Google Cloud Anatomy

Chromebookには指紋認証のデバイスが付いてるモデルがあります 僕の使っているモデルにも付いています ASUS Chromebook Flip C436FA (C436FA-E10162) 「 Chromebook で指紋を設定してログインする 」を参考に、 設定→[セキュリティとプライバシー]で指紋認証の設定があるようなので確認してみると、それらしい項目がない。 組織のマークがあるのでGoogle Workspaceの設定によって項目が表示されていない様子 Google Workspaceの管理で、[デバイス]→[Chrome]→[設定]→[ユーザーとデバイス]を見てみると、 フィンガープリントという項目があったので、チェックを付けて保存 再度、設定→[セキュリティとプライバシー]を確認すると、指紋認証の項目が表示されたので、指紋を追加 これで指紋認証でログインが可能となりました

Google Workspaceアカウントでログインした状態でインストールする方法です ChromebookはGoogle Play ストアからAndroidアプリをインストールして使えるという事だったので、 Google Play ストアで任意のアプリをインストールしようとしたが、インストールができなかった 設定→[アプリ]を見てみると「オンにする」が無効になっているので、これを有効にする必要がありそうと気付く 組織のマークが付いているので、Google Workspaceで制限されていると予測がつく。 個人のGoogleアカウントであれば、「オンにする」がアクティブなので押せば、 Google Play ストアから任意のアプリがインストール可能のようだ。 Google Workspaceの管理→[デバイス]→[Chrome]→[アプリの拡張機能]→[ユーザーとブラウザ]を見てみると、 Playストアが「すべてのアプリを拒否する、管理者が許可リストを管理する」になっていた [追加の設定]を押すと下記の画面となり、[Chromeデバイス上のAndroidアプリ]が[禁止]になっていたので [許可]に変更して保存をします 保存からしばらく待つと各端末にGoogle Playがインストールされて、設定→アプリが有効に切り替わっています ただ、上記のWorkspaceの管理の設定でPlayストアが「すべてのアプリを拒否する、管理者が許可リストを管理する」 になっているので、Google Playストアからは何もインストールは出来ません アプリの管理方法 「すべてのアプリを拒否する、管理者が許可リストを管理する」の設定状態のアプリを管理方法については、 管理者がPlayストアが承認する事によって、ユーザーはアプリをインストールが可能になります。 同じ方法でChromeストアのChromeアドオンなども管理可能です。 管理者が任意のアプリを承認すると、ユーザーのGoogle Play ストアでは、承認されたアプリがインストール可能となります

BigQueryのテーブルには有効期限が設定できます 設定の2種類あります テーブルの有効期限 テーブルが作成されてから有効期限が過ぎるとテーブル自体が削除される 例) 有効期限を2023-02-03 14:00:00に設定すると、2023-02-03 14:00:00 (UTC)にテーブル自体が削除される パーティションの有効期限 パーティションの有効期限が過ぎるとパーティションが削除される 例) 有効期限を86400秒(3日)に設定すると、2023-02-05にパーティションの2023-02-02以前が削除される ※ちなみに2023-02-05以降に2023-02-02以前のデータを入れた場合、即時削除されます テーブルの有効期限 bqコマンドでの設定 // 新規テーブルに有効期限を設定 (作成から3日後に削除される) bq mk --expiration 86400 dataset.table --schema schema.json // 既存テーブルに有効期限を設定 bq update --expiration 86400 dataset.table // 既存テーブルの有効期限を解除したい場合は0を指定 bq update --expiration 0 dataset.table Client Libraryでの設定(Python) // 新規テーブルに有効期限を設定 (2023-02-27 14:00:00に削除される) from google.cloud import bigquery from datetime import datetime client = bigquery.Client() bq update schema = [ bigquery.SchemaField("timestamp", "TIMESTAMP", mode="REQUIRED"), ] table_id = 'project_id.dataset.table' table = bigquery.Table(table_id, schema=schema) table.partitioning_type = 'DAY' table.expires ...

どう関わって欲しいのかを考える まず、Google Cloud パートナーを選定する前に、下記の選択があると思います。 ・自社で開発したいが、料金は請求書払いにしたい ・自社で開発したいが、コストを下げたい ・技術的なサポートを受けながら、自社で開発したい ・パートナーに開発・運用をしてもらいたい ・パートナーに開発をしてもらいたいが、運用は自社で行いたい 自社で開発したいが、料金は請求書払いにしたい GCPの料金はパートナーと契約して請求代行をする以外は、クレジットカード払いです。 請求書払いを希望する場合は、下記のリンクからパートナータイプがSellエンゲージメントモデルを指定して検索しましょう。 請求代行が可能なパートナーを検索する 自社で開発したいが、コストを下げたい 例として、ある企業がGCPを使ってあるシステムを開発したいと思っており、 100万円/月の料金と試算したとします。 パートナーと契約せずに毎月料金を支払う場合、そのまま100万円になります。 ただ、請求代行のパートナーと契約するとコスト面でメリットがあります。 まず請求代行のパートナーはどのようなビジネスモデルかを説明した上で、 メリットを述べたいと思います。 パートナーは、GCPから請求される請求代行分の料金に対して、割引が受けられます。 パートナークラスは、メンバー、パートナー、プレミアと分かれており、 パートナークラスに応じて割引率は異なります。 パートナークラスがプレミアで割引率が15%だった場合、顧客が請求代行で支払う代金は100万円ですが、 GCPからパートナーへの請求は85万円となり、パートナーは15万円の利ざやを得る事になります。 また、請求代行額はパートナークラスの評価基準の一部である為、パートナーはより多くの顧客の獲得を目指します。 「利ざや」と「パートナーの評価向上」の両方を効率よく運用する為、パートナーは顧客に対して、 利ざやから割引を行います。大体3〜5%です。 これによりパートナーと契約して請求代行をする事で、顧客のGCP料金は3〜5%の割引となります。 注意点 パートナーは顧客の請求代行をした場合、顧客のGCPのカスタマーサポートを代行する義務が発生します。 GCPは自社のサポートチームの負担を減らす為に、パートナーに...

