複数プロダクト横断の監査ログ基盤構築について解説しています。エンタープライズ企業向けのセキュリティ要件の高い監査ログシステム構築の設計思想と実装方法が中心で、Google Cloud Platform（GCP）を用いた実装例も詳細に示されています。誰に役立つのか：Google Cloud Platformのセキュリティ監査ログ基盤構築に興味があるエンジニア、特にインフラエンジニアやセキュリティエンジニア、プラットフォームエンジニア。また、複数プロダクトを横断したシステム構築の経験を深めたいシステム設計担当者にもおすすめです。
BigQueryデータキャンバスの強化版に関する記事です。Geminiを活用したAIアシスタント機能により、自然言語でデータ分析や可視化を効率的に行えるようになります。データ分析の民主化を目指し、誰もがBigQueryデータを活用しやすくする機能強化を謳っています。データ分析のプロフェッショナルやビジネスユーザーを対象とした記事です。
概要: Google Cloud の Looker プラットフォームにおける会話分析機能の強化について説明しています。従来のBIツールが抱える複雑さを解消し、自然言語によるデータ分析を可能にすることで、より多くのユーザーがデータ活用できるようになると述べています。 対象読者: データ分析に興味のあるビジネスユーザーやデータアナリスト、データサイエンティスト Google Cloud を利用する企業の従業員 Looker のユーザー 詳細: この機能により、SQLの知識がなくても、自然言語でデータにアクセス・分析できるようになります。質問に基づいて、より詳細な分析情報も得られます。また、データアナリストやデベロッパーもサポートされます。
Google Cloudが複数のAIエージェントを連携させる新しいプロトコルを発表したというニュースです。 最新技術動向に関する記事であり、特にAI分野に興味のあるエンジニアや技術関係者、Google Cloudのユーザーに役立ちます。 Google CloudのAI技術動向、最新の技術トレンド、関連サービスや技術の詳細を知りたい人に有益な記事です。
BigQuery の新しいデータエンジニアリングエージェントが、データパイプラインの自動化に役立ちます。 データパイプラインの構築、管理、トラブルシューティングの課題を解決し、データチームの生産性を向上させることを目的としたソリューションです。 データエンジニア、データアナリスト、データサイエンティストに向けた記事です。
Google Cloudのグローバルネットワークのアーキテクチャを解説する記事です。AI時代のネットワークにおける課題と、Googleが取り組むための4つのアーキテクチャ原則（スケーラビリティ、信頼性、インテント主導型プログラマビリティ、自律型ネットワーキング）とその実現方法について解説しています。 ネットワークエンジニアや、インフラアーキテクト、SREなど、Google Cloudのネットワークに関わる技術者に向けた記事です。 AI時代のグローバルネットワークの課題と解決策に関する技術的な理解を深めたい読者におすすめです。
SpiralAIが開発したAIアプリ『HAPPY RAT』の開発と運用にGoogle Cloudが貢献した事例を紹介。感情豊かなAIキャラクターと会話できるアプリで、AIキャラクターを生み出す感情特化型LLM『Geppetto』の開発や、サービス運用におけるGoogle Cloudの活用方法が詳細に解説されている。 モバイルアプリ開発者やAI開発者、Google Cloudプラットフォームに興味のある読者に向けて。 同社のAIアプリ『HAPPY RAT』の開発におけるGoogle Cloudの活用事例が詳細に紹介されており、Google Cloudのサービスや技術を理解したいエンジニアにも役立つ内容である。