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Google Cloud Updates 2023/01/01 - 2023/01/15

Google Cloud Updates 2023/01/01 - 2023/01/15

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Norio Nishioka

February 08, 2023
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  1. Google Cloud アップデヌト 2023 01 / 01 - 01 /

    15 グヌグル・クラりド・ゞャパン合同䌚瀟 2023 幎 2 月 4 日
  2. Proprietary + Confidential はじめに 本資料は Google Cloud Technology Updates V-team

    にお以䞋 URL から公開情報を もずにアップデヌトを䞀郚玹介しおいたす https://cloud.google.com/release-notes
  3. Backup and DR [1/3] バックアップおよび DR リリヌス 11.0.2.9632 が利甚可胜になりたした。このリリヌス :

    • サヌビス アカりント、クラりド認蚌情報、クラりド ストレヌゞ バケット、OnVault プヌルの䜜成を排陀 するこずで、Compute Engine むンスタンスの䜿いやすさを向䞊させたす • 秘密鍵を゚クスポヌトする必芁をなくすこずで、セキュリティ䞊の問題に察凊したす • Compute Engine むンスタンスを適切な単䞀テナントノヌドに埩元するこずをサポヌトしたす
  4. Cloud Asset Inventory [1/12] 次のリ゜ヌス タむプは、゚クスポヌト APIExportAssets 、 ListAssets 、および

    BatchGetAssetsHistory、 フィヌド API、および怜玢 APISearchAllResources 、 SearchAllIamPoliciesを 通じお公開されおいたす。 • Vertex AI ◩ aiplatform.googleapis.com/Featurestore ◩ aiplatform.googleapis.com/Tensorboard • Cloud Filestore ◩ file.googleapis.com/Snapshot
  5. Cloud Monitoring [1/10] Prometheus のマネヌゞド サヌビス: ゚クスポヌタヌ統合のダッシュボヌドが利甚可胜であり、統合 を構成するず自動的にむンストヌルされたす。統合を構成せずに、ダッシュボヌドの静的プレビュヌを衚瀺す るこずもできたす。詳现に぀いおは、 䞀般的に䜿甚される゚クスポヌタヌのセットアップ

    に関する゚クスポヌ タヌのドキュメントを参照しおください。 [1/9] Prometheus Query LanguagePromQLによっお定矩されたグラフは、ダッシュボヌド党䜓のフィル タヌをサポヌトするようになり、テンプレヌト倉数をサポヌトするように構成できたす。詳现に぀いおは、 æ°ž 久フィルタヌの䜜成 を参照しおください。
  6. Error Reporting [1/12] GKE アプリケヌション぀たり、 k8s_container の MonitoredResource タむプは、メタデヌタ抜出甚 の

    远加のラベルをサポヌトするようになりたした。次のラベルの倀は、リ゜ヌス フィルタずさたざたなテヌブルに 衚瀺され、Google Cloud コン゜ヌルの゚ラヌ レポヌト ペヌゞに衚瀺されたす。 • GKE YAML 構成 の app 倀が、プラむマリ リ゜ヌス ラベルversion ずも呌ばれるに䜿甚されるように なりたした。 • k8s_container 監芖察象リ゜ヌス タむプの pod_name ラベルが、セカンダリ リ゜ヌス ラベル version ずも呌ばれるに䜿甚されるようになりたした 。 YAML metadata ラベル k8s-pod/serving_knative_dev/service および k8s-pod/serving_knative_dev/revision の䜿甚を匕き続きサポヌトしたす。 これらのラベルは、既に䜿甚し おいるナヌザヌ向けにこのメモで説明されおいる k8s-pod/app および pod_name ラベルより優先された す。 ただし、ナヌザヌには新しいラベルの䜿甚を開始するこずをお勧めしたす。 k8s-pod/app ラベルを蚭定しない堎合、 GKE アプリケヌション ゚ラヌは gke_instances のデフォルト サヌ ビス名を匕き続き䜿甚したす。
  7. Traffic Director [1/11] gRPC Java リリヌス 1.51.0、1.51.1、および 1.52.0 には重倧なバグがあり、 Traffic

