2024/06/24〜2024/06/28のGoogle Cloudの注目アップデート/ブログをご紹介します。
先週のアップデートは以下からご確認ください。

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Google Cloud 注目アップデート/ブログ(2024/06/17~2024/06/21)

本記事のアップデート情報はGoogle Cloud リリースノートを参照しています。

AI and Machine Learning

Vertex AI

• Gemini 1.5 Pro で制御された生成が JSON スキーマをサポートするようになりました。
  制御された出力の生成
• コンテキストキャッシュは、Gemini 1.5 Pro で利用できるようになりました。コンテキストキャッシュを使用すると、入力トークン数が多い繰り返しコンテンツを含むリクエストのコストが削減されます。
  コンテキストキャッシュの概要
• 高効率の大規模言語モデル提供のための Hex-LLM をリリースしました。この高性能 TPU 提供ソリューションは、XLA と最適化されたカーネルに基づいており、高いスループットと低レイテンシを実現します。Hex-LLM は、複数の TPU チップ、量子化、動的 LoRA など、いくつかの並列処理戦略を使用します。Hex-LLM は、次の LLM をサポートしています：
  • Gemma 2B and 7B
  • Gemma 2 9B and 27B
  • Llama 2 7B, 13B and 70B
  • Llama 3 8B and 70B
  • Mistral 7B and Mistral 8x7B
• 以下のモデルが Model Garden に追加されました。
  • BAAI/bge-m3 や intfloat/multilingual-e5-large-instruct など、36 個の Hugging Face 埋め込みモデル。これらのモデルは検証済みのデプロイメント設定を備えています。
  • stableai/stable-diffusion-2-1 や HuggingFaceFW/fineweb-edu-classifier など、35 個の Hugging Face PyTorch モデル。これらも検証済みのデプロイメント設定を持っています。
    Hugging Face モデルのデプロイメント

Vertex AI Agent Builder

• Vertex AI Searchがメディアの推奨事項のために取り込んだデータ品質のチェックをパブリックプレビューしました。requirements:checkRequirementメソッドを実行すると、データストアがレコメンデーションアプリの最小品質要件を満たしているかどうかがわかります。データがモデルと目標の主要なメトリックの最小しきい値を満たしていない場合、問題についての警告が表示されます。
  メディア推奨のためのデータ品質チェック

• BigQueryデータセットをVertex AI Searchに接続できる機能がパブリックプレビューされました。BigQueryデータと定期的に同期するVertex AI Searchデータストアを作成できます。データストアを更新する頻度は、毎日、3日ごと、または5日ごとに選択できます。
  BigQueryからのインポート

Serverless

Cloud Run

• 次のIAMロールがプレビューで利用できるようになりました：
  • Cloud Runソース開発者 (roles/run.sourceDeveloper)は、ソースからCloud Runサービスまたはジョブをデプロイします。
    Cloud Runソース開発者
  • Cloud Runソースビューアー (roles/run.sourceViewer)は、ソースからデプロイされたCloud Runサービスまたはジョブを表示します。
    Cloud Runソースビューアー

Cloud Functions

• Cloud Functions（第2世代）では、完全に自動的なセキュリティアップデートがサポートされるようになりました。
  実行環境のアップデート

• Cloud Functions第1世代および第2世代では、一般提供リリースレベルでCloud Buildのカスタムサービスアカウントがサポートされるようになりました。
  Cloud Buildのカスタムサービスアカウント

Analytics

BigQuery

• BigQuery JupyterLabプラグインを使用してデータを探索し、JupyterノートブックでBigQuery DataFramesを使用し、BigQuery DataFramesノートブックをCloud Composerにデプロイできるようになりました。
  BigQuery JupyterLabプラグインの使用

• BigQueryテーブルでタグを使用して、Identity and Access Management (IAM)ポリシーで条件付きでアクセスを許可または拒否できるようになりました。この機能は一般提供(GA)されています。データセットの作成中にBigQueryデータセットにタグを添付して、IAMポリシーで条件付きでアクセスを許可または拒否することもできます。
  テーブルとデータセットのタグ付け

Operation

Cloud Logging

• Log Analyticsを使用するときに、課金対象のログボリュームを分析できるようになりました。この機能はパブリックプレビュー段階です。
  Log Analyticsでログボリュームを分析する

Cloud Monitoring

• インシデントが開かれたタイミングを表示するようにダッシュボードを構成できるようになりました。
  アラートイベントタイプ

• Google Cloudが提供するサービスの中断を表示するようにダッシュボードを設定できるようになりました。
  個別サービス健全性イベントタイプ
  ダッシュボード上でイベントを表示する

Networking

Cloud Armor

• Cloud ArmorはプレビューでIPアドレスグループをサポートするようになりました。
  IPアドレスグループの概要

VPC Service Controls

• VPC Service Controls機能：保護されたリソースへのアクセスを許可するために内部IPアドレスを使用するサポートが一般提供されました。
  内部IPアドレスから保護されたリソースへのアクセスを許可する

CI/CD

Cloud Build

• 自動ビルドパイプラインの保護に役立つように、ソフトウェアアーティファクトのサプライチェーンレベル (SLSA) バージョン1.0準拠の来歴に対するCloud Buildサポートが一般提供されました。ビルドの来歴は、ビルドの監査に使用できる検証可能なメタデータです。トリガーされたビルドでオプションを使用すると、Cloud BuildはSLSA v1.0仕様に準拠した来歴を生成できます。
  ビルドの来歴の生成と検証

Database

Cloud SQL

• Cloud Storageのポイントインタイムリカバリ (PITR)に使用されるトランザクションログを保存するCloud SQL for MySQLインスタンスのネットワークアーキテクチャをアップグレードできるようになりました。
  PITRに使用されるトランザクションログの保存場所の確認
  インスタンスを新しいネットワークアーキテクチャにアップグレードする

注目ブログ記事

• Google Cloud expands grounding capabilities on Vertex AI
  Vertex AIの高忠実度モード（high-fidelity mode）と呼ばれるハルシネーションを軽減するグラウンディング手法の導入やサードパーティーのデータセットとの連携を強化し、より信頼性の高い回答を生成する取り組みが紹介されています。高忠実度モード（high-fidelity mode）を有効にすると、回答内の文にソースが添付され、記載されている主張を裏付けます。根拠となる信頼度スコアも提供されます。

• The new Tower of Babel? Using multilingual embeddings and vector search in BigQuery
  BigQueryの多言語テキストデータを同時分析する機能が紹介されています。

• New Cloud KMS Autokey can help encrypt your resources quickly and efficiently
  この記事では、Google Cloud KMS の新機能である Autokey について解説しています。

• Free to be SRE — how to use generative AI to code, test and troubleshoot your systems
  生成AIが、SREの業務をどのように効率化できるかを解説しています。

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