Google Cloudのエンジニアによる本格解説書！ クラウドコンピューティングが普及する中で、エンタープライズシステムもまた、 オンプレミスからクラウドへの円滑かつ効果的な移行が求められています。 本書は、エンタープライズシステムを構築・運用するエンジニアのために、 Google Cloudの具体的なユースケースや設計ポイントを Google Cloudのエンジニア陣が徹底的に解説する一冊です。 プロダクトカットで機能の説明にフォーカスをするのではなく、 従来オンプレミスでシステム開発を行う際にも考慮が必要である 「アカウント設計」「セキュリティ設計」「ネットワーク設計」 「プロダクト設計」「監視・運用設計」「移行設計」といった設計軸で、 Google Cloudを利用する際のポイントについて述べています。 また、説明の軸足を置くユースケースとしては主に、従来オンプレミスで 稼働していたようなエンタープライズシステムを、どのように Google Cloud上で実現するかにフォーカスしているため、 あえてコンテナ、データ分析、AI/MLといった領域の説明は 簡易な記載にとどめています。 本書を読めば、エンタープライズ用途にも耐えうるクラウドアプリケーションの 　・アカウント設計 　・セキュリティ設計 　・ネットワーク設計 　・プロダクト設計 　・監視・運用設計 　・移行設計 などのノウハウを、広く深く学ぶことができます。 ※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。

主演：菅田将暉×脚本・監督：黒沢清。2024年9月27日公開、映画「Cloud」を完全ノベライズ！ 転売で日銭を稼ぐ吉井は働いていた町工場を辞め、郊外の新居で恋人・秋子との新しい生活を始める。転売業が軌道に乗ってきた矢先、不審な出来事が重なり、やがて吉井の「日常」は壊されていく——。“誰もが標的になりうる”見えない悪意が暴走する現代社会の恐怖を描くサスペンス・スリラー。

CompTIA認定資格は、1993年の実施以来、全世界で180万人以上に取得されている、信頼性の高いベンダーニュートラルなIT資格です。技術知識やスキルだけでなく、実際のIT業務の現場で必要となる「状況判断」や「現場対応」など、問題解決のための「実務能力」を問われる点が大きな特徴です。 近年、クラウド環境において、実装や運用、管理能力を備えた人材が求められています。本書は、需要の高いクラウドの総合スキルを評価する「CompTIA Cloud+」の対策書です。執筆はCompTIA資格の試験を知り尽くした著者が担当しており、試験範囲をもれなくカバー。わかりやすい解説で技術知識を深め、章末のチェック問題で内容の理解度を確認することで、不得手な分野も効率よく学習できます。 ※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。 【※本作品はブラウザビューアで閲覧すると表組みのレイアウトが崩れて表示されることがあります。予めご了承下さい。】

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。

話題のハイパー・コンバージド・インフラストラクチャ（HCI）の解説書が最新版対応で登場。新時代のシステムの機能を詳細解説 NutanixはHCI（Hyper Converged Infrastructure）の代表的な製品で、導入することで企業システムを容易にクラウドとして利用できるようにします。 本書は注目される同製品の最新バージョンを基礎から解説します。新時代のシステム運用の知識が得られる、エンジニア必見の解説書です。 【目次】 第1章 NutanixがめざすEnterprise Cloudとは 第2章 Enterprise Cloudの基礎となるソフトウェア 第3章 Enterprise Cloudを支えるハイパーバイザー AHV 第4章 AHVの設計と導入 第5章 AHVの運用と移行 第6章 Nutanixのストレージサービス 第7章 Prism Centralによる高度な管理機能 第8章 Nutanixのデータ保護 第9章 Nutanix FlowによるSoftware-Defined Network 第10章 IT利用者のためのIaaS機能Self Service Portal 第11章 Calmによるアプリケーションの自動展開 第12章 Nutanixのこれから ※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。

インフラ基礎知識とセットで学ぶ！ Google Cloud Platformの機能＆システム構築パターン！ 本書は、Google Cloud Platform（GCP）でシステム、アプリケーションを 構築するための実践的な入門書です。 GCPを初めて利用する開発者をメインターゲットとし、GCPの提供する サービス（コンポーネント）の全体像と、サービスを組み合わせて最適な アプリケーションアーキテクチャを実現する方法を、具体的なサンプルを 使ってわかりやすく解説します。 Webアプリケーションを動かす具体的な手順の解説に加えて、コンテナ、 オーケストレーションといったテーマもカバーするため、業務で本格的な 利用を考えている方にも適しています。 単にGCPの使い方を説明する手順書にとどまらず、GCPを利用する上で 理解しておきたいインフラの基礎技術などを解説することで、技術動向の 変化が激しいクラウドの解説書でありながらも陳腐化を最小化するよう 工夫しています。 また、GCPの強みであるクラウドネイティブなアーキテクチャによる アプリケーション実行環境の構築をサンプルとして挙げているのも 大きな特徴です。本書の強みは、具体的なサンプルを使って丁寧に 説明することで、GCPの良さを体得してもらえるところにあります。 GCPの利用や導入を検討している／初めて使う、あるいは、AWSなど 他のクラウドを使ったことがあるプログラマ／開発者の方におすすめの 一冊です。 ※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。

クラウド業界では、アマゾンやグーグルなどの規模の経済（スケールメリット）を生かした独自のクラウドビジネスが展開されている。その一方で、近年、急速に事業者やユーザー層を拡大しているのがオープンクラウドの流れ（事業者がオープンソースベースのクラウド基盤ソフトウェアを採用してサービスやソリューションを提供）である。。本書ではこのオープンクラウドについて、クラウドのそれぞれのレイヤーで起きている動向について技術的視点とビジネス視点を織り交ぜて体系的に解説した初めての本です。今後のクラウド業界の向かう方向を知るために必読の一冊です。

