Google Cloud データ関連ソリューションの最新のアップデートをお届けします。データベース関連では、Cloud SQL の Cross-region replication や Spanner の外部キーサポート、さらに Oracle Bare Metal Solution についても説明します。Smart Analytics 関連では、BigQuery、Cloud Dataproc、Cloud Dataflow などの主要な製品の最新情報をお届けします！

1. Cloud Onr
Cloud OnAir
Cloud OnAir
最新アップデート
Google Cloud データ関連ソリューション
2020 年 5 月 14 日 放送

2. Agenda
Cloud OnAir
2
1 Smart Analytics 最新アップデート情報のご紹介
Google Cloud データベースのアップデート情報のご紹
介

3. Cloud OnAir
Cloud OnAir
Smart Analytics
最新アップデート情報のご紹介

4. 写真を配置後
角丸六角形くり抜きの図形を
被せてください
https://goo.gl/NcsiAz
Speaker
Cloud OnAir
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社
スペシャリスト カスタマーエンジニアリング
西村 哲徳

5. Cloud OnAir
● Smart Analytics Solution
○ データウェアハウス モダナイゼーション
○ データレイク モダナイゼーション
○ ストリーミング アナリティクス
Smart Analytics 最新情報
データカタログ (メタデータ管理) と Composer (ワークフロー オーケストレーション )
格納 分析
BI と業界特化
アプリ
BigQuery
Dataproc (Spark)
BigQuery ストレージ
プロセス
Dataflow & Dataproc (プ
ロセシング)
Datafusion (ETL)
収集
Data Transfer Service
Pub/Sub (メッセージング ) Cloud Storage
バッチ
ストリーミング

6. Cloud OnAir
● BigQuery
○ マテリアライズド ビュー (Beta）
○ BigQuery Reservations (GA)
○ 列レベルのセキュリティ (Beta)
○ BigQuery ML 関連
データウェアハウス モダナイゼーション
Release notes | BigQuery ML | Google Cloud
Release notes | BigQuery | Google Cloud

7. Cloud OnAir
● 性能向上のため事前に集計等のクエリ実行結果を実体化したビュー
● 特長
○ Smart Tuning: 元表に対するクエリで可能であれば MV を
使うようにリライト
○ メンテナンス不要: 元表に対する変更は自動的に反映
○ 常に最新：常に元表と一貫性があり古いデータの参照はしない
マテリアライズド ビュー (Beta)
マテリアライズド ビューの概要 | BigQuery | Google Cloud

8. Cloud OnAir
● Smart Tuning 例
マテリアライズド ビュー (Beta)
base_table
mview
select
orderdate,
country,
sum(totalprice) as totalprice
from base_table
group by 1,2
select
country,
sum(totalprice) as totalprice
from base_table
group by 1
① Mview の作成② 元表へのクエリ
マテリアライズド
ビューを参照
サポートされているクエリ書き換えパターン

9. Cloud OnAir
● クエリ定額料金プランのスロットの購入、ワークロード管理
BigQuery Reservations (GA)
etl
300 スロット
bi
200 スロット
ds
500 スロット
ds_project_1
ds_project_2
ds_project_3
etl_project_1 bi_project_1
etl_project_2
1,000 スロット コミットメント コミットメント
予約
割り当て
Reservations の概要 | BigQuery | Google Cloud

10. Cloud OnAir
コミットメントの種類
Flex (Beta) 月間 年間
期間 60 秒間 30 日間 365 日間
コスト 高 中 低
適しているケース
特定の時間帯での
分析作業の集中、性
能検証
柔軟性とコストの
両立
定常的に稼働して
いるワークロード

11. Cloud OnAir
● コストが予測可能
● ワークロード管理
● 未使用スロットの効率的な活用
● 迅速なスロットの購入、割り当て
メリット

12. Cloud OnAir
● テーブル内のカラムごとにデータアクセス制御を実現
● ポリシータグの作成、タグへの IAM ポリシーの設定、カラムへの
タグ付けによりデータ取り扱いのクラス分けが必須となる規制に
準拠可能
● 個人情報や売上情報などのアクセス制御を実施可能
列レベルのセキュリティ(Beta)
BigQuery の列レベルのセキュリティの概要 | Google Cloud
BigQuery の列レベルのセキュリティで、きめ細かなアクセス制御を | Google Cloud Blog

