Amazon Aurora のインスタンスの promotion_tier を設定しても、クラスタ新規作成時は無視される
zenn.dev
・Amazon Auroraのフェイルオーバー優先度を決定するpromotion_tierの仕様を解説しています。・クラスタ新規作成時にはこの設定が反映されないという重要な挙動の注意点を説明しています。・AWS環境でデータベースの可用性を設計するインフラエンジニアやアーキテクト向けの内容です。
株式会社MIXIgecko655
共有ストレージの未来を切り拓く: Filestore の基盤に Colossus を導入
cloud.google.com
・Google CloudのFilestoreが基盤ストレージにColossusを採用し、スケーラビリティとパフォーマンスが大幅に向上しました。 ・容量とIOPSの分離やGKEとの統合により、AIエージェントの並列処理やコンテナ環境の効率的な運用が可能になります。 ・インフラエンジニアやクラウドアーキテクト向けに、高負荷なワークロードを最適化する新しいストレージ基盤の活用方法を解説しています。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Itai Steiner</name><title>Engineering Manager</title><department></department><company></company>
金融サービスにおけるエージェント型 AI を活用したオペレーショナル レジリエンスの構築
cloud.google.com
・Deutsche BankがGoogle Cloudを活用し、AIエージェントによるオペレーショナルレジリエンス向上プラットフォームを構築しました。 ・実際の運用データに基づいたシミュレーションにより、規制対応の自動化と監査可能なエビデンス生成を実現しています。 ・金融機関のシステムアーキテクトやインフラエンジニアに向け、AIを活用した継続的なレジリエンス管理の事例を紹介しています。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Florian Graf</name><title>Staff Solutions Consultant, Google Cloud Consulting</title><department></department><company></company>
構造化データと非構造化データのインサイトを統合する BigQuery 検索のイノベーション
cloud.google.com
・BigQueryにおける自律型エンベディング生成やAI.SEARCHの一般提供により、非構造化データの検索パイプラインが大幅に簡素化されました。 ・ハイブリッド検索の導入で、セマンティック検索とキーワード検索を統合し、検索精度とパフォーマンスを向上させることが可能です。 ・データ基盤の構築やAI活用を推進するデータエンジニアやアーキテクトにとって、効率的な分析環境の構築に役立つ情報です。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Francis Lan</name><title>Engineering Manager, Google</title><department></department><company></company>
ゼロコード、低コストのデータの取り込み: BigQuery DTS の新機能
cloud.google.com
BigQuery Data Transfer Serviceの機能拡張により、ノーコードで多様なソースからデータを取り込むことが可能になりました。マルチクラウド環境や主要なSaaS、リレーショナルデータベースとの連携が強化され、データパイプラインの運用負荷を大幅に軽減します。データエンジニアやアーキテクトは、メンテナンスから解放され、より戦略的なデータ分析に注力できるようになります。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Pallavi Palleti</name><title>Engineering Manager</title><department></department><company></company>
Google Dataflow で費用対効果に優れた高スループットな生成 AI ワークフローを構築する
cloud.google.com
・Google DataflowとAgent Development Kitを組み合わせ、生成AIを活用した高効率なストリーミング処理基盤の構築手法を解説します。 ・軽量なMLモデルで事前フィルタリングを行うことで、APIコストとレイテンシを抑えつつ、複雑なケースのみをAIエージェントで処理するハイブリッド構成を実現します。 ・スケーラブルなデータ処理パイプラインを設計・運用するバックエンドエンジニアやアーキテクトに向けた技術記事です。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Danny McCormick</name><title>Software Engineer, Google Cloud</title><department></department><company></company>
Malachyte がマネージド リアルタイム AI で小売業のコールド スタート問題を解決した方法
cloud.google.com
・MalachyteがGoogle Cloudを活用し、リアルタイムAIでeコマースのコールドスタート問題を解決した事例を紹介します。 ・BigtableやKafkaを用いた高速な推論基盤により、ユーザー行動に基づいたパーソナライズを100ミリ秒以内で実現しました。 ・AIを活用したレコメンデーションシステムの構築を目指すエンジニアやアーキテクトにとって有益な知見です。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Vicki Boykis</name><title>Staff Machine Learning Engineer, Malachyte</title><department></department><company></company>
