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Google Cloud(GCP) データベース関連プロダクト 7 個まとめ

こんにちは、クラウドエース編集部です。

こちらの記事では、Google Cloud（GCP） が提供するデータベース関連のプロダクトについてご紹介していきます。

AWS や Azure も同様にデータベースサービスのプロダクトを提供しており、以下では各プロダクトに相当する AWS や Azure のプロダクトについても紹介します。

1.Cloud SQL（クラウドエスキューエル）

Cloud SQL は、GCP 上で提供される、フルマネージドのリレーショナルデータベースサービスです。MySQL、PostgreSQL、Microsoft SQL Server の 3 つの主要なデータベースエンジンをサポートしています。

 

Cloud SQL を使用すると、データベースの設定や管理、データベースインスタンスの拡張、自動フェイルオーバーの設定など、通常は管理者が行う必要がある多くのタスクを自動化できます。また、スケーラビリティが高く、需要に応じて自動的にリソースを追加することもできます。

 

また Cloud SQL では、セキュリティの高い通信、自動暗号化、定期的なデータバックアップ、冗長性のあるストレージなど、高度なセキュリティ機能も提供しています。もちろん、GCP の他のサービスとの統合も容易で、GCP 上でアプリケーションを実行する場合にも役立ちます。

 

Cloud SQL は、中小企業から大企業まで、幅広い規模の企業で使用されています。データベース管理にかかる時間や費用を削減し、スケーラビリティと信頼性を高めるために、クラウド上でデータベースを実行することを検討している場合は、Cloud SQL が選択肢の 1 つとなるでしょう。

ユースケース

  • Webアプリケーションの構築：Web アプリケーションに必要なデータベースを簡単に構築できます。Cloud SQL は、MySQL、PostgreSQL、Microsoft SQL Server の 3 つの主要なデータベースエンジンをサポートしているため、多くの Web アプリケーションに適しています。
  • データ分析：Cloud SQL は大量のデータを処理する際にも使用できます。Cloud SQL を利用することで、データベースの管理やスケーリングにかかる時間とコストを削減できます。
  • ビジネスアプリケーション：Cloud SQL は、ビジネスアプリケーションのバックエンドとしても使用されます。GCP の他のサービスとの統合も容易であるため、ビジネスアプリケーションを構築する際に便利です。
  • ゲーム開発：多くのゲームには、プレーヤーやアイテムなどのデータベースが必要です。Cloud SQL は、大量のプレーヤーデータやゲームデータの処理にも適しています。
  • IoTアプリケーション：IoT（Internet of Things）アプリケーションには、大量のセンサーデータを処理する必要があります。大量のデータを処理する際に役立つ Cloud SQL は、IoT アプリケーションにも適しています。

 

AWS、Azure、GCP 類似プロダクト

  • Cloud SQL：GCP のリレーショナルデータベースサービス。データベースの自動バックアップ、復元、スケーリングなどを提供しています。MySQL または PostgreSQL を利用している人に最適です。
  • Amazon Relational Database Service（RDS）：ASW のリレーショナルデータベースサービス。ASW 上で簡単に管理ができます。MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server などを利用している人に最適です。
  • Microsoft Azure SQL Database：Azure のリレーショナルデータベースサービス。Microsoft SQL Server のクラウドベースのバージョンで、Microsoft SQL Server を利用している人に最適です。

 

2.AlloyDB（アロイディービー）

AlloyDB は、エンタープライズ グレードのパフォーマンスと可用性を必要とするトランザクションと分析ワークロード用に設計されたフルマネージド PostgreSQL 互換データベースです。AlloyDB は、最新のハードウェア、高度な自動スケーリング、機械学習による自動チューニングを使用して、エンタープライズ グレードのパフォーマンスと可用性を提供します。また、オープンソースの PostgreSQL との 100% の互換性があり、既存の PostgreSQL アプリケーションを簡単に移行および拡張できます。