「パブリッククラウドを日本企業が業務システムで使う」という視点から、Amazon Web Services、Force.com、IIJ GIO、クラウド・エヌなど国内外の主要なパブリッククラウド11サービスについて機能や特徴を紹介しています。いずれのサービスも、知名度のみならず、システム開発で利用する際の汎用度の高いサービスを売りにしているサービスです。ユーザー企業で、システム開発の企画や検討に従事されている方、特に、情報システム部門などに所属されている方にとってサービス選びの参考となる一冊です。

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

本書は，Googleのクラウドコンピューティングサービス「Google Cloud」（旧称：Google Cloud Platform，GCP）のしくみや関連技術をフルカラー図解した解説書です。エンジニア1年生や転職・就職を目指す人，クラウドサービスの導入を検討している人が，「Google Cloud」に関する技術を一通り学ぶことができるよう，クラウドコンピューティングの基礎から，サーバーサービス，ネットワークサービス，ストレージサービス，サーバーレスサービス，データベースサービス，データ分析サービスについて，具体的な製品や重要用語をイラストを交えてわかりやすく解説します。今までのGoogle Cloudの解説書では難しかったという人も，本書なら安心して学ぶことができます！

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ◆この一冊で、Google Cloudのすべてがわかる！◆ 本書は、Googleのクラウドコンピューティングサービス「Google Cloud」のしくみや関連技術をフルカラー図解した書籍です。エンジニア1年生や転職・就職を目指す人、サービスの導入を検討している人が、「Google Cloud」に関する技術を一通り学ぶことができるよう、クラウドコンピューティングの基礎から、サーバーサービス、ネットワークサービス、ストレージサービス、サーバーレスサービス、データベースサービス、データ分析サービスについて、具体的な製品を挙げてわかりやすく解説します。Geminiをはじめとする最新の生成AI関連サービスについても、詳細に解説しています！ ■目次 ●1章 Google Cloud の基礎知識 ・01 Google Cloudとは ・02 Google Cloudのサービス ・03 Google Cloudを利用しやすくするしくみ ・04 Google Cloudの導入事例 ●2章 クラウドのしくみとGoogle の取り組み ・05 クラウドとは ・06 パブリッククラウドとプライベートクラウド ・07 IaaS、PaaS、SaaS ・08 The Datacenter as a Computer ・09 グローバルなインフラ ……ほか ●3章 Google Cloud を使うには ・17 Google Cloudを使う流れ ・18 Google Cloudコンソール ・19 リソース階層 ・20 IAM ・21 リージョンとゾーン ・22 Cloud Billing ●4章 サーバーサービス「Compute Engine」 ・23 Compute Engine ・24 Compute Engineを使う流れ ・25 Compute Engineの料金 ・26 マシンタイプ ・27 Compute Engineのストレージオプション ……ほか ●5章 ネットワークサービス「VPC」 ・30 Google Cloudのネットワーク ・31 VPC ・32 デフォルトネットワーク ・33 サブネット ・34 VPCネットワークの2つのモード ……ほか ●6章 ストレージサービス「Cloud Storage」 ・41 Cloud Storage ・42 Cloud Storageを使う流れ ・43 ストレージクラス ・44 オブジェクトとバケット ・45 アクセス制限 ……ほか ●7章 コンテナとサーバーレスのサービス ・48 コンテナとは ・49 Kubernetes（K8s） ・50 Google Kubernetes Engine（GKE） ・51 GKEのアーキテクチャ ・52 GKE／K8sを使うメリット ……ほか ●8章 データベースサービス ・59 データベースとは ・60 Google Cloudのデータベースサービス ・61 Cloud SQL ・62 AlloyDB ・63 Cloud Spanner ……ほか ●9章 データ分析のサービス ・66 データ分析とは ・67 Google Cloudのデータ分析サービス ・68 BigQuery ・69 BigQueryを使用する流れ ……ほか ●10章 AIサービス ・72 Google CloudのAIサービス ・73 Vertex AI ・74 Gemini for Google Cloud ・75 そのほかのAIサービス ■著者プロフィール 株式会社grasys：Google Cloudの技術を主に活用して、クラウドインフラの設計・構築・運用を行う。のべ3億人超のエンドユーザーの活動を支え、全世界で数百万人が利用するオンラインゲーム基盤、IoT基盤、分析基盤など、大規模で複雑なクラウドインフラを多数構築。さらに、AI導入ではKPI設計支援から構築・運用まで伴奏し、最適なソリューションを提供している。 大沼翔：グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 パートナーエンジニアリング パートナーエンジニア。現職では開発経験を活かし、Google Cloudを利用してビジネスを推進するお客様やパートナーの技術支援を行う。 西岡典生：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リング技術部長。現在は、より多くのお客様やパートナーにGoogle Cloudを活用していただけるよう、積極的に講演や技術支援を行っている。

「クラウドファースト」でアーキテクチャー設計を進めるガイド本 オンプレミスをIaaSに移行するだけでは、クラウドを使いこなしているとは言えません。クラウド技術を使いこなすには、アーキテクチャー設計において「考え方」の変更が必要です。では、どのような「考え方」をすればいいのでしょうか。それが本書のテーマです。エンタープライズ開発になじんでいる人も、本書を読めば「クラウドファーストの考え方」を身につけることができます。 クラウド技術の原点は単なる仮想化技術ですが、それが「アジャイル」や「DevOps」といったムーブメントの影響を受けながら、高度なシステム運用を支える基盤となりました。クラウドファーストでは、設計方法も、開発手法も、プロセスも、マネジメントも、すべて変わります。これからのシステム開発に欠くことのできない「クラウドファースト」、あなたもぜひ身につけてください。 ＜目次＞ 第1章クラウドファーストの意味 第2章クラウド技術の構成 第3章クラウドファーストに至るまでの歴史 第4章エンタープライズとクラウドファースト 第5章アーキテクチャー設計ガイド 第6章クラウドファーストにおけるエンジニア

