常連

### 実現したいこと

GCPでSQL Server on Windows Serverのインスタンスを立てました。
SSMSでインスタンス内からログインをしようとしましたが、Windows認証でログインできません。
初回はどのようにログインするものなのでしょうか？

### 試したこと

SSMSでデフォルトのままWindows認証でログインしようとしました。
ユーザ名は「コンピュータ名\ユーザ名」です。
GCPの以下のヘルプを参照しましたが解決しませんでした。
https://cloud.google.com/compute/docs/instances/sql-server/creating-sql-server-instances?hl=ja#manage_sql



GCPのSQL Server on Windows ServerのSQL Serverにログインできない

## サイト全体を翻訳したい時に使用するサービスについて

サイトを翻訳する下記サービスがありますが、
https://translate.google.com/?sl=ja&tl=en&op=websites
こちらを使用して生成されたURLを、サービスとして使用することは問題ないか、
ご意見をいただけますでしょうか。

例：yahoo japanなら
https://www.yahoo.co.jp/
↓
https://www-yahoo-co-jp.translate.goog/?_x_tr_sl=ja&_x_tr_tl=en&_x_tr_hl=ja&_x_tr_pto=wapp
を、英語に切り替えのサイトの翻訳されたURLとして使用していいか、
セキュリティなど問題ないか、ご意見いただけますと幸いです。



## 背景、状況

今、自社の日本語のサイト全体を英語に翻訳するミッションがあります。
chromeなどブラウザの翻訳は、少しとはいえ、ユーザーの手間がかかるため、
極力サイトに訪れたら翻訳されている状態にしたいです。


サイト全体を翻訳したい時に使用するサービスについて

## テーマ、知りたいこと

Grafana（Grafana Cloud）と比較してDatadogのメリットを知りたい

## 背景、状況

GrafanaといえばOSSなので、自分でサーバーを立てて運用する必要があり、SaaSであるDatadogには運用コストが発生しないといったメリットがあったかと思いますが、Grafana Cloudの登場によりそのメリットは失われたように思います。

Grafanaの方がDatadogよりもインテグレーションも豊富でダッシュボードの自由度も高く、Grafana Cloudの方がDatadogよりも費用が安いです。GrafanaはOSSであるという事も、ベンダーロックインがなくなるという点でメリットになるのかなと思います。

また、Datadogはとても機能が豊富でしたが、Grafanaもかなり機能が充実してきており、機能面でのメリットも感じづらいと思っています。

PrometheusやLokiの理解が必要になるのでGrafanaの方が学習コストが発生してしまうというのがデメリットになるかとは思いますが、Datadogも決してわかりやすく無いなと感じていたりします。

もちろん好み等もあったりするとは思いますが、Grafanaと比較してDatadogの方が優れているという点があればお聞きしたいです。



Grafanaと比較したDatadogのメリットを聞きたい

## テーマ

英会話シミュレーションシステムの開発に関して

## 質問

研究で、VR空間上の病院や空港でアバターとの会話を行う英会話のシミュレーションを行う言語学習システムを開発しようと考えています。
VR空間の開発はUnityを用いる予定です。
そこで、アバターの会話システムを構築する方法として、IBM Watson Assistant やAzure Bot Service などにより構築することを考えています。
会話システムに求める条件は、APIなどを用いてUnity上で使用することができること、商業用のチャットボットのような選択肢による会話でなく、言葉で会話をすることができるものとしています。
また、会話システムの開発期間は1か月程度で考えており、質問者はPythonやR、自然言語処理に関する知識は多少あります（簡単な言語自動生成の開発など）。
以上を踏まえて、
**今回の会話システムの開発方法として、おすすめのサービスやプログラミング言語などとその理由**
に関して、ご意見をいただければ幸いでございます。

## 調査、検討したこと

IBM Watson Assistant を用いてチャットボットを開発してみたところ、フリーテキストによる会話の構築において自由度が低いと感じました（自分の使い方が悪いのかもしれませんが...）。
また、Azure Bot Service に関してはチャットボットの構築の仕方がわからずに、作業に躓いているという状況です...


英会話シミュレーションシステムの開発方法

## 実現したいこと
Google Cloud FunctionsでPython関数を実行しています。
別のアプリ内のイベント駆動WebhookによるPostリクエストを受信し、処理するための関数となります。

社内の脆弱性診断により、該当の関数において以下の通り診断されました。
> Missing `httpOnly` Cookie Attribute
この内容について知見がなく、調査をしていたところです。
（内容自体については理解できました。）

## 試したこと・質問事項
公式ドキュメントなど色々調べたのですが、
「Google Cloud Functionではcookieが使えない」という旨の記述も見ました。
そもそもクッキーを利用するようなことはしていないのですが、
`httpOnly`の設定は特に不要、または診断結果は無視できるものでしょうか？



Google Cloud Functions Python関数でのクッキー属性 "httpOnly" の設定

Google Cloud Platform のBig Queryでクエリを作成する際に、特定の構文がエラーになってしまいます。
当方初心者で、SQLのトレーニングをGCPで行っています、本を見ながら練習していますが、
例えば下記のような、CASE WHENの構文が実行できない状態です。

SELECT ID, A
CASE WHEN A<100 THEN 'small'
    　  WHEN A<500 THEN 'medium'
         ELSE 'big'
END AS 'segment'
FROM ●●●

こちらを実行しようとすると、下記のエラーが出ます。
Syntax error: Expected end of input but got keyword CASE at [2:1]

他の構文(RIGHT OUTER JOIN)などは問題なく実行できる状態です。
GCPでは特定の構文を違うものに置き換える必要があるのでしょうか、サポートページが
非常に分かりづらく、ご存知の方がいらっしゃいましたら、宜しくお願いします。



