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Google Cloud アップデート 2024 / 04 / 01- 04 / 15 グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 2024 年 5 月 8 日

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Proprietary + Confidential はじめに 本資料は Google Cloud Technology Updates V-team にて以下 URL から公開情報を もとにアップデートを一部紹介しています https://cloud.google.com/release-notes

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Proprietary + Confidential Google Cloud アップデートに関するご意見・ご要望 https://bit.ly/3yOqgVG ・ご意見 / ご要望 ・感想 ・利用用途 etc

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Google Cloud アップデートサマリー 2024-04-01 ~ 2024-04-15 4

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Infrastructure Modernization 5

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Backup and DR [4/1] Backup and DR サービスに、Google Cloud タグを使用して Compute Engine インスタンスを自動的 に保護する ためのサポートが追加されました。動的保護タグ機能は、バージョン 11.0.10.417 以降で実行さ れているバックアップ /リカバリ アプライアンスでサポートされています。アプライアンスのバージョンは、 [管 理] > [アプライアンス] ページから確認できます。

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Cloud Firewall [4/8] 侵入防止サービス を含む Cloud NGFW Enterprise は一般提供が開始されています。侵入防止サー ビスを使用して、マルウェア、スパイウェア、コマンド アンド コントロール攻撃などの脅威からワークロード ト ラフィックを保護します。 [4/8] 2024 年 4 月 9 日より Cloud NGFW Enterprise 機能（侵入防止サービス）の料金が発生します。課 金 の詳細については Cloud NGFW の料金 をご覧ください。 [4/8] Google Cloud のクラウド ファイアウォールは、次世代クラウド ファイアウォール (NGFW) になりまし た。詳細については Cloud NGFW をご覧ください。

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Cloud Load Balancing [4/8] アプリケーション ロード バランサーは、証明書マネージャーの許可リストに登録された証明書をサポー トするようになりました。詳細については 相互 TLS 認証 を参照してください。 この機能は一般提供されています。 [4/3] クロスリージョン内部プロキシ ネットワーク ロードバランサは複数のリージョンのバックエンドをサポー トし、シームレスなクロスリージョン フェイルオーバーを提供し、 Google Cloud の任意のリージョン、オンプ レミス、または他のクラウドのクライアントからグローバルにアクセスできます。 詳細については 内部プロキシ ネットワーク ロードバランサの概要 をご覧ください。 クロスリージョン内部プロキシ ネットワーク ロードバランサを設定するには、次のページをご覧ください。 ● インスタンス グループ バックエンド ● ゾーン接続とハイブリッド接続が混在する NEG バックエンド この機能は一般提供されています。

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Cloud Load Balancing [4/3] クロスリージョン内部アプリケーション ロードバランサは、複数のリージョンのバックエンドをサポート し、Cloud DNS ルーティング ポリシーを使用してシームレスなクロスリージョン フェイルオーバーを提供し、 Google Cloud の任意のリージョン、オンプレミス、または他のクラウドのクライアントからグローバルにアク セスできます。Cloud Certificate Manager と Certificate Authority Service を使用して、Google が管理す る証明書をサポートします。 詳細については 内部アプリケーション ロードバランサの概要 をご覧ください。 クロスリージョン内部アプリケーション ロードバランサを設定するには、次のページをご覧ください。 ● インスタンス グループ バックエンド ● ゾーンとハイブリッドの混在接続 NEG バックエンド ● Cloud Run バックエンド この機能は一般提供されています。

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Cloud Load Balancing [4/1] 柔軟なパターン マッチングを使用して、高度なトラフィック管理を構成できるようになりました。この機能 により、パス マッチャー構成の任意の場所でワイルドカード構文を使用できます。この機能を使用して、さま ざまな種類のトラフィックとリクエストおよびレスポンスの動作に合わせてオリジン ルーティングをカスタマイ ズできます。さらに、パターン マッチングの結果を使用して、オリジンに送信されるパスを書き換えることが できるようになりました。 ワイルドカードを使用したパターン マッチングは、次の製品でサポートされるようになりました : ● グローバル外部 Application Load Balancer (以前にリリース済み ) ● リージョン外部 Application Load Balancer ● クロスリージョン内部 Application Load Balancer ● リージョン内部 Application Load Balancer ● Traffic Director 詳細については URL マップの概要: ルート ルールのパス テンプレートでのワイルドカードとパターン マッチ ング演算子 を参照してください。 この機能は一般提供で利用できます。

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Cloud NAT [4/8] ハイブリッド NAT が プレビュー で利用可能になりました。 Private NAT サービスであるハイブリッド NAT を使用すると、Virtual Private Cloud（VPC）ネットワークとオン プレミス ネットワークまたは他のクラウド プロバイダ ネットワークの間で IP アドレスのネットワーク アドレス 変換（NAT）を実行できます。 詳細な挙動については ドキュメント を参照してください。

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Cloud Storage [4/5] Cloud Storage の カスタム制約 が利用できるようになりました。カスタム制約を使用して、すべてのバ ケットでオブジェクトのバージョニングを有効にするポリシーなど、 Cloud Storage リソースにポリシーを適用 できます。 [4/3] マネージド フォルダが Google Cloud Console で利用できるようになりました。 Cloud Console を使用して、Cloud Storage バケット内のマネージド フォルダを使用できるようになりまし た。コンソールでマネージド フォルダを作成、一覧表示、移動、削除したり、 IAM ポリシーを設定したりできま す。詳細については マネージド フォルダの作成と管理 をご覧ください。 [4/1] Google Cloud Storage では、デュアルリージョンの場所ごとにデュアルリージョン Google Egress 帯 域幅割り当てが提供されるようになりました。 Cloud Storage の帯域幅使用量 をご覧ください。

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Compute Engine [4/9] 一般提供: N4 VM は、640 GB DDR5 メモリを搭載した Intel Emerald Rapids CPU で一般提供されて います。N4 マシン シリーズでは、拡張メモリと Hyperdisk Balanced ストレージを備えた定義済みおよびカ スタムのマシン タイプが提供されます。 N4 VM は、限られたリージョンとゾーンでのみ ご利用いただけます。 コストの詳細については、 VM の価格設定 をご覧ください。 [4/9] 一般提供: メンテナンス スケジュール通知を表示 することで、M1、M2、M3 マシン タイプの VM メンテ ナンスを事前に計画できます。これらのファミリ内の特定のマシン タイプについては、スケジュールよりも早 く VM メンテナンスをトリガー することもできます。

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Compute Engine [4/8] 2024 年 1 月 26 日、Red Hat はすべてのクラウド プロバイダを対象に vCPU 数に応じてイメージ サブ スクリプション コストをスケールする RHEL および RHEL for SAP の価格モデルの更新 を発表しました。その 結果 2024 年 7 月 1 日以降、RHEL および RHEL for SAP ライセンスのアクティブなコミットメントはすべて キャンセルされ、コミットメントの残りの期間については課金されません。 Google Cloud は影響を受けるお客様に通知し、 調整 を行います。 [4/8] 一般提供: 自動終了を使用すると VM の実行時間を制限できます。自動終了では特定の時間または 期間が経過すると VM が自動的に停止または削除されます。 VM の実行時間を制限すると、コストを最小 限 に抑えてクォータを解放することで、一時的なワークロードを最適化できます。 詳細については VM の実行時間を制限する を参照してください。 [4/8] 2024 年 4 月 8 日以降、VM が停止または一時停止されたときに自動終了が自動的にクリアされなく なります。代わりに、自動終了の動作は次のようになります : ● 一定期間後に自動的に終了するように構成された VM は VM が再起動されるたびにその期間を繰り 返します。 ● 一定時間後に自動的に終了するように構成された VM はその時間までしか実行できません。その時 間以降に VM を実行する場合は VM を更新して時間を削除するか、後の時間を指定する必要があり ます。 詳細については VM の実行時間を制限する を参照してください。

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Compute Engine [4/8] 価格変更: 2024 年 1 月 26 日、Red Hat はすべてのクラウド プロバイダーを対象に vCPU 数に応じて イメージ サブスクリプション コストをスケールする RHEL および RHEL for SAP の価格モデルの更新を発表 し ました。新しい価格モデルは、 2024 年 7 月 1 日から Compute Engine に反映されます。 価格変更については プレミアム イメージ をご覧ください。サブスクリプション コストを最適化するオプション について詳しくは Red Hat Enterprise Linux の価格に関する FAQ をご覧ください。 [4/4] 一般提供: Hyperdisk ストレージ プールを使用して Compute Engine インスタンスのブロック ストレー ジ管理を簡素化します。 Hyperdisk ストレージ プールは、ディスク容量、スループット、 IOPS の事前購入済 みのコレクションであり、必要に応じてアプリケーションにプロビジョニングできます。ディスクをまとめて管理 することで、コストを節約しながら、期待どおりの容量とパフォーマンスの向上を実現できます。詳細につい ては Hyperdisk ストレージ プールについて をご覧ください。 [4/3] Compute Engine は CVE-2024-3094 の影響を受けません。詳細については GCP-2024-021 セキュ リティ情報 をご覧ください。

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Google Distributed Cloud Virtual for VMware [4/3] 最近、Kubernetes で使用される golang HTTP サーバーを含む、HTTP/2 プロトコルの複数の実装で、 サービス拒否 (DoS) の脆弱性 ( CVE-2023-45288 ) が発見されました。この脆弱性により、 Google Kubernetes Engine (GKE) コントロール プレーンの DoS が発生する可能性があります。 詳細については GCP-2024-022 セキュリティ情報 をご覧ください。