OCIの仕組みと、 すぐに使える設計ノウハウを徹底解説！ さまざまなクラウドサービスが世の中に浸透し、 オンプレミスからのクラウド移行事例も数多く出ている現在においても、 いわゆる「基幹系システム」についてはまだまだ クラウド化の難易度が高いと思われているのが現状です。 しかし、Oracleが提供するクラウド基盤・パブリッククラウドサービス群 「Oracle Cloud Infrastructure（OCI）」を使えば、 Oracle Databaseなどこれまでの基幹系業務システムで 稼働してきたサービスを、オンプレミスさながらに利用しながら、 クラウド化の検討や、移行を行うことが可能です。 本書は、他のクラウドサービスを利用したことがある人を中心に、 OCIに興味があるエンジニアが、業務システムを設計、構築するために必要な知識 ――Oracle Cloudの基本からインフラ構築・設計まで―― を一冊で学ぶことができる必携の書です。 特に、本書後半では、SoR領域など、業務システムを クラウド化する際のアーキテクチャを考えたい人のために、 クラウドインフラ／ネットワーク／運用などの実践的な システム設計のポイントを解説しています。 あなたの会社のシステムのクラウド化を目指し、 本書でOCIを徹底的に学んでいきましょう。 ※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。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 アジア太平洋地域で二年連続シェア1位！ 世界第3位クラウド（IaaS）プロバイダーであるアリババクラウドの、初めての日本語解説書です。世界最大・最速規模のクラウドを支える技術・豊富なサービスをわかりやすく解説します。セキュリティからメディア配信、IoT基盤まで解説。経営陣にとっては必読の入門書であり、技術者が知りたい最新テクノロジーの解説書です。今すぐ、Alibaba Cloudが始められる読者特典も付いています。

本格化するエンタープライズシステムのクラウド化に備えよう！ 近年、急激に進んでいる日本企業のグローバル進出にともない、エンタープライズシステムのクラウド化が注目を集めています。 いまや、さまざまなサービスでのクラウド利用が本格化し、“クラウドファースト”という言葉もすっかり定着した感があります。しかし、これまで企業で用いるエンタープライズシステムは、SI（システムインテグレーション）によるオーダーメイドなシステム構築が一般的であったため、既製品ともいえるクラウドサービスは一定の前提条件が付いたうえで採用されることが多い状況でした。 ところが、近年ではクラウドサービスプロバイダーが多数現れ、選択の幅が広がり、機能も網羅的になったことで、エンタープライズシステムをクラウド上に構築する際の制約も、かなり少なくなってきました。また、従来より懸念されていた性能やセキュリティに関しても、オプションサービスが充実してきたことによって担保しうる状況になってきており、企業が積極的に採用できる土台ができあがってきました。グローバル進出を進める企業が持つ、システムのグローバルにおける標準化や統制構造の構築といったニーズに対して、クラウドの利用は大きな力を発揮します。 本書では、通信キャリアであるNTTコミュニケーションズ株式会社が提供するプライベートクラウドサービス「Enterprise Cloud」を軸に、クラウドを利用した企業のICT基盤整備について、事例を基にした構築手法などを解説します。一歩先を見据えたICT戦略を考えるエンジニアの方にお勧めです。 ※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。 【※本作品はブラウザビューアで閲覧すると表組みのレイアウトが崩れて表示されることがあります。予めご了承下さい。】

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 ディープラーニング・アプリケーション開発をAPIを活用してはじめるための入門書。 本書は、API（Application Programming Interface、Web サービスの機能を外部から利用するためのインターフェース）を活用してディープラーニング・アプリケーション開発をはじめるための入門書です。 第1部でAPIおよびディープラーニングの原理と全体像を解説した後、第2部でAPIの実装について、そして第3部では、Google Cloud APIの基本的な活用シーンを解説します。 これからのエンジニアにとって必須の知識を、自ら手を動かして気軽に学べます。 第1部　APIとは？　ディープラーニングとは？ 　1章　APIの原理 　2章　ディープラーニングの原理 　3章　ディープラーニングのしくみ・基礎 第2部　API呼び出しのポイント 　1章　APIを呼び出す環境を構築しよう 　2章　いますぐ使えるAPI：利用可能なクラウドサービス 第3部　いますぐできる2つの活用シーン 　シーン1　テスト採点の自動化：分析情報抽出APIの活用 　シーン2　会話による健康管理サポート：音声操作アプリケーションの活用