Box が Gemini Embeddings 2 でマルチモーダル エンタープライズ エージェントを実現
cloud.google.com
・BoxがGoogle CloudのGemini Multimodal Embeddings 2を統合し、マルチモーダルなエンタープライズAIエージェントを実現しました。 ・テキストだけでなく表やグラフ、画像などの空間情報を保持した検索・分析が可能になり、複雑な業務ワークフローの自動化を支援します。 ・AIを活用したコンテンツ管理や業務効率化に関心のあるアーキテクトやプロダクトマネージャー、バックエンドエンジニアを対象としています。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Darryl Sladden</name><title>Staff AI Product Manager, Box</title><department></department><company></company>
Azure Local 上で VM と AKS を構築し、運用機能を確認してみた
qiita.com
・物理ハードウェアなしでAzure Local環境を構築し、VMやAKSの運用機能を確認する手法を解説しています。・AzureポータルからリソースのCPUやメモリ状況を監視する手順が具体的に示されています。・検証環境の構築を検討しているインフラエンジニアやアーキテクトに最適な内容です。
日本マイクロソフト株式会社ManabuYamamoto
マイクロサービス間の認可伝搬をどう解くか？独自実装と IETF Transaction Tokens を見比べてみた
zenn.dev
・マイクロサービス間における認可伝搬の課題と解決策を解説しています。・IETFで標準化が進むTransaction Tokensと独自実装の比較を行っています。・バックエンドエンジニアやアーキテクト向けに、認可設計のベストプラクティスを提示しています。
株式会社LayerXtkmt
メジャーがサポートされるようになった BigQuery Graph を使用して、信頼できるエージェント ワークロードを実現
cloud.google.com
・BigQuery Graphがメジャー（指標）をサポートし、データ間の複雑な関係性を正確に推論可能になりました。 ・グラフ構造とビジネス指標を統合することで、AIエージェントのハルシネーションを防ぎ、信頼性の高い分析を実現します。 ・データエンジニアやアーキテクト向けに、視覚的なモデリングツールやLookerとの連携機能が提供されています。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Yun Zhang</name><title>Software Development Manager</title><department></department><company></company>
【Google Cloud Next Tokyo 26】DAY 2 基調講演まとめ：インフラからセキュリティまで、フルスタックで支える AI エージェント
cloud.google.com
・Google Cloud Next Tokyo 26の基調講演で、AIエージェントの実用化を支えるインフラからセキュリティまでの最新技術が発表されました。 ・大規模な学習基盤やデータ活用、自律的なエージェント開発を支援するプラットフォームの全容が紹介されました。 ・AI活用を推進するエンジニアやアーキテクト、データ活用に関心のあるビジネスリーダーに向けた内容です。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Google Cloud Japan Team </name><title></title><department></department><company></company>
TelevisaUnivision が Google Cloud を利用して FIFA ワールドカップを数百万人にストリーミング配信
cloud.google.com
・TelevisaUnivisionがGoogle CloudのMedia CDNを活用し、FIFAワールドカップのライブ配信で可用性100%を達成しました。・ISPとのダイレクトピアリングやエッジキャッシュ、サーバーレス技術を駆使して大規模なトラフィック急増に対応しました。・大規模なライブ配信インフラの構築や運用に関心があるインフラエンジニアやアーキテクトに向けた事例です。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Kevin Hutchins</name><title>VP, Product Management, Networking, Google Cloud</title><department></department><company></company>
PAT と GITHUB_TOKEN は何が違うのか — Actions が 5 日間死んで調べ直した認証設計
qiita.com
・GitHub ActionsにおけるPATとGITHUB_TOKENの役割と違いを解説しています。・認証設計のベストプラクティスを学びたいエンジニアやアーキテクトに最適です。・権限管理の重要性とトラブルシューティングの知見を共有しています。
日本マイクロソフト株式会社aktsmm
SOAP Architecture: S3 に眠るデータを、Google Cloud で AI エージェントの基盤に変える
cloud.google.com
・Amazon S3上のデータを移行せずにGoogle Cloudで活用する「SOAP Architecture」の設計思想を解説します。 ・データに意味と関係性を付与するセマンティックレイヤとオントロジーの重要性を説き、AIエージェントの精度向上を目指します。 ・データ基盤のモダナイゼーションを検討するアーキテクトやデータエンジニアに向けた、効率的な移行と活用のアプローチです。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Google Cloud Japan Team </name><title></title><department></department><company></company>