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Network Intelligence Center [4/9] Flow Analyzer がプレビューでご利用いただけるようになりました。 Flow Analyzer を使用すると、VPC フロー ログを分析するための複雑な SQL クエリを記述する必要なく、 VPC トラフィック フローを迅速かつ効率的に把握できます。

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Service Extensions [4/2] サービス拡張機能は ほとんどの Google Cloud アプリケーション ロードバランサ のコールアウト拡張 機能で一般提供されています。 コンソールを使用して Cloud Load Balancing コールアウト拡張機能を構成する こともできます。

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Virtual Private Cloud [4/1] パケット ミラーリング を使用して IPv6 トラフィックを収集できます。この機能は 一般提供で利用できま す。

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Operations / Management Tools 20

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Cloud Quotas [4/10] Terraform の Cloud Quotas サポートが一般提供 (GA) されました。

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Cloud Logging [4/3] Logging クエリ言語は cast 関数と regexp_extract 関数をサポートするようになりました。詳細につい ては Logging クエリ言語 のドキュメントを参照してください。

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Cloud Shell [4/8] Gemini Code Assist のコード変換が パブリック プレビュー で利用できるようになりました。コード ファ イル内で直接インライン テキスト ボックスを使用して、次の操作を実行できるようになりました。 ● コメント行を生成してコードを文書化します。 ● 問題のあるコードをトラブルシューティングします。 ● コードの読みやすさを向上させます。 ● コードをより効率的にします。 また、生成された応答のコンテキスト ソースを Gemini: Chat ペインで表示することもできます。 詳細については Gemini Code Assist を使用したコード を参照してください。

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Application Modernization 24

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[4/4] 以下の Kubernetes バージョンでクラスタを起動できるようになりました。これらのパッチに関連するリ リース ノートを表示するには、次のリンクをクリックしてください : ● 1.28.7-gke.1700 ● 1.27.11-gke.1600 ● 1.26.14-gke.1500 Anthos clusters on AWS

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[4/4] 以下の Kubernetes バージョンでクラスタを起動できるようになりました。これらのパッチに関連するリ リース ノートを表示するには、次のリンクをクリックしてください : ● 1.28.7-gke.1700 ● 1.27.11-gke.1600 ● 1.26.14-gke.1500 Anthos clusters on Azure

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[4/2] 2024 年 4 月 2 日に、Spike Arrest ポリシーのレート制限の引き上げを発表しました。 指定できるレートの制限は、 1 秒あたり 1,000 リクエスト、1 分あたり 60,000 リクエストから、1 秒あたり 4,000 リクエスト、1 分あたり 240,000 リクエストに引き上げられました。 Spike Arrest の制限の詳細については、 制限ページの Spike Arrest セクション を参照してください。 Apigee X

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[4/2] コンテナ イメージ内の Ruby、Rust、.NET、PHP の脆弱性を自動スキャンする Artifact Analysis が一 般提供されました。Container Scanning API が有効になっている場合、 Artifact Registry にプッシュされた コンテナ イメージをスキャンして、既にサポートされているオペレーティング システムと言語パッケージの脆 弱性に加えて、Ruby、Rust、.NET、PHP の脆弱性を検出します。 Artifact Analysis は、サポートされている オペレーティング システムまたはサポートされていないオペレー ティング システムを持つイメージの Ruby、Rust、.NET、PHP の脆弱性の結果を返します。新しいバージョン のイメージをレジストリにプッシュすると、サポートされているオペレーティング システムを持たないイメージ に対する脆弱性スキャンがより成功する場合があります。 詳細については、コンテナ スキャンの概要 をご覧ください。 Artifact Registry

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[4/3] タスクと実行可能ファイルの最大時間制限を設定できます。詳細については、 タイムアウトを使用して タスクと実行可能ファイルの実行時間を制限する を参照してください。 [4/3] タイムアウトの超過によりジョブが失敗した場合、ジョブのログには、失敗の原因が関連タスクのタイム アウトか関連実行可能ファイルのタイムアウトかは示されません。回避策を含む詳細については、 既知の問 題 を参照してください。 Batch

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Cloud Workstations [4/8] Gemini Code Assist のコード変換がパブリック プレビューで利用できるようになりました。コード ファイ ル内で直接インライン テキスト ボックスを使用して、次の操作を実行できるようになりました。 ● コメント行を生成してコードを文書化します。 ● 問題のあるコードをトラブルシューティングします。 ● コードの読みやすさを向上させます。 ● コードをより効率的にします。 また、生成された応答のコンテキスト ソースを Gemini: Chat ペインで表示することもできます。 詳細については、Gemini Code Assist を使用したコード を参照してください。

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[4/3] Config Connector バージョン 1.115.0 が利用可能になりました。 [4/3] AlloyDBCluster と AlloyDBInstance に新しいフィールドを追加することで、 AlloyDB のサポートが改善 されました。 [4/3] AlloyDBCluster ● spec.clusterType フィールドを追加しました。 ● spec.deletionPolicy フィールドを追加しました。 ● spec.secondaryConfig フィールドを追加しました。 [4/3] AlloyDBInstance ● spec.instanceTypeRef フィールドを追加しました。 Config Connector

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[4/2] Cloud Deploy からの直接イベント のトリガーを作成 するための Eventarc サポートが一般提供 (GA) されました。 Eventarc

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[4/12] GPUDirect-TCPX は現在、GKE バージョン 1.27 以降でサポートされており、次のパッチ バージョンが 必要です: ● GKE バージョン 1.27 の場合は、GKE パッチ バージョン 1.27.7-gke.1121000 以降を使用します。 ● GKE バージョン 1.28 の場合は、GKE パッチ バージョン 1.28.8-gke.1095000 以降を使用します。 ● GKE バージョン 1.29 の場合は、GKE パッチ バージョン 1.29.3-gke.1093000 以降を使用します。 GPUDirect-TCPX を使用するには、GPUDirect-TCPX とマルチネットワーキングを使用して GPU ネットワー ク帯域幅を最大化する をご覧ください。 [4/10] N4 マシン ファミリーは、GKE 1.29 以降で実行される GKE Standard クラスタで一般に利用可能で す。 クラスタまたはノード プールを作成するときに --machine-type フラグを使用してこのファミリーを選択でき ます。次の制限が適用されます : ● Confidential GKE ノードはサポートされていません。 ● ローカル SSD はサポートされていません。 ● サポートされているブート ディスク タイプは hyperdisk-balanced のみです。 [4/9] Cloud Tensor Processing Units (TPU) は、バージョン 1.29.2-gke.1521000 以降を実行している GKE Autopilot クラスタで利用できるようになりました。詳細については、 GKE Autopilot に TPU ワークロードをデ プロイする をご覧ください。 ※ TPU が利用できるリージョンとゾーン は限定されています。 Google Kubernetes Engine

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Google Kubernetes Engine (1/2) [4/5] GPU NVIDIA マルチプロセス サービス (MPS) はバージョン 1.27.7-gke.1088000 以降で利用可能であ り、これにより、複数のワークロードが NVIDIA MPS を使用して単一の NVIDIA GPU ハードウェア アクセラ レータを共有できる ようになります。 [4/3] GKE コンプライアンス ダッシュボードでは、 CIS Kubernetes ベンチマーク 1.5、Pod セキュリティ標準 (PSS) ベースライン、および PSS 制限標準のコンプライアンス評価がプレビューで提供されるようになりまし た。詳細については、 コンプライアンス ダッシュボードについて をご覧ください。 [4/3] GKE 脅威検出がプレビューで利用できるようになりました。 GKE Enterprise クラスタに影響を与える Kubernetes コントロール プレーンに対する脅威が、 GKE セキュリティ ポスチャ ダッシュボードに表示される ようになりました。詳細については、 GKE 脅威検出について をご覧ください。 [4/2] Google Kubernetes Engine の可観測性: GKE クラスタのクラスタ一覧ページとクラスタ詳細ページの 両方の [可観測性] タブに、Tensor Processing Unit (TPU) メトリクスのダッシュボードを追加しました。この ダッシュボードのグラフには、クラスタに TPU ノードがあり、GKE システム メトリクス が有効になっている場 合にのみデータが表示されます。詳細については、 可観測性メトリクスの表示 をご覧ください。

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[4/8] (2024-R09) バージョン更新 GKE クラスタのバージョンが更新されました。 アップグレードおよび新しいクラスタに新しいバージョンが利 用可能 次の Kubernetes バージョンは、新しいクラスタ、および既存のクラスタのオプトイン コントロール プレーン のアップグレードとノードのアップグレードで使用できるようになりました。バージョニングとアップグレードの 詳細については、GKE のバージョニングとサポート および アップグレード をご覧ください。 Google Kubernetes Engine (2/2)

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Data Management 36

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AlloyDB [4/12] AlloyDB Omni バージョン 15.5.2 が利用可能になりました。このバージョンでは、 Kubernetes で実行 されている AlloyDB Omni がメモリ不足になり、重いワークロードの下でクラッシュする原因となる問題が修 正されています。この修正を Kubernetes で実行されているデータベース クラスターに適用するには、 databaseVersion 値が "15.5.2" になるように DBCluster マニフェスト定義を更新します。 [4/9] AlloyDB Omni バージョン 15.5.1 には、プレビューで利用できる次の AlloyDB AI 機能があります: モデル エンドポイント管理 を使用すると、さまざまなソースとプロバイダーからの AI モデル エンドポイントの プロジェクトごとのレジストリを維持できます。 postgres_ann 拡張機能 は、ScaNN アルゴリズムを利用した、構成可能で非常に効率的な最近傍インデッ クスを提供します。 自然言語を使用してデータベースをクエリできます。 このテクノロジー プレビューには、パラメータ化された 安全なビューが含まれており、自然言語クエリがアクセスできるデータの範囲を狭く定義できます。