13. Cloud OnAir
● Matrix Factorization のサポート (Beta)
○ レコメンドシステムで使用されるアルゴリズム
○ MODEL_TYPE で MATRIX_FACTORIZATION を指定
BigQuery ML
The CREATE MODEL statement for Matrix Factorization | BigQuery ML
{CREATE MODEL | CREATE MODEL IF NOT EXISTS | CREATE OR REPLACE MODEL}
model_name
OPTIONS(MODEL_TYPE = 'MATRIX_FACTORIZATION'
[, FEEDBACK_TYPE = {'EXPLICIT' | 'IMPLICIT'} ]
[, NUM_FACTORS = int64_value ]
[, USER_COL = string_value ]
[, ITEM_COL = string_value ]
[, RATING_COL = string_value ]
[, WALS_ALPHA = float64_value ]
[, L2_REG = float64_value ]
[, MAX_ITERATIONS = int64_value ]
[, EARLY_STOP = { TRUE | FALSE } ]
[, MIN_REL_PROGRESS = float64_value ]
[, DATA_SPLIT_METHOD = { 'AUTO_SPLIT' | 'RANDOM' | 'CUSTOM' | 'SEQ' |
'NO_SPLIT' } ]
[, DATA_SPLIT_EVAL_FRACTION = float64_value ]
[, DATA_SPLIT_COL = string_value ])
AS query_statement

14. Cloud OnAir
● BigQuery MLで作成したモデルの GCS へのエクスポートをサポート
(Beta)
○ エクスポートしたモデルをオンラインでの予測に使用可能
■ Tensowflow SavedModel 形式
■ AI Platform やローカルにデプロイ
○ K-means、線形回帰、ロジスティック回帰、Matrix Factorization、
Tensowflow
BigQuery ML
Exporting models | BigQuery ML | Google Cloud

15. Cloud OnAir
● Dataproc
○ Dataproc コンポーネント ゲートウェイ (beta)
○ GKE での Dataproc (beta)
○ Presto デフォルト カタログに bigquery と bigquery_public_data が
含まれる (Image 1.5)
● Data Catalog (GA)
データレイク モダナイゼーション
Release notes | Dataproc ドキュメント | Google Cloud
Release notes | Cloud Data Fusion のドキュメント | Google Cloud
Release notes | Data Catalog のドキュメント | Google Cloud

16. Cloud OnAir
● Dataproc のコンポーネントのウェブエンドポイントにセキュアに
アクセス可能
○ デフォルト コンポーネント (Hadoop, Spark 等)
○ オプション コンポーネント (Presto, Ranger, Jupyter notebook 等)
● IAM の dataproc.cluster.use 権限を付与されたユーザがアクセス可能
Dataproc コンポーネント ゲートウェイ (Beta)
Dataproc コンポーネント ゲートウェイ | Dataproc ドキュメント | Google Cloud
config:
endpointConfig:
enableHttpPortAccess: true
httpPorts:
HDFS NameNode:
https://584bbf70-7a12-4120-b25c-31784c94dbb4-dot-dataproc.google.com/hdfs/
MapReduce Job History:
https://584bbf70-7a12-4120-b25c-31784c94dbb4-dot-dataproc.google.com/jobhistory/
Spark HistoryServer:
https://584bbf70-7a12-4120-b25c-31784c94dbb4-dot-dataproc.google.com/sparkhistory/
YARN ResourceManager:
https://584bbf70-7a12-4120-b25c-31784c94dbb4-dot-dataproc.google.com/yarn/
YARN Application Timeline:
https://584bbf70-7a12-4120-b25c-31784c94dbb4-dot-dataproc.google.com/apphistory/

17. Cloud OnAir
● Dataproc jobs API から GKE クラスタ上で Spark ジョブを実行
● ジョブの様々な依存関係を 1 つのコンテナにまとめられる
● BigQuery, Cloud Storage, Cloud Logging との連携
● Dataproc-sparkoperator をインストール
○ GKE クラスタを Dataproc クラスタとして登録
○ Dataproc に Spark ジョブが送信可能に
GKE での Dataproc (Beta)
Google Kubernetes Engine での Dataproc | Dataproc ドキュメント | Google Cloud

18. Cloud OnAir
● デフォルトで下記 2 つが含まれるようになった
○ bigquery -> プロジェクトのデータセット
○ bigquery_public_data -> パブリック データセット
● Presto から bigquery にクエリが実行可能
○ bigquery storage から Storage API で直接読み込む
Presto デフォルトカタログ
Dataproc Optional Component for Presto | Dataproc Documentation
presto> use bigquery_public_data.chicago_taxi_trips;
USE
presto:chicago_taxi_trips> select count(1) from taxi_trips;
_col0
-----------
193708867
(1 row)
presto> show catalogs;
Catalog
----------------------
bigquery
bigquery_public_data
hive
memory
system
tpcds
tpch
(7 rows)
6.2. BigQuery Connector