機能

  • カラムナストレージ：カラムナストレージを使用すると、データは列単位で格納されるため、特に読み取りクエリに優れたパフォーマンスが得られます。
  • 水平スケーリング：AlloyDB は水平にスケーリングできるため、需要の変化に応じてデータベースインスタンスの数を増減できます。
  • 自動フェイルオーバー：AlloyDB は自動フェイルオーバーを備えているため、データベースインスタンスの 1 つに障害が発生した場合でも、データベースは引き続き利用できます。
  • 高可用性：AlloyDB は高可用性を備えているため、99.99% の稼働時間 SLA を実現します。
  • セキュリティ：AlloyDB は、データの暗号化、アクセス制御、不正アクセスの検出などのセキュリティ機能を備えています。

メリット

  • パフォーマンス：AlloyDB は、特に読み取りクエリに優れたパフォーマンスを提供します。
  • 管理の容易さ：AlloyDB はフルマネージドサービスであるため、データベースの管理や保守に煩わされることはありません。

ユースケース

  • ミッションクリティカルなアプリケーション：AlloyDB は、99.99％の可用性 SLA を備えているため、ミッションクリティカルなアプリケーションに適しています。
  • データ分析：AlloyDB は、列指向のストレージアーキテクチャを採用しているため、データ分析クエリを高速に実行できます。
  • ハイブリッドクラウド：AlloyDB は、Amazon Web Services（AWS）や Microsoft Azure などの他のクラウドプロバイダーとの間でデータのシームレスな移行をサポートしているため、ハイブリッドクラウド環境に適しています。
  • コスト削減：AlloyDB は、オンプレミスデータベースよりも低コストで運用できるため、コスト削減に役立ちます。

 

3.Cloud Spanner（クラウドスパナー）

Cloud Spanner は、GCP 上で提供されるリレーショナルデータベース管理システムです。 水平スケーリングやグローバルなデータの一貫性を備えています。

 

Cloud Spanner は、Google が内部で使用している分散データベースシステムである Spanner をベースにしています。Spanner は、Google の検索エンジンや Gmail など、高トラフィックの Web サービスのバックエンドで使用されているほど強力なものです。

 

Cloud Spanner は、トランザクションの分散処理をサポートすることにより、高い可用性と耐久性を提供します。また、グローバルに配置された複数のリージョンでのデータの一貫性を維持することもできます。これにより、ユーザーは、グローバルなアプリケーションの開発と展開に集中できるようになります。

 

Cloud Spanner は、高い可用性、耐久性、スケーラビリティを必要とする大規模な Web アプリケーションや企業のデータベースに最適です。また、トランザクション処理が必要なアプリケーションにも適しています。Cloud Spanner は、SQL と互換性があり、既存のアプリケーションを簡単に移行できます。

ユースケース

  • 金融サービス：銀行や証券取引所などの金融サービス業界では、高度なトランザクション処理を必要とするアプリケーションが多数あります。世界中の複数のデータセンターで高可用性と耐久性が確保された分散データベースを提供する Cloud Spanner を使えば、高速かつ安全なトランザクション処理を実現できます。
  • eコマース：顧客情報や注文情報などのデータを処理が必要なeコマースサイトで Cloud Spanner を使えば、高速で一貫性のあるトランザクション処理によりパフォーマンスを向上させることができます。
  • IoT：IoT アプリケーションでは、大量のデバイスからのセンサーデータをリアルタイムで処理する必要があります。Cloud Spanner は、世界中の多数の地理的なリージョンで高速かつ一貫性のあるデータ処理を実現するため、IoT アプリケーションのスケーラビリティとパフォーマンスの向上を実現できます。
  • ビッグデータ：Cloud Spanner は、大量のデータをスケーラブルかつ柔軟に処理するための高速かつ一貫性のあるデータベースシステムを提供するため、ビッグデータアプリケーションのパフォーマンスも高めます。

 