WPP が AI マーケティングのためにプラットフォームとデータ エンジニアリングを運用化
cloud.google.com
・WPPがGoogle Cloudを活用し、分散していたマーケティングデータを統合してAI活用を加速させるデータ基盤を構築しました。 ・サーバーレスアーキテクチャとCI/CDテンプレートの標準化により、キャンペーン展開の迅速化と運用効率の向上を実現しました。 ・データエンジニアやプラットフォームエンジニアを対象に、大規模なデータ統合とAI運用のベストプラクティスを解説しています。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Prabha Arya</name><title>Strategic Cloud Engineer</title><department></department><company></company>
エージェント型 AI のスケーリング: UiPath が AI Hypercomputer 上に高性能 GPU プラットフォームを構築した方法
cloud.google.com
・UiPathがGoogle CloudのAI Hypercomputerを活用し、共有GPUフリートによる効率的なインフラを構築しました。 ・トレーニングと推論のワークロードを最適化し、コスト削減と予測可能なリソース確保を実現しています。 ・AIインフラの設計やスケーリングに関心があるエンジニアやアーキテクトにとって有益な事例です。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Jason Morrison</name><title>Principal for AI Partnerships, UiPath</title><department></department><company></company>
「ノイジー ネイバー」問題の解決: シャーディング アーキテクチャがマルチテナント プラットフォームを守る方法
cloud.google.com
・マルチテナント環境における「ノイジーネイバー」問題を解決するシャーディングとハブ・アンド・スポーク構成の設計手法を解説します。 ・モノリシックなパイプラインを分離し、テナントやドメインごとに独立した実行環境を構築することで、障害の影響範囲を最小化します。 ・SLAの維持やリソースの最適化を目指すプラットフォームエンジニアやアーキテクトに向けた、Google Cloud Dataflowを活用した実践的なガイドです。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Abdullateef Abdulsalam</name><title>Cloud Data Consultant, Google Cloud</title><department></department><company></company>
Gemini in Database Migration Service を使用した PostgreSQL への移行の迅速化
cloud.google.com
・Google CloudのDatabase Migration ServiceにGeminiが統合され、商用DBからPostgreSQLへの移行が迅速化されました。 ・ストアドプロシージャやトリガーなどの複雑なコード変換をAIが支援し、手作業による工数を大幅に削減します。 ・データベース移行を担当するエンジニアやアーキテクト向けに、セキュリティと精度を両立した移行ワークフローを提供します。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Tanya Sharma</name><title>Strategic Cloud Engineer, Google Cloud</title><department></department><company></company>
PQC をわかりやすく解説: Google Cloud のポスト量子暗号ロードマップ
cloud.google.com
・Google Cloudが2029年までのポスト量子暗号（PQC）移行ロードマップを公開し、量子コンピュータによる脅威への対策を強化しています。・データ保護、完全性の確保、暗号アジリティの強化を柱とし、APIやロードバランサでの耐量子アルゴリズム導入を推進します。・クラウド利用者に対し、暗号リソースの棚卸しやソフトウェアの更新、耐量子接続の検証を推奨しています。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Michael Bachman</name><title>VP/GM, Cloud Foundations</title><department></department><company></company>
API 対応エコシステムでアジリティを獲得した Deutsche Bank の手法
cloud.google.com
・Deutsche BankがGoogle CloudのApigeeを活用し、API管理の統合とガバナンスを強化した事例を紹介します。 ・セキュリティ、スケーラビリティ、オブザーバビリティを確保し、AI時代を見据えた柔軟なインフラ構築の重要性を解説します。 ・APIファーストのアプローチでデジタル変革を推進したいアーキテクトやエンジニアリングマネージャーに最適です。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Stefan Mesquita</name><title>API strategy & Integration, Deutsche Bank</title><department></department><company></company>
複数の結果セット: Database Migration Service における SQL Server から PostgreSQL への変換の自動化
cloud.google.com