Oracle Cloudは，Amazon Web Services（AWS）やMicrosoft Azure，IBM Cloudと同様に，オラクルが提供するクラウドコンピューティングサービスで，Oracle Cloud Infrastructure（OCI）は多くのサービス群が統合されたクラウド基盤です。高い可用性とパフォーマンスが求められるミッションクリティカルなシステムの中心にあるOracleデータベースもクラウド環境で実現できます。本書では，基本的なサービスのほか，システム基盤の設計・構築・実装方法をハンズオン形式で解説しているので，Oracleデータベース管理者はもちろん，他のクラウドアーキテクトの方もミッションクリティカルなシステムの構築方法を学ぶことができます。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ◆BigQuery徹底活用！◆ 2021年2月に刊行した「Google Cloudではじめる実践データエンジニアリング入門」の改訂版です。改訂版の刊行までにデータ基盤に求められる要件は変化し、本書ではその間に進化を続けたGoogle Cloudの各サービスの情報をまとめています。 - Google Cloudの新サービスの反映：Dataform、Dataplex、BigLake、Datastream、Vertex AI、Geminiなど - 各種Google Cloudの新機能のアーキテクチャへの反映：BigQuery、Dataflow、Pub/Sub、Cloud Coposer、Lookerなど データエンジニアリングの業務について一般的な知識を整理しつつ、Google Cloud 上でどのように構築するのかを、実践経験豊富な著者陣の現場のノウハウとともに説明します。 ■こんな方におすすめ - すでにソフトウェアコードはある程度かけるが、実践的にデータエンジニアリングへの入門をしたい方 - SQL を利用した分析を行っているが、データ基盤がどういう形なのか興味がある方 - すでにGoogle Cloud をデータ基盤として利用しているが、自社の設計について体系的に理解したい方、より良くする方法を探している方 ■目次 第1章 データ基盤の概要 第2章 データウェアハウスの概念とBigQueryの利用方法 第3章 データウェアハウスの構築 第4章 レイクハウスの構築 第5章 ETL/ELT処理 175 第6章 ワークフロー管理とデータ統合 222 第7章 データ分析基盤におけるセキュリティとコスト管理の設計 第8章 BigQueryへのデータ集約 第9章 ビジネスインテリジェンス 第10章 リアルタイム分析 第11章 発展的な分析 - 地理情報分析と機械学習、非構造データ分析

幾千年の時を超えて、あなたと恋をしている奇跡。 生き死にの極限に迫る、著者渾身の恋愛小説。 ひと月前に兄を亡くして天涯孤独の身となったわか子は、週に三日、空き家管理の仕事をすることになった。趣味の和歌を思い浮かべながら、何かが死んでいるような腐敗臭のする家で掃除をしていると、「なびかじな……」という藤原定家の和歌がきっかけとなって不意に景色が反転し、気を失ってしまう。目が覚めると、空き家の持ち主の河原さんと見たことのない青年がわか子を心配そうに見下ろしていた。それは時間のなかを旅してきたような、不思議な感覚で――。 雲＝クラウド＝記憶の保存庫 若さを失うことは、少しも寂しいことではないの―― 過去の恋を思い出しながら、わか子は『源氏物語』の朝顔の君に自身を重ねてみる。 前世か先祖か幻か、わか子のなかに眠っていた女たちの記憶が動き出す。 装画：栗田有佳 装幀：大久保伸子

地味で目立たない高校１年生の美緒。それなのに入学早々、全国でも有名な暴走族“裂鬼”の幹部に声をかけられる。流されるまま、不良達とつるむようになった美緒。このことをきっかけに、美緒の運命の恋が動き出す――。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 企業システムに関わる人が知っておくべきGoogle Cloudのサービスを 網羅的にわかりやすく解説 3つのシナリオにおける設計の進め方や注意点も収録 Google Cloudは企業情報システムへの対応を急速に進めており、DX（デジタルトランスフォーメーション）での存在感を高めています。本書は、企業情報システムの担当者やシステム企画部門、サービスを開発・運営する事業部門の担当者などが知っておくべきGoogle Cloudのサービスを網羅的に分かりやすく解説した一冊です。 データベースやセキュリティー、機械学習など11のカテゴリーに分けて重要なサービスを1つひとつ平易に解説しており、Google Cloudの基本的な知識を体系立ててつかむことができます。「ハイブリッドクラウドの構築」「データ分析基盤の構築」「IoT・機械学習システムの構築」という3つのシナリオにおける具体的な開発の進め方、設計例、考慮すべきポイントも収録しました。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 Webサイトやアプリで、とにかく画像が多すぎることが原因で、時間がかかりすぎ、捌ききれない工程が発生することがあります。本書は、Google Cloud AutoMLを利用して、多すぎる画像の管理を自動認識で楽にするノウハウをわかりやすく解説します。学習データの作成から、予測モデル構築・チューニング・モデル評価・ウェブやアプリの組み込みまで、ディープラーニング・ニューラルモデル・機械学習を使ったシンプルな画像認識AI作成がわかります。

AIやIoTが実用化フェーズに入りつつあるのみならず，デジタルトランスフォーメーション（DX）への注目の高まりによって，事業やサービスを取り巻くデータを分析・活用・管理するためのインフラであるデータ基盤の重要性が増しています。 データ基盤を構築するにあたり，先行する事例から，Google Cloud（Google Cloud Platform, GCP）はデータ領域に強みがある，あるいは，BigQueryは高速に動作するデータウェアハウスである，と聞いたことがある方は多いでしょう。 本書では「データ基盤」そのものを体系的に整理しながら，Google Cloudの各サービスをどのように活用することで実用的なデータ基盤を構築できるか，また発展的なデータ分析ニーズに応えるデータ基盤をどのように設計できるか，といった点について解説しています。 特にGoogle Cloudはマネージドサービスを中心として提供されているため，その特性を正しくとらえることで，最大限の価値を発揮できるようになります。 実際にGoogle Cloudやオンプレミス，他のクラウドサービスを用いたデータ基盤の構築や設計に携わってきた筆者らによる一歩踏み込んだ解説が本書の特徴です。 本書は以下のような方におすすめです。 これからデータ基盤の構築に関わる可能性があるエンジニア Google Cloudや他のクラウドサービスを利用しており，これからデータ領域での活用を広げようとしている方 また，すでにGoogle Cloudを利用しているエンジニアやデータ基盤に携わっているエンジニアにとっても，より洗練されたデータ基盤の設計を行うための知識やノウハウを得ることができるでしょう。 本書は近年のビジネス要件の変化からデータ基盤に求められる要件，一般的なデータ基盤のアーキテクチャを紹介した後，Google Cloudでの設計として以下のようなトピックを取り扱います。 データウェアハウス データレイク/ETL/ELT データパイプラインマネジメント/データ統合 データ基盤のセキュリティとコスト管理（アクセス制御，データ持ち出しの防止，重要データ検知） BI，データの可視化 発展的な分析（地理情報分析，機械学習，リアルタイム分析）

