サーバーレス

事前プロビジョニング不要、サーバー管理なし、従量課金制

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サーバーレスとは

サーバーレスは、モバイル バックエンド、API バックエンド、ETL、データ処理ジョブ、データベースなどのサーバー管理にまつわる複雑さを解消する、コンピューティングの新しいパラダイムです。

事前プロビジョニングは不要です。コードとデータを提供するだけで、Google が必要に応じて動的にリソースをプロビジョニングします。

サーバーを管理する必要はありません。クラスタのスケーリングや OS のセキュリティ パッチなど、サーバーの管理や管理の自動化に伴う、ミスが起こりやすい繰り返しタスクから解放されます。

従量課金制です。動的プロビジョニングと自動スケーリングを採用しているため、ご利用分のみお支払いいただくことになります。

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サーバーレスにする理由

製品化までの時間が短くスケーリング要件の予測がつかないようなアプリケーションでは、サーバーレスが特に有効です。Google Cloud のお客様が体験されている主なメリットをご紹介します。

製品化までの時間の短縮 - インフラストラクチャ管理には時間がかかります。この管理から解放されることで、新しいコードをより早く本番環境に実装できます。

インフラストラクチャ コストの軽減 - 従量課金制のため、コストを削減できます。

運用コストの軽減 - 繰り返し行うプロビジョニングや管理タスクが自動化されるため、より価値の高い開発タスクに取り組むことができます。

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サーバーレス - マイクロサービスへの正しいアプローチ

正しく設計されたマイクロサービスはそれぞれが単一の機能を担当し、個別にスケールすることができます。従来のアプリケーションを何百というマイクロサービスへ分割するにあたり、従来型のプラットフォーム テクノロジーでは管理コストとインフラストラクチャ コストが大幅に増加する傾向にあります。Google Cloud Platform のサーバーレス プロダクトはこうした課題を軽減し、コスト効率の高いマイクロサービスの構築をサポートします。

Google のサーバーレス プロダクト

Google Cloud は、2008 年に Google 初の完全なサーバーレス コンピューティング サービスである Google App Engine を発表して以来、サーバーレスのビジョンを常に信じてきました。それ以降 Google はアプリケーション開発とデータ分析の両方の分野において、サーバーレス サービスをさらに進化させてきました。

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コンピュータとしてのデータセンター

クラウド コンピューティングが主流となるにつれ、コンピューティング プラットフォームの外見はピザの箱や冷蔵庫のようなものから、コンピュータでいっぱいの倉庫にまで変化を遂げました。このような新しい大規模データセンターは、従来のホスト施設とはまったく異なり、単に同じ場所に配置されたサーバーの集合と捉えることはできません。こうした施設内のハードウェアとソフトウェア リソースの大部分はインターネット サービスの提供に用いられていますが、これらが協調動作して優れたパフォーマンスを効率的に発揮するには設計とデプロイに対する包括的なアプローチが不可欠です。 詳しくは「コンピュータとしてのデータセンター: ウェアハウス規模のマシンの設計入門」(英語)をご覧ください。

サーバーレス アプリケーションの開発
プロダクト 利点
App Engine インフラストラクチャが完全に抽象化されたサーバーレス アプリケーションであり、デベロッパーはコードの記述に専念できます。
Cloud Functions クラウド サービスを構築して接続するためのサーバーレス環境。
Cloud Datastore 自動シャーディングとレプリケーションを備えたスケーラビリティの高い NoSQL データベース。
Cloud Storage 高度な QPS ニーズに対応する地理的な冗長性を備えたオブジェクト ストレージ。
Cloud Pub/Sub あらゆるメッセージ サイズとベロシティに対応する地理的な冗長性を備えたリアルタイム メッセージング。
Apigee マルチクラウド環境向けエンタープライズ API 管理。
Endpoints Google Cloud で構築された API 管理アプリケーション。
サーバーレス解析と機械学習
プロダクト 利点
Cloud Dataflow サーバーレス ストリームおよびバッチデータ処理サービス。
BigQuery 企業の高度なクラウド データ ウェアハウス ソリューションのデプロイを支援するサーバーレス データ ウェアハウス サービス。
Cloud ML Engine カスタム Google ハードウェア(テンソル プロセッシング ユニット)上に構築された、自動スケーリングが可能なサーバーレスの機械学習サービス。
使用例
ウェブ バックエンド
ウェブ バックエンドの使用例の図
マイクロサービス
マイクロサービスの使用例の図
ETL
ETL の使用例の図
使用例 Google とのサーバーレス
モバイルアプリ Firebase
ウェブ クライアント Firebase
ウェブ バックエンド App Engine -> Datastore
マイクロサービス Cloud Functions -> Datastore
bot Cloud Functions
IoT デバイス メッセージ Cloud Pub/Sub -> Dataflow
NoSQL データベース Cloud Datastore
ETL Cloud Dataflow -> BigQuery
blob ファイル ストレージ Cloud Storage
分析ウェアハウス(SQL) BigQuery
カスタマイズ Cloud Machine Learning Engine