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AlloyDB [4/9] 現在、次の Gemini in Databases 機能がパブリック プレビューでご利用いただけます : ● Database Center : データベース フリート全体を 1 つの集中ビューで表示する AI 支援ダッシュボー ド。 ● AlloyDB Studio (GA) : 承認されたユーザーが SQL データベースを直接操作し、 Google Cloud コン ソールから SQL クエリを実行してデータにアクセスして操作できるようにします。 ● アクティブなクエリの監視 : データベースでアクティブなクエリを監視してトラブルシューティングしま す。 ● インデックス アドバイザー: データベースが定期的に処理するクエリを追跡する、完全に管理されたイ ンデックス アドバイザー。 ● 強化されたクエリ インサイト : ほぼリアルタイムでデータベースとクエリのパフォーマンスの問題を検 出、トラブルシューティング、および防止できる、補助的なクエリ パフォーマンス診断プラットフォーム。 ● クエリ インサイト ダッシュボード での 4 週間のクエリ メトリック保持。 ● 5 つの新しいデータベース インサイトの推奨事項。 Gemini in Databases を有効にしてアクティブ化する方法の詳細については、 Gemini in Databases の設 定 をご覧ください。

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AlloyDB [4/8] AlloyDB Omni バージョン 15.5.1 が利用可能になりました。このバージョンには、次の機能と変更が含 まれています: ● AlloyDB Omni Kubernetes Operator バージョン 1.0.0 が一般提供 (GA) されました。このオペレー ターには、次の新機能が含まれています : ○ バックアップ でポイントインタイム リカバリ (PITR) がサポートされるようになりました。 ○ 非同期読み取りプール インスタンス を作成できます。 ○ 高可用性 (HA) データベース クラスター には、複数のスタンバイ レプリカを含めることができま す ○ HA データベース クラスターでは、フェイルオーバー時に接続パラメータを変更する必要はあり ません。 ○ HA スタンバイ レプリカを読み取り専用インスタンスとして使用 できます。 ○ 論理レプリケーションを有効にして構成 できます。 ○ 2 つの別々の Kubernetes クラスターで実行されているプラ イマリ データベース クラスターとセ カンダリ データベース クラスター間で物理レプリケーションを設定できます。 ○ AlloyDB Omni ポッドを Kubernetes クラスター内の特定のノードで実行するように制限できま す。 ○ 多数のデータベースおよびシステム メトリックが利用可能です。 ● pg_squeeze 拡張機能バージョン 1.0 が含まれています。 ● さまざまなバグ修正とパフォーマンスの改善。

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AlloyDB [4/8] AlloyDB Omni の簡略化されたインストール方法 が Preview となりました。これにより、 docker コマン ドライン インターフェイスなどのポータブルなオープンソース ツールを使用して、環境に AlloyDB Omni をイ ンストールして実行できます。 [4/2] AlloyDB Studio が一般提供 (GA) されました。AlloyDB Studio には、拡張クエリ エディターと統合され たエクスプローラー ペインが含まれており、この単一のインターフェイスで AlloyDB データベースを参照、ク エリ、および変更できます。詳細については、 AlloyDB Studio を使用してデータを管理する を参照してくださ い。 [4/5] AlloyDB でサポートされる拡張機能 に次の拡張機能が追加されました。 ● autoinc ● insert_username ● moddatetime ● pg_background ● pg_squeeze ● tcn [4/5] 拡張機能 pgvector がバージョン 0.6.0 に更新されました。

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Bigtable [4/11] Bigtable は、LLM オーケストレーション フレームワークである LangChain と統合されるようになりました。詳細に ついては、LangChain を使用して LLM 対応アプリケーションを構築する をご覧ください。この機能は Preview で利用で きます。 [4/9] 書き込み時間 集計 を使用して Bigtable で分散カウンターを構築できるようになりました。この機能は Preview で 利用できます。 [4/9]

You can now build distributed counters with Bigtable with write-time aggregates. This feature is available in Preview.

[4/9] 承認済みビュー を使用して、Bigtable テーブル内のデータへのアクセスを制御できます。この機能は 一般提供 (GA) されています。 [4/9] 高スループットの読み取りジョブとクエリ向けに設計されたサーバーレス コンピューティング サービスである Bigtable Data Boost が Preview で利用可能になりました。 [4/9] Bigtable アプリ プロファイルを使用すると、特定のワークロード データ リクエストを他のリクエストよりも優先するよ うにリクエストの 優先順位を設定 できます。この機能は現在、一般提供 (GA) されています。 [4/9] Bigtable では、レプリケートされたテーブル内の列ファミリーのガベージ コレクション ポリシーの保持期間を延長で きるようになりました。詳細については、 経過時間に基づくガベージ コレクション ポリシーの変更 を参照してください。

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Cloud Database Migration Service [4/9] Gemini 支援によるコード変換の Database Migration Service サポートが Preview で利用可能になり ました。詳細については、以下を参照してください : ● Oracle から AlloyDB for PostgreSQL への Gemini 支援によるコード変換 ● Oracle から CloudSQL for PostgreSQL への Gemini 支援によるコード変換 [4/9] Cloud SQL for SQL Server への同種の SQL Server 移行に対するデータベース移行サービスのサ ポートがプレビューで利用できるようになりました。詳細については、 SQL Server 用データベース移行サー ビス をご覧ください。 [4/9] Oracle から AlloyDB for PostgreSQL への移行に対するデータベース移行サービスのサポートが一 般提供(GA)されました。詳細については、 Oracle から AlloyDB for PostgreSQL へのデータベース移行 サービス を参照してください。 [4/9] 異機種間移行用のデータベース移行サービス変換ワークスペースが一般提供 (GA) されました。詳細 については、以下を参照してください : ● Oracle から AlloyDB for PostgreSQL への変換ワークスペース ● Oracle から CloudSQL for PostgreSQL への変換ワークスペース

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Cloud Database Migration Service [4/5] Database Migration Service では、同種の MySQL から Cloud SQL for MySQL への移行に Percona XtraBackup ユーティリティを使用して作成された物理バックアップ ファイルをサポートするように な りました。詳細については、 Percona XtraBackup 物理ファイルを使用してデータベースを移行する をご覧く ださい。

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Cloud SQL for MySQL [4/9] 次の Gemini in Databases 機能がパブリック プレビューで利用できるようになりました。 ● データベース センター: データベース フリート全体にわたる 1 つの集中ビューを提供する AI 支援の ダッシュボード。 ● Cloud SQL Studio : 承認されたユーザーが SQL データベースを直接操作し、 Google Cloud コンソー ルから SQL クエリを実行してデータにアクセスして操作できるようにします。 ● アクティブなクエリを監視 : データベース内でアクティブなクエリを監視し、トラブルシューティングしま す。 ● インデックス アドバイザ : データベースが定期的に処理するクエリを追跡する、フルマネージドのイン デックス アドバイザ。 ● Query Insights ダッシュボードでの 4 週間のクエリ メトリクスの保持。 ● 17 の新しいデータベース洞察に関する推奨事項。 データベースで Gemini を有効にしてアクティブ化する方法については、 データベースで Gemini をセット アップする を参照してください。

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Cloud SQL for MySQL [4/9] Cloud SQL for MySQL は、MySQL 8.0.36 以降のデータベースでのベクター埋め込みのストレージを サポートするようになりました。この機能を使用するには、インスタンスを MySQL 8.0.36.R20240401.03_00 以降に更新してください。 ベクトル埋め込みをデータベースに保存した後、残りのデータとともにデータセットに対して K 最近傍 (KNN) 検索を実行できます。 Cloud SQL for MySQL は、近似最近傍（ANN）検索を使用した、いくつかの異なるイ ンデックス タイプのベクトル検索インデックスの作成もサポートしています。 詳細については、Cloud SQL for MySQL を使用したベクトル埋め込みの操作 を参照してください。この機 能は Preview です。

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Cloud SQL for MySQL [4/8] 高可用性 (HA) を備えた Cloud SQL Enterprise Plus エディションのプライマリ インスタンスでは、計画 メンテナンス に必要なダウンタイムが 1 秒未満になりました。 [4/4] Cloud SQL Enterprise Plus エディションでは、高度な災害復旧 (DR) を使用して、リージョン間フェイル オーバーを実行した後の復旧およびフォールバック プロセスを簡素化できるようになりました。高度な DR を 使用すると、次のことが可能になります。 ● リージョン間災害復旧 (DR) レプリカを指定する ● レプリカ フェイルオーバーを実行する ● データ損失ゼロのスイッチオーバーを使用して元のデプロイメントを復元する スイッチオーバーを使用して、データ損失のない災害復旧をシミュレートすることもできます。 詳細については、高度な災害復旧 (DR) および 高度な災害復旧 (DR) の使用 をご覧ください。この機能は Preview です。

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Cloud SQL for MySQL [4/3] Percona XtraBackup 物理ファイルを使用して、外部の MySQL 5.7 および 8.0 データベースを Cloud SQL for MySQL に移行できるようになりました。この機能は Preview です。 詳細については、XtraBackup 物理ファイルから Cloud SQL に移行する をご覧ください。 [4/2] Cloud SQL Enterprise Plus エディションのプライマリ インスタンスのコンピューティング サイズ (vCPU、メモリ) を、ダウンタイムをほぼゼロにしてスケールアップできるようになりました。 [4/1] Cloud SQL Enterprise エディションのインスタンスがポイントインタイム リカバリ (PITR) に使用するトラ ンザクション ログをディスクに保存している場合、 Cloud SQL Enterprise Plus エディションへのインプレース アップグレードを行うと、トランザクション ログの保存場所が Cloud Storage に切り替わります。詳細につい ては、インプレース アップグレードを使用してインスタンスを Cloud SQL Enterprise Plus エディションにアッ プグレードする をご覧ください。 PITR に使用するトランザクション ログがインスタンスに保存されている場所を確認するには、 ポイントインタ イム リカバリ (PITR) を使用する をご覧ください。