19. Cloud OnAir
● フルマネージドでスケーラブルなメタデータ管理サービス
● GCP 内のデータを検出、管理、把握
○ BigQuery, Pub/Sub, GCS
● 特長
○ Gmail と Google ドライブと同じ Google 検索テクノロジーを活用
○ テクニカルメタデータとビジネスメタデータをキャプチャした 柔軟で強
力なカタログ
○ ガバナンス（Cloud DLP 、Cloud IAM との統合）
Data Catalog (GA)
Data Catalog の概要 | Data Catalog のドキュメント | Google Cloud

20. Cloud OnAir
● Cloud Dataflow
○ Dataflow SQL (GA)
○ Interactive Notebook (Beta)
○ Flex Templates (Beta)
Streaming Analytics
Release Notes | Cloud Pub/Sub Documentation | Google Cloud
Release Notes: Cloud Dataflow service | Google Cloud

21. Cloud OnAir
● SQL でストリーミング、またはバッチジョブを実行
○ ソース: pub/sub トピック、BigQuery テーブル、GCS ファイルセット
○ 宛先: pub/sub トピック、BigQuery テーブル
● Fixed Window, Sliding Window, Session Window 集計が可能
Dataflow SQL (GA)
Cloud Dataflow SQL の概要 | Google Cloud

22. Cloud OnAir
● JupyterLab notebook でパイプライン開発が可能
○ インタラクティブな開発
○ パイプライン グラフの検査
○ 個々の PCollection の解析が可能
● Dataflow の Notebooks から notebook インスタンスを作成
● Apache Beam Interactive Runner を使用
○ show(), show_graph() 等でデータやパイプライン グラフを参照
Interactive Notebook (Beta)
Developing interactively with Apache Beam notebooks | Cloud Dataflow

23. Cloud OnAir
Interactive Notebook (Beta)

24. Cloud OnAir
● テンプレート化できなかった Dataflow Pipeline もテンプレート化可能
● コード変更不要（ランタイムパラメータ指定に ValueProviders
不要）
● Pipeline プログラムを docker コンテナにパッケージ化して
Flex Template の作成
Flex Template (Beta)
gcloud builds submit --tag $TEMPLATE_IMAGE .
gcloud beta dataflow flex-template build
$TEMPLATE_PATH
--image "$TEMPLATE_IMAGE"
--sdk-language "JAVA"
--metadata-file "metadata.json"
Using Flex Templates | Cloud Dataflow | Google Cloud

25. Cloud OnAir
● Smart Analytics 各プロダクト リリースノート
○ https://cloud.google.com/release-notes/all#data-analytics
参考情報
データカタログ (メタデータ管理) と Composer (ワークフロー オーケストレーション )
格納 分析
BI と業界特化
アプリ
BigQuery
Dataproc (Spark)
BigQuery ストレージ
プロセス
Dataflow & Dataproc (プ
ロセシング)
Datafusion (ETL)
収集
Data Transfer Service
Pub/Sub (メッセージング ) Cloud Storage
バッチ
ストリーミング

26. Cloud OnAir
Cloud OnAir
Google Cloud データベースの
アップデート情報のご紹介

27. 写真を配置後
角丸六角形くり抜きの図形を
被せてください
https://goo.gl/NcsiAz
Speaker
Cloud OnAir
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社
カスタマーエンジニア
Sophia Hu

28. Cloud OnAir
本日の対象サービス
Cloud SQL Cloud BigtableCloud FirestoreCloud Spanner Cloud Memorystore
In-memoryRelational Non-relational
サーバーレス、
スケール可能な
ドキュメントストア
マネージドMySQL、
PostgreSQL と SQL
Servernew
スケール可能な
RDBMS
低レイテンシー
スケール可能な
ワイドカラムストア
マネージドRedis 、
MemcachedBeta

29. Cloud OnAir
Cloud SQL とは
● フルマネージドデータベースサービス
簡単に作成可能、高可用性、バックアップ、
セキュリティ更新の自動化が組み込まれている
● GCP サービスと容易な連携
GCE/GKE/GAE、Cloud Functions、Cloud Run、
BigQuery 、Operations Suite (旧名 Stackdriver) との
容易な連携
● セキュリティ
Private/Public IP、SSL/TLS プロトコルまたは
Cloud SQL Proxy など経由の接続
Cloud SQL
外部アプリケーションから Cloud SQL に接続する | Cloud SQL for MySQL