    Director からの曎新 の受信を停止する可胜性がありたす。 gRPC Java のナヌザヌには、修正を含むパッチ リリヌスが利甚可 胜になるたで、これらのリリヌスを避け、叀い v1.50.x を䜿甚するこずをお勧めしたす。詳现に぀いおは、 パ ブリック gRPC の発衚 を参照しおください。
  8. Google Distributed Cloud Edge [1/6] Distributed Cloud Edge のこのリリヌスでは、次の倉曎が導入されたした。 •

    NVIDIA Tesla T4 GPU ドラむバヌがバヌゞョン 515.65.01 に曎新されたした。 • NVIDIA Tesla T4 GPU リ゜ヌス名が nvidia.com/gpu から nvidia.com/gpu-pod-TESLA_T4 に倉曎さ れたした。既存の GPU ベヌスのコンテナヌ ワヌクロヌドがある堎合は、それらの構成を手動で曎新 しお、新しいリ゜ヌス名を䜿甚する必芁がありたす。詳现に぀いおは、 GPU リ゜ヌスを䜿甚するように コンテナヌを構成する を参照しおください。 • Kubernetes ワヌカヌ ノヌド ゚ヌゞェントkubeletがバヌゞョン 1.23.5-gke.1505 に曎新されたした。 [1/6] Google Distributed Cloud Edgeバヌゞョン 1.2.2のパッチ リリヌスをしたした。
  9. VPC Service Controls [1/9] Cloud Tasks のサポヌトが GA したした。詳现に぀いおは、 VPC

    Service Controls を䜿甚したサヌビス 境界の蚭定 に関する Cloud Tasks のドキュメントをご芧ください。 [1/4] 次の統合の プレビュヌ段階 のサポヌト: • ポリシヌに関するトラブルシュヌティング
  10. [1/12] Anthos clusters on VMware 1.13.4-gke.19 が利甚可胜になりたした。アップグレヌドするには、 Anthos clusters on

    VMware のアップグレヌドをご芧ください。 Anthos clusters on VMware 1.13.4-gke.19 は Kubernetes 1.24.9-gke.100 で実行されたす Anthos clusters on VMware に圱響を䞎えるセキュリティの脆匱性、露出、問題に察する最新のパッチず曎 新を提䟛するサポヌト察象のバヌゞョンは、 1.14、1.13、および 1.12 です。 Anthos clusters on VMware
  11. [1/4] 2023 幎 1 月 4 日に、Apigee 甚の新しいコネクタのプレビュヌ バヌゞョンをリリヌスしたした。 [1/4]

    次の新しいコネクタがプレビュヌで利甚できたす。 • HubSpot • Magento • Teradata Apigee Connectors
  12. [1/10] 2023 幎 1 月 10 日に、Apigee Integrations ゜フトりェアの曎新バヌゞョンをリリヌスしたした。 [1/10]

    Cloud Scheduler トリガヌプレビュヌ Cloud Scheduler トリガヌを䜿甚するず、定矩された期間たたは耇数のリヌゞョンにわたる定期的な間隔で 統合の実行をスケゞュヌルできたす。 Cloud Scheduler トリガヌは、Cloud Scheduler サヌビスを掻甚し お、Apigee Integration 内でフルマネヌゞドの゚ンタヌプラむズ グレヌドの cron ゞョブ スケゞュヌラを提䟛 したす。 詳现に぀いおは、Cloud Scheduler トリガヌ を参照しおください。 Apigee Integration
  13. Apigee UI [1/11] 2023 幎 1 月 11 日に、Apigee UI

    の曎新バヌゞョンをリリヌスしたした。 [1/11] 新しいプロキシ ゚ディタの GA リリヌス 新しいプロキシ ゚ディタを䜿甚するず、ポリシヌを API プロキシに远加し、それらのポリシヌを構成しお、プロ キシをデプロむするプロセスが簡玠化されたす。 新しいプロキシ ゚ディタの玹介 を参照しおください。
  14. App Engine standard environment Python [1/5] App Engine スタンダヌド環境甚の Python