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Cloud SQL for PostgreSQL [4/9] 次の Gemini in Databases 機能がパブリック プレビューで利用できるようになりました。 ● データベース センター: データベース フリート全体にわたる 1 つの集中ビューを提供する AI 支援の ダッシュボード。 ● Cloud SQL Studio : 承認されたユーザーが SQL データベースを直接操作し、 Google Cloud コン ソールから SQL クエリを実行してデータにアクセスして操作できるようにします。 ● アクティブなクエリを監視する : データベース内でアクティブなクエリを監視し、トラブルシューティング します。 ● インデックス アドバイザ: データベースが定期的に処理するクエリを追跡する、フルマネージドのイン デックス アドバイザ。 ● Query Insights ダッシュボードでの 4 週間のクエリ メトリクスの保持。 ● 15 の新しいデータベース洞察に関する推奨事項。 データベースで Gemini を有効にしてアクティブ化する方法については、 データベースで Gemini をセット アップする を参照してください。

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Cloud SQL for PostgreSQL [4/8] 高可用性 (HA) を備えた Cloud SQL Enterprise Plus エディションのプライマリ インスタンスでは、計画 メンテナンス に必要なダウンタイムが 1 秒未満になりました。 [4/3] データベースのテーブル内のデータを並列で移行 できるようになりました。 Cloud SQL はデータベー ス内で並列プロセスを使用してデータを転送できるため、パフォーマンスが向上します。 Cloud SQL がこの データを転送する速度を min、optimal、maxに設定できます。 [4/2] Cloud SQL Enterprise Plus エディションのプライマリ インスタンスのコンピューティング サイズ (vCPU、メモリ) を、ダウンタイムをほぼゼロにしてスケールアップできるようになりました。 [4/2] 3 月 27 日 のリリース ノートに記載されている pgvector 拡張機能のバージョン 0.6.0 はまだ利用でき ません。この拡張機能のバージョン 0.5.1 を使用してください。

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Cloud SQL for SQL Server [4/9] 次の Gemini in Databases 機能がパブリック プレビューで利用できるようになりました。 ● データベース センター: データベース フリート全体にわたる 1 つの集中ビューを提供する AI 支援の ダッシュボード。 ● Cloud SQL Studio : 承認されたユーザーが SQL データベースを直接操作し、 Google Cloud コンソー ルから SQL クエリを実行してデータにアクセスして操作できるようにします。 ● データベースに関する 9 つの新しい洞察に関する推奨事項。 データベースで Gemini を有効にしてアクティブ化する方法については、 データベースで Gemini をセット アップする を参照してください。

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Cloud SQL for SQL Server [4/2] 従来の require_ssl 設定の代わりに SSL モードを使用して、Cloud SQL for SQL Server インスタンス への接続の暗号化要件を指定できるようになりました。詳細については、 SSL/TLS 暗号化の強制 をご覧くだ さい。

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Datastore [4/5] 顧客管理の暗号化キー (CMEK) のサポート。この機能は Preview です。

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Firestore [4/5] 顧客管理の暗号化キー (CMEK) のサポート。この機能は Preview です。 [4/3] Firestore を使用して、K 最近傍 (KNN) ベクトル検索 を実行できるようになりました。この機能は Preview です。

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Spanner [4/9] 次の Gemini in Databases 機能が Public Preview で利用できるようになりました。 ● Spanner Studio（GA） : ユーザーが SQL データベースを操作し、 Google Cloud コンソールから SQL クエリを実行してデータにアクセスして操作できるようにします。 ● Spanner は、GoogleSQL および PostgreSQL の機械学習予測関数による Gemini モデルの使用を サポートするようになりました。 データベースで Gemini を有効にしてアクティブ化する方法については、 データベースで Gemini をセット アップする を参照してください。 [4/9] Spanner が PostgreSQL の ML_PREDICT_ROW() 関数をサポートするようになりました。この関数を 使用すると、SQL を使用して予測を生成できます。この関数とその使用方法の詳細については、 Spanner Vertex AI 統合関数の使用 を参照してください。 [4/9] GoogleSQL および PostgreSQL で Spanner エミュレータを使用して ML 予測を生成できる ようになり ました。 [4/9] Spanner GoogleSQL は SAFE.ML.PREDICT() をサポートするようになりました。これにより、予測でエ ラーの代わりに null を返すことができます。

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Spanner [4/9] GoogleSQL パーティション DML と Vertex AI textembedding-gecko モデルを使用して、Spanner に 保存されているテキスト データ (STRING または JSON)のベクトル エンベディングを生成およびバックフィル できます。詳細については、 パーティション化された DML を使用してテキスト データのベクトル埋め込みを 一括生成する を参照してください。 [4/9] Spanner は、いくつかの新しい PostgreSQL JSONB 関数をサポートするようになりました。 ● spanner.jsonb_query_array() ● jsonb_build_array() ● jsonb_build_object() PostgreSQL CONCAT() 関数は 4 つを超える引数もサポートしています。 詳細については、サポートする PostgreSQL 関数 を参照してください。 [4/9] Spanner は、VECTOR LENGTH パラメーター(Preview)を使用して配列データ型を拡張しました。この オプションのパラメーターは、ベクトル検索で使用するために配列を固定サイズに設定します。詳細につい ては、PostgreSQL array データ型 または GoogleSQL array データ型 を参照してください。

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Spanner [4/9] Spanner は dot_product() 関数(Preview)をサポートするようになりました。詳細については、 ベクト ル距離関数から選択してベクトル埋め込みの類似性を測定する を参照してください。 [4/9] Spanner は、float32( GoogleSQL ) およびfloat4/real( PostgreSQL ) データ型をサポート(Preview)す るようになりました。 [4/9] Spanner は、GoogleSQL および PostgreSQL 機械学習予測関数 での Gemini モデルの使用をサ ポート(Preview) するようになりました。 [4/9] Spanner は、ベクター ストア、ドキュメント ローダー、チャット メッセージ履歴オブジェクトでの LangChain の使用をサポートするようになりました。詳細については、 LangChain を使用して LLM を利用 したアプリケーションを構築する を参照してください。

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Spanner [4/8] exclude_ttl_deletes オプションを使用して、 Spanner 変更ストリーム に 有効期間 (TTL) ベースの削除 フィルター を追加できるようになりました。 [4/8] Spanner 変更ストリームに テーブル変更タイプ フィルタ を追加して、INSERT、UPDATE、または DELETE テーブル変更を除外できるようになりました。 [4/8] Spanner 変更ストリーム は NEW_ROW_AND_OLD_VALUES という新しい 値キャプチャ タイプ をサ ポートするようになりました。この新しいタイプは、変更された列と変更されていない列の両方の新しい値と、 変更された列の古い値をすべてキャプチャします。

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Memorystore for Redis [4/8] ベクトル検索機能 が Memorystore for Redis で GA となりました。

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BigQuery [4/9] BigQuery ML は、次の拡張された埋め込みサポート機能を プレビューで提供するようになりました。 ● Vertex AI multimodalembedding ラージ言語モデル (LLM) に基づく リモート モデル で ML.GENERATE_EMBEDDING 関数を使用して 、テキストと画像を同じセマンティック空間に埋め込む マルチモーダル エンベディングを作成します。 ● ML.GENERATE_EMBEDDING 関数を 主成分分析 (PCA) モデルまたは オートエンコーダー モデルと ともに使用して、構造化された 独立同一分布確率変数 (IID) データ の埋め込みを作成します 。 ● 行列分解 ML.GENERATE_EMBEDDING モデルで関数を 使用して 、ユーザー データまたはアイテム データの埋め込みを作成します。 新しいマルチモーダル埋め込み機能を試してください。 ● ML.GENERATE_EMBEDDING 関数を使用して画像埋め込みを生成する ● ML.GENERATE_EMBEDDING 関数を使用してテキスト埋め込みを生成する ● マルチモーダルエンベディングの生成と検索

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BigQuery [4/9] BigQuery Studio で データ キャンバス を作成できるようになりました。データ キャンバスを使用する と、自然言語を使用してデータを検出、変換、クエリ、視覚化できます。有向非巡回グラフ (DAG) でデータ ソース、クエリ、視覚化を操作できる分析用のグラフィック インターフェイスを提供し、メンタル モデルにマッ ピングされた分析ワークフローのグラフィカル ビューを提供します。クエリ結果を反復処理し、 1 か所で複数 の問い合わせブランチを操作できます。この機能は Preview段階 にあり、ここ からアクセスをリクエストでき ます。 [4/9] BigQuery の次のGemini 機能が Public Preview で利用できるようになりました。 ● データの洞察: データを探索して理解するための自動化された直感的な方法。 ● データ キャンバス: 自然言語を使用してデータを検出、変換、クエリ、視覚化できるグラフィック イン ターフェイス。 ● SQL および Python コード支援: Gemini 支援のコード生成、補完、および説明。 ● マテリアライズド ビュー、パーティショニング、およびクラスタリング の推奨事項: コストを削減し、パ フォーマンスを向上させるための推奨事項。 ● サーバーレス Spark の 自動調整 と トラブルシューティング : Spark ワークロードの最適化と説明。 BigQuery 機能で Gemini を有効にしてアクティブ化する方法については、 BigQuery での Gemini のセット アップをご覧ください。