30. Cloud OnAir
● 今後のメンテナンス情報の確認
○ 実施予定日の1 週間前に通知が送信
○ GCP コンソールでの確認
■ [インスタンス] 一覧の [メンテナンス] 列
■ [インスタンスの詳細] ページの予定
■ [アクティビティ] ページ
● メンテナンスのスケジュールの変更
○ 1 回のみ、予定時刻の24 時間前までに変更可能
○ 変更可能なオプション
■ [すぐに更新を適用する] 手動で即時適用
■ [次回の利用可能な時間枠] 予定を 1 週間後に移動
■ [特定の時間] 1 週間以内の任意時間を指定可能
メンテナンスの通知とスケジュール変更
①メンテナンスウィンドウを設定曜日、時間を指定
②プロジェクトレベルの通知にて、メールか携帯を指定
Overview of maintenance on Cloud SQL instances | Cloud SQL
for MySQL
③必要に応じてメンテナンスのスケジュール変更( 1 回のみ)
利用方法
19/12/10

31. Cloud OnAir
Cloud SQL for SQL Server (GA)
● DB エンジンと SQL Server エージェントが利用可能
● 624 GB の RAM 、96vCPU 、30TB までスケール可能
● Cloud Logging / Monitoring との統合。
● Cloud SQL Proxy または SSL/TLS で安全な接続
● ネイティブの BAK ファイルでインポート可能
リージョン永続ディスク を利用した VM レベルで
高可用性を実現
概要紹介：フルマネージド SQL Server
(ライセンス料込み)
注目ポイント：Region PD による HA の実現
Google Cloud 上の SQL Server | SQL Server on Google Cloud
Platform
20/2/19

32. Cloud OnAir
クロスリージョン レプリケーション
概要
● マスター インスタンスとは異なるリージョンにリード
レプリカを作成可能になった
特徴
● Private IP での接続、Global VPCnew
の対応
● MySQL と PostgreSQL 向けに提供
● リージョン間のネットワークの下り料金が発生
メリット
● アプリに近いリージョンにレプリカを
配置することで 読み取りパフォーマンスの向上
● レプリカの昇格で DR 対策
● 最小限のダウンタイムで、 データベースの
リージョン移動
クロスリージョン レプリカ | Cloud SQL for MySQL
20/3/16

33. Cloud OnAir
高可用性
● 自動化バックアップの有効
○ RPO などに応じてオンデマンドバックアップも検討
● ポイントインタイムリカバリの有効 (MySQL のみ)
● 高可用性の有効（リージョン内）
DR 対策
● GCS マルチリージョンバケットにエクスポート
○ パフォーマンスのオーバーヘッドの回避も配慮
● インスタンスを他リージョンへ定期的にクローン (MySQL と PostgreSQL のみ)
● クロスリージョンレプリケーション New
を使用 (MySQL と PostgreSQL のみ)
Cloud SQL データ保護とDR対策のまとめ

34. Cloud OnAir
PostgreSQL の拡張機能と新バージョンの対応
拡張機能 詳細
postgres_fdw インスタンス間で外部テーブルにアクセスをサポート
pg_repack
肥大化したテーブルやインデックスを再編成し、さらに指定した
インデックスにしたがってレコードを並び替えることが可能
pgfincore
OS のディスクキャッシュに乗ったテーブルとインデックスのページを
管理する関数
postgresql-hll HyperLogLog データ構造に新しいデータ型hll の導入
pageinspect
デバッグの際に有用となる低レベルなデータベースページの内容を
調べる関数
pg_freespacemap 空き領域マップ（FSM）を検査する手法を提供
pg_visibility 可視性マップ（VM）とページレベルの可視性情報を検査する手法を提供
Pl proxy
リモート DB 呼び出し用プロキシー言語で、レプリケーションや
パーティショニングの記述が可能
PostgreSQL 10 GA
PostgreSQL 12 beta
PostgreSQL extensions
20/3/16
追加対応の拡張機能一覧
20/5/11

