生成 AI による Google Cloud パートナーのソリューション開発の強化

※この投稿は米国時間 2024 年 5 月 22 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

お客様のタイムラインと品質基準を満たすことは、Google Cloud パートナーの皆様にとって長年の課題であり、大規模な以前のコードベース、なじみのない言語、複数のツールを扱う場合には特に問題となります。

パートナー プロジェクトでは、レガシー言語も含めて、複数の言語にわたるコードの統合が頻繁に行われているため、手動での分析に課題が生じ、自動化ツールの有効性も損なわれています。さらに、Google Cloud の開発者のお客様を支援するパートナー様にとっては、信頼性の高いエラー検出を確実に行えるようにすることが極めて重要になります。

また、ソリューション開発を迅速化するために DevOps プラクティスを使用しているにもかかわらず、パートナー様がお客様の環境を包括的に把握できることはまれです。そのためエラーを最小限に抑えて納品を迅速化することが困難になっています。

昨今では、生成 AI が Google Cloud パートナー様のためにソフトウェア開発を刷新し、スピード、品質、セキュリティのバランスを取った戦略的ソリューションを提供しています。このブログ投稿では、Google Cloud パートナーの皆様が Google の生成 AI を他の Google Cloud サービスと連携させて使用することで、どのように DevOps プラクティスを再定義し、強化できるかについて説明します。

Google Cloud パートナー向け生成 AI ソリューション: 柔軟性の高い統合プラットフォーム

Google Cloud は、パートナーの皆様が既存のワークフローに統合できる柔軟性を備えた強力なツールを必要としていることを理解しています。Google の生成 AI は Google Cloud Platform 全体に統合されているため、これを使用して DevOps プラクティスを迅速かつ効率的に強化できます。

たとえば、Gemini Code Assist は、記述中のコードを完成させ、必要に応じて完全なコードブロックや関数を生成します。コード アシスタンスは、Visual Studio Code、JetBrains IDE（IntelliJ、PyCharm、GoLand、WebStorm など）、Cloud Workstations、Cloud Shell エディタなどの多くの IDE で利用でき、20 以上のプログラミング言語（Go、Java、JavaScript、Python、SQL など）に対応しています。

DevOps プラクティスの強化のために Google 生成 AI を使用する際には、責任ある AI のガイドラインを確認するようおすすめいたします。

では、生成 AI の大規模言語モデル（LLM）を貴社の開発オペレーションに組み込んで、エンド カスタマー向けソリューションの開発を加速し、変革できるようにする方法を見ていきましょう。

生成 AI を使用した DevOps の再定義

ほとんどのパートナー様は、内製開発オペレーション用の高度なツールやプロセスをお客様に提供しています。Google の新しいリファレンス アーキテクチャを使用すれば、Google 生成 AI プロダクトをこれらのツールやプロセスに統合して、ソフトウェア デリバリーのオペレーションをさらにモダナイズできます。

以下のリファレンス アーキテクチャは、生成 AI プロダクトを Google Cloud プロダクトと組み合わせて使用することで、パートナー様によるソリューション開発オペレーションを強化する仕組みを示しています。

パートナー様は、このリファレンス アーキテクチャを使用して、DevOps ソフトウェア デリバリーを合理化するソリューションを構築できます。

まず、Google の生成 AI LLM を継続的インテグレーションおよび継続的デプロイ（CI / CD）パイプラインと統合し、進化するコードベースに対して自動テストとリスクチェックを行えるようにします。

次に、Google のモニタリング ツールを使用して、本番環境の問題をより迅速に特定して、トラブルシューティングを一元化するために必要な情報を表示できるようにします。また、Gemini Code Assist から生成されたコード提案を Git リポジトリに push して、CI / CD によるお客様の環境へのデプロイを可能にします。

パートナー様は、このソリューションを独自の環境にデプロイしてお客様の環境をデプロイ、管理することも、ソリューションをお客様の環境にデプロイすることもできます。

ソリューション コンポーネント

このリファレンス アーキテクチャは、コードの生成、レビュー、デプロイを自動化するための包括的なソリューションとなります。その主要なコンポーネントは次のとおりです。

1. Vertex AI: 生成 AI プラットフォームの中心

• 生成 AI の LLM: Vertex では最先端の生成 AI モデルを使用して、コードの生成、補完、変換、デバッグ、ファインチューニングを行うことができます。また、反復的なタスクを自動化し、生産性を向上させ、革新的なソリューションを構築できます。次の生成 LLM バリアントは、このソリューション内で連携して開発者を支援します。