【Googleの生成AIを実践活用してみませんか？】 生成AIの普及が急速に浸透してきています。本書は信頼性の高いクラウド環境であるGoogle Cloudで同社の生成AIを活用するための方法を解説します。自社で生成AIを利用したWebサイト構築をしたい方への良きガイドとなるように構成しています。最初に最新のWebサイト構築に必要なJSライブラリの使用法を俯瞰していきます、そして生成AI、本書ではGoogleのPaLM APIを使います。サンプルアプリとして、書英文添削アプリ→チャットボット風アプリ→ドキュメントの要約アプリ→ドキュメントQA サービスアプリを段階的に開発していくプロセスを読者と同じ目線で開発していきます。ステップごとに工程を追いながら、その技術を学ぶことができるようになります。Web+AIで新しい機能とサービスを開発していきましょう。 ■こんな方におすすめ 既存の生成AIサービスを使うだけではなく、「生成AIを活用した新しいアプリを作って人々に提供してみたい」「業務システムに生成AIを組み込む方法を知りたい」という方に最適な内容です。Google Cloudのサービスやアプリ開発に使用するライブラリの使い方も基礎から説明していますので、これまでにアプリ開発の経験がない方でも、気軽に読み進めていただけます。 ■目次 ●第1章 前提知識 　　1.1 Google Cloud入門 　　1.2 React入門 ●第2章 Next.jsとFirebaseによるフロントエンド開発 　　2.1 Google Cloudプロジェクトのセットアップ 　　2.2 Next.jsによる静的Webページ作成 　　2.3 Firebaseのセットアップ 　　2.4 Googleログイン機能の実装 　　2.5 Cloud Runへのアプリケーションデプロイ 　　2.6 サーバーコンポーネントの利用 ●第3章 PaLM APIを用いたバックエンドサービス開発 　　3.1 PaLM APIの使い方 　　3.2 英文添削アプリの作成 　　3.3 ファッションを褒めるチャットボット風アプリの作成 ●第4章 LangChainによるPDF文書処理 　　4.1 LangChainによるPDF文書の要約 　　4.2 スマートドライブアプリの作成 ●第5章 ドキュメントQAサービス 　　5.1 埋め込みベクトルによるテキスト検索 　　5.2 ドキュメントQAサービスの作成 　　5.3 Vertex AI Searchによる検索サービス ■著者プロフィール 中井悦司：1971年4月大阪生まれ。ノーベル物理学賞を本気で夢見て、理論物理学の研究に没頭する学生時代、大学受験教育に情熱を傾ける予備校講師の頃、そして、華麗なる（？）転身を果たして、外資系ベンダーでLinuxエンジニアを生業にするに至るまで、妙な縁が続いて、常にUnix/Linuxサーバーと人生を共にする。その後、Linuxディストリビューターのエバンジェリストを経て、現在は、米系IT 企業のAIソリューションズ・アーキテクトとして活動。著書として、『［改訂新版］プロのためのLinuxシステム構築・運用技術』『ITエンジニアのための強化学習理論入門』（いずれも技術評論社）、『TensorFlowとKerasで動かしながら学ぶディープラーニングの仕組み』『JAX/Flaxで学ぶディープラーニングの仕組み』（いずれもマイナビ出版）などがある。

本書は、GitHub ActionsとGoogle Cloudを組み合わせて、PR（Pull Request）に連動した環境を作成してデプロイするための環境構築の解説書です。Cloud Storageへファイルをアップロードして展開したり、Cloud Runとコンテナを組み合わせて単一のコンテナをデプロイしたり、GKEも利用してActions内からKubernetesを操作してデプロイするなど、動的なリソースにも対応した環境を構築します。 あまり複雑になりすぎないように基本的な処理のみ利用しているので、GitHub ActionsやGoogle Cloudの利用入門にも最適な1冊となっています。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 Google Cloud認定資格である【Associate Cloud Engineer】に対応したGoogle公式ガイド! 米国で定評のGCP資格学習書『Official Google Cloud Certified Associate Cloud Engineer Study Guide』（Sybex刊）を日本語訳。グーグル・クラウド・ジャパン合同会社による監訳により、技術的にも正確かつ最新の情報で翻訳しています。 各章末には、理解度を測る演習問題付き。合格力が確実にアップします！