35. Cloud OnAir
● ACID トランザクションをサポート
● ANSI 2011 SQL に対応
● グローバルに分散、最大 99.999% の SLA を提供
● ノードの増減で簡単にスケール変更可能
○ 読み取り10,000 QPS/Node
○ 書き込み 2,000 QPS/Node
○ ストレージ管理 2TB/Node
● ダウンタイムなしに下記操作が実施可能
○ ノードの増減
○ スキーマ変更
○ メンテナンス(自動)
Cloud Spanner とは
リレーショナル セマンティクス
スキーマ、ACID トランザクション、
SQL クエリ
+
水平スケーリング
グローバルに分散され、
最大 99.999% の SLA 、容易なスケーリング
スケール保証とミッション クリティカルな
可用性を必要としているアプリ向け
Cloud Spanner | 大規模な自動シャーディングと
トランザクションの整合性

36. Cloud OnAir
概要
● 1 ノードから 99.99% の SLA を
提供するようになった
メリット
● 最低 3 ノードから SLA を提供するこが
なくしたことで本番環境の初期費用の
削減になる
● 高可用性、システム安定性を
求めるような小規模なミッション
クリティカルシステムも
利用しやすくなった
シングルノードで本番環境の構築
19/12/25

37. Cloud OnAir
概要
Cloud Spanner データベースのバックアップを
オンデマンドで作成可能になった
特徴
● バックアップは作成時刻を基準に整合性を
持っていて、暗号化されている
● 取得したインスタンスに紐付いて
保管され、移動不可
注意事項
● リストアが同じプロジェクトの
同じリージョンにて実施可能
● 既存の DB へ上書きしてリストア不可
● バックアップは期限切れか、
インスタンスの削除と共になくなる
オンデマンドバックアップとリカバリ
Backup and Restore | Cloud Spanner
20/4/17

38. Cloud OnAir
バックアップ / リストア と インポート / エクスポート の比較
Backup and Restore | Cloud Spanner
バックアップ/リストア
● メリット
○ DB 復元のスピードがより速い
○ 価格体系がシンプルでより安い
● ユースケース
○ 特定の環境専用のデータ保護
(例: 本番環境)
○ プロジェクト内の DB コピー
インポート/エクスポート
● メリット
○ 他プロジェクトへ移動し
Spanner DB を作成可能
○ バックアップの保存期間が
1 年の制限がなくなる
● ユースケース
○ Prod/Staging/Test の環境構築
○ シングルリージョン構成の
インスタンスの DR 対策

39. Cloud OnAir
● 外部キーによる参照整合性制約を実現するためには、更新処理を行う際に、
テーブルを相互に参照して確認する必要がある
● Spanner で外部キー制約を作成すると、暗黙のインデックスが作成される
● 参照先のテーブルは PK 経由でチェックができるため、通常は参照先から参照元を逆向きにたどるための
インデックスが 1 つ作られる
外部キーのサポート
last_useditem_idplayer_id quantity
1 1 10
1 2 2
1 3 1
player_items
name price
1 薬草 50
2 すごい薬草 500
3 最高の薬草 1000
items
1 4 1INSERT
item_id
外部キーによる参照
参照先に item_id = 4 がないから挿入失敗
参照先に
item_id = 3 がまだ
あるから削除失敗 DELETE
19/12/25

40. Cloud OnAir
概要
Cloud Spanner エミュレータのベータ版によって
アプリケーションをローカルで開発およびテストが
可能になった
特徴
● ローカルインメモリエミュレーター
● 対応可能なテスト
インスタンス、データベース、SQL、DML、DDL、
セッション、トランザクションレベルのテスト
● GCP 上のインスタンスとの違い
エラーメッセージ、実行プラン、外部キー、パフォーマンス、ロックの
挙動など
メリット
● ローカルでのテストが可能になった
● 開発スピードの向上
● 開発環境のインフラ費用の削減
Spanner ローカルエミュレーター
Using the Cloud Spanner Emulator (beta)
20/4/1

41. Cloud OnAir
Cloud Firestore とは
「100 万を超える同時接続モバイル、ウェブ、
および IoT デバイスに対応」
● ドキュメントモデルとAPI
● 10 K QPS 書き込み制限
● モバイルおよびサーバー側SDK
● セキュリティルール+ Firebase Auth または
Cloud Identity Platform
● リアルタイムのクライアントデータ配信と
オフラインモード
Native Datastore
「サーバーまたはコンテナーのワークローに
対して、1 秒あたり数百万の読み取りと
書き込みにスケーリング」
● 互換性のある Cloud Datastore API
● QPS 書き込み制限なし
● サーバー側 SDK のみ
● App Engine トランザクションタスク
Cloud Firestore
データのクエリとフィルタ -in と array-contains-any
NoSQL ドキュメントデータベース、 2 モードを提供
Inとarray-contains-any オペレーターの追加
19/11/7