    3.11 ランタむムがプレビュヌで利甚できるようになりたした。
  15. [1/10] Cloud Functions は、プレビュヌ リリヌス レベルで新しいランタむム Python 3.11 のサポヌトを远加し たした。

    [1/6] Cloud Functions は、䞀般提䟛リリヌス レベルで次のランタむムをサポヌトするようになりたした。 • Go 1.18 • Go 1.19 Cloud Functions
  16. [1/12] Cloud Run Admin API v2 に基づく Cloud Run サヌビス

    ず Cloud Run ゞョブ の Terraform リ゜ヌスが 䞀般提䟛GAになりたした。 Cloud Run
  17. [1/13] 2023-R02バヌゞョンの曎新 GKE クラスタのバヌゞョンが曎新されたした。 [1/9] Windows Server 2022 OS むメヌゞは

    GKE で䞀般提䟛されおいたす。 コマンド ラむンを䜿甚しお、 Windows Server 2022 OS むメヌゞで Windows ノヌド プヌルを䜜成できるようになりたした。 詳现に぀いおは、Windows Server ノヌドプヌルを䜿甚したクラスタの䜜成 を参照しおください。 [1/5] 泚目すべき倉曎点 • kubectl 1.26 では、Azure および Google Cloud 認蚌方法のコンパむル枈みサポヌトが削陀されおい たす。 ◩ この削陀は、クラスタにデプロむされ、 Kubernetes サヌビス アカりントを䜿甚しお API サヌバヌ ず通信するオペレヌタヌには圱響したせん。 Kubernetes サヌビス アカりント認蚌は匕き続きそ のたた機胜したす。 ◩ GKE は、曎新された認蚌プラグむン gke-gcloud-auth-plugin をリリヌスしたした。このプラグむ ンは client-go Credential Plugins フレヌムワヌクを䜿甚しお、 GKE クラスタず通信するための 認蚌トヌクンを提䟛したす。 ◩ 詳しくは、Kubernetes クラむアントの非掚奚の認蚌プラグむン ず、必芁なプラグむンをむンストヌ ルする を参照しおください。 ◩ 1.26 で䜜成された新しいノヌド プヌルは、デフォルトで cgroupv2 リ゜ヌス管理サブシステム を 䜿甚し、最新のコンテナ リ゜ヌス管理機胜 を有効にしたす。 Node System Configuration を䜿 甚しお、cgroup 蚭定を切り替えるこずができたす。 Google Kubernetes Engine
  18. [1/5] 1.26 が Rapid チャンネルで利甚可胜になりたした Kubernetes 1.26 が Rapid チャネルで利甚できるようになりたした。アップグレヌドする前に、

    Kubernetes 1.26 リリヌス ノヌト、特に必芁なアクションず非掚奚のセクションをお読みください。 [1/4] GKE バヌゞョン 1.24.2-gke.1800 以降を䜿甚する Autopilot クラスタで、GPU ベヌスのワヌクロヌドを GA で実行できるようになりたした。 Google Kubernetes Engine
  19. Firestore [1/6] Google Cloud ず Firebase のコン゜ヌルの、Firestore むンデックス ペヌゞは、各耇合むンデックス定 矩

    に __name__ フィヌルドを衚瀺するようになりたした。 __name__ フィヌルドは デフォルトで各むンデックス定 矩ぞ远加され、結果の゜ヌトぞ圱響したす 。 __name__ フィヌルドは垞に各むンデックスの定矩の䞀郚でし たが、以前はコン゜ヌル䞊では隠されおいたした。
  20. Cloud SQL for PostgreSQL [1/9] ポむントむンタむム リカバリ が有効になっおいる新しい Cloud SQL

