GCPで知っておきたい注目サービスをカテゴリごとに一覧で紹介

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GCPのフリーランス・副業案件

GCPの主要サービス①：コンピューティング

GCPの主要サービスとしてコンピューティングがあります。

特徴

Compute Engine、 Kubernetes Engine、 App Engineなど、さまざまな計算ニーズに対応するサービスが用意されています。

注目されている理由

スケーラビリティと柔軟性が高く、リソースのオンデマンド調整が可能です。特にKubernetes Engineは、コンテナオーケストレーションが簡単に行えるのが注目される理由です。

App Engineでサーバーレスアプリケーションの開発やCompute EngineでカスタムVMを作成して、高度な計算タスクを実行するなどが可能です。

GCPの主要サービス②：ストレージとデータベース

GCPの主要サービスとしてストレージとデータベースがあります。

特徴

Cloud Storage、 Firestore、 Cloud SQLなど多種多様なストレージとデータベースサービスがあります。

注目されている理由

高可用性と耐久性を持ち、データの保管とアクセスが効率的に行えるのが注目されている理由です。

Cloud Storageを使用して大量の画像や動画を保存したり、Firestoreでリアルタイムのデータベース処理を実行できます。

GCPの主要サービス③：ネットワーキング

GCPの主要サービスとしてネットワーキングがあります。

特徴

Virtual Private Cloud (VPC)、 Cloud Load Balancingなど、堅牢なネットワークインフラサービスが特徴です。

注目されている理由

セキュリティが高く、ハイブリッドクラウドやマルチクラウド環境にも対応しているのが注目されている理由です。

VPCを用いてプライベートなネットワーク環境を構築したり、Cloud Load Balancingでトラフィックを効率的に分散が可能です。

GCPの主要サービス④：ビッグデータ

GCPの主要サービスとしてビッグデータがあります。

特徴

BigQuery、 Dataflow、 Pub/Subなど、ビッグデータ解析に特化したサービスが多いのが特徴です。

注目されている理由

リアルタイムでの大量データ処理が可能で、分析結果も高速に得られるのが注目されている理由です。

BigQueryでテラバイト規模のデータをリアルタイム解析したり、Pub/Subでストリーミングデータを効率的に処理ができます。

GCPの主要サービス⑤：機械学習

GCPの主要サービスとして機械学習があります。

特徴

Cloud ML Engine, AutoML, TensorFlow等、機械学習モデルの訓練からデプロイまで一通りをカバーしているのが特徴です。

注目されている理由

Googleが提供する先進的なAIとMLの技術を容易に利用できるのが注目されている理由です。

AutoMLを使用して、特定のタスクに特化した機械学習モデルを生成したり、TensorFlowを使ってカスタムモデルを訓練し、Cloud ML Engineでデプロイが可能です。

GCPのコンピューティング領域サービス

GCPのコンピューティング領域サービスについて各項目を解説していきます。

Compute Engine

Compute EngineはIaaS（Infrastructure as a Service）として仮想マシン（VM）をオンデマンドで提供します。例えば、高度なデータ解析やシミュレーションを行うためのカスタム仮想マシンを作成できます。

App Engine

App EngineはサーバーレスのPaaS（Platform as a Service）で、WebアプリやAPIを開発し、自動的にスケーリングすることができます。サーバーレスのPaaS（Platform as a Service）で、アプリケーションの開発からデプロイまでを簡単に行える。

Google Kubernetes Engine

Google Kubernetes Engine（GKE）は、Kubernetesのマネージドサービスで、マイクロサービスアーキテクチャを採用した大規模なWebアプリケーションの運用が可能です。

Kubernetesのマネージドサービスで、コンテナオーケストレーションを簡単に行えます。

GKEOn-Prem（アルファ版）

GKE On-Premはオンプレミス環境でGKEを使用できるアルファ版のサービスで、企業内のデータセンターでKubernetesを使いたい場合に導入できます。

Cloud Functions

Cloud Functionsはイベント駆動型のサーバーレス関数を提供し、ユーザーがファイルをCloud Storageにアップロードした際に自動的にそのファイルを処理するなどの用途で使用されます。

Cloud Functions for Firebase

Firebaseは、Firebaseプロジェクトで使用できるイベント駆動型のサーバーレス関数で、FirebaseのRealtime Databaseに新しいデータが追加された時に、そのデータを自動的に処理することができます。

Knative

KnativeはKubernetes上でサーバーレスワークロードを簡単にデプロイできるプラットフォームで、既存のKubernetesクラスタにサーバーレスアプリケーションを迅速にデプロイする用途で利用されます。

