AlloyDB OmniのRed Hat RPMオーケストレータが一般提供を開始
Google CloudはAlloyDB Omni Red Hat RPMオーケストレータをGAとして公開し、AlloyDB Omni version 18.3.0とあわせて、仮想マシンやベアメタル上でクラウドに近いデータベース自動化を可能にすると説明しています。RPMオーケストレータは、SELinuxやローカル監査ログなどの機能を備え、オンプレミスやエッジでの導入、HAや読み取りスケールアウトのためのRead Pool、同期レプリケーションや非同期レプリケーション(Async Replication)、GCS/S3対応の自動バックアップやポイントインタイムリカバリといったデータ保護機能をサ…

LEAD
リード
Google CloudはAlloyDB Omni Red Hat RPMオーケストレータをGAとして公開し、AlloyDB Omni version 18.3.0とあわせて、仮想マシンやベアメタル上でクラウドに近いデータベース自動化を可能にすると説明しています
RPMオーケストレータは、SELinuxやローカル監査ログなどの機能を備え、オンプレミスやエッジでの導入、HAや読み取りスケールアウトのためのRead Pool、同期レプリケーションや非同期レプリケーション(Async Replication)、GCS/S3対応の自動バックアップやポイントインタイムリカバリといったデータ保護機能をサ…
ARTICLE
本文
Google CloudはAlloyDB Omni Red Hat RPMオーケストレータをGAとして公開し、AlloyDB Omni version 18.3.0とあわせて、仮想マシンやベアメタル上でクラウドに近いデータベース自動化を可能にすると説明しています。RPMオーケストレータは、SELinuxやローカル監査ログなどの機能を備え、オンプレミスやエッジでの導入、HAや読み取りスケールアウトのためのRead Pool、同期レプリケーションや非同期レプリケーション(Async Replication)、GCS/S3対応の自動バックアップやポイントインタイムリカバリといったデータ保護機能をサポートします。
管理面では冗長なクラスタマネージャや3ノードetcdベースの構成ストア、ノードごとのNode Manager連携を通じたクラスターライフサイクル管理、低ダウンタイム保守(LDTM)や動的構成変更、監査ログやカスタムメトリクスによる可観測性、AlloyDB OmniのAI機能や拡張のサポートが提供されるとしています。詳細はAlloyDBドキュメントを参照するよう案内しています。
ORIGINAL
原文リンク
Related
関連記事
- モデル・製品
Google、BigQueryにTabFMを導入と発表
TabFMはGoogle Researchが開発した回帰・分類向けの事前学習済み基盤モデルで、in-context learningを活用し、別途の学習やデプロイ工程を不要にして単一のSQL文でタブularデータに対する予測を行えると説明されています。現在BigQuery上でプレビュー提供中で、AI.PREDICTとAI.EVALUATEという新しい組み込みSQL関数から利用でき、履歴データと予測対象テーブルを渡すだけで即時予測や評価指標の取得が可能です。 記事はTabFMが欠損値やカテゴリ変換などの自動特徴処理を行い、BigQueryの分散推論アーキテクチャで数百万行規模の推論を処理すると…
- モデル・製品
Google Cloudが9月のAIアップデートを発表
Google Cloudはこの月、業務向けAIの実用化とコスト管理に注力したアップデートを公表した。主な発表には、エージェントワークロード向けの柔軟な課金とコスト管理機能、金融とリーガル向けに特化したGemini Enterpriseの提供、企業向けに拡張されたGoogle Antigravityの利用、Agent Platformの機能公開やCodeMenderとAlphaEvolveの提供、オープン仕様のOpen Knowledge Formatの導入、AnthropicのClaude Fable 5のGoogle Cloud上での一般提供などが含まれる。さらに、5週間の学習シリーズ「A…
- モデル・製品
BigQuery GraphがGA化 — エンタープライズ向けネイティブグラフ機能を提供開始
