ジョブとして実行するこのステップは少々苦労しました。以下のような課題がありました。権限を付与する必要があった。ノードも用意する必要があった。ノードに配置されるように指定する必要があった。ロールを付与しました。権限がそのまま適用されるとありますので、追加作業はありません。ノードを作成するときに指定します(後述)。発生すると、回復までにより多くの時間(5~10分ぐらい?)を要します。ノードの両方を用意します。管理ノードには小さな廉価なインスタンスを使用しました。(忌避要件許容?)という2つの概念を用いてジョブのアサイン先を条件設定することができます。今回の場合は、以下の作戦を取ります。「cloud.google.com/gke-preemptible="true":NoSchedule」を設定し、システム管理コンテナがスケジュールされないようにする。ジョブスケジュールに以下の条件設定をする。(こちらは自動付与)「cloud.google.com/gke-preemptible=true」を設定必須に。クラスタと管理ノードを作成します。--service-account=@{TEST_ID}@${PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com最後の4つのコマンドオプションに注意してください。上からそれぞれ以下のような意味があります。daemonset-preloaded.yaml以上で準備は完了です。以下のジョブを実行します。0以下の部分に注意してください。見えなくなってしまいます。使用できる状態になっていることが確認できました。ジョブ実行ができました。側が起こしてくるので意図して発生させることはできませんが、同等のイベントを発生させてテストすることができます。gke-${TEST_ID}-ppool-xxxx実際のダウンタイムはどのくらいになるのでしょうか?筆者が今回調査の際に経験したダウンタイムは、最低2分、長いものでは10分ほどでした。運用については順次調整していきたいと思います。最後までお読み下さり、ありがとうございました。カスタムオブジェクトみなさんこんにちは。技術開発室の佐藤です。Dreamforce'19のキーノートビデオを見ていると、Einstein関連機能がユーザにアドバイスする場面がしばしば登場します。以下の動画では、Einsteinのおなじみの挿絵と共に、商談の見込み度数とその算定根拠がアドバイスされます。https://www.youtube.com/watch?v=emxF6yuC9Q8&t=618これらの機能は、Salesforce標準オブジェクトの結合関係に基づいて作成された機械学習モデルから導き出されたものと考えられます。標準オブジェクトとはつまり取引先(Account)とか商談(Opportunity)のことで、それらの関係は、例えば以下のようになっています。Cloudやその他の製品ではこれらの機械学習モデルが最初から有効になっており、入力されたデータを観察しているわけです。一方で、カスタムオブジェクトや、標準オブジェクトに追加されたカスタム項目については、このような機能は実装されていません。Discoveryを設定することで、開発者が意図した「Einsteinのアドバイス」を表示させることができます。今回はこの手順についてお話しさせていただきたいと思います。Analyticsの製品機能の一部です。Discoveryの名称があります。https://www.salesforce.com/editions-pricing/einstein-analytics/その機能はデータ分析と予測モデルの作成適用に大きく分類できますが、今回のお話では予測モデルの作成適用が主な対象となります。Discoveryでサポートしている予測モデルの種類は、現在時点では以下の2つです。regressionえ?たった2つ?と思われたかもしれません。Discoveryは、最も基本的なミニマム構成を、ユーザにわかりやすく機能実装しているということなのでしょう。シナリオを決めるところで、そもそもカスタムオブジェクトのアドバイスって、何でしょうか?いえいえ、予め決まっている話は何もありません。このシナリオから考えなければなりません。動作検証ということで、以下のような、これ以上ない簡単なシナリオを考えてみます。