Dockerだけでは終わらない？！ コンテナ技術を実践的に使うための解説書！ コンテナは主としてLinuxを分割し、複数のOSとして利用するもので、1つのコンピュータを分割して利用する技術の新潮流です。代表的コンテナ技術として「Docker」が注目されていますが、Docker単体で大規模なシステムを作ることは難しく、エンジニアリングそしてクラウドの世界ではさまざまなOSSプロダクトや技術が登場し注目されています。 【本書の特長】 ・システム技術の新潮流「コンテナ」のコンセプトと活用について入門 ・Dockerの基本的な概念からサービス化の手法を解説 ・注目の技術Kubernetesのコンセプトや活用方法も紹介 ・コンテナを使ったクラウドサービスGKE（Google Kubernetes Engine）やRancherなどのOSSを解説 ・IBM BluemixレッドハットのOpenShiftなどの企業プロダクトの動向も紹介 本書ではコンテナを現場で使うためのさまざまなノウハウを集めています。とくにコンテナの統合的操作／管理（オーケストレーション）はKubernetesを中心に大きく進歩しており、最新のサービス／OSS／製品などの活用法を具体的に紹介していきます。 クラウド時代のノウハウで、インフラ技術の最新トレンドを紹介します。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

本書はGoogleによるクラウド環境Google Cloud Platform（GCP）を仕事の現場に導入し、生産性と効率を高めるためのガイドブックです。GCPのしくみと特徴、その強みをはじめとして、ビッグデータ処理に定評のあるBigQueryなど各サービスの概要を紹介しています。現在AWSやAzureなど他社サービスからの乗り換えを検討していたり、オンプレミス環境からクラウドへの移行を考えている方にまず最初に読んでいただきたい一冊です。

【対象読者】 本書は、自他共に認めるGoogle CloudPlatform(以下、GCP)マニアであるクラウドエースが、 GCP をぜひ皆さんに使っていただきたいと考えて執筆したものです。 「GCPを使ってみたいけど使い方がよく分からない」方から、 「ある程度使っているけれども使いこなせてはないかも?」というクラウドに関して初級から中級の技術者の方を対象にしています。 【本書の内容】 GCPに触れたことのない方には、まずは触ってみて体感すること、 次に基礎的なことを押さえて効果的によりたくさんのプロダクトを活用できるようになることを体系的に解説した「教科書」です。 クラウドエンジニア必携の一冊です。 【本書の効用とゴール】 本書では、GCPの機能・操作法や他のクラウドとの比較など、 ひととおり解説してありますので、GCPの基本・特徴については理解できます。 GCP を理解し、触ってみて、今後の「クラウドネイティブ時代」を生きる一助となるべく一冊です。

クラウドのAIをレベル別に詳解！ 現在ではAI（人工知能）は、社会に溶け込むまで普及してきました。 スマホでのテキスト入力時の変換予測、あるいはカメラ撮影時の顔認 識など、生活のあらゆる場面に出てきます。 このようなAI技術は、機械学習のアルゴリズムや統計学などの高度な 技術で構成されており、開発者にとって高いハードルでした。それを 「ヒョイと」乗り越えられるのが、Google Cloud のAIプロダクト です。 本書では様々なAIプロダクトをレベル別に詳しく解説しました。 ◆本書の内容（抜粋） 第1章　GCPのAIについて　 　1.1　GCPとは 　1.2　機械学習とは 　1.3　GCPのAIとは 　1.4　GCPの機械学習APIとは 　1.5　AutoMLとは 　1.6　BigQuery MLとは 　1.7　AI Platformとは 第2章　機械学習API 　2.1　機械学習APIを利用するために 　2.2　Cloud Vision API 　2.3　Cloud Video Intelligence API 　2.4　Cloud Speech-to-Text API 第3章　AutoML概要 　3.1　AutoMLの概要 　3.2　AutoMLの種類 　3.3　AutoMLモデルのエクスポート 第4章　AutoML（視覚系） 　4.1　Cloud AutoML Vision 　4.2　Cloud AutoML Vision Object Detection 　4.3　Cloud AutoML Video Intelligence 第5章　AutoML（言語系） 　5.1　Cloud AutoML Natural Language（テキスト分類） 　5.2　Cloud AutoML Natural Language（感情分析） 　5.3　Cloud AutoML Translation 第6章　AutoML（テーブルデータ・Edge） 　6.1　Cloud AutoML Tables 　6.2　Cloud AutoML Vision Edge 第7章　BigQuery ML 　7.1　BigQuery MLとは 　7.2　BigQueryMLでできること 第8章　AI Platform I 　8.1　概要 　8.2　AI Platformでデータ探索 　8.3　画像ラベリング 第9章　AI Platform II