GCPを使う上で、質問、仕様の確認や障害の詳細などを確認したいケースがあります 現在のサポートは第3世代になります 従来のサポート サービスの終了 GCPのデフォルトではサポートにケースを投げられない デフォルトのサポートクラスは、ベーシック サポートです。 ベーシック サポートはカスタマーケア ポータルからケースが投げられず、 サポートチームに直接問い合わせる事が出来ません。 コミュニティサポートに投稿して、ユーザーもしくはGooglerからの返答を待つ形式になります。 Cloud Consoleから有料サポートが購入できる カスタマーケアの詳細と購入は、Cloud Consoleのサポートから可能です サポートの種類 Cloud カスタマーケアのサポートを利用する ベーシック サポート スタンダード サポート エンハンスト サポート プレミアム サポート コミュニティサポート ◯ ◯ ◯ ◯ エスカレーション - ◯ ◯ ◯ 料金 $0 $29/月+毎月の課金額3% $500/月+毎月の課金額3% $12,500 /月+毎月の課金額4% 対象言語 英語 英語、日本語、 中国語(北京語)、韓国語 英語、日本語、 中国語(北京語)、韓国語 サポート時間 平日9〜17時 24時間 365日 (日本語対応: 平日9〜17時) 24時間 365日 一次回答 P2: 4時間以内 P3〜P4: 8時間以内 P1: 1時間以内 P2: 4時間以内 P3〜P4: 8時間以内 P1: 15分以内 P2: 4時間以内 P3〜P4: 8時間以内 必要なサポートを選定する スタンダード以上からGCPサポートチームにカスタマーケア ポータルからケースが投げられます 日本語対応が必要の場合はエンハンスト以上の購入が必要です。 エンハンストで気を付けなければいけないのは、日本語対応は平日9〜17時と限定されており、 その時間帯以外でケースのやり取りをすると、国外のサポートチームに引き継がれる為、 サポートの担当が変更となり、やり取りが複雑になります。 それなので常時日本語対応を求める場合は、エンハンストで対応時間帯内もしくはプレミアムの購入が必要です。 自身で購入せずにGCPパートナー企業のサポートを利用する パートナーにサポートを...

Manufacturing Data Engine(MDE) はGoogle Cloudの インダストリー4.0 向けソリューション 産業機械のデータはどのように収集されるいるのか とりあえずMDEの事は忘れて、産業機械のデータはどのように収集されるいるか一例を書いてみます。 産業機械にはPLCという機器(シーケンサ)が接続されており、シーケンス制御されて稼働しています。 なので産業機械のデータを分析するには、PLCから主にイーサネットでデータを収集する必要があります。 OPC UAという通信規格に対応しているPLCであれば、OPC UAクライアントからのリクエストでデータが取得できるので、 定期的に複数のPLCにリクエストをしてエッジ端末に保存すればデータが収集・集約できる。 Manufacturing Connect(MC)とMDEはセット MCとMDEはセットで使用するもので、Cloud Consoleでは操作をしない ・Manufacturing Connect (by Litmus Automation) ・Manufacturing Connect edge(Mce) ・Manufacturing Connect manager(MCm) ・Manufacturing Data Engine (by Google Cloud) ・Confing Manager MCeは工場内の産業機械データを収集しているエッジ端末(PC)にインストールするとUIが提供されます。 Node-REDのGUIでエッジ処理を構成する出来るので、コード不要です。 250以上のプロトコルがサポートされているのでPLCが使用しているプロトコルを選択して、 Cloud Pub/Subの設定をすれば、GDE(GCP)に送信されます。 MCmは マーケットプレイス からダウンロードをして、GKEにデプロイされてUIが提供されます。 UIからConfing Manager APIが操作が出来るので、ペイロード、メタデータ、パーサー、タグなどを設定すると、 自動的にパイプラインを構成されます。 パイプラインで出力されたデータの活用例は以下です ・Vertex AIでモデルを作成して、GCP側で予測してMCmやAPI経由のCluod Pub/Subで送信...