Weekly Google Cloud アップデート情報 - 2025/9/24 ～ストレージ最適化されたベクター検索（プレビュー）～

今週の注目のアップデート

Vertex AI

• ストレージ最適化されたベクター検索（プレビュー）
  ストレージ最適化されたベクター検索では、大規模なデータセットを検索するためのコスト効率の高いソリューションが提供されます。この新しい層は、大規模なRAGやセマンティック検索アプリケーションに最適であり、新しい自動チューニング機能によって、基盤となるインデックス構成を管理する必要がなくなり、開発が簡素化されます。この機能はプレビューで提供されています。
  詳細については、「Storage-optimized Vector Search」をご参照ください。
  
  

AI と機械学習

Generative AI on Vertex AI

• Imagen のバーチャル試着モデルが改善されました
  バーチャル試着モデル「virtual-try-on-preview-08-04」が改善され、人物の体型をより正確に保持し、衣服製品の特徴をより忠実に再現できるようになりました。
  

Vertex AI workbench

• Vertex AI Workbench の M133 リリース
  Vertex AI Workbench の M133 リリースにより、Dataproc JupyterLab plugin (dataproc-jupyter-plugin) とエンドユーザー認証情報が有効になっているインスタンスとの非互換性が修正されました。
  

Text-to-Speech

• Chirp 3: HD voices が asia-northeast1 エンドポイントで利用可能になりました
  Chirp 3: HD voices が asia-northeast1 エンドポイントで利用可能になりました。
  詳細については、「Chirp 3: HD voices」をご参照ください。
  

Gemini Code Assist

• IDE でコードカスタマイズのステータスを直接確認
  コードカスタマイズが有効になった際、初回に一度だけ通知が表示されるようになりました。これによって、この機能がアクティブであることをすぐに確認することが可能です。
  さらに、IDE 内の Gemini アイコンをクリックすることで、コードカスタマイズのステータスを直接確認できるようになりました。これにより、機能が正しく設定され、使用可能な状態であることを簡単に確認することができます。詳細については、「Code customization overview」をご参照ください。
  

コンピューティング

Compute Engine

• Compute Engine の Hyperdisk Balanced ディスクのベースライン性能制限について
  Compute Engine では、同じゾーン内にあるプロジェクトの Hyperdisk Balanced および Hyperdisk Balanced High Availability ディスクが同時に消費できるベースライン性能の合計に制限が設けられています。
  ベースライン性能の合計制限は、スループットが 50 GiB/s、IOPS が 500,000 です。この制限はベースライン性能にのみ適用されます。
  詳細については、「Concurrent consumption limits for baseline performance」をご参照ください。

• Compute Engine インスタンスのシャットダウン時間短縮が一般提供されました
  Compute Engine では、ゲスト OS のシャットダウンをスキップすることで、インスタンスのシャットダウン時間を短縮することが可能になりました。これにより、インスタンスの停止や削除操作が高速化され、リソースやクォータをより迅速に解放することができます。ただし、ゲスト OS のシャットダウンをスキップすると、データ損失やファイルシステムデータの破損が発生する可能性があるため、インスタンスを削除する場合や、起動ディスクを再利用しないインスタンスを停止する場合にのみ、この操作を行うことをおすすめします。詳細については、「Decrease Compute Engine instances shutdown time」をご参照ください。

• H4D 仮想マシンがパブリックプレビューで提供されました
  H4D 仮想マシンは、高性能コンピューティング (HPC) ワークロード向けに設計されており、現在パブリックプレビューで提供されています。
  第5世代 AMD EPYC Turin プロセッサと Cloud RDMA 200 Gbps ネットワーキングを基盤とし、H4D 仮想マシンは 192 コア（SMT 無効）、最大 1,488 GB のメモリ、3,750 GiB のローカル SSD が提供されます。
  H4D は、複数ノードにわたってスケールする密結合型アプリケーションに最適化されており、RDMA 対応の 200 Gbps ネットワーキングを提供します。
  詳細については、「H4D machine series」をご参照ください。
  

データ分析

BigQuery

• Apache Iceberg 外部テーブルのスナップショットへのアクセスが可能になりました
  今後は、Apache Iceberg 外部テーブルのスナップショットにアクセスすることが可能になりました。これらのスナップショットは、Iceberg メタデータに保持されており、FOR SYSTEM_TIME AS OF 句を使用してアクセスできます。この機能は一般提供が開始されました。
  

• BigQuery の JSON 関数の新機能が一般提供開始
  BigQuery では、JSON_KEYS 関数を使用して、JSON 式からユニークな JSON キーを抽出することが可能になりました。
  また、一部の JSON 関数では、モードを指定することで、JSONPath が JSON 構造に一致する方法に柔軟性を持たせることが可能になりました。
  これらの機能は、一般提供されています。
  

• BigQuery での SQL コード補完機能の提供開始
  SQL code completion が全ての BigQuery プロジェクトで利用可能になりました。
  Gemini in BigQuery 機能を有効化およびアクティブ化する方法については、「 Set up Gemini in BigQuery 」をご参照ください。
  この機能はプレビューで提供されています。
  
  

• BigQuery Studio での新機能: Connected Sheets で保存済みクエリを開く
  BigQuery Studio の Explorer ペインで、保存済みクエリを Connected Sheets で開くことが可能になりました。この機能は一般提供されています。
  

