Google Cloud Next ’17 in Tokyoは、世界の三ヶ所で開催されるGoogle Cloud Nextイベントのひとつ。一万3,000人を超える参加登録があったとのこと。
二日間のイベントの初日の基調講演では、IaaSとしてのGCPのさまざまな特徴についての説明が、二日目の基調講演では、サービス体系からオープンクラウド・ビッグデータ分析などのなどのエンジニアよりの内容がGoogle側からされるとともに、食品メーカのキューピーやWeb接客サービスKARTEを運営するプレイドなどのGoogle Cloud導入事例が紹介されています。

 

グーグル、日本におけるGoogle Cloudの順調な成長と働き方改革の積極的なサポートをアピール

クラウドwatchのGoogle Cloud Next ’17 in Tokyoレポートです。
1日目の基調講演に登壇した、米GoogleのGoogle Cloudシニアバイスプレジデント、ダイアン・グリーン氏の講演からGoogle Cloud PlatformのIaaSとしての特徴をアピールしている内容を紹介してくれています。Google Cloud Platformの東京リージョンの運用が開始されたのは2016年10月ですがねすでに有償でGoogle Cloudを利用している日本の顧客は70%も増加しており、IaaSとして提供されているGCP上に仮装マシンを構築するGoogle Computing Engineは、東京リージョンの運用開始から毎月平均して21%増加しているとのこと。

Google Cloudの成功事例として紹介したのが、Pokemon GO。Pokemon GOは、Kuberntes上に構築されたGoogle Container Engineの最も大規模な導入プロジェクトで、サービス開始直後に予想を最大で50%モ上回る爆発的なトラフィックが発生したものの、Google Cloudはこの負荷にシームレスに対応したとのこと。

 

「働き方改革」のツール「G Suite」で“生産的ではない95%”を減らす

INTERNET WatchのGoogle Cloud Next ’17 in Tokyoのイベントレポート(1日目)です。1日目の基調講演では、働き方変革のツールであるG Suiteについて、Google Cloud のG Suite部門バイスプレジデントのプラバッカー・ラガバン氏が解説しています。その中で、業務時間の中で生産的な業務の割合が5%しかないという数字を示して、G Suiteによって資料作成やコラボレーションの効率をあげることによって、生産的な業務の割合をあげていくことができると説明しています。

また、Google Cloudのエンジニアリング部門バイスプレジデントのブラッド・カルダー氏がGoogle Cloudのセキュリティについて解説しています。カルダー氏によれば、昔はクラウドはセキュリティが心配と言われていたが、いまはセキュリティのためにGoogle Cloud Platformが選ばれているとのこと。多重制御が行われていて、最高レベルで守っており、金融機関までサポートしているとのこと。

GCPは、グローバルなネットワークを持っており、直積ISPに接続していること、すべてのデータが暗号化されていることや、フィッシングを防ぐ二要素認証やセキュリティチップなどについても紹介したとのことです。

 

「Google Cloud」の4つのキーワードが提示する優位性とは

INTERNET WatchのGoogle Cloud Next ’17 in Tokyoのイベントレポート(2日目)です。二日目の基調講演の中での、Google Cloudのグローバルスケールのデータベースやビッグデータ分析、AIサービスなどについて紹介しています。

Cloud Spannerは水平スケールする分散RDBMSサービス。米国では2017年5月からサービス提供されていますが、2017年6月16日から東京リージ4でも利用可能になるとの発表がありました。Cloud SpannerはRDBMSでありながら高いスケーラビリティを得るために、各データセンターに原子時計とGPS受信機を設置することで世界中で時刻を正確に同期させ、地域をまたがって一貫性を保証しているとのこと。

Google Cloud Platformのサービスとして以前から一番知名度の高いのはBigQueryではないかと思いますが、BigQueryのエコシステムが急速に発展しておりねBigQuery Data TransferServiceを使うことによりほかのSaaSなどからデータを取り込めること、他社の製品やサービスでのBigQuery対応の様子なども紹介しています。

また、機械学習フレームワーク “TensorFlow”や機械学習インフラの”Cloud Machine Learning Engine”なども紹介して、GoogleはAIを民主化しようとしているとコメントしています。