Next の発表: 新しいデータクラウドのリリース

※この投稿は米国時間 2021 年 10 月 14 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

Google Cloud Next は、皆様のような技術担当者がデータからビジネス価値を引き出すのに大いに役立つ、新しいデータクラウドのサービスをいくつか発表しました。この投稿では、発表内容の概要、皆様にとってこのリリースが重要である理由、またお使いのデータ ワークフローでこれらのサービスの使用を開始する方法を説明します。

最初に、今回発表したプレビュー版の新しいサービスをいくつかご紹介します。

Google Cloud 向けの Earth Engine

• 概要:  地理空間データにアクセスし大規模に処理するためのプラットフォーム - 商業利用の提供開始

• 利点:  Earth Engine の絶えず更新される膨大なデータカタログを使うことで、分析に組み込むための地球科学データを簡単に見つけることができます。API を使えば、地理空間データを大規模に処理し、分析に使うキュレート済みのアプリケーションを構築できます。

• 使用を開始するには:  こちらから公開データカタログの検索や、API チュートリアルをご利用いただけます。

Google Cloud での Spark

• 概要:  Google Cloud 内で実行されるサーバーレス Spark サービス

• 利点: サーバーレス自動スケーリングによって、デベロッパーはインフラストラクチャの調整ではなくアプリケーションに集中でき、データ エンジニアリング チームにとってもインフラストラクチャの管理が不要になります。さらに、GKE 内の Spark を利用できるので、デベロッパーは Kubernetes 上で Spark ジョブを標準化することも、Vertex AI を Dataproc クラスタと統合してノートブック環境で Spark ジョブを実行することも可能になります。

• 使用を開始するには: こちらのフォームを記入してぜひプレビュー版にお申し込みください。Google Cloud での Spark について詳しくはこちらをご覧ください。

Vertex AI Workbench

• 概要:データ検索やデータ サイエンスのワークフローに適したフルマネージド ノートブック IDE

• 利点: Vertex AI Workbench を使えば、ユーザーは複数のカーネル（TensorFlow、R、PySpark など）を同じインスタンスから起動する、ノートブックをアドホックで実行したり繰り返し実行したりするようにスケジュール設定する、インスタンスをシャットダウンすることなくハードウェア プロファイルを変更する、アイドル タイムアウトを活用して BigQuery でアクセスできるデータを直接閲覧したりクエリしたりするといった機能を利用してデータ サイエンス ワークフローを簡素化し効率を向上させることができます。データ サイエンティストは、Vertex AI Workbench を使用すれば、従来のノートブック サービスに比べて ML モデルの構築とトレーニングを 5 倍速く行えるようになります。

• 使用を開始するには: チュートリアルはこちらからご利用ください。Vertex AI について詳しくはこちらをご覧ください。

次に、その他のプロダクトとソリューションの一般提供についてご案内します。

BigQuery Omni

• 概要: Amazon Web Services（AWS）または Azure で実行中の Anthos クラスタ上での BigQuery をクエリエンジンを実行します。

• 利点:AWS や Azure から Google Cloud にデータを移行しなくても、使い慣れた BigQuery インターフェースを使用できます。

• 使用を開始するには:詳しくはこちらをご覧ください。

Dataplex

• 概要:  Cloud Storage と BigQuery に格納されたデータレイク アセットを一元管理する 1 つのインターフェース

• 利点: データアセットのグループ全体に対する問題の集約やアクセス管理を 1 か所で行うことで、データ管理を簡素化できます。また、Dataplex レイクのストレージ バケットに追加された新しいファイルに、BigQuery や Dataproc のメタストアから外部テーブルとして自動的にアクセスできるようになるので、統合データ分析が可能になります。

• 使用を開始するには: 詳しくはこちらをご覧ください。 Dataplex に関するブログはこちらでお読みいただけます。

Contact Center AI と医療関連の NLP API 向け Looker ソリューション

• 概要: Contact Center AI（CCAI）、医療関連のデータソースと分析向けのテンプレートがあらかじめ用意されています。

• 利点: これらの Looker ソリューションを使えば、技術者でなくても人工知能が集約した分析情報を直接操作できるようになり、拡張アナリティクスの価値創出までの時間を短縮できます。

• 使用を開始するには: Looker CCAI ホワイトペーパーや、医療関連の NLP API Block の詳細をご覧ください。Looker 環境にアクセスできない場合は、こちらからトライアルをリクエストできます。

今回新しく発表されたサービスをご利用いただくことで、データのユースケースを拡大し、効率や拡張性が向上できるだけでなく、実務時間と開発リソースの節約を実現できます。#GoogleCloudNext に参加して、ご意見やご質問をぜひお寄せください。