1. Code-Gecko: Code-Gecko はインテリジェントなコード補完ツールで、Gemini 1.0 Pro に統合されています。これは Gemini のコンテキスト理解を活用して、リアルタイムで提案を行います。関連するコードが提案されることで、効率的にコーディングできるようになります。

2. Gemini Code Assist と Gemini 1.0 Pro: Gemini Code Assist は IDE と Gemini 1.0 Pro の橋渡しをして、デベロッパーが Gemini を操作できるようにします。ソリューション内でユーザークエリに対応し、コンテキスト情報を提供し、ユーザーの要件に基づいてコード スニペットを生成します。

3. Gemini 1.5 Pro: Gemini 1.5 Pro は Gemini 1.0 Pro のアップグレード版で、より複雑なタスクや包括的なコード分析を実行できます。これは、コンテキストを認識した一貫性のある応答、マルチターンのやり取り、ドキュメント作成機能付きコード生成をサポートしています。この設計では、Gemini 1.5 Pro は、複雑なコーディングのユースケースを支援する高度な AI アシスタントとなります。

• Vertex AI Search: Vertex AI Search は、セマンティック検索と ML モデルを活用して、コード スニペットとドキュメントのインデックスを作成します。このアーキテクチャでは、LLM によって作成されたコードを迅速に取得でき、コード生成、テスト、ドキュメント作成などのさまざまなタスク自動化プロセスが実現します。

• Vertex AI Agents は、リスクチェックを自動化し、新しいコード提案を生成する、最先端のエージェント構築および会話型 AI サービスです。これは CI / CD パイプラインと統合されており、開発者はチャットのようなインターフェースでコードベースを操作できます。

2. Cloud Storage: コード リポジトリ

• CodeBase: この設計では、Cloud Storage は、コードベース、単体テスト、ドキュメント、LLM から生成されたコードを含むモデル トレーニング データなど、すべてのプロジェクト アーティファクトの中央リポジトリとして機能します。

• トリガーとビルドプロセス: Cloud Storage は Cloud Build と統合されており、コードベースの変更時にビルドと CI / CD パイプラインを自動トリガーして、生成されたコードをテストおよび検証できます。

3. BigQuery: 分析情報の強化

• ドキュメントのメタデータ: BigQuery は、コード アーティファクトに関する構造化メタデータを Cloud Storage に保存し、コード ドキュメント、ソースコード ファイルと生成されたテスト間の関係、コードの作成者に関する分析情報を提供します。

• 分析と分析情報: BigQuery は、このメタデータを他のコンポーネントから収集されたログや指標とともに分析できるようにし、モデルの使用パターンと改善の余地がある領域についての分析情報を提供します。

4. セキュリティとオブザーバビリティ

• IAM（Identity and Access Management）: IAM は、きめ細かいロールベース アクセス制御を提供して、開発者、サービス、そして生成 AI モデル自体に適切な権限が確実に付与されるようにします。

• VPC（Virtual Private Cloud）: VPC は、開発環境を分離するほか、アクセス ポイントを制限して、ネットワーク制御とファイアウォールを定義することでセキュリティを強化します。

• Cloud Logging と Cloud Monitoring: これらのサービスは連携してさまざまなコンポーネントからログを収集し、KPI を追跡して、トラブルシューティング、モデルのパフォーマンスのモニタリング、潜在的な問題の検出を支援します。

ソリューション開発を迅速化する

Google の検索と、根拠付けを行い正確な検索結果を出すことに関する専門知識により、より効果的なソリューションを実現できます。このアーキテクチャを使用することで、Google 生成 AI のサービスを活用して、コーディングやコードレビューなどのタスクを自動化しながら、ソリューション開発を迅速化し、ワークフローを効率化できます。その結果、お客様に対してエラーのない迅速な納品が可能になり、ソフトウェア開発の効率性が向上します。この生成 AI ソリューションを使用することで、革新的ですぐに使えるツールで組織を差別化し、最先端のテクノロジーでお客様に付加価値を提供するというコミットメントを示すことができます。

パートナーの皆様には、Google 生成 AI についての見識をぜひ深めていただき、その機能をワークフローに広く取り入れ、お役立ていただければと存じます。利用可能なトレーニング オプションについては、パートナー アカウント担当の Google チームにお問い合わせください。Google Cloud パートナーになることをご検討の場合は、こちらまでお問い合わせください。

-シニア パートナー エンジニア Schneider Larbi
-パートナー エンジニア David Peterside