Googleが提供するクラウドサービス AWSとの違いを軸に徹底解説 　「Google Cloud Platform」（GCP）は、Amazon Web Services（AWS）やMicrosoft Azureと同じく、企業向けのクラウドサービスとして提供されている。後発であることは否めないが、後発であるからこその特徴を備えている。 　一般的な用途では「マネージドサービス」の充実が特徴と言える。そのほか、今注目の「機械学習」「ビッグデータ」関連のサービスが特に充実しており、AI関連のシステム基盤として要注目であることは間違いない。 　本書では、「コンピューティング」「ストレージ」「ネットワーキング」「ビッグデータ」「機械学習」「アカウント管理」「運用監視」という７つのカテゴリーに分類し、GCPの特徴を、AWSとの違いを軸に解説している。 　また、GCPのサービスを解説するほか、エンタープライズ用途のユースケースに基づいて、GCPを用いた設計ガイドをまとめている。技術力に定評のあるGoogleのクラウドサービスを検討するのに最適な１冊である。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 本書は、Google Cloud Platform（GCP）のプレミアムパートナーである株式会社トップゲートが、Google App Engine（GAE）とその周辺サービスの活用方法を紹介する実践開発入門書です。クラウド開発経験のない新人君が、プラットフォームの選択・開発・リリースなどの基礎から、運用・パフォーマンス改善・既存環境連携などの応用まで、総合的なアプリ開発をひとつひとつ体験していくストーリー仕立てのわかりやすい解説が特徴です。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 Google BigQuery（ビッグクエリ）は、Googleが自社で保有している膨大なデータを効率的かつ高速に分析するために構築した社内データ分析基盤を一般提供したサービスです。その内部ではBorg、Colossus、Jupiter、DremelなどのGoogle独自のコアテクノロジーが活用されており、実行されたクエリはGoogleの保有する膨大なインフラリソース上で瞬時に並列・分散処理されます。 　その処理速度は1000億行のデータセットに対してインタラクティブに数十秒で結果を返してしまう程です。 　本書では、社内に蓄積されているビッグデータを、新人さんがBigQueryを駆使してその優れた機能に感動しながらも悪戦苦闘し、分析基盤として利用していくサンプルケースを通して、BigQueryの利用方法を具体的に解説していきます。まずは気を楽にして物語を楽しみながら、登場人物達と共にBigQueryや関連するGCPサービスについて理解を深めていただければと思います。

Google Cloudは、すぐにクラウドでアプリを開発できるので、ビジネスをすばやくIT化できます。フルマネージド（サーバー管理が要らない！）なので、Googleの技術基盤にフルに任せながら、安心してソフトウェア開発に注力できます。しかもGoogle App Engineを使うならば、必要なプログラミング言語はPythonだけです。しかもWebブラウザだけで開発できます。本書はGoogle Cloudの優れた機能を紹介しながら、Python＋Flaskフレームワークを使いWebアプリ方を紹介します。この開発工程をともに学ぶことでクラウド上でのソフトウェア開発の要諦を学ぶことができるでしょう。Google Cloudのパワーとテクノロジーを習得しましょう！

本書は、GoogleがGCP(Google Cloud Platform)上で提供している機械学習関連のツールやAPIを活用し、実際に機械学習の環境やデータに触れながら、その原理と動作を体験的に学ぶことができる機械学習入門書です。 ●Googleは、機械学習にも有用な優れた環境を提供しており、特にDatalabはブラウザ上でPythonのコードを実行でき、グラフ・表を出力できるほか、ビッグデータを高速で処理するBigQueryや便利な各種APIにも簡単にアクセスできるツールです。 ●本書では、Datalabを通じて、Googleが膨大なリソースを使い初めから用意している機械学習環境にアクセスし、高度な機能と豊富な資源を十分に活用できるよう読者を導いていきます。 ●本書の学習では、数式はほとんど使わず、簡単なコードとそのグラフィカルな実行結果により、理解を深めていきます。 まずは識別の基礎から入り、各種識別関数を通じて機械学習の原理や手法を学びます。 続いて実践的にデータを扱いながら、データの評価方法やチューニングを学び、さらに深層学習(ディープラーニング)へと進んでいきます。 深層学習では、画像識別による具体例から始まり、より高度なニューラルネットワークまで学んだ後、実際にGoogleの深層学習用ライブラリー(TensorFlow)を使ってニューラルネットワークをモデリングする方法を学びます。 最後に、画像識別を代表するCNN(畳み込みニューラルネットワーク)の実装法を学び、実運用の入り口へと案内します。

本書はゲームインフラエンジニア向けのGCP解説書です。AWS一本のインフラ構築からマルチクラウドへとニーズが変化していく中でゲーム業界でもGCPの検討は進みつつあります。コンソール系、アーケード系、モバイル系などそれぞれの分野で必要な情報を横断的な情報をまとめ、GCPの全体的な紹介から事例までをわかりやすく解説します。【執筆者：野下 洋、芝尾 幸一郎（株式会社Aiming）、野邉 宏一郎、岡田 正之、渡邊 宏樹（シリコンスタジオ株式会社）、長谷川 祐介（株式会社grasys）、橋口 剛】

Google Cloud認定資格Associate Cloud Engineerの試験対策書です。「Associate Cloud Engineer」は、これからGoogle Cloudを学ぼうとするエンジニアにとって登竜門といえる資格であり、クラウドが普及する中、その重要性が高まっています。 本書は、試験の出題範囲と傾向にもとづいて、合格に必要な知識を丁寧に解説しています。重要ポイントがひとめでわかるように「POINT」欄を随所に配置。これにより、効率よく学習を進めることができます。さらに、章末問題と模擬試験を解くことで理解が深まり、確かな実力が身に付きます。 本書の著者は、豊富なプロジェクト経験をもとに、クラウド技術をわかりやすく伝えることに普段から取り組んでいます。このため、本書は、試験に初めて挑む方がスムーズに学習できる内容となっています。合格を目指す全ての方必携の1冊です！

Google Cloud認定資格Cloud Digital Leaderの試験対策書です。「Cloud Digital Leader」は、Google Cloudの入門者向けの資格として注目されています。 本書は、最新の試験範囲（2024年3月更新版）に対応しており、合格に必要な知識を丁寧に解説しています。随所に「POINT」欄を配置し、重要な点がひとめでわかるように工夫しました。さらに、章末問題や模擬試験問題を解くことで理解度をチェックでき、確かな実力が身に付きます。 情報システムのクラウド化が進む中、その知識の習得は現代のビジネスパーソンにとって最早必須です。本書は、試験合格にとどまらず、普遍的なクラウド知識も得られる内容となっています。著者の豊富な経験と知見を凝縮した、必読の1冊です！

