです。
Google Cloud Cloud Run jobs 利用におけるNW設計
Cloud Run jobsを利用するにあたり、当チームで最終的に採用したNW設計をご紹介します。なぜegress（外向き）通信はNAT経由が良いのか？NAT/静的外部IPアドレスの作成単位は？など、判断に迷ったポイントを理由・実装方法と併せて記載しています。
Google Cloud Google Cloud Runにおけるシークレット管理
Cloud RunアプリケーションでSecret Managerを活用する際に検討すべき3つの連携方法を比較し、特に「Cloud Runのボリュームとしてシークレットをマウントする」方法の具体的な設定方法と、そのメリットについて深く掘り下げて解説します。
Google Cloud Cloud Run × PythonでタイムトラッキングツールからAPI自動取得バッチを構築してみた
TMetric というタイムトラッキングツールからデータを自動で抽出し、BigQueryにロードするまでのプロセスを、Cloud RunとPythonを活用して実装した事例を紹介します。
Google Cloud Dialogflow CXで生成AIを使う方法をまとめてみた
皆さん、チャットボットの質に満足していますか？従来のルールベースのチャットボットでは、複雑な質問に対応できず、チャットボット利用者の要望を叶えることが難しかったかもしれません。今回は複雑な質問に対応できるような、より自然で人間らしい会話を実現するため、Dialogflow CXと生成AIを連携する方法を紹介します。
Google Cloud Cloud RunジョブのログレベルをCloud Loggingへ反映する方法
Cloud RunでPythonプログラムを実行する際、ログレベルをCloud Loggingへ反映させる方法をご紹介します。
Google Cloud Dialoglflow CXのWebhookを使ってTranslation APIを叩いてみた
Dialogflow CXで構築しているチャットボットに翻訳機能を追加するために、WebhookでTranslation APIを叩く方法を紹介します。