SQLに関してご質問です

Pythonで音声ファイルの文字起こしをしたいと思い、調べていたところ、[speech_recognitionライブラリ](https://github.com/Uberi/speech_recognition)を見つけました。READMEをみてみると、様々な音声認識のエンジンやAPIがサポートされていました。その中にはGoogle Speech Recognitionというエンジンと、Google Cloud Speech APIというAPIがサポートされているのですが、「Google Speech Recognition」というエンジンがどんなものなのか、調べてもなかなかヒットしません。調べてもGoogle Cloud Speech APIについてのサイトに辿りついてしまいます。無料で使えるものなのか、また無料なのであれば、なぜGoogle Cloud Speech APIは有料なのにGoogle Speech Recognitionは無料なのか教えていただきたいです。

##調べたこと

###GitHubのサンプルコードを確認した

speech_recognitionライブラリのGitHubにGoogle Speech Recognitionを利用した音声認識のサンプルコードがありました。コメントによると
「テスト目的ならデフォルトのAPIを使ってください。他のAPIキーを利用するためには(略)こうやって指定してください。」
と記述してあります。

試しにデフォルトのAPIキーを(key=を指定しないで)利用したところ、利用できました。
デフォルトのAPIキーがどんなものなのかがわかりません。そして、なぜテスト目的以外で用いてはいけないのでしょうか。
APIというものをあまり使ったことがないため、根本的な理解が間違っているかもしれないのですが、どなたか教えていただきたいです。

> 以下引用コード([audio_transcribe.py](https://github.com/Uberi/speech_recognition/blob/master/examples/audio_transcribe.py))
```
# recognize speech using Google Speech Recognition
try:
    # for testing purposes, we're just using the default API key
    # to use another API key, use `r.recognize_google(audio, key="GOOGLE_SPEECH_RECOGNITION_API_KEY")`
    # instead of `r.recognize_google(audio)`
    print("Google Speech Recognition thinks you said " + r.recognize_google(audio))
except sr.UnknownValueError:
    print("Google Speech Recognition could not understand audio")
except sr.RequestError as e:
    print("Could not request results from Google Speech Recognition service; {0}".format(e))
```

### PyPIのサイトを確認した
「Google Speech Recognition」のAPI取得の方法を調べていたところ、[speech_recognitonライブラリの古いバージョン(2.1.3)のPyPIのサイト](https://pypi.org/project/SpeechRecognition/2.1.3/)に以下のような記述がありました。([speech_recognitionの最新バージョン(3.1.8のPyPIのサイト](https://pypi.org/project/SpeechRecognition/#description)にはこのような記述はありませんでした。)

> API Key

> Google Speech Recognition API requires an API key. This library defaults to using one that was reverse engineered out of Chrome, but it is not recommended that you use this API key for anything other than personal or testing purposes.

> Instead, it is best to obtain your own API key by following the steps on the API Keys page at the Chromium Developers site.

APIキーは無事に取得でき、音声認識も実行できました。手順に従いGoogle Cloud PlatformでAPIを取得したのですが、Speech APIというAPIがCloud Speech-to-Text APIとは別にあり、その概要として以下のような記述がありました。

> 概要

> The Speech API allows developers to access Google speech-recognition services. It is only available for development and personal use.

この記述から
「Google speech-recognitionというサービスがあり、それをデベロッパが利用するときにこのAPIを使ってください。でも、開発の時の個人利用に限ります。」
と解釈しました。
その場合、開発ではなく本番環境としてGoogle Speech Recognitionを利用したい場合はどうすれば良いのでしょうか。

もしくは、Google Speech RecognitionとはGoogle Cloud Speech APIのことであり、デベロッパが利用するときの名称なのでしょうか。

(2021年01月27日 18:30)

Pythonの音声認識ライブラリ「speech_recognition」の「Google Speech Recognition」の実体がわかりません。

### 実現したいこと
[Google Cloud Vision API: Node.js Client #Quickstart](https://github.com/googleapis/nodejs-vision#quickstart)
こちらのREADMEに従ってQuickstartを成功させたい。

### 前提
現在の作業ディレクトリは以下の通りです。
```
├── node_modules
├── src
│   ├── vision.js
│   └── cat.jpg
├── package.json
└── yarn.lock
```

### ソースコード
`vision.js`
```js
async function quickstart() {
  // Imports the Google Cloud client library
  const vision = require('@google-cloud/vision');

  // Creates a client
  const projectId = 'react-accountbook';
  const keyFilename = '../vision.service-account.json';
  const client = new vision.ImageAnnotatorClient({ projectId, keyFilename });

  // Performs label detection on the image file
  const [result] = await client.labelDetection('./cat.jpg');
  console.log(result);
  const labels = result.labelAnnotations;
  console.log('Labels:');
  labels.forEach((label) => console.log(label.description));
}

quickstart();
```

### 発生している問題
`vision.js`を実行すると、以下のように`./cat.jpg`は存在しないというエラーが発生します。
`vision.js`と`cat.jpg`は確かに同じディレクトリにあります。

```
$ node ./src/vision.js ✘ 1 
(node:25188) UnhandledPromiseRejectionWarning: Error: ENOENT: no such file or directory, open './cat.jpg'
(node:25188) UnhandledPromiseRejectionWarning: Unhandled promise rejection. This error originated either by throwing inside of an async function without a catch block, or by rejecting a promise which was not handled with .catch(). (rejection id: 1)
(node:25188) [DEP0018] DeprecationWarning: Unhandled promise rejections are deprecated. In the future, promise rejections that are not handled will terminate the Node.js process with a non-zero exit code.
```

### 試したこと

`const [result] = await client.labelDetection('./cat.jpg');`を絶対パスで表記してみましたが結果は変わりませんでした。

### 補足情報
nodeのバージョンは10.17.0です。