Googleは2026-08-31にBigQuery Graphの一般提供(GA)を発表した。BigQuery上にネイティブなグラフ機能を統合し、ISO準拠のGraph Query Language(GQL)をSQLと並置、ネイティブなトラバーサルを実行できるようにした点を打ち出す。プレビュー期間の機能統合により、データの抽出や別途グラフDBを用意する必要がないことを強調している。 GAではエンジン性能とエージェント連携の両面が強化されており、BigQueryのスケール上の利点や既存の行・列レベルのセキュリティ、BigQuery MLやAI関数との同一クエリ呼び出しを継承すると説明する。また…
- モデル・製品
Cloud Run instancesで個人向けAIエージェントを常時稼働可能に
GoogleはCloud Run instancesを発表しました。Cloud Run instancesは1つのインスタンスを常時稼働させる専用ランタイムで、最大7日間の継続実行と自動再起動ポリシー、更新や再起動後も変わらないHTTPS URLを備えます。1 vCPU・1 GiBメモリのインスタンスを30日間連続稼働させるコストは$5.70とされ、個人向けAIエージェントのような長時間・単一ユーザー向けワークロードに適するとしています。詳細な導入手順やOpenClawのデプロイ手順は元記事のリソースを参照してください。
Editor's pick
注目ニュース(編集部選定)
直近7日 · 編集部選定
- 1Amazon Bedrock上のOpenAIモデル比較:正答あたりコストなどベンチマーク結果を公開AWSは同一のオープンソースベンチマークハーネスを用い、gpt-5.6-luna、gpt-5.6-terra、gpt-5.6-solの三構成とgpt-5.4-mini、gpt-5.4-nanoの二基線をResponses API経由で評価した。測定項目は単一呼び出しの正答コスト、エージェントのターンによる軌跡コスト、職業的成果物のルブリック採点で、出力は各実行のタイムスタンプ付きJSONから生成されている。 主な結果例として、AIMEではsolが75%の正答率でminiの37%を上回り、価格改定後の記録ではlunaのAIME正答あたりコストが0.0021ドル、miniは0.0139ドルと報告…
- 2Amazon Bedrock AgentCoreでMCP Appsの対話型HTMLウィジェットを提供開始AWSは、MCP AppsとAmazon Bedrock AgentCoreを組み合わせ、AIホスト内で直接レンダリングされる対話型HTMLウィジェットを備えたMCPサーバーの構築と展開手順を示した。AgentCore runtimeはサーバーレスでセッション分離されたホスティング環境を提供し、AgentCore Gatewayが単一のセキュアなエンドポイントを公開する構成を説明している。サンプルアプリ「Unicorn Rentals」を通じて、AIホストからのツール呼び出しでリスト表示や予約、返却などの操作を処理し、ウィジェットはMCPのリソースURIで配信される点を解説する。 記事はまた…
- 3Tailscale、AI Gateway上で顧客向けモデルルーターを構築したことを発表Tailscaleは自社のプライベートネットワーク「tailnet」をAIに拡張するApertureで、VercelのAI GatewayとSandboxを採用し、顧客向けにモデルアクセスとエージェント実行を提供する仕組みを作ったと説明しています。AI Gatewayは数百のモデルに対して単一APIとリクエストごとのコストや利用情報を返し、Sandboxはエージェントの隔離実行環境を担います。これにより、Apertureはネットワークの加入・除外で利用権を管理でき、ゼロデータ保持(ZDR)設定やper-requestのzeroDataRetentionフラグでZDR準拠プロバイダへのルーティ…
- 4GitHub、イベント運用をIssue起点で自動化する事例を紹介Tomoko氏は、単一のGitHub IssueとIssueフォーム、ラベル、GitHub Actionsを組み合わせることで、ランディングページ複製、UTM付きURL生成、招待メール草案の作成、プロジェクトボードへの追加など、従来数日かかっていたイベント準備を数分で行う仕組みを構築した。 毎朝の登録者スクリーニングはcronトリガーのワークフローで実行され、招待制イベントは基準に沿って待機者を精査する。DRY_RUNというリポジトリ変数で外部操作を行わずにリハーサルでき、/lead-uploadと/event-reportのスラッシュコマンドで事後のリスト整形やレポート作成を自動化している。