AWS、Azure、GCP 類似プロダクト

  • Cloud Spanner：Google の技術力とグローバルなネットワークを利用して、高速で信頼性の高いデータベースを提供します。大規模なビジネスや企業、特にグローバルに展開している企業におすすめです。また、高可用性が必要なアプリケーションや、トランザクション処理が多いアプリケーションにも適しています。
  • Amazon Aurora：MySQL や PostgreSQL と互換性があり、高速でスケーラブルなリレーショナルデータベースを提供します。スタートアップや中小企業、小規模のアプリケーションにおすすめです。また、MySQL や PostgreSQL を使用している企業や開発者にも、移行が容易であるためおすすめです。
  • Microsoft Azure SQL Database：SQL Server エンジンの機能を提供し、スケーラブルで高可用性のあるデータベースを提供します。Microsoft を利用している企業や、既存の SQL Server アプリケーションをクラウドに移行したい企業におすすめです。また、BI や分析、アプリケーションの開発にも適しています。

 

4.Memorystore（メモリストア）

Memorystore は、GCP のフルマネージド型インメモリデータストアサービスです。現在、Redis と Memcached の二つのオープンソースのインメモリデータストアをサポートしています。

 

インメモリデータストアとは・・・インメモリデータストアは、コンピュータのメモリ（主記憶装置）にデータを保存するように設計されたデータベースです。また、そのようなデータベースを構築・運用できるデータベース管理システム（DBMS）です。従来の、ハードディスクなどのストレージ（外部記憶装置）上に構築されるデータベースに比べ、データの読み書きを数桁高速に行うことができます。

 

高パフォーマンスと高可用性が求められる各種アプリケーションにおいて、効果的なデータストレージとアクセスの解決策を提供します。特に、レスポンス時間の短縮やデータベースの負荷軽減が重要なウェブアプリケーション、ユーザーのセッション情報を迅速に取り扱う必要があるサービス、リアルタイムに大量のデータを分析するシステムなどで、その力を発揮します。

 

機能

  • 完全マネージドサービス: インスタンスの作成、スケーリング、モニタリングが簡単に行えます。
  • ネットワーク統合: Memorystoreインスタンスは GCPの VPC ネットワークに自動的に接続され、低遅延でのアクセスを提供します。
  • 自動フェイルオーバー: 高い可用性を実現するために、自動フェイルオーバーを提供します。
  • スケーリング: Redisインスタンスの容量は最大 300 GB まで、Memcachedインスタンスの容量は最大 5TB までスケーリング可能です。

 

メリット

  • 運用の簡素化: GCP がインフラストラクチャの管理とメンテナンスを行うため、開発者はアプリケーションの開発に専念できます。
  • 高いパフォーマンス: インメモリデータストアはディスクベースのデータストアに比べて高速な読み書きが可能です。
  • 可用性と耐久性: 自動フェイルオーバーとレプリケーションにより、データの可用性と耐久性を保証します。

 

ユースケース

  • キャッシュレイヤー: ウェブアプリケーションやモバイルアプリケーションのバックエンドにおいて、よくアクセスされるデータをキャッシュすることで、レスポンスタイムを改善し、データベースの負荷を軽減します。
  • セッションストア: ユーザーセッション情報を保存し、ユーザーエクスペリエンスを向上させます。
  • リアルタイム分析: 高速な読み書きにより、リアルタイムのデータ処理や分析が可能です。

 

5.Cloud Bigtable（クラウドビッグテーブル）

Cloud Bigtable は、GCP で提供されている、分散型の NoSQL データベースサービスです。Google 内部で使用されている Bigtable をベースに開発されたプロダクトです。

 

Cloud Bigtable は、非常に大量のデータを高速かつ大規模に処理するために最適化されており、検索や分析、およびストリーミングデータ処理などの用途に適しています。また、構造化されたデータの保存に加えて、画像、音声、ビデオなどの非構造化データの保存にも使えます。

 

