Cloud Run に日々感謝 【Google Cloud】GDG Tokyo Monthly Online Tech Talks - Tomonori Hayashi

Tomonori Hayashi ● NTT コミュニケーションズ イノベーションセンター所属 ○ ノーコード時系列分析ツール「 Node-AI」の開発/運用 ○ アプリケーションエンジニア ● Front：React/Next.js ● Backend：C# ● Infra：Google Cloud ● Jagu’e’r ○ 人材育成分科会 ○ SRE - O11y 分科会 ● Google Cloud Partner Top Engineer 2024 @pHaya72

Node-AI の紹介 ● ノーコードで AI モデルを作成できる WEB アプリケーション ● カードを直感的につなげるだけで 時系列データの前処理から AI モデルの学習・評価までの パイプラインを作成・実行 できる ● 技術スタック ○ TypeScript + React / Next ○ Python + Django ○ C# + ASP.NET Core ○ Kubernetes ○ Google Cloud ○ Scikit-learn / Tensorflow / Pytorch

Google Cloud × Observability

なんで頑張りたいの？ - Node-AI の課題感 - アプリケーションパフォーマンスの ボトルネックを把握しづらい リクエストが複数のコンポーネントを行き来していて どこで時間がかかっているかを把握できない バグ発生時に歴戦の戦士しか 発生箇所を発見できない 何かあればひたすらログを眺めるが 歴戦の戦士がいないと異常を発見しづらく対応が遅れる 利用者に「快適」かつ「安定した」 体験を届けにくい

OpenTelemetry の導入 “OpenTelemetry is an Observability framework and toolkit” Observability の強化に挑戦したい 構築中のテレメトリ収集/可視化基盤 Google Cloud で構築 Cloud Run と Cloud Operations を中心に構築中 Cloud Run の有能さに日々感謝

Cloud Run の有能さに日々感謝 自動でスケールインかつ最小のインスタンス数を 0 に設定 リクエストがない時間帯はコスト 0 で費用削減に効く！ LB とサーバーレス NEG を組み合わせてリクエストを適切なサービスにマッピング 最小限の設定で単一 LB から複数の Cloud Run Service にアクセスできる！ Cloud Storage を Cloud Run Service のボリュームとしてマウント データの永続化も簡単に！ Auto Scaling : Minimum Number of Instances = 0 URL Mask Mount a Cloud Storage Volume

CREDITS: This presentation template was created by Slidesgo, and includes icons by Flaticon, and infographics & images by Freepik Thanks! @pHaya72 @t_hayashi

CREDITS: This presentation template was created by Slidesgo, and includes icons by Flaticon, and infographics & images by Freepik Thanks! Cloud Run ! @pHaya72 @t_hayashi

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