はじめに

本記事では、Google Cloud Platform 通称GCPについて学習していきます。

結論からお伝えすると、「Googleが提供しているサービスやデータ分析系に強い」クラウドプラットフォームです。

【GCP】BigQuery + Looker Studioでデータを分析・可視化してみたやGoogleMapで東京駅をWebブラウザ上に表示してみよう！などでハンズオンも掲載しておりますので、その前段階としてGCPのインプットを行いましょう。

Google Cloud Platform（GCP）とは何か？

Google Cloud Platform（以降GCP）は、Googleが提供するクラウドサービスのことです。ここで利用できるのは、Google社内で使われている技術やインフラです。

特にGoogleと言えば、「Google検索」や「Youtube」などが代表的なサービスです。これらのサービスから集めたデータを使って、Googleならではのデータ分析系のサービスや、機械学習を使ったサービスが利用できます。

GCPの主なサービス

仮想マシン

仮想マシンとは、簡単に言うとサーバーのことです。LinuxやWindowsなどのOSサーバーが仮想上(GCP)で提供されます。このようにサーバーやそれに必要なネットワークをGCPを使って構築することができます。

ストレージ

GCPには、Cloud Storageというクラウド上でデータを保存できるサービスがあります。Cloud Storageは、オブジェクトストレージと呼ばれており、AWSで言うとS3のことです。データがオブジェクトという単位で処理され、これがファイルのような形で操作されます。

その他にもデータベースサービスが利用でき、Cloud SQLやBigtableというサービスが提供されています。

人工知能と機械学習

Cloud Machine Learning Engineという機械学習を扱うためのプラットフォームを利用できます。TensorFlowという機械学習のためのOSSがあるのですが、それをサポートしています。これによって、機械学習に必要なプログラムを容易に取得することができ、開発のハードルが下がります。

データ分析とビッグデータ

データベースサービスを提供していることを先述しましたが、BigQueryという分析用データベースサービスも提供しています。従量課金でフルマネージドサービスで、いわゆるデータウェアハウスと呼ばれています。Google SQLというSQLを使ってデータの操作が可能です。

GCPの利点

柔軟性と拡張性

GCPは、急なトラフィック増加に対応できるようになっています。サーバの負荷分散や、ストレージ・データベースの拡張も容易です。こういったインフラレイヤの利点を活用していきましょう。

セキュリティとコンプライアンス

GCPは、FIPS 140-2という暗号化ハードウェアの有効性を担保するベンチマークを取得しています。そのためデータの扱い方や保管に関して、安心して利用できます。

まとめ

今回はGCPに関して、薄く広く紹介しました。tearnでも今後GCPを使ったハンズオンは様々ご紹介していきます。できることが多いため、私も現在進行形で学んでいるところです。

GCPやAWSなどのクラウドサービスを有効活用して、開発を効率的に、また楽しみながら行っていきましょう！