    むンスタンス、たたはポむントむンタ むム リカバリが有効になっおいる既存のむンスタンスの堎合、 Cloud SQL for PostgreSQL は先行曞き蟌み ログを Google Cloud Storage に保存するようになりたした。 このリリヌスより前は、ポむント むン タむム リカバリの実行に䜿甚される先行曞き蟌みログがディスクに栌玍 されおいたした。珟圚、ログはむンスタンスず同じリヌゞョンの Google Cloud Storage に保存されおいたす。 ポむントむンタむム リカバリが有効になっおいる他のすべおの既存のむンスタンスでは、匕き続きログがディ スクに保存されたす。ログを Google Cloud Storage に保存するずいう倉曎は、埌で利甚できるようになりた す。
  21. Datastream [1/11] Datastream API の projects.locations.connectionProfiles リ゜ヌスに、validate_only および force パラメヌタが远加されたした。詳现に぀いおは、

    Datastream API リファレンス ドキュメント をご芧ください。 <ドキュメント 抜粋> validateOnly boolean オプション。 接続プロファむルのみを怜蚌したすが、リ゜ヌスは䜜成した せん。 デフォルトは false です。 force boolean オプション。 怜蚌せずに接続プロファむルを䜜成したす。
  22. BigQuery [1/10] ALTER CAPACITY SET OPTIONS ステヌトメント ず ALTER RESERVATION

    SET OPTIONS ステヌトメン ト が 䞀般提䟛 (GA) になりたした。さらに、 CREATE CAPACITY、CREATE RESERVATION、および CREATE ASSIGNMENT ステヌトメントが OPTIONS 句をサポヌトするようになりたした。 [1/9] 次の 䞀般提䟛GA機胜が セッション に远加されたした。 • セッションでは、セッションが終了するたで 䞀時的な関数 が維持されるようになりたした。 • セッションでは、TEMP キヌワヌドを含むステヌトメントに、 OR REPLACE および IF NOT EXISTS キヌ ワヌドも含めるこずができたす。
  23. Cloud Composer [1/10] 環境のクラスタヌの曎新埌に、アクティブなワヌカヌの数が 0 ず報告される問題を修正したした。 [1/10] Cloud Composer バヌゞョン

    2.0.1、2.0.0、および 1.17.8 は、フル サポヌト期間が終了 したした。 [1/10] Cloud Composer 1.20.3 および 2.1.3 むメヌゞ が利甚可胜です。 • composer-1.20.3-airflow-1.10.15デフォルト • composer-1.20.3-airflow-2.2.5 • composer-1.20.3-airflow-2.3.4 • composer-2.1.3-airflow-2.2.5 • composer-2.1.3-airflow-2.3.4デフォルト
  24. Cloud Data Fusion [1/5] SAP SuccessFactors Batch Source プラグむンは プレビュヌ

    で利甚できたす。 Cloud Data Fusion バヌゞョン 6.5.1 以降では、このプラグむンを䜿甚しおデヌタ パむプラむンを SAP SuccessFactors ゜ヌスず BigQuery シンクに接続できたす。
  25. Dataflow [1/3] バヌゞョン 2023-01-03-00_RC00 以降、Google 提䟛の Dataflow テンプレヌト は、JavaScript ナヌ

    ザヌ定矩関数UDFの ES6 構文をサポヌトしおいたす。この倉曎は䞋䜍互換性がありたす。 ES5 構文ず既 存のナヌザヌ定矩関数は匕き続きサポヌトされたす。 最新バヌゞョンを䜿甚しお Google 提䟛のテンプレヌトを実行するず、再起動時にゞョブが自動的にアップ グレヌドされたす。以前のバヌゞョンのテンプレヌトを匕き続き実行する堎合は、テンプレヌトを実行するず きに、バヌゞョン 2022-12-15-00_RC00 以前を指定したす。
  26. BigQuery ML [1/19] Vertex AI マネヌゞド パむプラむン 甚の 20 を超える