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BigQuery [4/8] BigQuery DataFrames は 一般提供 (GA) されています。 BigQuery DataFrames は、サーバー側処理を備えた pandas と scikit-learn API を実装するオープンソー ス Python ライブラリのセットです。まずは、 BigQuery DataFrames を試して みてください。 [4/8] BigQuery マテリアライズド ビュー レコメンダー は過去のクエリ ジョブを分析し、マテリアライズド ビューをクエリに適用して潜在的なコスト削減を図る機会を特定します。 BigQuery UI または Recommender API を介して、利用可能なマテリアライズド ビューの推奨事項をすべて表示できます。この 機能は Preview です。 [4/8] BigQuery Studio は 一般提供 (GA) されています。 BigQuery Studio を使用すると、ノートブック や 保存されたクエリ などのコード アセットのバージョンを保 存、共有、管理できます。

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BigQuery [4/5] 差分プライバシー が 一般提供 (GA) されました。 [4/5] BigLake を使用して Delta Lake テーブルにアクセスできるようになりました。詳細については、 Delta Lake BigLake テーブルの作成 を参照してください。この機能は Preview で利用できます。 [4/4] 分析ルールと強化された使用状況指標を備えた BigQuery データ クリーン ルーム が 一般提供 (GA) されました。データ クリーン ルームは、基盤となるデータを移動したり公開したりすることなく、複数の関係 者がデータを共有および拡張できる、セキュリティが強化されたプライバシー保護の環境を提供します。 [4/4] Join 制限、リストの重複、プライバシー バジェットによる差分プライバシー 、集計しきい値設定 が、分 析ルールを使用して BigQuery データ クリーン ルームで適用できるようになりました。 [4/4] allow_non_incremental_definition オプション とマテリアライズド ビューの max_staleness オプション は現在 一般提供 (GA) されています。allow_non_incremental_definition オプションは、マテリアライズド ビューを作成するための幅広い SQL クエリをサポートしており、 max_staleness オプションは、大規模で頻 繁に変更されるデータセットを処理する際に、コストを管理しながら一貫して高いパフォーマンスを提供しま す。

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BigQuery [4/4] BigQuery ML で モデルのモニタリング を実行できるようになりました 。次のモデル監視機能は現在 Preview です。 ● ML.DESCRIBE_DATA: 一連のトレーニング データまたはサービング データの記述統計を計算しま す。 ● ML.VALIDATE_DATA_SKEW: 一連の提供データの統計を計算し、 BigQuery ML モデルのトレーニン グに使用されたデータの統計と比較して、 2 つのデータ セット間の異常な差異を特定します。 ● ML.VALIDATE_DATA_DRIFT: 2 つのデータ セット間の異常な差異を特定するために、 2 つのサービス データ セットの統計を計算して比較します。 ● ML.TFDV_DESCRIBE: 一連のトレーニング データまたは提供データの詳細な記述統計を計算します。 この関数は、 TensorFlow tfdv.generate_statistics_from_csv APIと同じ動作を提供します 。 ● ML.TFDV_VALIDATE: 2 つのデータ セット間の異常な差異を特定するために、トレーニング データと サービング データ、または 2 つのサービング データ セットの統計を計算して比較します。この関数 は、 TensorFlow validate_statistics APIと同じ動作を提供します 。

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BigQuery [4/3] 照合順序 は、次の 一般提供 (GA) 機能をサポートするようになりました。 ● LIKE 演算子 のアンダースコア ● 次の演算子および条件式を使用した STRUCT データ型 の比較のサポート: =、!=、IN および CASE [4/3] 変更データ キャプチャ (CDC) ストリーミング更新および削除操作が有効になっているテーブルを使用 してマテリアライズド ビューを構成できるようになりました。 [4/2] 次の BigQuery ML 機能は現在 Preview です。 ● Vertex AI text-bison 大規模言語モデル (LLM) に基づいて、リモート モデルで 教師ありチューニング を実行 ● ML.EVALUATE 関数を使用して Vertex AI LLM を評価 。事前トレーニングされた text-bison、text unicorn、または gemini-pro モデルと調整された text-bison モデルは評価用にサポートされていま す。 監視付き微調整を使用して LLM をカスタマイズする のハウツー トピックを使用して、 LLM の調整と評価を 試してください 。

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BigQuery [4/1] クエリの履歴ベースの最適化 を有効化、無効化、分析できるようになりました 。この機能は Preview です。 [4/1] Search Ads 360 の BigQuery データ転送サービス は、新しい Search Ads 360 レポート API をサポー トするようになりました。 Search Ads 360 データを BigQuery に転送するときに、検索広告 360 コネクタを使 用してカスタム Floodlight 変数とカスタム列を指定できます。この機能は現在 一般提供(GA) されていま す。

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Cloud Composer [4/11] 2024 年 6 月 15 日以降、Google Cloud コンソールで Cloud Composer 1 環境を作成することはで き なくなります。ただし、許可リストに登録されたプロジェクトでは、 Google Cloud SDK、Terraform、API を使 用して Cloud Composer 1 環境を作成することは引き続き可能です。

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Cloud Data Fusion [4/2] Cloud Data Fusion バージョン 6.9.2.3 パッチ リビジョンが一般提供 ( GA ) されています。 6.9.2.3 には 次の修正が含まれています。 ● Dataplex データ リネージ統合MetadataConsumerSubscriberServiceが無効になっている場合、実 行がスキップされます ( CDAP-20947 )。 ● パイプライン トリガーのランタイム引数がダウンストリーム パイプラインに伝播されない原因となる問 題を修正しました ( CDAP-20943 )。 ● システム ワーカー サービスが断続的に利用できない場合にパイプラインの開始状態に失敗する問題 を修正しました ( CDAP-20956 )。 ● Compute Engine メタデータ サーバーが断続的に利用できない場合にパイプラインの開始状態に失 敗する問題を修正しました ( CDAP-20955 )。

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Dataflow [4/5] 次の Dataflow テンプレートが一般提供 (GA) されています: ● Google Cloud to Neo4j ● Pub/Sub to Datadog

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Dataform [4/2] 顧客管理の暗号化キー (CMEK) を使用して、Dataform のリポジトリを保護できるようになりました。 Dataform の CMEK は Preview で利用できます。詳細については、 顧客管理の暗号化キーの使用 を参照 してください。

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Dataproc [4/9] Dataproc Serverless for Spark: Spark ワークロードの自動チューニングの Preview リリースを発表し ます。 [4/9] Dataproc Serverless for Spark: Gemini 支援によるトラブルシューティング を含む 高度なトラブル シューティング の Preview リリースが、次のランタイム バージョンまたはそれ以降にリリースされたランタイ ム バージョンで送信された Spark ワークロードで利用できるようになりました : ● 1.1.55 ● 1.2.0-RC1 ● 2.0.63 ● 2.1.42 ● 2.2.0-RC15

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Dataproc [4/4] 新しい Dataproc Serverless for Spark ランタイム バージョン: ● 1.1.57 ● 1.2.1 ● 2.0.65 ● 2.1.44 ● 2.2.1 [4/4] bigframes Dataproc Serverless for Spark ランタイム バージョン 1.2 および 2.2 にデフォルトで Python パッケージが追加されました [4/2] 次の以前にリリースされた Compute Engine 上の Dataproc イメージの サブマイナー バージョン は ロールバックされており、すでにそれらを使用している既存のクラスタを更新する場合にのみ使用できます。 ● 2.0.97-debian10、2.0.97-rocky8、2.0.97-ubuntu18 ● 2.1.45-debian11、2.1.45-rocky8、2.1.45-ubuntu20、2.1.45-ubuntu20-arm ● 2.2.11-debian12、2.2.11-rocky9、2.2.11-ubuntu22

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Dataproc Metastore [4/1] Dataproc Metastore は、マネージド移行 をサポートするようになりました。 マネージド移行は、大幅なダウンタイムなしで、セルフマネージド Hive Metastore から Dataproc Metastore サービスにデータを移行するのに役立つ自動化機能です。 [4/1] Dataproc Metastore は 自動スケーリング をサポートするようになりました。自動スケーリングにより、 ワークロードの実行に必要なスケーリング係数が自動的に増減します。

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Looker Looker (Google Cloud コア) と Looker (オリジナル) の変更点: [4/10] Looker 24.6には次の変更、機能、修正が含まれています。 ● Looker (オリジナル) の展開開始予定: 2024 年 4 月 17 日水曜日 ● Looker (オリジナル) の最終展開とダウンロードが可能になる予定 : 2024 年 4 月 25 日木曜日 ● Looker (Google Cloud コア) 導入開始予定: 2024 年 4 月 15 日月曜日 ● Looker (Google Cloud コア) の最終デプロイ予定 : 2024 年 4 月 22 日月曜日 [4/10] Embedded Looker Studio 機能がプレビューできるようになりました。この機能を使用すると、 Looker で Looker Studio レポートを表示および編集したり、 Looker Explore のレポートで開く機能を使用して埋め 込み Looker Studio レポートでアドホック分析を作成したりできます。 この非公開実験に参加するには、次の要件を満たす必要があります。 ● Looker インスタンスは Looker 24.6 以降で実行されている必要があります。 ● Looker インスタンスは Google OAuth 認証 を使用する必要があります。 ● 埋め込み Looker Studio にアクセスするユーザーごとに Looker Studio Pro ライセンスが必要です。 ● クローズド実験の サインアップ フォーム を送信する必要があります。 Embedded Looker Studio 機能の使用に関する詳細については、近日中に公開される予定です。

