Cloud Functions は Cloud Run 関数に - イベント ドリブン プログラミングを 1 つの統合サーバーレス プラットフォームで実現

※この投稿は米国時間 2024 年 8 月 22 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

Cloud Functions とそのおなじみのイベント ドリブン プログラミング モデルが Cloud Run 関数となり、開発者がサーバーレス プラットフォームに求めるきめ細かい制御とスケーラビリティが提供されるようになりました。Cloud Run 関数になったことで、すべてのワークロードに対応する統合サーバーレス プラットフォームが構築されました。そのため、2 つのどちらかを選択する必要はありません。

これは単なる名前の変更だけではありません。Cloud Functions のインフラストラクチャが Cloud Run と統合され、Cloud Functions（第 2 世代）の開発者は、NVIDIA GPU を含むすべての新しい Cloud Run 機能にすぐにアクセスできるようになりました。

Cloud Functions が Cloud Run 関数になったことで、Cloud Run で直接関数を作成してデプロイできるようになり、基盤となるサービス構成の完全な制御が可能になりました。

さらに、Google Cloud Functions（第 2 世代）で作成されたすべての関数は、次のような Cloud Run の機能すべてにアクセスできます。

• マルチイベント トリガーの管理

• 高パフォーマンスのダイレクト VPC 下り（外向き）

• Cloud Storage ボリュームをマウントする機能

• Google が管理する言語ランタイム、ベースイメージでのセキュリティの自動更新を含む

• トラフィック分割とリビジョン管理

• サイドカー コンテナを含むマネージド Prometheus と OpenTelemetry のサポート

• NVIDIA GPU による推論機能

新たにリリースされた GPU 対応の Cloud Run 関数により、Python 開発者は、インフラストラクチャ、GPU ドライバ、コンテナなどを気にせずに Hugging Face モデルを使用できます。Cloud Run のゼロへのスケーリングと高速起動の機能は、わずか数行のサーバーレス コードだけで HuggingFace モデルを使用して AI 開発を開始しようとしている開発者に最適です。」- Hugging Face、最高技術責任者 Julien Chaumond 氏

既存のAPI、gcloud コマンド、terraform モジュールの継続的なサポート

Cloud Functions 第 2 世代の関数は、Cloud Run 関数に自動的に変換されます。Cloud Run 関数により、Google は、既存の関数 API、gcloud コマンド、Terraform モジュール（第 2 世代）の継続的なサポートに取り組んでいます。これにより、デプロイの自動化をリファクタリングすることなく、関数で Cloud Run 機能を有効にできます。

第 1 世代の関数は、Cloud Run 関数（第 1 世代）として引き続き使用できます。基盤となる Cloud Run 機能に完全にアクセスできるようにするには、第 1 世代関数を Cloud Run 関数にアップグレードする必要があります。Cloud Run 関数（第 1 世代）のAPI、gcloud コマンド、Terraform モジュール（第 1 世代）は引き続きサポートされます。

関数を使用してプラットフォームを接続する

Cloud Run 関数を使用すると、プラットフォームの接続がシンプルになり、簡単に保守できるようになります。気にかける必要があるのはコードだけで、あとは自動で処理されます。コーディングの知識があるメンバーがチームにいれば、コードをパッケージ化することなくソリューションを作成できます。また、7 つの一般的な言語から選択することもできます。たとえば、データ サイエンティストなら、インフラストラクチャの知識があまりなくても、Python スクリプトをクラウドで実行できます。

Cloud Run 関数は、各関数を独立したコンポーネントにすることで、生産性を高く保ち、運用コストを低く抑え、他のワークロードに直接影響を与えないようにします。1 つの関数を変更したり更新したりしても、別の関数に影響する可能性はほとんどありません。

この関数は一般的に、オブジェクトが Cloud Storage バケットに追加されたときの応答に使用されます。この関数により、画像のサムネイルを生成したり、テキスト ファイルの感情分析を実行したりできます。お客様が Cloud Functions を選択する例は他にも多くあります。

• データを変換して BigQuery に読み込む

• サードパーティ（GitHub など）によって呼び出される Webhook を作成する

• ML API を使用して、データベースまたはストレージ バケットに追加されたデータを分析する

Cloud Run 関数を使ってみる

サーバーレスを初めて使用される方でも、経験豊富な方でも、Cloud Run 関数を使用すると、イベント ドリブン アプリケーションの構築と管理がこれまで以上に簡単になります。

• Cloud Functions エクスペリエンスの改善に関する詳細を見る

• HTTP 関数を Cloud Run にデプロイする

•  イベント ドリブン関数を Cloud Run にデプロイする

• NVIDIA GPU を使用した Cloud Run での推論アプリケーションの実行に関する詳細を見る

Cloud Run 関数と Cloud Run の詳細については、こちらのライブ ウェブセミナーをご覧ください。

-シニア プロダクト マネージャー James Ma