- 5AWS、AgentCore EvaluationsとAWS DevOps Agentで本番エージェントのライフサイクル監視を解説AWSはAgentCore EvaluationsとAWS DevOps Agentを組み合わせ、マルチエージェント本番システムで発生する「ツール呼び出しは成功するが目的を達成できない」や「IAM権限欠如で例外を出さない」などのサイレントな不具合を検出する監視設計を示しました。AgentCore Evaluationsはライブ対話を継続的にスコアリングし、ツール選択ミスやタスク失敗を検出して改善提案を生成します。一方、AWS DevOps AgentはAmazon CloudWatchのログやトレースを横断して障害を自律的に調査し、IAMやAmazon Bedrockなどサービス間の相関を特…
Latest
最新記事
- モデル・製品
Amazon Bedrock上のOpenAIモデル比較:正答あたりコストなどベンチマーク結果を公開
AWSは同一のオープンソースベンチマークハーネスを用い、gpt-5.6-luna、gpt-5.6-terra、gpt-5.6-solの三構成とgpt-5.4-mini、gpt-5.4-nanoの二基線をResponses API経由で評価した。測定項目は単一呼び出しの正答コスト、エージェントのターンによる軌跡コスト、職業的成果物のルブリック採点で、出力は各実行のタイムスタンプ付きJSONから生成されている。 主な結果例として、AIMEではsolが75%の正答率でminiの37%を上回り、価格改定後の記録ではlunaのAIME正答あたりコストが0.0021ドル、miniは0.0139ドルと報告…
- モデル・製品
Amazon Bedrock AgentCoreでMCP Appsの対話型HTMLウィジェットを提供開始
AWSは、MCP AppsとAmazon Bedrock AgentCoreを組み合わせ、AIホスト内で直接レンダリングされる対話型HTMLウィジェットを備えたMCPサーバーの構築と展開手順を示した。AgentCore runtimeはサーバーレスでセッション分離されたホスティング環境を提供し、AgentCore Gatewayが単一のセキュアなエンドポイントを公開する構成を説明している。サンプルアプリ「Unicorn Rentals」を通じて、AIホストからのツール呼び出しでリスト表示や予約、返却などの操作を処理し、ウィジェットはMCPのリソースURIで配信される点を解説する。 記事はまた…
- 企業導入・活用事例
Tailscale、AI Gateway上で顧客向けモデルルーターを構築したことを発表
Tailscaleは自社のプライベートネットワーク「tailnet」をAIに拡張するApertureで、VercelのAI GatewayとSandboxを採用し、顧客向けにモデルアクセスとエージェント実行を提供する仕組みを作ったと説明しています。AI Gatewayは数百のモデルに対して単一APIとリクエストごとのコストや利用情報を返し、Sandboxはエージェントの隔離実行環境を担います。これにより、Apertureはネットワークの加入・除外で利用権を管理でき、ゼロデータ保持(ZDR)設定やper-requestのzeroDataRetentionフラグでZDR準拠プロバイダへのルーティ…
- モデル・製品
GitHub、イベント運用をIssue起点で自動化する事例を紹介
Tomoko氏は、単一のGitHub IssueとIssueフォーム、ラベル、GitHub Actionsを組み合わせることで、ランディングページ複製、UTM付きURL生成、招待メール草案の作成、プロジェクトボードへの追加など、従来数日かかっていたイベント準備を数分で行う仕組みを構築した。 毎朝の登録者スクリーニングはcronトリガーのワークフローで実行され、招待制イベントは基準に沿って待機者を精査する。DRY_RUNというリポジトリ変数で外部操作を行わずにリハーサルでき、/lead-uploadと/event-reportのスラッシュコマンドで事後のリスト整形やレポート作成を自動化している。
- 研究・技術