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Looker Looker (Google Cloud コア) と Looker (オリジナル) の変更点: [4/10] Open SQL インターフェイス は、パラメーター と フィルターのみのフィールド をサポートするようにな り ました。 [4/10] Looker Studio Pro サブスクリプションの一部として、 Looker ユーザーは Looker Studio Pro ライセン スを無料で利用できます。 Looker (オリジナル) インスタンス と Looker (Google Cloud コア) インスタンス の Looker 管理者は、これらの 無料ライセンス を受け入れ、Looker Studio Pro サブスクリプションの設定を完 了して Looker Studio の使用を開始できます。

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Looker Studio [4/2] Search Ads 360 コネクタの廃止 2024 年 4 月 30 日以降、このコネクタから新しいレポートを作成できなくなります。 新しい Search Ads 360 コネクタ の使用を開始してください。 この変更の詳細については、ヘルプセンターの Search Ads 360 への接続 (廃止) の記事をご覧ください。

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Pub/Sub [4/11] Pub/Sub メトリクスをパイプラインの自動スケーリングのシグナルとして使用する場合は、 Pub/Sub メト リクスをスケーリング シグナルとして使用するベスト プラクティス を参照してください。 [4/8] インポートトピックを使用して、 Amazon Kinesis Data Streams から Pub/Sub にストリーミングデータを 取り込むことができるようになりました。必要なロールと権限、インポートトピックの作成方法など、インポート トピックの詳細については、 インポートトピックの作成 を参照してください。この変更は、今週の残りの期間 に段階的に展開されます。

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Dialogflow [4/4] Vertex AI Conversation: 異なる言語を使用するエージェントに接続された 1 つの言語でデータ ストア を作成できるようになりました。 [4/3] Dialogflow CX: チャット会話で 言語の自動検出 が利用できるようになりました。 Dialogflow CX を設 定して、エンドユーザーの言語を検出し、同じ言語で自動的に応答することができます。この機能で使用で きる言語の一覧については、 言語リファレンス ページ を参照してください。 [4/2] Dialogflow CX: コール コンパニオン が新しいユーザー インターフェース設定 とともに一般提供されま した。 [4/2] Dialogflow CX: Dialogflow CX 電話ゲートウェイ が一般提供されました。 [4/2] Vertex AI Conversation: データ ストアで 解析とチャンクの構成 がサポートされるようになりました。

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Document AI [4/2] カスタム エクストラクター内で生成 AI モデルの微調整が GA でサポートされるようになりました。詳細 については、カスタム プロセッサ と 微調整の価格設定 を参照してください。

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Gemini Code Assist [4/3] 非常に小さな .csv、.tsv、.jsonl ファイルを処理すると Gemini Cloud Code 拡張機能がクラッシュする 問題を修正しました。 [4/3] 空のファイルがチャット コンテキストとして含まれない問題を修正しました。 [4/3] VSCode Gemini Code Assist プラグインのテレメトリ データの問題を修正しました。 [4/3] Gemini Code Assist コード生成機能により、ユーザーは同じカーソル位置でコードを繰り返し生成で き るようになりました。

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Generative AI on Vertex AI [4/2] Model Garden は、HuggingFace で　テキスト生成推論　がサポートされているすべてのモデルをサ ポートしています: ● 約 400 の Hugging Face テキスト生成モデル (google/gemma-7b-it、 meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf、mistralai/Mistral-7B-v0.1 を含む) の検証済みデプロイメント設 定。 ● その他の Hugging Face テキスト生成モデルには、自動生成される未検証のデプロイメント設定があ ります。

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Generative AI on Vertex AI [4/9] Vertex AI の新しい Imagen 画像生成モデルと機能 Imagen 2 画像生成モデルの 006 バージョン (imagegeneration@006) が利用可能になりました。このモデルには、次の追加 機能があります: ● 追加のアスペクト比 (1:1、3:4、4:3、9:16、16:9) ● デジタル ウォーターマーク (SynthID) がデフォルトで有効 ● ウォーターマークの検証* ● ユーザーが構成できる新しい安全機能 (安全設定、人物/顔設定) 詳細については、モデル バージョン と テキスト プロンプトを使用して画像を生成する を参照してください。 * デジタル ウォーターマークが有効になっている間は、シード フィールドは使用できません。 [4/9] Vertex AI の新しい Imagen 画像編集モデルと機能 Imagen 2 画像編集モデルの 006 バージョン (imagegeneration@006) が利用可能になりました。このモデルには、次の追加 機能があります: ● インペインティング - 画像のマスクされた領域にコンテンツを追加または削除します ● アウトペインティング - 画像のマスクされた領域を拡張します ● 製品画像編集 - 背景や製品の位置を変更しながら、主要な製品を識別して維持します 詳細については、モデル バージョン を参照してください。

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Generative AI on Vertex AI [4/9] Grounding Gemini と Grounding with Google Search Gemini API は、プレビュー版の Grounding with Google Search をサポートするようになりました。現在は Gemini 1.0 Pro モデルで利用可能です。 [4/9] Vertex AI の Generative AI セキュリティ コントロールの更新 Gemini 1.0 Pro および Gemini 1.0 Pro Vision のオンライン予測機能で セキュリティ コントロール が利用可 能になりました。 [4/9] 新しいテキスト埋め込みモデル 次のテキスト埋め込みモデルがプレビューになりました。 ● text-embedding-preview-0409 ● text-multilingual-embedding-preview-0409 MTEB ベンチマーク を使用して評価すると、これらのモデルは以前のバージョンと比較して埋め込みの品質 が向上します。新しいモデルでは、 動的埋め込みサイズ も提供されており、これを使用して、パフォーマンス の低下をほとんど伴わずに、より小さな埋め込みディメンションを出力し、コンピューティングとストレージの コストを節約できます。 これらのモデルの使用方法の詳細については、 公開ドキュメント を参照し、Colab をお試しください。

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Generative AI on Vertex AI [4/9] システム指示 システム指示 は、プレビュー版 の Gemini 1.0 Pro (安定版 gemini-1.0-pro-002 のみ) および Gemini 1.5 Pro (プレ ビュー) マルチモーダル モデルでサポートされています。システム指示を使用して、特定のニーズとユース ケースに基づ いてモデルの動作をガイドします。詳細については、 システム指示の例 を参照してください。 [4/9] Gemini の監視付きチューニング 監視付きチューニング は、gemini-1.0-pro-002 モデルで利用できます。 [4/9] オンライン評価サービス Generative AI 評価 では、パイプライン評価 に加えて オンライン評価 もサポートされています。サポートされる評価メト リックのリストも拡張されました。 API リファレンス と SDK リファレンス を参照してください。 [4/9] Imagen 画像生成バージョン 006 (imagegeneration@006) のseed フィールドの動作の変更 新しい Imagen 画像生成モデル バージョン 006 (imagegeneration@006) では、seed フィールドの動作が変更さ れました。v.006 モデルでは、画像生成のデジタル ウォーターマークがデフォルトで有効になっています。 seed値を使 用して確定的な出力を取得するには、次の parameterパラメータを設定してデジタル ウォーターマークの生成を無効 にする必要があります: "addWatermark": false。 詳細については、画像生成および編集用の Imagen API リファレンス を参照してください。

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Generative AI on Vertex AI [4/9] 地域 API ● Gemini、Imagen、埋め込み用の地域 API が 11 か国で新たに利用可能 になりました。 ● 米国と EU には、gemini-1.0-pro-001、gemini-1.0-pro-002、gemini-1.0-pro-vision-001、 imagegeneration@005 モデルの機械学習処理境界があります。 [4/9] Generative AI ナレッジ ベース ジャンプ スタート ソリューション: ジェネレーティブ AI ナレッジ ベースでは、ビジネスおよびドメイン固有の知 識を備えたシンプルなチャットボットを構築する方法を説明します。 [4/9] CodeGemma モデル CodeGemma モデルが利用可能です。 CodeGemma は、Google Gemma モデル ファミリーの一部であ る 軽量オープン モデルです。CodeGemma は、Gemma モデル ファミリーのコード生成およびコード補完機 能です。Gemma モデルは Gemini モデルに基づいており、顧客による拡張を目的としています。 [4/9] Gemini 1.5 Pro (プレビュー) Gemini 1.5 Pro はプレビューでご利用いただけます。 Gemini 1.5 Pro は、テキスト、コード、オーディオ、 PDF、ビデオ、オーディオ付きビデオを分析するマルチモーダル モデルです。

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Vertex AI Search and Conversation [4/9] Vertex AI Search: メディア検索でサポートされる追加言語 Vertex AI Search for media は、アラビア語、英語、フランス語、ドイツ語、ヒンディー語、韓国語、日本語、 ポルトガル語、スペイン語の 9 つの言語でサポートされています。 詳細については、言語 を参照してください。 [4/9] Vertex AI Search: より多くの検索タイプに対するドキュメント チャンクのサポート (パブリック プレ ビュー) 非構造化データ ストアに対してドキュメント チャンクを有効にすると、パブリック プレビューでは検索サマ リーとフォローアップ付き検索がサポートされます。 詳細については、RAG のドキュメントのチャンク を参照してください。 [4/9] Vertex AI Search: ドキュメント ランキング API (パブリック プレビュー) ランキング API はドキュメントのリストを取得し、クエリに対するドキュメントの関連性に基づいてそれらのド キュメントを再ランク付けします。これはステートレス API であり、事前にドキュメントをインデックスする必要 はありません。 詳細については、ドキュメントのランク付けと再ランク付け をご覧ください。

