Google Cloud Next #19 Tokyo DevDay
https://cloud.withgoogle.com/next/tokyo
Serverless containers with Cloud Run
What is Serverless
operational model
no infra management
managed security
pay only for usage
programming mmodel
service based
event driven
open
container
Cloud Run
container to production in seconds
on GKE, KNative
natively serverless
one experience, where you want it
serverless containers
Cloud Run (fully managed)
fully serverless
no cluster to manage
pay for what you use
Cloud Run on GKE
serverless developer experience
runs in your GKE cluster
App Engine Standard 2nd Generation Rutimes
GAE
Serverless Containers with Knative
https://speakerdeck.com/meteatamel/serverless-with-knative
https://github.com/meteatamel/knative-tutorial
ML, GIS, clusters and more: What you can do with BigQuery new, features
Felipe Hoffa
BigQuery
partitioned table
https://cloud.google.com/bigquery/docs/partitioned-tables
load JavaScript libraries
Data Studio
BI engiine
real time dashboard
new features
clusteriing
visualizing with Data Studio
Machine learning
GIIS
Persistent functions
BigQuery MLで始めるレコメンデーション入門
Miki Katsuragi
BigQuery ML
CREATE OR REPLACE MODELクエリでMLモデルを作る
線形回帰, ロジスティック回帰, k-means に加えてクラスタリング、Matrix Factorizationが可能
ハイパーパラメータチューニングもやってくれる
SELECT * FROM ML.PREDICT MODEL models.xxx)...のようにして使う
YouTubeでは60%の動画がおすすめから、Google Play Storeでは40%がおすすめから選択されている
レコメンデーション
構成要素
アイテム(document)、特徴量(context), 埋め込み表現(Embedding)
一般的なアーキテクチャ
候補生成→スコアリング→再ランキング
候補生成
コンテンツベースフィルタリング
アイテム間の類似性
協調フィルタリング
アイテム、特徴量の組み合わせ類似性
利点
ドメイン知識が不要
欠点
コールドスタート
副次的な特徴を取り込むのが難しい
Matrix Factorization
行列をアイテムxユーザーの好みに分解
まとめ
matrix factorization
レーティング情報を持つデータに適用しやすく、商品評価情報を持たないECサイト等には工夫が必要
Edge ML, TF.js, TF Graphics and more: TF latest updates
Edge ML
オンデバイス機械学習
TensorFlow Lite
Android/iOS
デモアプリ Dance Like
セグメンテーション
GPU で5.5倍の速度向上
DSP 13.8倍の速度向上
組み込み (Rasberry PI)
Care OS の上で動かす
Edge TPU で42倍の速度向上
TensorFlow専用のCPUを作った
マイコン
Cloud TPU
学習用
TensorFlow.js
Airbnb
センシティブな情報の検出
TensorFlow Graphics
3Dのモデルに対してセグメンテーション等を行う
super computer
通信部分をハード(TCP/IPではない)が担うため、分散環境での実行がかなり速くなる
helpfull
ML Fairness
既存のものをデータにするとバイアスがかかる可能性がある
Open Images Extended
画像とラベルのペア
アジア等のデータも追加した
Fairness Indicator
作成したモデルにバイアスがかかっているか
From Bits to Tables: Explore the powerful ways to store your data?
hostirosti
storage type
Cloud Memorystore
Cloud SQL
Cloud Spanner
Cloud Firestore
Cloud Bigtable
BigQuery
Cloud Storage
Persistent Disk
Cloud Native Database
Firebase Authentication
security rules
Cloud Functions
0 to million concurrent cliient