Shielded VMs（ベータ版）

Shielded VMsはベータ版で提供されているセキュリティ強化された仮想マシンで、金融やヘルスケアなど、高度なセキュリティが必要な業界で使用されています。

GCPのストレージ領域サービス

GCPのストレージ領域サービスについて各項目を解説していきます。

Cloud Storage

Cloud Storageは高可用性と耐久性を持つオブジェクトストレージサービスで、大量の画像や動画などの非構造化データを保存するのに適しています。

Persistent Disk

Persistent Diskはブロックストレージであり、Compute EngineやKubernetes Engineの仮想マシンに永続的なディスクストレージとして使用されます。

例えば、データベースやファイルサーバーのようなステートフルなアプリケーションでよく使用されます。

Cloud Storage for Firebase

Cloud Storage for FirebaseはFirebaseプロジェクト専用のCloud Storageで、モバイルアプリから直接ファイルをアップロードしたりダウンロードするようなケースで使われます。

Cloud Filestore

Cloud Filestoreはマネージド型のNAS（Network Attached Storage）サービスで、ファイルベースのアプリケーションに高性能な共有ファイルシステムを提供します。

例えば、大量のファイルを低レイテンシで読み書きする必要がある場合、Filestoreが選ばれます。

Drive Enterprise

Drive EnterpriseはGoogle Driveをエンタープライズ環境で使うためのサービスで、チーム内でのファイル共有やコラボレーションを容易にするために使用されます。

例として、社内の文書やプレゼンテーション資料を中央で管理し、必要なメンバーと簡単に共有できます。

GCPのネットワーキング領域サービス

GCPのネットワーキング領域サービスについて各項目を解説していきます。

Virtual Private Cloud（VPC）

Virtual Private Cloud（VPC）はプライベートなネットワーク環境をクラウド上に構築するサービスです。

例えば、企業が複数のアプリケーションを安全に運用するために、各アプリケーションを異なるサブネットに配置するようなケースで使用されます。

Cloud Load Balancing

Balancingはトラフィックを効率的に分散するロードバランサーサービスで、高トラフィックのWebアプリケーションでよく使用されます。

このサービスにより、ユーザートラフィックを複数のサーバーに自動的に振り分けることができ、サービスの高可用性とスケーラビリティを確保します。

Cloud Armor

Cloud ArmorはWebアプリケーションファイアウォールとDDoS防御機能を提供するサービスです。

例えば、公開されているWebアプリケーションが外部からの攻撃にさらされる可能性がある場合、Cloud Armorでトラフィックをフィルタリングして安全に運用することができます。

Cloud CDN

Cloud CDN（Content Delivery Network）は、静的および動的ウェブコンテンツを高速に配信するためのサービスです。

例えば、全世界に分散したユーザーに対してウェブページやメディアファイルを高速に配信する用途で使用されます。

特徴としては、HTTP/HTTPS ベースのアプリケーションに簡単に統合でき、低レイテンシと高いスループットが実現されます。

Cloud NAT

Cloud NAT（Network Address Translation）は、プライベートIPアドレスを公開IPアドレスに変換するサービスです。

内部の仮想マシンがインターネットにアクセスする際に使用されます。これにより、VPC内のリソースが安全にインターネットを使用できるようになります。

Cloud Interconnect

企業のオンプレミスネットワークとGCPのネットワークを高速で安全に接続するサービスです。

例えば、大量のデータをオンプレミスとクラウド間で高速に転送する場合に使用されます。

Cloud VPN

セキュアなVPN接続を提供することで、オンプレミスネットワークとGCPを安全につなげるサービスです。

これは特に、データの暗号化とプライバシー保護が必要な場合に有用です。

Cloud DNS

Cloud DNSは、スケーラブルで高可用性のあるドメインネームシステム（DNS）サービスです。

独自ドメインでのウェブサービスや、内部ネットワークの名前解決に使用されます。

Network ServiceTiers

ネットワーキングのコストと性能を調整できるサービスです。

例えば、重要度の低いトラフィックは低コストの層で処理し、重要なトラフィックは高性能の層で処理するように設定できます。

Network Telemetry

ネットワークのパフォーマンスとセキュリティに関する詳細なログとメトリクスを提供します。

これにより、異常検知やパフォーマンス最適化などのモニタリングが容易になります。

GCPのビッグデータ領域サービス

GCPのビッグデータ領域サービスについて各項目を解説していきます。

CloudSQL

Cloud SQLは完全マネージド型のリレーショナルデータベースサービスで、MySQL, PostgreSQL, および SQL Serverをサポートしています。

