Google Cloud
月刊 Google Cloud Platform ニュース / 2017 年 1 月
2017年2月1日
Google Cloud Japan Team
Posted by 寳野雄太（Google Cloud Platform セールスエンジニア）
先月（ 2017 年 1 月）に発表された Google Cloud Platform (GCP) 関連のニュースをブログ記事から振り返ります。今月はユーザーの皆様にとって非常に有用なソリューション/ブログポストが多かったため、その部分を中心に日本語ブログ以外からも振り返ってみたいと思います。
[新製品, 新機能]
.NET アプリケーションが稼働している Google Compute Engine 仮想マシン（VM）において、リクエストとアプリケーション ログを自動的に収集できるようになりました。また、その他機能を合わせ、.NET アプリケーションをどのようにロギング・モニタリング・診断をしていけるかをご紹介しています。 新しくベータとして発表された Cloud Key Management System (Cloud KMS) のご紹介を記事しています。Cloud KMS は、保護するデータの格納先が GCP でも他の環境であったとしても、対称暗号化キーをクラウド ホスト型ソリューションで管理できるようにし、Cloud KMS API を介すことで、秘密管理やエンベロープ暗号化ソリューションの一部として、キーの作成、使用、ローテーション、破棄を可能にしています。 Cloud Audit Logging の対象サービスがベータとして大幅に追加されました。また今回、Google Cloud Dataflow、Stackdriver Debugger、Stackdriver Logging 向けの Cloud Audit Logging を一般公開（GA）しました。[顧客事例]
[ソリューション]
弊社 Solutions Architect の中井による OpenStack ユーザーの皆様に向けたドキュメントです。OpenStack の構成要素と GCP の構成要素を、実際に取りうるアーキテクチャを例にわかりやすく比較しています。OpenStack ユーザーの皆様が GCP を使ってみたい、と思われた際にはぜひともご一読ください。 Google インフラのセキュリティ設計に関する新しいホワイトペーパーです。データセンターの物理セキュリティから、インフラ、及び、運用上のセキュリティ サポートにおける技術的制約とプロセスまでを詳しく解説しています。Google サービスにセキュリティの不安があるという方は、一度お読みいただければその不安の一部でも解消することの手助けになると思います。- 大規模分析のデータ取り込みの最適化 (現在英語のみ)
GCP においては BigQuery でデータ分析を実施をされておられるお客様が多数いらっしゃいますが、アーキテクチャによってはデータが大規模になるにつれ BigQuery 解析方法よりも、もっとデータ取り込みのベストプラクティスを知りたいという声がありました。この記事はまさにそのような方に向けて書かれた記事で、リアルタイムに近い分析/そうではない分析のデータをそれぞれホットパス/コールドパスと分けた経路でどのように取り込むのが良いかを解説しています。
BigQuery 以外に Cloud Dataflow, Cloud PubSub, Cloud Storage などを利用してアーキテクチャを構成していますので、これらのサービスをどのように使うかイメージがわからないという方にも有用なドキュメントです。 音声・動画といったメディアを扱う際には、長時間実行されるタスクを実行することが必要になることがあります。このドキュメントは、そのような場合に Cloud Pub/Sub 等を利用しできるだけシンプルな、費用対効果の高いアーキテクチャを構成する方法をご紹介するものです。具体的には次のようなアーキテクチャ概要となります。
- データを Google Cloud Storage (GCS) に保管
- Google App Engine (GAE) を利用して Cloud Pub/Sub にメッセージを Publish する Webhook を実装
- 変更があれば GCS のイベント通知が GAE の上記 Webhook を実行
- 自動スケーリングを設定したGoogle Compute Engine (GCE) をワーカーとして利用、Cloud Pub/Sub のメッセージに基づき処理を実行
- データウェアハウスプロのための Google BigQuery の概要 (現在英語のみ)
ビジネスにおいてデータウェアハウスは非常に重要なコンポーネントですが、データ ソースの種類・量が増加し、複数の分析アプローチやアーキテクチャが存在することになり、ユーザーにとっての管理は非常に複雑なものとなりがちです。そのような課題を解決することを GCP でどのようにお手伝いできるかを簡潔に説明します。
[パートナー関連]
[その他]
最後に、Google Cloud NEXT 17’ が 3 月 8 日～ 3 月 10 日、サンフランシスコにて開催されます。200 以上のセッションで Google Cloud Platform をはじめ、Google Cloud の技術、事例、その他ビジネスプロセス変革のために役立つ内容が公開されます。Google Cloud Platform の最新発表なども例年ありますので、ぜひとも参加をご検討ください！