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Vertex AI Search and Conversation [4/9] Vertex AI Search: チェック グラウンディング (パブリック プレビュー) チェック グラウンディング API は、パブリック プレビュー機能として利用できます。 チェック グラウンディング API は、テキストが特定の事実セットにどの程度根拠があるかを判断します。完璧 な根拠を得るには、テキスト内のすべてのステートメントが、特定の事実の 1 つ以上に帰属できる必要があ ります。API は、サポート スコアと引用を返します。 さらに、実験的な機能として、 API は、どの事実がテキストとどの程度矛盾しているかを示す矛盾する引用も 生成します。 詳細については、チェック グラウンディングと check API を参照してください。 [4/9] Vertex AI Search: 要約とフォローアップ付きの回答 (パブリック プレビュー) 回答 API は、要約付きの検索機能とフォローアップ付きの検索機能を改善します。たとえば、複雑なクエリ をより適切に処理し、複数ステップの取得が可能になり、回答スタイルのカスタマイズが可能になります。 回答 API はパブリック プレビューでサポートされています。 詳細については、回答とフォローアップを取得する をご覧ください。

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Vertex AI Search and Conversation [4/9] Vertex AI Search: メディア アプリでの入力時の検索 (GA) 入力時の検索機能は、メディア検索アプリで一般提供 (GA) されています。 検索結果は、クエリ全体を入力した後ではなく、各文字の後に返されます。入力時の検索は、テレビのリモ コンなどの扱いにくい入力デバイスを備えた検索アプリに最適です。入力時の検索は、ウィジェット UI と API から有効にできます。 詳細については、メディア アプリで入力時の検索結果を取得する をご覧ください。 [4/9] Vertex AI Search: FHIR データ ストリーミング取り込み (プライベート プレビュー) ヘルスケア FHIR データのインポート頻度を選択します。 1 回限りのバッチ インポートを実行するか、ストリー ミング インポートを設定できます。ストリーミング インポートは、プライベート プレビュー機能として利用でき ます。 詳細については、ヘルスケア検索データ ストアを作成する をご覧ください。 [4/9] Vertex AI Search: ヘルスケア検索のオートコンプリート サポート (パブリック プレビュー) オートコンプリートは、ヘルスケア データ検索のパブリック プレビュー機能として利用できます。オートコンプ リート構成では、標準的な医療データ ソースを使用して、ヘルスケア データ ストアのオートコンプリート候補 を生成します。 詳細については、オートコンプリートの構成 をご覧ください。

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Vertex AI Search and Conversation [4/9] Vertex AI Search: Google Drive を Vertex AI Search に接続 (GA) Google Drive データを Vertex AI Search に同期する機能は GA で利用できます。Google Drive データ スト アの作成の詳細については、 Google Drive からの同期 をご覧ください。 [4/9] Vertex AI Search: 複数の検索アプリを同じデータ ストアに接続 (GA) GA では、複数の汎用検索アプリを 1 つのデータ ストアに接続できます。この機能を使用すると、同じデータ を複数回取り込むことなく、同じデータを検索する複数のアプリを作成できます。 [4/9] Vertex AI Search: ブレンド検索 (GA) 1 つの検索アプリを使用して複数のデータ ストアを検索できるブレンド検索は、 GA で利用できます。ブレン ド 検索の詳細については、 複数のデータ ストアの接続について をご覧ください。 [4/9] Vertex AI Search: Spanner、Cloud SQL、Firestore、Bigtable を Vertex AI Search に接続 (パブリック プレビュー) Spanner、Cloud SQL、Firestore、Bigtable から Vertex AI Search へのデータのインポートは、パブリック プ レビューで利用できます。 Google Drive データ ストアの作成の詳細については、 検索データ ストアの作成 をご覧ください。

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Vertex AI Search and Conversation [4/9] Vertex AI Search: メディア検索 (GA) メディア用の Vertex AI Search は一般提供 (GA) されています。 メディア データ ストアでメディア検索アプリを作成できます。メディア検索アプリを既存のメディア データ スト アに接続したり、新しいメディア データ ストアを作成したりできます。ドキュメント メタデータを使用して、メ ディア コンテンツの検索クエリをフィルター処理することもできます。

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Advisory Notifications [4/5] 組織なしで Google Cloud を使用しているユーザー向けのアドバイザリ通知が 一般提供（GA）になりま した。 アドバイザリ通知では、ユーザーが オプションの通知タイプをオプトインまたはオプトアウト できるようになりま した。

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Assured Workloads [4/1] 以下の新しい コントロール パッケージ が プレビュー で利用できるようになりました。各新しいコント ロール パッケージでサポートされている Google Cloud プロダクトについては、 サポートされているプロダク ト をご覧ください。 ● Australia Regions ● Brazil Regions ● Canada Regions ● Chile Regions ● EU Regions ● India Regions ● Indonesia Regions [4/1] Google Cloud コンソールの Resource Manager の [リソースの管理] ページから Assured Workloads フォルダ を作成できるようになりました。詳細については、 フォルダの作成と管理 をご覧くださ い。 ● Israel Regions ● Singapore Regions ● South Korea Regions ● Switzerland Regions ● Taiwan Regions ● UK Regions ● US Regions

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Chronicle [4/3] Curated Detections が、Cloud Threats category の新しい検出コンテンツで強化されました。これら の新しいルールセットは AWS 環境の脅威を識別し、 Chronicle Security Operations Enterprise および Enterprise Plus ライセンスを持つお客様に一般提供されます。 [4/2] 2024 年 5 月 1 日以降、エンリッチメントの品質向上のため、 テレメトリ イベントとエンティティを使用す るエンリッチメント プロセス では、エンリッチされていないイベントのエイリアスからの値よりも、パーサーに よって設定された値が優先されます。パーサーが値を設定しない場合は、エンリッチメント プロセスによっ て、エイリアスを使用してエンリッチされた値が設定されます。

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Chronicle Security Operations [4/3] AWS の脅威をカバーする Curated Detections ルール パックは、Chronicle Enterprise および Enterprise Plus のお客様に一般提供されます。 [4/3] 2024 年 5 月 1 日以降、エンリッチメントの品質向上のため、 テレメトリ イベントとエンティティを使用す るエンリッチメント プロセス では、エンリッチされていないイベントのエイリアスからの値よりも、パーサーに よって設定された値が優先されます。パーサーが値を設定しない場合は、エンリッチメント プロセスによっ て、エイリアスを使用してエンリッチされた値が設定されます。

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Chronicle SOAR [4/11] リリース 6.2.54 は現在プレビュー段階です。 [4/12] リリース 6.2.53 が一般公開されました。 [4/12] リモート エージェント リリース 1.5.0 が一般提供になりました。 [4/11] クローズされたケースにタグを追加または削除するときにエラーが発生する (ID #50195120) [4/11] 動的パラメータをインポートできません (ID #00262571) [4/11] プラットフォームの更新中にプレイブックが再実行される (ID 00282275) [4/11] プレイブック ブロック入力を使用して動的インスタンスを選択することはできません (ID #00276416) [4/11] ダッシュボードを更新すると表示されるデータが変更されます (ID #49716319) [4/11] プレイブックが正しく保存されない (ID #49142793) [4/11] SAML 経由でログインすると、SOAR 監査ログには表示されません。 [4/11] リリース 6.2.45 では、一般的なプレースホルダーを手動で入力するオプションが追加されました。一般的なプレー スホルダー セクションがプラットフォームに追加されました。

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Google Cloud Armor [4/3] Cloud Armor Enterprise Paygo (旧称 Managed Protection Plus Paygo) が一般提供になりました。 詳細は、 Cloud Armor Enterprise service tiers をご覧ください。 [4/3] Cloud Armor プレミアム サービス層 “Cloud Armor Managed Protection Plus” は、”Cloud Armor Enterprise”に名前が変更されました。この変更は、 Cloud Armor のエンタープライズ機能の進化を反映す るために行われています。 SKU ID と価格は変更されていません。名前の変更は、既存のプロジェクトの登 録ステータスや、Managed Protection Plus の一部であった機能には影響しません。 Cloud Armor Enterprise の詳細をご覧ください。

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Policy Intelligence [4/1] IAM のポリシー トラブルシューティング ツール は現在、Google Kubernetes Engine（GKE）クラスタ な どのリージョン リソースのタグを取得しません。そのため、 タグベースの条件 を含む IAM ポリシーがあり、 ポリシー トラブルシューティング ツールを使ってリージョン リソースへのアクセスのトラブルシューティングを 行おうとすると、不正確な結果が返される可能性があります。当社のエンジニアリング チームはこの問題の 解決に取り組んでいます。

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Secret Manager [4/2] プレビュー: シークレット バージョンの遅延破棄がプレビューで利用できるようになりました。デフォルト では、シークレット バージョンはリクエストに応じて直ちに破棄されます。シークレット レベルで遅延破棄を有 効にし、破棄の遅延期間を指定して、このシークレットに属するバージョンが破棄されても破棄が即時に行 われないようにすることができます。代わりに、シークレット バージョンは使用不可となり、設定された遅延 期間中は破棄がスケジュールされたままになります。破棄の遅延期間が過ぎると、バージョンは破棄されま す。シークレット マネージャー管理者は、バージョンを有効または無効にすることで、破棄がスケジュールさ れているシークレット バージョンを復元できます。 詳細については、シークレット バージョンの遅延破棄 を参照してください。