• BigQuery 高度ランタイムの一般提供が開始されました
  今後は、BigQuery advanced runtime を有効にすることで、クエリの実行時間とスロット使用率を改善することが可能になります。この機能は一般提供が開始されました。
  2025年9月15日から2026年初頭にかけて、BigQuery advanced runtime は全てのプロジェクトでデフォルトのランタイムとして設定されます。
  

データベース

Cloud SQL for PostgreSQL

• Cloud SQL for PostgreSQL での長時間実行またはブロックされたアクティブクエリの終了機能
  特定のアクティブクエリがブロックされたり、予想以上に長時間実行された場合、他の依存クエリをブロックする可能性があります。Cloud SQL for PostgreSQL では、特定の長時間実行またはブロックされたアクティブクエリを終了するオプション機能が提供されています。
  詳細については、「Blocked active queries (Preview)」をご参照ください。
  

ネットワーキング

Cloud Load Balancing

• Google Front-Ends (GFE) における HTTP/1.0 の ALPN プロトコルサポート
  Google Front-Ends (GFE) 上で実装されているグローバルおよびクラシック外部アプリケーションロードバランサーが、ALPN（Application-Layer Protocol Negotiation）ネゴシエーション中に HTTP/1.0 を明示的にサポートするようになりました。
  以前は、GFE が HTTP/1.0 を明示的にサポートしていない場合、GFE は SSL_TLSEXT_ERR_NOACK 応答を返し、ALPN を無効にして、デフォルトのアプリケーションプロトコルとして HTTP/1（HTTP/1.0 および HTTP/1.1 を含む）にフォールバックしていました。この変更により、GFE は代わりに HTTP/1.0 を返すようになり、クライアントに対して、広告された HTTP/1.0 が受け入れられたことを明確に確認できるようになりました。
  この更新に伴い、特に変更を行う必要はありません。HTTP/1.0 を使用した TLS ハンドシェイクが成功しない場合は、サポートにお問い合わせください。
  

Virtual Private Cloud

• Google Cloud で RDMA をサポートする VPC ネットワークの作成が可能に
  Google Cloud では、Falcon transport をサポートする VPC ネットワークを作成することが可能になりました。これによって、H4D インスタンスなど、IRDMA ネットワークインターフェースタイプを持つ VM インスタンス上で AI や高性能コンピューティング (HPC) ワークロードを実行することが可能です。この機能はパブリックプレビューで提供されています。詳細については、「RDMA network profiles」をご参照ください。
  

Service Extensions

• AI ワークロード保護のための Model Armor サービスの一般提供
  AI ワークロードを保護するために、サポートされている Application Load Balancer で Model Armor サービスを呼び出すためのトラフィック拡張を構成する ことが可能になりました。この機能は一般提供されています。
  

セキュリティと ID

Google Cloud Armor

• Cloud Armor のセキュリティポリシーで組織スコープのアドレスグループが一般提供されました
  Cloud Armor のセキュリティポリシーで、組織スコープのアドレスグループが一般提供されました。
  

Security Command Center

• Security Command Center の Findings ページが改善されました
  Security Command Center Premium および Enterprise では、特定のカテゴリのファインディングを返す以下の事前定義されたフィルタービューがページに含まれています。
  ・Premium サービス階層: All Findings、Vulnerabilities、Identity、Threats
  ・Enterprise サービス階層: All Findings、Vulnerabilities、Identity、Data、Code
  
  Security Command Center Enterprise では、クラウドプロバイダ（Google Cloud、Amazon Web Service (AWS)、Microsoft Azure）でフィルタリングするためのセレクタがページに含まれています。
  詳細については、「Review and manage findings」をご参照ください。

• Security Command Center の攻撃パスシミュレーション機能が改善されました
  Security Command Center では、デフォルトの高価値リソースセットを使用して攻撃パスシミュレーションを実行する際のリソースの自動選択が改善されました。
  Risk Engine は、非本番目的で使用されるリソースを識別するためにヒューリスティックを使用します。最も重要な資産に関する情報を確保するために、Risk Engine はデフォルトの高価値リソースセット内の他の全てのリソースの攻撃露出スコアを計算した後に、これらの非本番リソースの攻撃露出スコアを計算します。
  高価値リソースセットをカスタマイズするには、「Define and manage your high-value resource set」をご参照ください。
  Risk Engine に関する情報については、「Attack exposure scores and attack
  paths」をご参照ください。

• Security Command Center における Google Cloud サブネットの取り扱い変更について
  Security Command Center では、attack path simulations を実行する際の Google Cloud サブネットの取り扱いが変更されました。これによって、ネットワーキングに関連する攻撃パスがより正確になりました。特定の Google Cloud サブネット構成を持つお客さま、例えば VPC コネクターがサブネットワークにアクセスする場合などでは、有害な組み合わせ、ボトルネック、攻撃露出スコアに大きな変化が見られる可能性があります。
  

Identity and Access Management

• IAM の職務に応じた事前定義ロールの一般提供が開始されました
  IAM では、特定の職務に合わせた事前定義ロールが提供されました。これらのロールは、ユーザーが職務を遂行するために必要な全ての権限をカバーしています。この機能は一般提供されました。
  詳細については、「Predefined roles for job functions」をご参照ください。

今週の Weekly Google Cloud アップデート情報は以上です。

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