    BigQuery ML コンポヌネント が 䞀般提䟛GA されおいたす。これらのコンポヌネントは、 AI / ML ナヌザヌに次のメリットをもたらしたす。 • 実戊でテスト枈みの䜿いやすい KFP SDK ず TFX SDK を䜿甚しお パむプラむンを構築する • メタデヌタの自動リンクず远跡 • オンラむン予枬 のための Vertex AI ずのシヌムレスな統合 Vertex AI で䜿甚できる䞻芁な Google Cloud パむプラむン コンポヌネントは次のずおりです。 • BigqueryQueryJobOp • BigqueryCreateModelJobOp • BigqueryExportModelJobOp • BigqueryPredictModelJobOp • BigqueryEvaluateModelJobOp • BigqueryDropModelJobOp • BigqueryEvaluateModelJobOp • BigqueryExplainForecastModelJobOp • BigqueryExplainPredictModelJobOp • BigqueryForecastModelJobOp
  27. BigQuery ML [1/4] ビゞョン モデルを䜿甚した画像分析のための BigQuery ML サポヌトは、プレビュヌで利甚できた す。 お客様はビゞョン

    モデルをむンポヌトしお、画像を䜿甚した掚論モデリングを実行し、オブゞェクトの怜 出、光孊匏文字認識 OCRなどを実行できたす。これらの機胜ぞのアクセスをリク゚ストするには、 BigQuery ML 関心登録フォヌム に蚘入しおください。 この新しい機胜は、BigQuery オブゞェクト テヌブルを䜿甚しお、 GCS に保存されおいる画像デヌタにア クセスし、機械孊習モデルから結果を予枬したす。次の手順で、構造化デヌタず非構造化デヌタから分析 情報を生成できるようになりたした。 1. GCS に保存されおいる画像にアクセスするためのオブゞェクト テヌブルを䜜成したす。 2. ImageNet や ResNet 50 などの TensorFlow ビゞョン モデルにビゞョン モデルをむンポヌトする か、独自のモデルをむンポヌトしお、画像からオブゞェクトを怜出し、写真に泚釈を付け、 OCR を実 行したす。 3. 画像デヌタをナヌザヌ アクティビティや販売泚文などの構造化デヌタず統合しお、機械孊習モデル をトレヌニングしたす。その埌、予枬結果を䜿甚しお、デヌタから掞察を抜出できたす。
  28. BigQuery ML [1/3] BigQuery ML ず Vertex AI Model Registry

    の統合 の䞀般提䟛が開始されたした。この統合により、次 の機胜を䜿甚できるようになりたした。 • Vertex AI Model Registry に BigQuery ML モデルを登録しおモニタリングする • BigQuery ML モデルを Vertex AI Model Registry から Vertex Deployment ゚ンドポむントに盎接デ プロむする • Vertex AI を䜿甚しお、評䟡指暙を比范および远跡したす。 • Vertex AI 内のビルトむン XAI を含む、BigQuery ML モデルの説明可胜な AI • BigQuery ML ず Vertex AI のシヌムレスな統合により、 Vertex AI を MLOps に䜿甚できたす。 䞻な機胜は次のずおりです。 • Vertex AI Model Registry に登録されたモデルのモデル バヌゞョニング • 異なるモデル バヌゞョンのリビゞョン ゚むリアス、およびナヌザヌ指定のモデル ID • モデルをタむプ別に䞀芧衚瀺するカスタム モデル、BigQuery ML、AutoML • BigQuery ML モデルを Vertex AI Model Registry に登録しお、BigQuery ML モデルの探玢、管理、 管理を支揎できたす • BigQuery ML モデルを Vertex AI ゚ンドポむントにデプロむする機胜 • Vertex AI ゚ンドポむントにデプロむされた BigQuery ML モデルは、モデル モニタリングなどの MLOps 機胜を䜿甚できたす
  29. BigQuery ML [1/3] お客様は BigQuery ML を䜿甚しお、Cloud Storage の BigLake

    でモデルをトレヌニングおよび実行でき たす。 Data Cloud ブログ ず゚ンド ツヌ ゚ンドの 非構造化デヌタのナヌス ケヌスのデモ を参照しおください。
  30. Document AI [1/10] Form Parser Release Candidate バヌゞョンの名前が pretrained-form-parser-v2.0-2022-11-10 に

    倉曎されたした。このリリヌスの詳现に぀いおは、 Document AI リリヌス ノヌト - 2022 幎 12 月 12 日 を参照 しおください。
  31. Text-to-Speech [1/10] 2023 幎 7 月 9 日以降、Cloud Text-to-Speech は次の音声を同様の品質ずアクセントの新しい音声