42. Cloud OnAir
ペタバイト規模のフルマネージド NoSQL
データベースサービス
大規模な分析ワークロードの実行、
低レイテンシ アプリケーションの構築に最適
Cloud Bigtable とは
低レイテンシー、高スループット
● 最大 220 MB/ 秒のスキャンスループットを提供
(ノードごとに 10 MB/ 秒までサポート)
● 数ミリ秒のレイテンシを 99 %実現
シームレスなスケーリング
● 数百ペタバイト規模までスケーリング可能
● ダウンタイムなしに構成を変更可能
ビッグデータツールと簡単な統合
● Hadoop、Cloud Dataflow、Cloud Dataproc など
ビッグデータ ツールと簡単に統合可能
● HBase API もサポート
Cloud Bigtable の概要 | Cloud Bigtable ドキュメント

43. Cloud OnAir
● Google Cloud コンソール への統合
● 機能拡張の追加
○ テーブルごとに最低 30 GB のデータに簡略化
○ スキャンの開始、終了時間を指定可能
○ 直近のパフォーマンスデータを確認可能に
○ パフォーマンスデータは 14 日間保持
Key Visualizer の改善
以下の解析のための情報として活用可能
● 書き込み、読み込みで HotSpot が
発生していないかの確認
● 一行に多すぎるデータを保存していないかの確認
● アクセスパターンがテーブル内で
均一になっているかの確認
Cloud Bigtable のアクセスパターンなどを
可視化するツール
20/4/6

44. Cloud OnAir
● 低レイテンシー、スケーラブル
○ サブミリ秒のレイテンシー
○ 最大数百万の QPS、5 TB まで
スケール可能
● 高可用性
○ ゾーン跨ぎのレプリケーション
○ 自動フェールオーバー
○ 99.9% の SLA
● セキュリティ
○ プライベート IP による接続
○ IAM のロールベースの権限制御
Cloud Memorystore とは
Application Memorystore Databases
Redis と Memcached 向けの
フルマネージドの
インメモリ データストア サービス
ミリ秒未満のデータアクセスを実現するアプ
リケーション キャッシュを構築
Cloud Memorystore

45. Cloud OnAir
Memorystore for Memcached(Beta)
概要
フルマネージド Memcached サービス
特徴
● 簡単にインスタンスをスケールアップ、ス
ケールダウンして
キャッシュ ヒット率と料金を最適化
● Google Cloud コンソールの
組み込みダッシュボード
● Cloud Monitoring の指標を利用可能
● GCE/GKE/GAE、Cloud Functions から
アクセス可能
Memorystore for Memcached で Google Cloud の
キャッシュ処理がさらに簡単に
20/3/26

46. Cloud OnAir
まとめ
Single Node
Production
Instances
20/3/19
Table-level IAM
19/11/11
Admin Activity
Audit Logging
19/10/14
Array Contains
Query Operators
(Native mode)
19/11/7
In Query Operators
(Native mode)
19/11/7
Shared VPC
(GAgcloud)
20/2/27
Redis 5.0
(betagcloud)
20/3/24
Version upgrade
(beta)
20/2/5
SQL Server GA
Cloud SQL
Cross Region
Replicas (MySQL &
PostgreSQL)
20/3/16
Global Access
VPCs (global
private networking)
20/3/1620/2/19
PostgreSQL 10 GA
PostgreSQL 12 beta
20/3/27
Maintenance
Notifications and
Rescheduling
19/12/10
Foreign Key
Support
20/3/5
Hibernate ORM
19/10/16
Emulator (Preview)
20/4/1
Single Node SLA
(All Spanner instances
covered under same SLA)
19/12/25
Key Visualizer
Enhancement
20/4/6
Memcached (beta)
20/3/26
本日の放送で
言及されなかった
項目
本日の放送で
言及された項目
Cloud SQL
Cloud Spanner
Cloud Firestore
Cloud Bigtable
Cloud Memorystore
Additional 8
Extensions for
PostgreSQL
20/5/11
Backup and Restore
20/4/17
Google Cloud release notes
Google Cloud Platform release notes | Documentation

47. 今すぐ参加登録 ↑
ビジネスをサポートするGoogle Cloud ソリューションを学ぶ。
Google Cloud Day: Digital
2020 年 6 月 9 日 (火) - 11 日 (木) ライブ配信
2020 年 6 月 9 日 (火) - 30 日 (火) 開催