我々が目にするもの、そこには“気付かれぬまま”に存在する無数の情報がある。カメラは身体器官の機能を拡張する。見えなかったもの、見たくなかったものを容赦なく晒す。カメラの性能が人の視覚を超えたとき写真の機能もまた、変わる。ただの雲ですらこれほどの様相を露にするのだから…

地表から見上げる雲には形があり、それは刻々と変化を続け(年老いてゆく生物同様に)二度と同じ姿に戻ることはありません。それは私達が生きる“現実”を象徴しているようであり、“世界”もまた生命の特徴をもっているように思います。これは息づき脈打つ身体を持った世界/地球の生物としての相、“世界の皮膚”を撮った写真です。

アルゴリズム革命とは、情報処理能力の飛躍的向上により、あらゆる人間活動が計測され機械によって代替される流れのこと。Fintech,IoT,Cloud Computing,AIなど、シリコンバレーの最先端の動きとこれから日本で起こることを、スタンフォード大学の研究員がわかりやすく解説。

本書は、スクレイピングやAPIアクセスを用いて、自動で商品などの価格をチェックする方法を解説しています。もちろんそれだけではなく、SlackやDiscordと連携したチャットボット経由でデータを登録したり、チャンネルに対して結果を知らせることもできます。また、実行基盤としてはGoogle Cloudを利用し、コンテナやサーバレス、果てはKubernetesなど様々な環境で動作させるよう構築します。 2020年～2021年の技術トレンドが盛りだくさんとなっており、これらの技術やクラウドの利用例を知りたいという方にも最適な1冊となっています。

身近な例からデータサイエンスの深淵を体感し スケールさせるノウハウを学ぶ 【本書の内容】 「膨大なデータを分析して傾向を探り意思決定に援用する」とはよく耳にするフレーズですが、「膨大なデータ」から「援用する」までの間に、どのようなことがなされているのでしょうか。その各段階における必要な知識や技能やツールやインフラにはなにがあるのでしょうか。 本書はそういった疑問を、身近な例（フライトスケジュールからミーティングの参加・不参加確定）から説き起こします。とはいえ、それは単に米国運輸省のデータをダウンロードし、フライトの傾向を時間軸に合わせて分析し、スケジュールとして提示する、という“シンプル”なストーリーではありません。 「データ分析を実行してビジネスで成果を出す」ことができる人を「データエンジニア」と呼ぶ、Googleならではの文化が色濃く出た1冊です。すなわち、クエリの構築やレポート、グラフ化が最終目標ではなく、それらをひっくるめたスケーラブルで反復可能なシステムを構築できる人材への足がかりとなる1冊であり、肩書としての「データサイエンティスト」から、真に求められているデータサイエンティストへと、自身をスケールしていくための手引書です。 本書は、 Valliappa Lakshmanan, Data Science on the Google Cloud Platform: Implementing End-to-End Real-Time Data Pipelines: From Ingest to Machine Learning, O'Reilly Media, January 12, 2018. の邦訳版です。 【本書のポイント】 ・Google Cloud Platformの具体的な活用方法 ・データ分析からサービス構築まで、必要な知識 ・データサイエンスをスケールするという考え方 【読者が得られること】 ・データサイエンスに必要な知識を段階を追って習得できる ・データ収集からサービス構築までの一連の流れを理解できる ・各ステージにおける勘所や肝となる考え方を学べる ・Google Cloud Platformにある一群のツールを使えるようになる ・統計学や機械学習を理解していれば、モデルをコード化できるようになる 【対象読者】 ・データエンジニア、データサイエンティスト ・データアナリスト、データベース管理者 ・システムプログラマ ※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。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ScanSnap Cloudは，パソコンやスマートフォンを使わずScanSnapだけで各種クラウドサービスと連携するサービスです。文書をスキャンすればDropboxやEvernoteなどのストレージサービスにデータを保存し，名刺をスキャンすれば名刺入力サービスにデータを送って自動的に名刺管理名簿を作成し，レシートや領収書をスキャンすれば家計簿サービスや会計サービスと連係してデータを保存するなど，その活用性は無限大です。本書は，ScanSnap Cloudの基本的な使い方をわかりやすく紹介します。各クラウドサービスの使い方がわからない人向けにサービスの使い方も解説してあるので安心です。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 本書は、Google Cloud認定資格の「Associate Cloud Engineer」の対策教科書です。 第1～5章では、Google Cloudの各サービスや技術について丁寧に解説。合格に必要な基本知識がしっかりと身に付きます。ただし、合格するには、これだけでは不十分です。試験では、適切なサービスの選択方法や運用についても問われるからです。本書では、第6章で様々なユースケースに基づいたサービスの選択方法について、第7章と第8章では運用にあたって知っておくべきポイントやコマンドについて解説しています。全章を通して、確実に合格力が身に付く構成となっています。 各解説では、試験で重要となるポイントを別枠「試験対策」に掲載。重点的に学習すべき箇所がひと目でわかります。 各章末には理解度を確認するための演習問題を掲載しているほか、本試験を体験できる模擬問題1回分をダウンロード提供。「わかりやすい解説」+「豊富な問題」で、本書一冊で合格を目指せます。

Professional Cloud Architectとは、GCP（Google Cloud Platform） における基本的な操作に加え、全体のアーキテクチャ、インフラストラクチャについての知識があることを証明する資格です。本書ではGCPの主要なサービスの使い方の詳細を解説し、多数あるGCPのサービスについても紹介します。Google Workspace（旧G Suite）など、GCPを語る上で外せないGoogleのサービスについても、どのようにGCPと関連するかを解説しています。