・Google CloudのDatabase Migration Serviceを活用したSQL ServerからPostgreSQLへの移行手法を解説します。 ・複数の結果セットを返すストアドプロシージャを、SETOF refcursorを用いて自動変換する仕組みを詳解します。 ・データベース移行を担当するエンジニアやアーキテクト向けに、変換後のコード実行とテスト方法を提示します。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Yuval Ben Arie</name><title>Senior Software Engineer</title><department></department><company></company>
Spanner Graph で小売商品の検索性能を強化し、データベースのメンテナンス工数半減を達成した Target の取り組み
cloud.google.com
・Target社がSpanner Graphを活用し、検索機能とAIエージェントの基盤を統合した事例を紹介します。 ・複数のデータベースを統合することで、運用負荷を半減させつつ、グラフ探索とベクトル検索による高精度なRAGを実現しました。 ・大規模な小売システムを運用するアーキテクトやバックエンドエンジニアにとって、データ基盤の最適化の参考になります。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Kaushik Shelat</name><title>Sr. Engineering Manager, Target</title><department></department><company></company>
Database Operations Agents のご紹介: 自律型データベース管理の未来
cloud.google.com
Google Cloudがデータベース管理を自動化するAIエージェントを発表し、セットアップから運用監視までを効率化します。自然言語によるトラブルシューティングや構成提案により、データベース管理者の負荷を大幅に軽減します。データベース運用に関わるエンジニアやSRE、アーキテクトを対象とした技術解説です。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Nitesh Mehta</name><title>Senior Product Manager</title><department></department><company></company>
南北アメリカにおける接続性の拡大: 海底ケーブル Alisios、Canoa、OlaLuz を発表
cloud.google.com
・Googleが南北アメリカの接続性を強化する3つの新しい海底ケーブルシステムを発表しました。・クラウドリージョン間のネットワークの信頼性と復元力を向上させ、デジタル経済の基盤を強化します。・インフラエンジニアやクラウドアーキテクトを対象に、グローバルなネットワークインフラの拡張計画を解説しています。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Brian Quigley</name><title>VP, Global Network Infrastructure, Google Cloud</title><department></department><company></company>
開発の裏側: Google Agent Skills の構築、テスト、スケーリング
cloud.google.com
・Google Cloudの専門知識をAIエージェント向けに構造化した「Google Agent Skills」の開発背景と運用手法を解説します。 ・品質維持のための自動テストや継続的な評価パイプライン、およびスキルをプロダクトとして管理する体制について詳述します。 ・AIエージェントの精度向上や開発効率化に関心があるエンジニアやアーキテクトを対象としています。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Remigiusz Samborski</name><title>Lead Developer Relations Engineer</title><department></department><company></company>
AI を活用した現実のメインフレーム モダナイゼーション: メインフレームからクラウドへの安全でスケーラブルな道筋
cloud.google.com
・Google Cloudが提供するAIを活用したメインフレームからクラウドへのモダナイゼーション戦略を解説します。 ・リバースエンジニアリングからコード変換、リスク軽減、データ移行までの4つの柱で安全な移行を実現します。 ・レガシーシステムの刷新を検討しているアーキテクトやエンジニアリングマネージャーに向けた技術情報です。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>David Yahalom</name><title>Group Product Manager, AI Application Modernization</title><department></department><company></company>
パブリック データとプライベート データを統合: Spanner のデータコモンズによるナレッジグラフのスケーリング
cloud.google.com
・Spanner Graphを活用したデータコモンズの刷新により、公開データと社内データの統合が容易になりました。 ・GraphRAGや増分更新のサポートにより、複雑なナレッジグラフの構築と分析が効率化されます。 ・データ活用を推進するアーキテクトやデータエンジニア、バックエンドエンジニアを対象としています。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Piyush Mathur</name><title>Group Product Manager, Databases</title><department></department><company></company>
Cortex Framework v7 の一般提供を開始: SAP の運用を中断せずにエージェント型ワークフローを構築する