Cloud Bigtable は、ハードウェアの障害に対して耐性があり、自動フェイルオーバー機能も備えているため、高可用性を確保できます。また Bigtable は、分散型のアーキテクチャに基づいて構築されており、データのスケーリングが容易であるため、需要に応じてデータを拡張できます。

 

Cloud Bigtable は、主にビッグデータ、リアルタイム分析、および IoT（Internet of Things）など、データ処理が必要な多くの分野で使用されています。例えば、クリックストリーム分析、アドテクノロジー、ログ分析、およびアプリケーションの監視などです。

ユースケース

  • リアルタイム分析：高速かつリアルタイムで大量のデータを処理できるため、クリックストリーム分析、オンライン広告、およびアプリケーションパフォーマンスの監視などのリアルタイム分析に最適です。
  • IoTデータ処理：IoT デバイスからのデータストリームを処理する場合、そのデータは非常に大量になる可能性があります。非構造化データの保存もサポートしている Cloud Bigtable は、IoT データ処理に最適です。
  • 非構造化データの保存：画像、音声、およびビデオなどの非構造化データを処理する場合、それぞれのデータの保存方法やアクセス方法が異なるため、NoSQL データベースである Cloud Bigtable を使うのが最適です。
  • ログ分析：ログデータを高速かつ大量に処理できる Cloud Bigtable は、ログ分析にも適しています。
  • ゲームのバックエンド：Cloud Bigtable は、高速でスケーラブルなデータベースであり、多数のユーザーが同時にプレイするゲームにも使えます。ゲームの進行状況やユーザーアカウントなどの情報を保存するのに役立ちます。

 

AWS、Azure、GCP 類似プロダクト

  • Cloud Bigtable：非常にスケーラブルな NoSQL データベース。高速で大規模なデータセットを処理するのに最適であり、ビッグデータ分析や機械学習に適しています。ビッグデータ分析や機械学習を行う企業や組織におすすめです。
  • DynamoDB：高速でスケーラブルなデータ処理を提供しています。データの信頼性、耐久性、パフォーマンスを重視するアプリケーションに最適です。アプリ開発者や Web サイト開発者におすすめです。
  • Azure Cosmos DB：グローバルスケールでデータを処理するのに最適です。データの分散、レプリケーション、スケーリングを自動化し、高可用性を提供しており、大規模なグローバルアプリケーションを開発する企業や組織におすすめです。

 

6.Cloud Firestore（クラウドファイアストア）

Cloud Firestore は Google Cloud の NoSQL ドキュメントデータベースで、データをドキュメントとして保存し、それらをコレクションで管理します。これによりデータを柔軟に構造化し、効率的なクエリが可能です。また、Firestore はリアルタイムの更新をアプリケーションにプッシュし、オフラインのユーザーエクスペリエンスを強化します。

Firestore にはネイティブモードと、データストアモードがあり、用途に合わせて選択できます。

 

Cloud Datastore との関係: Cloud Datastore は Google Cloud の NoSQL データベースで、Firestore の前身とも言えます。Datastore は非構造化データを保存するためのキー値ストアでした。Cloud Firestore のデータストアモードは、Datastore APIとの互換性を提供します。

 

Firebaseとの関係: Firebase は Google のモバイルおよびウェブアプリケーション開発プラットフォームで、Firestore はその一部として提供されています。Firebase  SDK を使用して Firestore をアプリケーションに組み込むことができます。これにより、Firestore のリアルタイムの更新やオフライン対応といった機能を利用してアプリケーションを開発することが可能です。

 

6-1. Cloud Firestore ネイティブモード

Cloud Firestore ネイティブモードは、Firestore が提供する全ての機能（リアルタイムの更新、オフライン対応など）を使用できるモードです。モバイル、ウェブ、サーバー向けの新しいアプリケーションにおすすめです。

 

機能

  • リアルタイム同期: データベースとアプリケーション間でリアルタイムにデータを同期することが可能です。
  • オフライン対応: ネットワークが切断されても、アプリケーションは Firestore のローカルデータベースを使用して継続して動作します。
  • 高いスケーラビリティ: Firestore は自動的にスケールアウトし、非常に大きなデータセットと高トラフィックを処理することができます。
  • セキュリティ: 強力なセキュリティルールを設定することができます。