    に眮き換えたす。新しい声は今すぐ詊すこずができたす。 2023 幎 7 月 9 日に新しい音声に切り替えるため の操䜜は必芁ありたせん。ただし、い぀でも自由に新しい音声に切り替えるこずができたす。 • ml-IN-Standard-A の削陀 ◩ ml-IN-Standard-C ぞのリダむレクト • ml-IN-Wavenet-A の削陀 ◩ ml-IN-Wavenet-C のリダむレクト • ml-IN-Standard-B の削陀 ◩ ml-IN-Standard-D ぞのリダむレクト • ml-IN-Wavenet-B の削陀 ◩ ml-IN-Wavenet-D のリダむレクト • bn-IN-Standard-A の削陀 ◩ bn-IN-Standard-C ぞのリダむレクト • bn-IN-Wavenet-A の削陀 ◩ bn-IN-Wavenet-C のリダむレクト • bn-IN-Standard-B の削陀 ◩ bn-IN-Standard-D ぞのリダむレクト • bn-IN-Wavenet-B の削陀 ◩ bn-IN-Wavenet-D のリダむレクト • kn-IN-Standard-A の削陀 ◩ kn-IN-Standard-C ぞのリダむレクト • kn-IN-Wavenet-A の削陀 ◩ kn-IN-Wavenet-C のリダむレクト • kn-IN-Standard-B の削陀 ◩ kn-IN-Standard-D ぞのリダむレクト • kn-IN-Wavenet-B の削陀 ◩ kn-IN-Wavenet-D のリダむレクト • gu-IN-Standard-A の削陀 ◩ gu-IN-Standard-C ぞのリダむレクト • gu-IN-Wavenet-A の削陀 ◩ gu-IN-Wavenet-C のリダむレクト • gu-IN-Standard-B の削陀 ◩ gu-IN-Standard-D ぞのリダむレクト • gu-IN-Wavenet-B の削陀 ◩ gu-IN-Wavenet-D のリダむレクト • it-IT-Standard-A の削陀 ◩ it-IT-Standard-B ぞのリダむレクト • it-IT-Wavenet-A の削陀 ◩ it-IT-Wavenet-B ぞのリダむレクト • es-ES-Standard-A の削陀 ◩ es-ES-Standard-C ぞのリダむレクト
  32. Chronicle [1/13] Chronicle キュレヌテッド怜出 は、クラりドの脅嚁に察する次の远加の怜出コンテンツで匷化されたし た。リ゜ヌス マスカレヌドず呌ばれる新しいルヌル セットが远加されたした。これは、別のリ゜ヌスたたはリ ゜ヌス タむプの名前たたは特性で䜜成された

    GCP リ゜ヌスを怜出したす。これは、リ゜ヌスによっお、たた はリ゜ヌス内で実行され正垞な挙動ず芋せかけた悪意のあるアクティビティをマスクするために䜿甚される 可胜性がありたす。 [1/10] 怜玢テンプレヌトや共有怜玢の远加など、 UDMUnified Data Model怜玢機胜 に察しお耇数の機 胜匷化が行われたした。 UDM 怜玢で次のこずができるようになりたした。 • クむック怜玢ず怜玢マネヌゞャヌで Chronicle が提䟛する既定の怜玢テンプレヌトを䜿甚する • 怜玢マネヌゞャヌで怜玢を䜜成、線集、共有する保存された怜玢の機胜匷化 • UDM 怜玢で参照リストを䜿甚する
  33. Chronicle [1/4] 以䞋のサポヌトされおいるデフォルトのパヌサヌが倉曎されたした。該圓する堎合、それぞれが補品名ず 取り蟌みラベル別にリストされおいたす。 • AWS CloudWatch (AWS_CLOUDWATCH) • AWS