cloud.google.com
・Google Cloud Cortex Framework v7が一般提供され、SAPデータをAIエージェント向けに最適化する機能が強化されました。 ・Dataformを活用したモジュール式デプロイにより、インフラ負荷を抑えつつ迅速なデータパイプライン構築が可能です。 ・SAP環境の運用を止めずにAI活用を進めたいデータエンジニアやアーキテクトにとって有益な情報です。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Snehanshu Shah</name><title>Managing Director, Cortex Framework GTM, Google Cloud</title><department></department><company></company>
【Next Tokyo】アーカイブ セッション配信スタート！
cloud.google.com
・Google Cloud Next Tokyoの全セッションアーカイブが公式サイトにて公開されました。・AI、データ分析、インフラなど多岐にわたる技術トピックの復習や学習に活用できます。・Google Cloudを活用するエンジニアやアーキテクトは、最新の事例や技術動向を学べます。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Google Cloud Japan Team </name><title></title><department></department><company></company>
AI 時代の認可ハーネス
zenn.dev
・認可ロジックの呼び忘れを防ぐための「認可ハーネス」の概念と実装手法を解説しています。 ・DDDにおける認可の扱いを深掘りし、AI時代に適した安全な認可設計を提案します。 ・バックエンドエンジニアやアーキテクトが、堅牢な認可システムを構築する際の参考になります。
株式会社ログラスurmot
「Agent Plugins 1.0.0」発表、異なるAIエージェント間でもスキルやMCPサーバ設定が共通化へ。マイクロソフト、OpenAI、AWS、Googleらがサポート
www.publickey1.jp
・AIエージェント間でスキルやMCPサーバ設定を共有できる業界標準仕様「Agent Plugins 1.0.0」が発表されました。・AWSやGoogle、OpenAIなど主要企業が参画し、AIエージェントの相互運用性の向上が期待されます。・AI開発に携わるエンジニアやアーキテクトにとって、今後のAIエコシステムの標準化動向を把握する重要なニュースです。
Publickeyjniino
任意のコーディング エージェントを使用したエージェント開発ライフサイクルの自動化
cloud.google.com
・Gemini Enterprise Agent Platformを活用し、コーディングエージェントで開発ライフサイクルを自動化する手法を解説します。 ・Agents CLIを用いて、エージェントの構築からデプロイ、ガバナンス、評価までを効率的に行う実践的な手順を紹介します。 ・AIエージェント開発に取り組むエンジニアやアーキテクト向けに、信頼性の高いプロダクション環境への移行方法を提示します。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Lavi Nigam</name><title>ML Engineer, Cloud AI Advocacy</title><department></department><company></company>
Best Buy、Workforce Identity 連携で AI ワークロードをスケールし、アクセスを保護
cloud.google.com
・Best BuyがWorkforce Identity連携を導入し、Microsoft Entra IDとGoogle Cloud間の認証を統合しました。 ・サービスアカウントキーの管理を廃止することで、セキュリティリスクの低減と運用負荷の軽減を実現しています。 ・クラウドインフラの管理やセキュリティ設計に携わるエンジニアやアーキテクトにとって、ID管理のモダナイズの参考になります。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Stephen Cakebread</name><title>Senior Product Manager, Google Cloud Security</title><department></department><company></company>
SAP Business Data Cloud Connect for BigQuery の一般提供開始のお知らせ
cloud.google.com
・SAPとGoogle Cloudの連携により、SAPデータをBigQueryへゼロコピーで統合し、AI活用を加速させる新機能が提供開始されました。 ・データの複製や移行が不要となり、リアルタイムなビジネスデータに基づいたAIエージェントの構築と運用コストの削減が可能になります。 ・データ基盤のモダナイズやAI活用を推進するデータエンジニア、アーキテクト、ITマネージャーを対象としています。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Jan Bungert</name><title>Chief Revenue Officer, SAP Business AI Platform</title><department></department><company></company>
AlloyDB に追加されたグループ認証により、エンタープライズ規模の運用と AI エージェントのセキュリティを強化
cloud.google.com
