Google Cloud Platform（GCP）
| サービス名 | Google Cloud Platform（GCP） |
|---|---|
| パートナー名 |
Google Cloud Platform（GCP）について
Google Cloud Platform（GCP）とは、Googleが提供しているクラウドコンピューティングサービスです。
Google検索やYouTubeなどのエンドユーザー向けのサービスと同じインフラストラクチャーで提供されます。
さまざまな管理ツールに加えて、一連のモジュール化されたクラウドサービスが提供されており、
コンピューティング・データストレージ・データ分析・機械学習などの様々なサービスを提供します。
Google App Engine（GAE）
Google App Engine（GAE）は スケーラブルなウェブアプリケーションの作成だけではなく、
モバイルや IoT バックエンドに対応したプラットフォームです。
NoSQL データストアや Memcache、ほとんどのアプリケーションで使用されている
ユーザー認証API を始めとする各種 API やサービスが用意されています。
Google によってアプリの可用性が管理されているため、
受信するトラフィック量に応じて 自動的にアプリケーションがスケールされます。
ユーザーはコードをアップロードするだけなのでサーバー準備・維持が不要となります。
Java / PHP / Node.js / Python / C# / .Net / Ruby / Go を使用して、
アプリケーションを短時間で構築してデプロイできます。
必要に応じて独自の言語ランタイムとフレームワークを自由に導入することもでき、
Cloud SDK / Cloud Source Repositories / IntelliJ IDEA / Visual Studio / PowerShell を利用した
コマンドラインからのリソース管理、本番環境でのソースコードのデバッグ・
API バックエンドの実行といった作業が可能です。
BigQuery
BigQuery は、ストレージと処理能力のニーズに合わせてスケールする、
Google のフルマネージドで低コストのサーバーレス データ ウェアハウスです。
BigQuery では、テラバイト規模からペタバイト規模のデータを非常に高速に分析できる
カラム型の ANSI SQL データベースを利用できます。
インフラストラクチャの管理・データベース管理者も必要なく
データベース操作には使い慣れた SQL でデータベース操作が可能です。
カラム型のマネージド ストレージに論理データ ウェアハウスを作成して分析を行うだけでなく、
オブジェクトストレージやスプレッドシートのデータにも対応し、バッチ・ストリーミングを問わない
あらゆるデータを分析できます。
インメモリ BI エンジンによる超高速ダッシュボードやレポートの作成、
簡単な SQL 操作による機械学習ソリューションの構築・運用が可能です。
さらに分析情報をデータセット・クエリ・スプレッドシート・レポートとして
組織の内外で安全に共有することもできるので、強力なストリーミング取り込み機能を使用して
リアルタイムにデータを取得・分析し常に最新の分析情報が得られます。
Kubernetes Engine（GKE）
Kubernetes Engine（GKE） は、コンテナ化されたアプリケーションをデプロイするための
本番環境に対応したマネージド型環境です。最新のテクノロジーを利用して、デベロッパーの生産性・リソースの効率性・
自動運用・オープンソースの柔軟性の向上を図り、製品化までの時間を短縮します。
2015 年にリリースされた Kubernetes Engine は、
12 年以上にわたって Gmail や YouTube などのサービスをコンテナ内で実行してきた
Googleの豊富な経験に基づいて構築されています。
Kubernetes Engine を使用すると、
独自の Kubernetes クラスタをインストールして管理・操作する必要がなくなり、
Kubernetes の設定から稼働までを短時間で完了できます。
AI Platform
AI Platform を使用することで、機械学習のデベロッパー・データ サイエンティスト・データ エンジニアは、
MLプロジェクトをコンセプト化の段階から本番環境およびデプロイメント環境にすばやく移行できます。
データエンジニアリングツールから「ロックインのない」柔軟なツールまでを含む
AI Platform の統合ツールチェーンは、独自の機械学習アプリケーションを構築し実行するのに役立ちます。
AI Platform は、Google のオープンソースプラットフォームである Kubeflow をサポートしているため、
コードを大幅に変更しなくても、オンプレミスまたは Google Cloud で実行できる移植可能な
MLパイプラインを構築できます。
AI アプリケーションを本番環境に導入すると、TensorFlow ツール・TPU ツール・TFX ツールなどの
最先端の Google AI テクノロジーを利用できます。
