#中級
13 件の記事 · ← all tags
BigQuery データ基盤の鮮度と加工品質を両立するアーキテクチャパターン
BigQuery データ基盤で取り込みと加工をレイヤーで分離する設計思想を軸に、Datastream・Pub/Sub・Storage Write API・Continuous Queries・Dataform の選択基準と東京リージョンのコスト構造を整理します。
2026年5月9日 · 20 min
Amazon Bedrock AgentCore のレイヤ構造と Lambda・ECS 自作からの委譲判断
Amazon Bedrock AgentCore が提供する 5 レイヤ (Runtime / Memory / Identity / Gateway / Observability) の責務分割と、東京リージョン対応・料金モデル・Lambda/ECS からの移行判断ポイントをまとめました。
2026年5月6日 · 15 min
Amazon S3 Vectors の構造と OpenSearch・Bedrock KB との使い分け
S3 ネイティブのベクトルストア「S3 Vectors」の設計思想と上限値、Bedrock Knowledge Bases・OpenSearch Serverless との 2 つの統合パターン、東京リージョン基準の料金構造、クエリ頻度・レイテンシ・ハイブリッド検索の 3 軸による選択フローを整理します。
2026年5月6日 · 17 min
Cloud Run か Agent Engine か ── Google Cloud で AI エージェントをデプロイする際の設計選択
Google Cloud の AI エージェントデプロイ先として Cloud Run と Agent Engine を比較。Sessions・Memory Bank・Agent Runtime のコンポーネント構成、料金体系、VPC 統合の違い、ハイブリッド構成の可能性を公式ガイダンスに沿って整理します。
2026年5月6日 · 12 min
SageMaker Unified Studio の位置付けと SageMaker AI Studio との使い分け
next-generation SageMaker のリブランドで再編された Unified Studio が束ねるワークロード範囲、Domain / Project という管理単位の設計、SageMaker AI Studio との使い分け判断を整理します。
2026年5月6日 · 18 min
Knowledge Catalog の設計判断 ── Gemini・MCP・BigQuery を貫くコンテキストエンジンの使い方
2026-04-10 に改称した Knowledge Catalog のメタデータモデル (Entry / Aspect Type / Data Products)、MCP によるエージェント統合、旧 Data Catalog 廃止対応、BigQuery ネイティブメタデータの自動取り込みと追加レイヤーを整理します。
2026年5月5日 · 18 min
BigQuery Data Transfer Service の RDBMS コネクタと Datastream・Dataflow の使い分け
BigQuery Data Transfer Service の RDBMS コネクタ追加を起点に、Datastream・Dataflow との使い分けを DELETE 追跡・許容遅延・変換ロジックの 3 軸で整理します。東京リージョン基準のコスト感と設定前の注意点も解説します。
2026年5月5日 · 15 min
Vector Search 2.0 が変えた設計思想 ── Agent Search とDB組込み型ベクトル検索の使い分け
Vertex AI Vector Search 2.0 (2026 年 3 月 GA) と Agent Search の使い分けを軸に、AlloyDB・Cloud SQL・Spanner・BigQuery・Firestore への同居構成と、ANN / KNN の課金体系を整理します。
2026年5月5日 · 22 min
VPC Service Controls とは ── ネットワーク境界とは別の「API 呼び出しの境界」
VPC Service Controls は Google Cloud のマネージドサービス API に境界を引く仕組みです。VPC ファイアウォールとの違い・主要構成要素・代表的なユースケース・dry-run での段階適用までを整理します。
2026年5月5日 · 18 min
Databricks はニッチで強い ── BigQuery・Redshift・Snowflake と補完層として組み合わせる設計判断
Databricks は新規クラウド基盤の第一選択ではなく、既存 Spark 資産の移行・DS 中心組織の統合開発・宣言型 ETL・規制業界ガバナンスの 4 領域で DWH と共存させる補完層です。4 つの共存パターンと境界線の引き方を整理します。
2026年5月4日 · 24 min
Looker Conversational Analytics の仕組みと設計判断 ── LookML セマンティックレイヤーが会話品質を決める理由
Looker Conversational Analytics が自然言語クエリを deterministic SQL に変換する仕組み、RBAC・行レベルセキュリティの継承構造、Known Limitations と LookML 整備度の関係、競合との構造的差分、トークン料金を整理します。
2026年5月4日 · 15 min
BigQuery Managed AI Functions ── SQL から Gemini を呼ぶ設計の転換点
2026-04-13 GA の BigQuery Managed AI Functions を解説。AI.IF / AI.SCORE / AI.CLASSIFY の呼び出し形式、ML.GENERATE_TEXT との設計上の違い、料金モデルと実務上の注意点を整理します。
2026年5月4日 · 15 min
Looker 入門 ── LookML がデータ活用の「自由と統制の二択」を超える仕組み
Looker はダッシュボードツールではなく、LookML によるセマンティックレイヤー基盤です。データ活用が組織に広まらない真因と、Looker の設計思想・導入条件を整理します。
2026年5月4日 · 13 min