・AlloyDBにIAMグループ認証が導入され、パスワードレスでセキュアなデータベースアクセス管理が可能になりました。・グループ単位での権限管理により、大規模環境での運用負荷軽減とAIエージェントのセキュリティ強化を実現します。・データベースのセキュリティと運用効率を両立させたいインフラエンジニアやアーキテクトに最適な機能です。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Alok Srivastava</name><title>Product Manager</title><department></department><company></company>
The Blueprint: Voicify が AI を活用した注文体験を顧客にとって満足度の高いものに
cloud.google.com
・VoicifyがGoogle CloudのGeminiを活用し、飲食・医療業界向けの音声AI注文アシスタントを構築した事例を紹介します。 ・Vertex AIへの移行により、低レイテンシと高い信頼性を実現し、トラフィック急増時も安定した稼働を確保しました。 ・AIを活用した業務効率化やスケーラブルなシステム構築を目指すエンジニアやプロダクトマネージャーに有益な内容です。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Aadu Pirn</name><title>Director of Engineering, Voicify</title><department></department><company></company>
Panasonic Automotive、C4A-metal と vSkipGen で自動車のイノベーションを加速
cloud.google.com
Panasonic AutomotiveがGoogle CloudのC4A-metalを活用し、車載コックピットソフトウェアの仮想開発環境を構築しました。物理ハードウェアに依存せずクラウド上でAndroid Automotive OSの検証が可能になり、開発効率とテストカバレッジが大幅に向上します。自動車業界のソフトウェア定義車両（SDV）開発に携わるエンジニアやアーキテクトに向けた技術事例です。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Senthilnathan Subramanian</name><title>Senior Staff Architect, Panasonic Automotive Systems</title><department></department><company></company>
Gemini Enterprise Agent Platform の最新情報
cloud.google.com
・Gemini Enterprise Agent Platformの機能拡充により、AIエージェントの長期実行やメモリ管理、セキュリティ強化が可能になりました。 ・Agent IdentityやRegistryなどの新機能により、企業はAIエージェントのガバナンスとスケーラビリティを確保できます。 ・AIエージェントの構築・運用を行うエンジニアやアーキテクトに向けて、最新のプラットフォーム機能と活用事例を紹介しています。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Mike Clark</name><title>Director of Product Management, Gemini Enterprise Agent Platform</title><department></department><company></company>
長い調査を Agent Skills の「context: fork」で親コンテキストから隔離する
qiita.com
・AIエージェントの会話において、特定のスキル実行時にコンテキストを分離する「context: fork」の活用法を解説します。・親コンテキストから隔離することで、長い調査や複雑なタスクを効率的に処理する手法を提示します。・AIエージェントの設計や運用に関わるアーキテクトやエンジニアに向けた技術的な知見です。
日本マイクロソフト株式会社aktsmm
Azure Update 2026年7月まとめ
qiita.com
・AzureおよびGitHubにおける最新AIモデルのアップデート情報を網羅的に解説しています。・Azure DatabricksやGitHub Copilotで利用可能になった最新モデルの概要を把握できます。・クラウドインフラやAI活用に関心のあるエンジニアやアーキテクトに向けた内容です。
日本マイクロソフト株式会社ManabuYamamoto
AlloyDB AI で PostgreSQL の多言語全文検索における制限を解消する方法
cloud.google.com
AlloyDB AIを活用し、Geminiモデルで日本語などの表語文字言語をインテリジェントに単語分割して全文検索の精度を向上させる手法を解説します。データベース内で完結する前処理パイプラインの構築により、外部ETLの複雑さやネットワーク遅延を解消します。PostgreSQLの全文検索機能を最大限に活用したいデータベースエンジニアやアーキテクトに最適な内容です。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社<name>Paul Ramsey</name><title>Product Manager, AlloyDB AI</title><department></department><company></company>
購入/決済のACIDを守るための冪等性のお話
zenn.dev
・冪等性の定義と、購入・決済処理における重要性を解説しています。・ACID特性のうち原子性と整合性を守るための実装手法を学べます。・バックエンドエンジニアやシステムアーキテクトを対象とした技術解説記事です。
株式会社SODAtaumu
AIエージェントを前提としたプラットフォーム エンジニアリング：GKEで作るAgent-Ready Golden Path
speakerdeck.com
・AIエージェントの活用を前提としたプラットフォームエンジニアリングの設計思想を解説します。・Context EngineeringやGuardrailなど、GKE上でAgent-ReadyなGolden Pathを構築する手法を提示します。・クラウドインフラの構築やAI活用に関心のあるプラットフォームエンジニアやアーキテクトが対象です。