GCP (Google Cloud Platform)

GCP とは？

GCP は Google Cloud Platform の略で、Google が提供するクラウドサービスの総称である。Google 検索、Google マップ、Gmail、YouTube などのサービスも GCP 上で実行されている。もともとは 2008 年にリリースされた PaaS の Google App Engine、2011 年にリリースされたビッグデータ分析サービス BigQuery、2012 年にリリースされた IaaS の Google Compute Engine など、それぞれ個別サービスとして提供されていたが、2013 年にサービスを統合して Google Cloud Platform として提供されるようになった。

このように Google 社内で実際に使用されている技術やインフラを利用することで、効率的な Web 開発や運用ができる。また、同社の強みでもあるデータ解析や機械学習などの先端技術も活用できる。

Google Cloud Platform

GCP で何ができるか？

GCP はクラウドサービスであるため、マシン、ネットワークなどのインフラや開発環境となるプラットフォームを準備しなくても、導入費用と運用費用を抑えながら Google 社の高度な技術を利用できる。GCP を使えば多くのことができるが、その中でも代表的なものを紹介する。

需要予測

GCP は AI 技術とデータ処理技術が非常に優れていることが特徴である。顧客データをもとに、これを活用して需要予測ができる。

データ運用

GCP が提供する BigQuery は、データ分析と運用を簡素化するツールであり、データ分析を準備する時間と労力を大きく減らし、運用効率を高められる。BigQuery は Google Analytics 4 とも連携できるため、Google Analytics のデータも BigQuery で分析できるなど、プラットフォームを通じたデータ分析も可能である。

急激な負荷に対応できる環境

GCP は急激な負荷にも耐えられる環境を備えている。急激な負荷上昇があっても負荷を分散でき、オートスケールは他サービスに比べて非常に速い。

ゲーム開発

フルマネージドで優れたオートスケール性能を持つ App Engine を利用することで、少人数かつ低コストでゲーム開発が可能である。

画像分類

AutoML を使用すると、機械学習に関する専門知識がなくても、必要な項目を直感的に設定するだけで AI 技術を応用した高精度なモデルを作成できる。

働き方の変化

Google Workspace を使用することで、業務効率向上だけでなく、コミュニケーション方法も変化させられる。

GCP を利用する利点

Google 社の技術を利用して開発できることに加え、費用面や利便性にもさまざまな利点がある。

コストを削減できる。

まず、GCP は費用が比較的低いという利点がある。GCP を使用する利点は、AWS や Azure のような類似サービスと比較すると理解しやすい。

作業を効率化できる。

最後に、Google は毎日膨大なデータを扱っており、その経験を活かしたデータ分析を効率的に行えるという利点がある。特にデータ処理速度が特徴であり、スピード感のある分析を可能にする。

GCP が提供するサービス

コンピューティング

Compute Engine

Compute Engine は Google が提供する IaaS 形式のサービスで、クラウド上で仮想マシンを提供する。仮想マシンやネットワークなどのインフラ環境をクラウドで利用できるため、導入費用と運用費用を削減できる。

App Engine

App Engine は Google が提供する PaaS 形式のサービスで、クラウド上でアプリケーションを実行するためのプラットフォームを提供する。Google 社が提供する安定した環境でアプリ開発が可能で、保守も不要なため開発に集中できる。

ストレージ

Cloud Storage

Cloud Storage は可用性の高いオブジェクトストレージサービスである。容量無制限で、自動バックアップ機能も備えているため、ファイルの保存場所として利用できるだけでなく、Web 上に公開することもできる。

Cloud Datastore

Cloud Datastore は完全マネージド型 NoSQL データベースである。必要に応じて自動的に拡張する機能があるため、高負荷の処理も高速に実行できる。NoSQL とは SQL 言語を使用しないデータベースであり、ビッグデータなどを扱うのに適している。

ビッグデータ

BigQuery

クラウド上のビッグデータを高速に解析できるサービスである。BigQuery を使用すると、2.5 億件のトランザクションデータを約 2 分半で処理できるため、ユーザーデータ分析をリアルタイムで行える。

Cloud Dataflow

Cloud Dataflow は、膨大なデータをリアルタイムに処理するストリーム処理と、一括処理するバッチ処理を簡単にする完全マネージド型プロセッシングサービスである。データ取得から変換、分析、分類まで幅広い処理パターンを統合したプログラミングモデルが提供されるため、リソース管理やパフォーマンス最適化などの運用作業を減らせる。

サービス

Cloud DNS

Cloud DNS は、Google が信頼性と高性能を提供する DNS サービスである。DNS は IP アドレスを人間が理解しやすい文字列へ変換するもので、ドメイン管理に不可欠である。Cloud DNS を使用して DNS レコードを作成できる。

Translate API

Translate API は翻訳 API とも呼ばれ、言語に関係なく API で受け取った文字列を検出して翻訳できる。Google 翻訳と統合すれば数千の言語間を即時翻訳できるため、多言語間の意思疎通が容易になる。

GCP と AWS の違い

GCP と比較されるクラウドサービスは Amazon が提供する AWS である。GCP と同様に安定した環境を提供する AWS も多くの企業で利用されている。

この 2 つのクラウドサービスには大きく 2 つの違いがある。

GCP の利点は Google のインフラを活用できることである。その中でも、最新技術を利用したビッグデータ解析と機械学習機能がサービスとして提供されている点は、他のクラウドサービスと比較して優位性がある。

一方、AWS の強みは豊富なサービスを提供することで複雑なシステム構築も可能になり、柔軟性の高い Web 開発ができる点である。ただしサービスが非常に多いため設計が複雑になりやすく、専門知識も必要である。

このように、データ分析に優れた GCP、柔軟性に優れ用途が広い AWS と、両者にはそれぞれ異なる強みがあるため、利用場面に応じて検討するとよい。