はじめに
お疲れ様です。福岡オフィスで働いている大里です。
先日の12/12日に行われた、「Cloud OnBoard」のセミナーに参加してきました。
この「Cloud OnBoard」は、Googleのクラウドである「Google Cloud Platform」（以下、GCP）という開発者向けサービスの入門編で、GCPの概要、事例紹介、多数の機能説明などの内容をGoogleの方から話を聞けるというものです。
こちらの参加しましたセミナーの内容を少し紹介させていただければと思います。
セミナー内容
今回のタイムスケジュールはこのような感じで、半日のセミナーとなっていました。
01:00 PM – 01:10 PM ご挨拶 01:10 PM – 01:40 PM なぜ今 GCP を学ぶのか？ 01:40 PM – 01:55 PM Google Cloud Platform 概要 01:55 PM – 02:25 PM 事例紹介 02:25 PM – 02:40 PM 休憩 02:40 PM – 03:40 PM GCPサービス概要とコンピューティング 03:40 PM – 03:55 PM 休憩 03:55 PM – 04:55 PM ストレージとデータベース 04:55 PM – 05:10 PM 休憩 05:10 PM – 05:55 PM 機械学習 05:55 PM – 06:00 PM 今後の学習の進め方
まず「ご挨拶」では、総合司会にGoogleの中井悦司さん、トレーナーでトレノケート株式会社の古賀聖人さんのお二人の自己紹介から始まり、スケジュールを進行されていました。
次の「なぜ今 GCP を学ぶのか？」になりますが、このGCPは「Googleの各サービスで使用している[インフラ環境]を誰でも使用できる」ということから、基本的な構成要素が初めから各種サービスとして用意されているため、それらを使用して簡単に開発を行うことが可能。
また、GCPを使用すると「全世界に提供するサービスを作成することが可能」になるため、「世界中の誰でも同じサービスを使える」ということがGCPを推す理由の一つのようです。
「GCP概要」では、現在のクラウド環境では、ユーザがサーバの設定、管理、維持を行い、データセンターのクラウド化といった、部分ごとでしかクラウド化ができませんが、将来的にはこれをサーバーレス／オペレーション担当者不要で、完全に自動化させる環境を作り、ユーザにはアプリケーションの開発のみにしたいという思想があるようです。
事例紹介を経て、いよいよメインとなる「GCPサービス概要とコンピューティング」の内容に入ります。
ここでは、コンピューティングサービスの4種類だけでも覚えてほしいとのことでした。
その4種類がこちらなります。
こちらの各種サービスの内容を簡単に書きますと、以下の内容になります。
・Google Compute Engine (GCE)
Google のデータセンターとファイバー ネットワークで運用される仮想マシンを提供。
Google が実際に運用環境で使用している環境上で動作可能というのが利点。
・Google App Engine (GAE)
Google が提供する Platform as a Service (PaaS) のことで、2008年の4月にサービスが開始された PaaS としては古くあるサービス。
「自分のアプリケーションを Google の環境上で動かすことができる」ことにより、Google の安定した環境上でアプリケーションを運用でき、さらに1日あたり 1,000 億レスポンス以上の処理が可能なため、大量にアクセスがあった場合でも対処できるというもの。
・Google Kubernetes Engine (GKE)
コンテナ化されたアプリケーションの設計や、改修をしながら開発を進められるという管理型の本番環境。
製品化までの時間を短縮することが可能。
・Google Cloud Functions (GCF)
クラウドサービスの作成と接続に使用できるサーバーレスの実行環境
生成されたイベントに関連する簡単な関数を作成する。（JSで関数定義する）
以上、この4つのサービスを利用して開発のほか、サービス提供する環境を構成するといった感じになります。
次は、「ストレージとデータベース」の内容になります。
少しサービス内容が多いため、こちらは気になった内容を一つだけ紹介させていただきます。
・BigQuery
BigQueryは、Google が提供する企業向けデータウェアハウスで、100億行の正規表現の置換を10秒弱ぐらいで完了させる性能があり、151GBのデータのフルスキャンを21.4秒、1.09PBのデータ処理を286秒で行うことが可能とのことでした。
他にも、「MySQL データベース とPostgreSQL ベータ版 データベース」の提供や「データ䛾耐久性と高可用性を両立させたオブジェクトストレージ」の提供を行っており、色々なサービスの組み合わせにより、アプリケーションの開発を行ってください。という感じでした。
最後に「機械学習」ですが、このようなサービスが提供されていました。
「TensorFlow」や「Cloud Machine Learning Engine」といった、「ユーザ独自のデータを利用してモデルを作成」するものでは、大量の学習データが必要で時間もかかるけど、モデルを学習させて精度を上げていくといったものや、「GCPの学習済み機械学習モデル」といった、すぐに利用できるものがあるとのことでした。
このようなサービスを使用することで、機械学習の環境の提供や、学習に要する時間の短縮も行えるとのことでした。
終わりに
今回のセミナーでは、「Google Cloud Platform」の入門編のトレーニングという内容でしたので、サービスの種類や概要が主な説明でしたが、オンラインセミナー講習用チケットもいただけましたし、設定や操作など、困った場合はGCPUG（ジーシーバグ）というコミュニティサイトもありますので、これを機に「Google Cloud Platform」に少しずつでも触れていければと思っています。