2023年7月17日週のGoogle Cloudの主なリリースに関するニュース
クラウドエースの北野です。
7月17-21日までのGoogle Cloudの主なリリースに関して紹介します。
BigQuery
- 主キーと外部キーのテーブル制約の機能提供 (GA)
- BigQuery ML で
ARIMA_PLUS_XREG
モデルを使った多変量時系列予測の提供 (GA) - BigQuery ML で モデルの可能性を向上させる Explainable AI の新たな機能提供 (GA)
主キーと外部キーのテーブル制約は CREATE TABLE
, ALTER TABLE ADD PRIMARY KEY
, ALTER TABLE ADD CONSTRAINT
によって、定義できます。詳細な定義方法は、当該 DDL ステートメントをご確認ください。
ARIMA_PLUS_XREG
は、BigQuery で時系列予測をするにあたり用いる ARIMA_PLUS
のモデルで線形外部変数を使うモデルとなっています。
Explainable AI に追加された新たな機能は以下の通りです。
-
ARIMA_PLUS_XREG
モデルでのML.EXPLAIN_FORECAST
関数の提供 -
ML.EXPLAIN_FORECAST
関数による時系列予測モデルの休暇に対する効果説明機能 - AutoML Tables モデルでの
ML.GLOBAL_EXPLAIN
関数によるグローバルなモデルの説明機能 -
Boosted Tree と ランダムフォレスト モデルに対して、モデル学習においてグローバル特徴寄与度計算に高速近似する
approx_global_feature_contrib
のトレーニングオプションの提供
Memorystore for Memcached
- 特定のIPアドレスを指定してインスタンスを作成する機能の提供 (GA)
Cloud Pub/Sub
ペイロードのアンラッピング機能を使うと、生データをHTTPリクエストのボディに直接書き込め、メッセージの取得に base64 によるデコードが不要になります。
Vertex AI Workbench
Vertex AI Workbench は Jupyter ノートブックベースの開発環境で、 Google Cloud の各種サービスへのアクセスが可能です。 当該インスタンスには、 JupyterLab がインストールされています。また、 GPU 対応のインスタンスの構築も可能となっています。また、以下の機能を提供しています。
- アイドルタイムアウト
- BigQuery, Cloud Storage, Dataproc への統合
- エンドユーザーとサービスアカウント認証
- VPC Service Controls の境界での保護
- CMEKへの対応
- インスタンスのステータス監視
- ノートブックのスケジュール実行機能
VPC
- VPC ネットワーク内に Private Service Connect を使ってサービスを公開し、内部IPでサービスにアクセスさせる機能が、 内部パススルー型のネットワークロードバランサにも対応するようになりました。 (GA)
GKE 上の内部パススルー型ネットワークロードバランサにデプロイしたサービスへのアクセスなども可能となりました。
Cloud Armor
Network Interlligence Center
- 接続テストにおいてテスト先の種類の追加 (GA)
GCEと以下のエンドポイントとの接続テストが可能になりました。
Cloud Router
- 手動構成するカスタム学習ルート機能の提供 (GA)
カスタム学習ルートは、 Cloud VPN HA VPN トンネルなどをネクストホップに選択できないなどの制限を回避するのに有効となるので、そういったルート設定の必要がある場合に活用ください。
Cloud Storage
-
gcloud storage
コマンドがバージョン1.3となりました
アップデートに伴い、 gcloud storage
コマンドから以下が可能になりました。
Cloud Logging
- 他のプロジェクトのログルータからログをルーティングする機能の提供 (GA)
セキュリティ監査のためにログを特定のプロジェクトに保存させ、監査者にのみ見えるようにすることを簡便に実現できます。
Cloud Monitoring
Cloud Build
- Cloud Build リポジトリの第二世代の提供 (GA)
Cloud Build リポジトリの第二世代を使うと、今まで手動で接続していた作業を Terraformなどから自動で接続することが可能になりました。
第二世代のリポジトリは以下のサービスに対応しています。
- GitHub
- GitHub Enterprise
- GitLab
- GitLab Enterprise
これまで、GitLab に対応していませんでしたが、上記の対応しているサービスからも分かるように第二世代を使うと、Cloud Build と簡便に連携できます。
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