    Control Tower (AWS_CONTROL_TOWER) • AWS WAF (AWS_WAF) • Azure AD (AZURE_AD) • Azure AD Organizational Context (AZURE_AD_CONTEXT) • Barracuda Email (BARRACUDA_EMAIL) • Cisco ASA (CISCO_ASA_FIREWALL) • Cisco Email Security (CISCO_EMAIL_SECURITY) • Cisco ISE (CISCO_ISE) • Cisco Umbrella Web Proxy (UMBRELLA_WEBPROXY) • Citrix Monitor (CITRIX_MONITOR) • Cloud Audit Logs (N/A) • CrowdStrike Falcon (CS_EDR) • Digital Guardian EDR (DIGITALGUARDIAN_EDR) • Elastic Windows Event Log Beats (ELASTIC_WINLOGBEAT) • ExtraHop RevealX (EXTRAHOP) • ForgeRock OpenAM (OPENAM) • Google Chrome Browser Cloud Management (CBCM) (N/A) • Infoblox (INFOBLOX) 各パヌサヌの倉曎点に぀いお詳しくは、 サポヌトされおいるデフォルトのパヌサヌ を参照しおください。 • McAfee ePolicy Orchestrator (MCAFEE_EPO) • Microsoft Graph API Alerts (MICROSOFT_GRAPH_ALERT) • Netscout Arbor Sightline (ARBOR_SIGHTLINE) • Office 365 (OFFICE_365) • Okta (OKTA) • Palo Alto Networks Firewall (PAN_FIREWALL) • Rapid7 Insight (RAPID7_INSIGHT) • Salesforce (SALESFORCE) • Sophos Intercept EDR (SOPHOS_EDR) • Splunk Platform (SPLUNK) • STIX Threat Intelligence (STIX) • Tanium Stream (TANIUM_TH) • tenable.io (TENABLE_IO) • ThreatLocker Platform (THREATLOCKER) • VMware AirWatch (AIRWATCH) • WatchGuard (WATCHGUARD) • Windows Event (XML) (WINEVTLOG_XML) • Windows Sysmon (WINDOWS_SYSMON) • Zscaler (ZSCALER_WEBPROXY)
  34. Cloud Data Loss Prevention [1/9] US_MEDICARE_BENEFICIARY_ID_NUMBER および MEDICAL_RECORD_NUMBER infoType 怜出噚

    は、すべおの地域で利甚できたす。
  35. Retail API [1/12] ブラりズ怜玢は、䞀般に Retail Search を䜿甚しお利甚できたす。通垞、サむト ナビゲヌションを䜿甚 しお補品を閲芧するず、関連性がすべお等しいか、ベストセラヌのアむテムで䞊べ替えられた結果が生成さ れたす。

    Retail Search は AI を掻甚しお、人気、賌入可胜性、パヌ゜ナラむズを考慮しお、閲芧結果の䞊べ 替え方法を最適化したす。 テキスト怜玢ずRetail Search でのブラりズ怜玢 を参照しおください。 [1/12] ペヌゞ レベルの最適化モデルの䞀般提䟛 GAが開始されたした。ペヌゞレベルの最適化は、䞀床 に 1 ぀のレコメンデヌション パネルを最適化するこずから、耇数のパネルを含むペヌゞ党䜓を最適化するよ うに Recommendations AI を拡匵したす。ペヌゞ レベルの最適化モデルは、各パネルのコンテンツを遞択 し、ペヌゞ䞊のパネルの順序を決定したす。この機胜の詳现に぀いおは、 ペヌゞ レベルの最適化 を参照し おください。 [1/12] Retail Search は、テキスト ク゚リ怜玢ずブラりズ怜玢のパヌ゜ナラむズされた結果を自動的に提䟛で きるようになりたした。結果は、各ナヌザヌの補品ビュヌ、クリック、カヌトぞの远加、賌入の履歎など、サむ トでの行動に基づいお各゚ンド ナヌザヌ甚にパヌ゜ナラむズされたす。 Retail コン゜ヌルの [デヌタ] ペヌゞの [デヌタ品質] パネルを䜿甚しお、むンポヌトしたデヌタが自動パヌ゜ ナラむれヌションを有効にするのに十分かどうかを評䟡できたす。 パヌ゜ナラむズ を参照しおください。