AWS、AgentCore EvaluationsとAWS DevOps Agentで本番エージェントのライフサイクル監視を解説
AWSはAgentCore EvaluationsとAWS DevOps Agentを組み合わせ、マルチエージェント本番システムで発生する「ツール呼び出しは成功するが目的を達成できない」や「IAM権限欠如で例外を出さない」などのサイレントな不具合を検出する監視設計を示しました。AgentCore Evaluationsはライブ対話を継続的にスコアリングし、ツール選択ミスやタスク失敗を検出して改善提案を生成します。一方、AWS DevOps AgentはAmazon CloudWatchのログやトレースを横断して障害を自律的に調査し、IAMやAmazon Bedrockなどサービス間の相関を特…
Category
カテゴリ記事
- モデル・製品
Amazon Bedrock上のOpenAIモデル比較:正答あたりコストなどベンチマーク結果を公開
AWSは同一のオープンソースベンチマークハーネスを用い、gpt-5.6-luna、gpt-5.6-terra、gpt-5.6-solの三構成とgpt-5.4-mini、gpt-5.4-nanoの二基線をResponses API経由で評価した。測定項目は単一呼び出しの正答コスト、エージェントのターンによる軌跡コスト、職業的成果物のルブリック採点で、出力は各実行のタイムスタンプ付きJSONから生成されている。 主な結果例として、AIMEではsolが75%の正答率でminiの37%を上回り、価格改定後の記録ではlunaのAIME正答あたりコストが0.0021ドル、miniは0.0139ドルと報告…
- モデル・製品
Amazon Bedrock AgentCoreでMCP Appsの対話型HTMLウィジェットを提供開始
AWSは、MCP AppsとAmazon Bedrock AgentCoreを組み合わせ、AIホスト内で直接レンダリングされる対話型HTMLウィジェットを備えたMCPサーバーの構築と展開手順を示した。AgentCore runtimeはサーバーレスでセッション分離されたホスティング環境を提供し、AgentCore Gatewayが単一のセキュアなエンドポイントを公開する構成を説明している。サンプルアプリ「Unicorn Rentals」を通じて、AIホストからのツール呼び出しでリスト表示や予約、返却などの操作を処理し、ウィジェットはMCPのリソースURIで配信される点を解説する。 記事はまた…
- モデル・製品
GitHub、イベント運用をIssue起点で自動化する事例を紹介
Tomoko氏は、単一のGitHub IssueとIssueフォーム、ラベル、GitHub Actionsを組み合わせることで、ランディングページ複製、UTM付きURL生成、招待メール草案の作成、プロジェクトボードへの追加など、従来数日かかっていたイベント準備を数分で行う仕組みを構築した。 毎朝の登録者スクリーニングはcronトリガーのワークフローで実行され、招待制イベントは基準に沿って待機者を精査する。DRY_RUNというリポジトリ変数で外部操作を行わずにリハーサルでき、/lead-uploadと/event-reportのスラッシュコマンドで事後のリスト整形やレポート作成を自動化している。
- モデル・製品
Amazon Quickがデスクトップで一般提供を開始
AmazonはAmazon QuickデスクトップアプリをmacOSとWindowsで一般提供開始したと発表しました。デスクトップ版は、組織内データと会話のプライバシーを保ちながら業務を代行するAIアシスタントを提供します。モバイル体験ではiOSとAndroid向けにメール・カレンダー・CRM・メッセージングを統合するアクティビティフィードを追加し、エージェントが定型作業を処理する一方でチームが対応すべき意思決定を優先表示します。 Quickは既存のインフラ上で動作し、データを環境内に留め、会話のプライバシーと監査性を確保すると説明されています。プレビュー期間中の導入事例では、自然言語での質…
Next
次に見るコンテンツ
Newsletter
THINKLABの最新情報を受け取る
AIニュース・ツール・ガイドの要点を、仕事で使える形でお届けする予定です。
メール登録機能は準備中です
現在はメールの受付・保存を行っていません。開始時は本欄とプライバシーポリシーを更新します。