YouTube や Google Maps、Gmail といった Google のサービスを支えている「技術」と同じものを私たちにも手軽に使えるようにしたのが 『Google Cloud 』です。Google は10 数年に渡って世界中の何十億人という人たちに提供するサービスを支えるためにさまざまな技術を開発してきました。
詳細は、【初心者向け】3分で読める！AWS、Azure を凌ぐ成長！Google Cloud とは一体何か？
そして Google Cloud の特徴は何と言ってもネットワークです。
上の世界地図をご覧ください。青色や緑色の線が張り巡らされていますよね。これが何を表しているかというと、Google が自前で持っている Google 専用のネットワークを表しています。Google のネットワークはこのように世界中に張り巡らされていて世界が一つに繋がっています。ですから Google のネットワークはグローバルでかつプライベートなネットワークになっています。
Google のネットワークは非常に安全で高速な通信が可能です。そして世界がひとつに繋がっていますので、ある意味私たちは地球規模の大きなコンピュータを使うことができるとも言えます。また複数の国や地域でサービスを提供したい場合でも、ひとつのネットワークで対応することができるので、ネットワークの管理がシンプルという特徴があります。
Google Cloud の強み
Google Cloud の特徴を踏まえた上で、本章では強みについて学習していきます。
ビッグデータに強い
Google Cloud はビッグデータの分析や処理に強いという特徴があります。あなたもご存知の通り、Google は世界中の人たちが使うサービスを数多く提供しています。そこから得られるビッグデータを分析して日々サービスの品質向上に努めています。
それらの分析に利用されている技術は Google Cloud のプロダクトとして私たちにも提供されています。このように長年ビッグデータを扱ってきた経験から生まれた技術が Google Cloud です。 Google Cloud のデータ分析ツールは、処理能力やコストパフォーマンスが世界中で非常に高く評価され多くの人に利用されています。
AI・機械学習に強い
Google Cloud は AI・機械学習の分野でも強みを発揮します。機械学習モデルの精度を上げるためには大量のデータが必要ですが、先ほどもお伝えしたとおり Google は様々なサービスから得られるビッグデータを持っています。ですから Google が提供するサービスに活用されている AI の精度は非常に高いと評価されています。
高い技術を私たちのシステムやサービスに利用することができるように、豊富な AIプロダクトが提供されています。
現在は、Google が学習させたモデルを API として利用することができる「事前学習モデル」、そして私たちが持っている独自のデータをつかってノーコードで自動的に機械学習モデルを作ってくれる 「AutoML」、さらにユーザー独自のカスタマイズした機械学習モデルを作るためのツールを揃えたカスタムモデルツールが提供されています。
このように AI・機械学習に必要なものが統合されたプラットフォームとして提供されています。
サーバ運用の全てを任せられる
Google Cloud ではフルマネージドサービスが数多く提供されていることも大きな特徴です。フルマネージというのはマシンをセットアップする必要がなく、管理、パッチ適用、バックアップのほとんどが自動的に処理されることです。つまりサーバの設計・導入・構築・監視・保守・運用・管理・移行・セキュリティ対策まで、サーバ運用に関する全てを Google に任せることができるということです。
Google Cloud のフルマネージドサービスを使えば、簡単に使い始めることができて管理の手間やコストを削減することができます。
ここで弊社が支援させていただいた事例をご紹介します。セブン・イレブン-ジャパン様のセブンセントラルというシステムの構成です。このセブンセントラルは、全国約 3 万店舗の POS データをリアルタイムで分析するシステムです。このシステムはなんとすべて Google Cloud のフルマネージドサービスで構成されています。
セブン・イレブン-ジャパン様の事例コラムはこちら
まとめ
それではまとめです。Google Cloud の強みは、ビッグデータや AI に強いので大規模なデータ分析や AI を活用したシステムの構築ができる点にあります。また、フルマネージドサービスが充実しているので、簡単に使い始めることができてサーバー管理の手間やコストを削減できます。
Google Cloud については以下のコラムも参考にしてみてください。
