生成AI機能
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非公開ユーザー
情報通信・インターネット｜経営・経営企画職｜20人未満｜IT管理者｜契約タイプ 有償利用
コンテナで利用
良いポイント
弊社のプロダクトにCloud Run JobsとCloud Run Service、どちらも使用しております。
Cloud Run Jobsは、新規ユーザー向けの一斉メール送信やユーザーの削除、コンテンツの要約、他サービスとのAPIを使った非同期連携処理、AI向けのベクトルデータ生成・インデックスなど、多岐に渡って使用しています。
小さいチームでも運用しやすく、特にコンテナを出すだけで、オートスケールやヘルスチェックなどを自動で行ってくれるので便利です。また、パッチ当てやノード管理などはしなくてよく、運用コストが低いと感じています。
また、Cloud Run JobsとCloud Run Servicesの役割分担が非常に明確で、同期APIはService、非同期はJobsで切ることができます。
改善してほしいポイント
今だとAIに聞いて色々できるので、負担は軽いですが、学習コストは結構高かったと思います。
特に、CPU/メモリ、同時実行、リクエストタイムアウト、インスタンス上限、最小インスタンスなど、どのようにすべきかについて初期は非常にわかりにくいです。
また、他にもデバッグやトラブルシューティングがやりにくいと感じることがあります。コンテナを作成し、Cloud Runに上げてしまうと、実際の挙動やエラーは、Cloud Runのログ（Cloud Logging/Trace）を使用するしかなく、ログを埋め込んでも適切に表示されない、ローカル環境と違うところでエラーが起きるなど、適切にエラーなく駆動させるまでに時間がかかる印象があります。
どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？
弊社は小さいチームなのですが、数百万人のユーザーを抱えており、Cloud Runによる自動化がなければ、ユーザーをスケールさせることは不可能でした。
ユーザー数が増加や新規機能追加によって新たに発生するオペレーションをCloud Run Services, Jobsで上手く自動化し、人の手がなくても、勝手にプロダクトが回る・サポートもできるといった環境を整えることができました。