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Security Command Center [4/2] エンタープライズ ティアが一般提供にリリースされました Security Command Center をクラウド セキュリティとエンタープライズ セキュリティ操作をマルチクラウド サ ポートと組み合わせたクラウド ネイティブ アプリケーション保護プラットフォーム (CNAPP) に変換するエン タープライズ ティアが 一般提供（GA） にリリースされました。 エンタープライズ ティアの次の機能は、 Security Command Center の新機能です: ● マルチクラウド サポート: Security Command Center を Amazon Web Services に接続して、次の機能を利用できるよ うになりました: ○ 脅威と脆弱性を検出 ○ 高価値の AWS リソースのリスク露出を評価 ○ セキュリティ標準への準拠を評価 ● グローバル セキュリティ運用タスク用の 新しい Security Operations コンソール ● セキュリティ運用用の SIEM および SOAR 機能 ○ セキュリティ調査およびイベント管理 (SIEM) 機能: ■ Google Cloud、AWS、Security Command Center の検出結果、および複数のソースからのリソース メ タデータからログを取り込んで正規化 ■ キュレートされた脅威検出を使用して、最も重要なクラウドの脅威を検出 ■ 統合された SIEM データ全体を検索

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Security Command Center ● Mandiant Attack Surface Management の統合 ○ Mandiant Attack Surface Management は外部の攻撃対象領域をスキャンし、脆弱性と構成ミスの検出結果を 特定 ● Sensitive Data Protection の統合 ○ Google Cloud コンソールの Security Command Center のリスク概要 ページに、Sensitive Data Protection 検出サービスからのデータ セキュリティ検出結果が表示されるようになりました ○ Sensitive Data Protection からのデータ セキュリティ検出結果は、データの機密性とデータ リスク レベルを示 し、攻撃パス シミュレーション機能のリソース値の自動割り当てに役立てることができます ● Gemini 人工知能機能 ○ 脅威検出結果の自然言語検索 ○ ケースの AI 調査ウィジェット ● コンプライアンス、セキュリティ標準 ○ AWS セキュリティ標準のサポート ● 組織のポリシーと Security Health Analytics 検出機能に対してInfrastructure as code (IaC) を検証 します。 IaC 検証機能を使用すると、新しいリソース定義または変更されたリソース定義が、Google Cloud リソースに適用され ている既存のポリシーに違反しているかどうかを判断できます。 ● Assured Open Source Software との統合 Assured OSS の有料層は Enterprise 層のライセンスに含まれているため、Google が独自の開発者ワークフローに使 用するオープンソース ソフトウェア パッケージを使用して、コード セキュリティを強化できます。

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Security Command Center ● セキュリティ運用および対応 (SOAR) 機能: ○ ケースを使用して検出、調査、および対応を管理 ○ プレイブックを使用して対応ワークフローを自動化 ○ Security Operations コンソールの専用ビューを使用して、ポスチャと脅威の検出結果に焦点を当てる ○ ポスチャ管理のために、Jira や ServiceNow などの IT サービス管理製品と統合 ○ 統合された SOAR データ全体を検索 ● 次の攻撃露出スコアリング機能が一般提供されています: ○ 高価値リソースのために計算された攻撃露出スコア ○ 脆弱性の検出結果の重大度は、攻撃露出スコアに合わせて変化する可能性があります ○ 機密データ保護によるリソース値の自動割り当て (オプション) ● 脆弱性と構成ミスの検出 ○ セキュリティ ヘルス分析には、次の機能強化が含まれています: ■ AWS リソースの新しい構成ミス検出機能 ■ 検出機能は新しいセキュリティ標準にマッピングされます ○ 自動的に開かれるケースを使用して、重大度の高い脆弱性と構成ミスの検出結果の修復を管理できるようになり ました。 ● 脅威の検出と調査 ○ AWS デプロイメントで脅威を検出 ○ 90 日間のクラウド ログにわたって SIEM のような機能を使用してインシデントを調査して対応 ○ ケースを使用して脅威の調査と対応を管理 ○ プレイブックを使用して脅威に対応する対応ワークフローと自動アクションを定義

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Security Command Center [4/2] エンタープライズ ティアでは、特定の検出結果の重大度レベルが可変になりました Security Command Center のエンタープライズ ティアでは、検出結果の攻撃露出スコアが変化すると、ア クティブな脆弱性または構成ミスの検出結果のデフォルトの重大度レベルが変わることがあります。プレミア ム ティアのユーザーで、エンタープライズ ティアにアップグレードする場合は、重大度プロパティの値に依存 する自動または手動の手順をチェックして、可変の重大度値をサポートできることを確認してください。 詳細については、攻撃露出スコアに基づいて変化する重大度 を参照してください。

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Security Command Center [4/1] 次の Security Health Analytics の誤った構成検出機能が変更され、エラー メッセージがログに書き 込まれない可能性がある過度に制限されたフラグ値をチェックするようになりました : ● SQL_LOG_ERROR_VERBOSITY ● SQL_LOG_MIN_ERROR_STATEMENT_SEVERITY 検出機能がチェックするフラグ値については、以下を参照してください : ● SQL log error verbosity ● SQL log min error statement severity

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Sensitive Data Protection [4/2] データ プロファイルを Security Command Center に公開することを選択した場合は、リソースに含ま れるデータの機密性に応じてリソースの優先順位を自動的に設定するように Security Command Center を構成できます。詳細については、 データの機密性に応じてリソースの優先順位の値を自動的に設定する を参照してください。 検出スキャン構成でデータ プロファイルを Security Command Center に公開するように設定されていない 場合は、既存の構成で Security Command Center への公開を有効にする を参照してください。

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Carbon Footprint [4/1] スコープ 2 の市場ベースの排出量データがプレビューでリリースされました。この指標は、 Google の 年間再生可能エネルギー購入量を組み込んだ購入電力を表します。このページのスコープ 2 排出量は、政 府ソース (IEA、EPA、AIB) の年間排出係数を使用して推定されています。方法論と、ロケーションベースと 市 場ベースの排出量指標の違いについては、こちらで 詳しく知ることができます 。 ● スコープ 2 の市場ベースの排出量データは、 2023 年 1 月以降のみ利用可能で、次の場所からアクセ スできます。 ● コンソール ダッシュボード の 市場ベースの排出量 タブ、および ● エクスポート データ スキーマのフィールド carbon_footprint_kgCO2e.scope2.market_based として の BigQuery エクスポート 以前の月に BigQuery にエクスポート 済みのデータでは、エクスポートされたテーブルにスコープ 2 の市場 ベースの排出量データが NULL として残っていることに注意してください。新しくリリースされた市場ベースの データを表示するには、必要な期間の 手動データ バックフィル をスケジュールしてください。データのリリー スには半月遅れがあることに注意してください。たとえば、 2023 年 1 月と 2 月のデータをバックフィルするに は、2023 年 2 月 15 日と 2023 年 3 月 15 日のバックフィルを実行します。これにより、 BigQuery テーブル内 の 2023 年 1 月と 2 月のデータが更新されます。

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Chat API [4/8] (開発者プレビュー): 他のメッセージング プラットフォームからスペースをインポートし、外部ユーザー がそのスペースに参加できるようになりました。詳細については、 externalUserAllowed オプションを参照し てください。

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Google Cloud Architecture Center [4/3] (新しいガイド) GKE を使用した RAG 対応生成 AI アプリケーションのインフラストラクチャ : GKE、Cloud SQL、Ray、Hugging Face、LangChain などのオープンソース ツールを使用して、検索拡張生成 (RAG) を 備えた生成 AI アプリケーションを実行するためのインフラストラクチャを設計します。 [4/5] (新しいガイド) Google Cloud Armor、負荷分散、Cloud CDN を使用してプログラム可能なグローバ ル フロントエンドをデプロイする : Google Cloud のベスト プラクティスを組み込んだグローバル フロントエン ドを使用するアーキテクチャを提供し、インターネット向けアプリケーションの配信のスケーリング、セキュリ ティ保護、高速化に役立ちます。

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Maps SDK for iOS [4/1] iOS 用 Places SDK バージョン 8.5 のリリースにより、iOS 用 Maps SDK の最新バージョンは v.8.4.0 の ままとなります。 [4/1] Xcode の新しい最小サポートバージョンは 15.0 です。

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Navigation SDK for Android [4/4] ナビゲーション SDK を使用するアプリ内で NullPointerException エラーが任意にスローされるバグを 修正しました。 [4/4] フラグメントのスワップに replace の代わりに attachment/detach を使用することで、デモ アプリのメ モリ リークを修正しました。 [4/4] デモ アプリで Android 12 PermissionUsageHelper リークを回避する方法の例を追加しました。 [4/4] ガイダンス開始後に発生していたメモリリークを修正しました。 [4/4] ナビゲーション SDK の初期化の待ち時間が短縮されました。 [4/4] 利用規約ダイアログに拒否ボタンがなくなりました。ナビゲーションを引き続き使用するには、ドライ バーはダイアログの利用規約に同意する必要があります。

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Navigation SDK for iOS [4/1] iOS 用 Places SDK バージョン 8.5 のリリースにより、iOS 用 Nav SDK の最新バージョンは v.5.4.0 の ままとなります。 [4/1] Xcode の新しい最小サポートバージョンは 15.0 です。

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Places SDK for iOS [4/1] Text Search API の新しいバージョンが利用可能になりました。 Text Search は、文字列に基づいて一 連の場所に関する情報を返します (例: 「ニューヨークのピザ」、「オタワ近くの靴屋」、「メイン ストリート 123」)。Text Search を使用するには、Places SDK for Android (New) を使用する必要があります。 [4/1] リリース 8.5.0 iOS 向け Places SDK バージョン 8.5.0 が利用可能になりました。このリリースと以前のすべてのリリースに 関する情報については、 リリース ノート を参照するか、リリース ノート XML フィードを購読してください。 新規ユーザーの場合は、 Google Cloud プロジェクトの設定 を参照してインストール プロセスを開始してく だ さい。 既存のお客様の場合は、 バージョン のアップグレード手順を参照してください。 [4/1] Xcode の新しい最小サポートバージョンは 15.0 です。

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Thank you