 

メリット

  • アプリケーション開発の効率性と速度を高めることができます。
  • リアルタイムのデータ同期により、ユーザー体験を向上させることができます。
  • データベースの管理やスケーリングについて心配する必要がなく、開発者はアプリケーションの開発に専念することができます。

 

ユースケース

  • リアルタイムのチャットアプリケーション: メッセージはリアルタイムで同期され、ユーザーはすぐに新しいメッセージを見ることができます。
  • ゲーム: プレイヤーのスコアやゲームの状態をリアルタイムに同期させることができます。
  • コラボレーションツール: 複数のユーザーが同時に同じドキュメントを編集することができます。

 

6-2. Cloud Firestore データストアモード

 これは Cloud Firestore の旧モードで、Cloud Datastore API の後継として機能します。Datastore モードは、リアルタイムのリスナーやオフライン対応などの一部の Firestore の機能は提供していませんが、Datastore との互換性があります。

 

機能

  • スケーラビリティ: データストアモードは Cloud Firestore のスケーラビリティを利用でき、大量のデータとトラフィックを処理することができます。
  • クエリ: 豊富なクエリオプションを提供し、開発者が必要なデータに簡単にアクセスできるようにします。
  • トランザクション: アトミックなトランザクションをサポートしています。

 

メリット

  • Cloud Datastore との互換性: Cloud Datastore から移行する際に、最小限の変更で Firestore を利用することができます。
  • 自動スケーリング: トラフィックの増減に対応して自動的にスケーリングします。
  • Google Cloud の安全性: Google Cloud の安全性と信頼性を享受することができます。

 

ユースケース

  • Cloud Datastore からの移行: すでに Cloud Datastore を使用している場合、データストアモードを利用することで移行を容易に行うことができます。
  • 大規模なウェブアプリケーション: 大量のデータを効率的に扱う必要がある大規模なウェブアプリケーションに適しています。
  • マイクロサービスのバックエンド: スケーラビリティと強力なクエリ機能を活用して、マイクロサービスのバックエンドとして使用することができます。

 

まとめ

Google Cloud のデータベース関連プロダクトは、一貫したパフォーマンスとスケーラビリティを提供し、ビジネスのニーズに応じて最適な選択が可能です。Cloud SQL は管理が容易なリレーショナルデータベースサービス、AlloyDB は超低レイテンシと高可用性を兼ね備えた新世代のデータベースです。Cloud Spanner は大規模でグローバルなアプリケーションをサポートするためのフルマネージド、ミッションクリティカルなリレーショナルデータベースサービスです。

 

一方、Memorystore はインメモリデータストアサービスで、データを高速にアクセスする必要があるアプリケーションに最適です。Cloud Bigtable は大量のデータを効率的に処理するためのNoSQLビッグデータデータベースサービスで、リアルタイム分析とデータヘビーワークロードに最適です。

 

また、Cloud Firestore ネイティブモードはリアルタイムの同期と自動スケーリングを提供するモバイル、Web、サーバー開発用の NoSQL ドキュメントデータベースで、データストアモード は自動スケーリングの NoSQL データベースで、Web ベースのアプリケーションに最適です。

 

これらのデータベースプロダクトはそれぞれ異なる特性と機能を持ちながらも、Google Cloud が提供する信頼性と安全性を共有しています。そのため、各プロダクトを適切に選択・使用することで、幅広い業務要件に対応し、ビジネスの成長と変化に柔軟に対応することが可能となります。

 

弊社クラウドエースは、Google Cloud のプロバイダとして、1,000 社以上の企業様に Google Cloud を導入いただいております。

クラウドの導入支援や、Google Cloud での開発支援など、お客様一社一社のビジネス要件を理解し、ニーズに合った最適なクラウドソリューションをご提案しております。

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