クラウドのサービスが高度化を続けています。素の仮想コンピューターに一からシステムを構築するというのはもはや時代遅れ。用意されたさまざまなサービスを組み合わせて短期間で目的のシステムを構築することが重要になっています。 　Google Cloud（旧名称Google Cloud Platform＝GCP）にはさまざまなサービスがあり、これらを活用することで、開発・運用・保守の短縮化・低コスト化・安定化が可能です。本書はGoogleの監修を受けており、2巻構成でGoogle Cloudの「AI・機械学習」「ビッグデータ」「コンテナ」の機能と使い方を解説します。本巻ではこの中で「AI・機械学習」に焦点を当てます。 　AI・機械学習は自分で一から作るのが困難な分野です。モデルを構築するのに専門知識が必要なだけでなく、数多くのデータを用意したり、それを学習させたりと、大変な労力がかかり、ノウハウも必要です。Google CloudではGoogleが培ってきた学習済みのモデルを使ったり、ユーザーが学習させたりすることで容易にシステムを構築できます。 　本書ではハンズオンでこれらを学習できます。データはGoogleがビッグデータとして用意しているものを使っているので、実際に試すのも容易です。

クラウドのサービスが高度化を続けています。素の仮想コンピューターに一からシステムを構築するというのはもはや時代遅れ。用意されたさまざまなサービスを組み合わせて短期間で目的のシステムを構築することが重要になっています。 　Google Cloud（旧名称Google Cloud Platform＝GCP）にはさまざまなサービスがあり、これらを活用することで、開発・運用・保守の短縮化・低コスト化・安定化が可能です。本書はGoogleの監修を受けており、2巻構成でGoogle Cloudの「AI・機械学習」「ビッグデータ」「コンテナ」の機能と使い方を解説します。本巻ではこの中で「ビッグデータ」と「コンテナ」に焦点を当てます。 　ビッグデータを管理するBigQueryは従来のデータベースと異なり、インデックスを作る必要がないのが特徴。データ分析に力を発揮します。コンテナを管理するオーケストレーション・ツールではGoogleが開発したKubernetesが業界標準となっていますが、Google CloudではKubernetesを使いやすくするGoogle Kubernetes Engine（GKE）を用意しています。 　本書ではハンズオンでこれらを学習できます。データはGoogleが用意しているものを使っているので、実際に試すのも容易です。

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 Pepperが街中で活躍する姿が多数見られるようになってきました。すでにPepperは物珍しいものではなくなりつつあります。そうなると、次の段階としてPepperを使ってどのようなユーザー体験を作るかが重要になってきます。 一方で、Pepper単体だとハードウェア上の制約などから実現困難なことも数多くあります。Pepper単体でできないことを実現するための1つの答えがクラウドとの連携です。クラウドでは、たくさんの計算資源やストレージを確保でき、また最近では、いわゆるIaaS的なリソース貸しだけでなく、PaaSとしてアプリケーションをホストする、SaaSとして特定の機能を提供するなども行えます。Pepperをネットワークにつなげられる環境なら、さまざまなクラウドのメリットを享受できます。 本書では、クラウドの中でも機械学習やビッグデータ解析の先端的な技術を提供するGoolge Cloud Platformとの連携を取り上げます。Google Cloud Platformが提供している画像解析サービスであるGoogle Cloud Vision APIでは、写真内の人物の感情を推定する機能やOCRによる画像からの文字認識、セーフサーチ機能による有害コンテンツの判断などが行えます。 いずれもGoogleが独自に構築した機械学習のモデルを核としたサービスで、たいへん高精度の結果が得られます。これ以外にも音声認識や翻訳、自然言語処理などの機能も提供されています。最近では動画の分析を行うサービスも登場しました。今後、Google Cloud Platformからより多くの便利な機械学習やデータ分析のサービスが登場することが予想されます。これらの機能をPepperと組み合わせることで、Pepper単体では実現できなかったアプリケーション開発が可能になるでしょう。

本書では、一定のハードウェア環境を前提に、Chef Solo を用いてより簡潔な導入方法を利用し、SwiftおよびOpenStackの認証基盤であるKeystoneおよびメータリングシステムのCeilometerを組み合わせたシステムの構築を行います。また、Swiftの操作や運用に必要なコマンドの解説や使用事例を豊富に掲載しています。

本書では、サーバー技術者をはじめITインフラにかかわるエンジニア、事業企画者、経営管理者に向けて、VLANからファブリック、SDNやNFVに至るまで、ネットワークの仮想化技術に関する基礎知識が網羅されています。

CloudStackというシステムの概要、機能について基本的な解説を行います。実際にCloudStackの導入を行い、運用管理の理解を深めます。

ここは九霄大陸。武魂が運命を定め、生死を左右する場所。 現代に住む俺は事故で、どうやら異世界の九霄大陸の同姓同名の「林楓」に憑依してしまったらしい！ しかもこちらの「林楓」は家門の中で無能と馬鹿にされていて、従兄弟の手によって死にそうになっていた。そこに俺が入ったようだ。よし、武闘好きなこの俺が「暗黒武魂」でこの過酷な世界の強者になってやる！

皇歴235年、かつての東京は今では"ラージ･プリズン"と呼ばれ、巨大な暗黒街と化していた。 コーザ･ファミリーの御曹司リッカ、血とワインと短剣の儀式でリッカの"息子"となり、彼の傍らに仕えるノエル。 2人の血より濃い"絆"の物語が始まった…!! 『魔界王子』の高殿円×『アルカナ･ファミリア』のRURU、豪華コンビが描きだす、地獄に生きる青年たちの鮮烈な青春! 【第1話｢the chef｣を収録】