例えば、Webアプリケーションやモバイルアプリケーションでのデータベースとしてよく使用されます。

特徴としては、高可用性、自動バックアップ、簡単なスケーリングがあります。

Cloud Bigtable

Cloud BigtableはNoSQLデータベースで、大規模な読み取りおよび書き込みワークロードに適しています。

例として、IoTデータのストリーミングやリアルタイム分析があります。

特に、テラバイトからペタバイトにわたる大量のデータを高速で処理できる点が強みです。

Cloud Spanner

Cloud Spannerは、リレーショナルデータベースの機能とNoSQLデータベースのスケーラビリティを組み合わせた、新しい種類のデータベースサービスです。

オンライントランザクション処理（OLTP）とオンライン分析処理（OLAP）の両方に対応しています。

例えば、グローバルな金融システムや高度にスケーラブルなアプリケーションで使用されることが多いです。

特徴としては、高い一貫性と、地理的に分散したデータに対する高速なクエリ性能があります。

Cloud Datastore

Cloud DatastoreはNoSQL データベースサービスで、Web、モバイルアプリケーションなどでスケーラブルなバックエンドとして使用されます。

例えば、ユーザーのプロフィールや設定データを保存する際に便利です。

特徴としては、自動スケーリング、高可用性、および強力なトランザクションサポートがあります。

Cloud Memorystore

Cloud Memorystoreはインメモリデータストレージサービスで、主にキャッシュとして使用されます。

高速なデータアクセスが必要なアプリケーション、例えば商品の在庫状況をリアルタイムで更新するようなケースで使われます。

特徴としては、低レイテンシと高スループットがあります。

Cloud Firestore

Cloud FirestoreはNoSQL ドキュメントデータベースで、リアルタイムの同期とオフラインサポートがあります。モバイルアプリケーションでのチャット機能のバックエンドとして使用することが多いです。

Firestoreは高度にスケーラブルであり、複数の地域でのデータレプリケーションもサポートしています。

Firebase Realtime Database

Firebase Realtime DatabaseはリアルタイムのNoSQL データベースで、主にモバイルアプリで使用されます。

例えば、マルチプレイヤーゲームでプレイヤーの動きをリアルタイムで同期する場合などに用いられます。

特徴としては、リアルタイムのデータ同期と、オフライン時でもローカルでのデータ変更が可能である点が挙げられます。

GCPのセキュリティ領域サービス

GCPのセキュリティ領域サービスについて各項目を解説していきます。

Cloud IAM

Cloud IAM（Identity and Access Management）は、GCPリソースへのアクセスを制御するサービスです。

例えば、特定のユーザーに対してCloud Storageバケットへの読み取り専用アクセスを許可するようなケースで使用されます。

特徴としては、ロールベースのアクセス制御ができる点があります。

Cloud Identity for Customer sand Partners

Cloud Identity for Customers and Partners（CICP）は、ユーザー管理とアイデンティティサービスを提供するプラットフォームです。

例えば、外部のパートナー企業の従業員が特定のGCPリソースにアクセスする必要がある場合に使用されます。

特徴としては、独自のユーザーディレクトリを容易に統合できる点があります。

Firebase Authentication

Firebase Authenticationは、Firebaseプロジェクトに対して簡単に認証機能を追加できるサービスです。

モバイルアプリでソーシャルログイン機能を追加する場合などに使用されます。

特徴としては、多数の認証プロバイダ（Google、Facebookなど）に対応している点があります。

Cloud Identity-AwareProxy

Cloud Identity-Aware Proxy（IAP）は、VPNなしでGCPリソースに安全にアクセスできるようにするサービスです。

例えば、リモートワーク中の従業員が企業内のWebアプリケーションにアクセスするケースで利用されます。

特徴としては、コンテキストに基づいたアクセス制御が行える点があります。

CloudData Loss Prevention

Cloud Data Loss Prevention（DLP）は、機密データを発見、分類、保護するためのサービスです。

例えば、Cloud Storageに保存された文書から個人情報を自動的にマスキングするような用途で使用されます。

特徴としては、多数のデータ型に対応しており、高度なデータマスキングやトークン化が可能です。

Cloud HSM

Cloud HSM（Hardware Security Module）は、暗号キーの生成、管理、アクセスを物理的に安全な環境で行うサービスです。

例えば、銀行や政府機関が高度なセキュリティが必要な暗号キーを管理する場合に使用されます。

特徴としては、FIPS 140-2 Level 3に準拠した高いセキュリティ基準があります。

VPC Service Controls

VPC Service Controlsは、GCPサービスに対するデータの流れを制御するセキュリティパーメータです。

例えば、特定のVPCからしかCloud Storageバケットにアクセスできないように設定することができます。

これにより、データの漏洩リスクが低減されます。

CloudKey Management Service

Cloud Key Management Service（KMS）は、暗号キーを中央で管理するサービスです。

データベースの暗号化やアプリケーションのセキュリティを強化する際に使用されます。

特徴としては、多数の暗号アルゴリズムをサポートしており、キーのライフサイクル管理も容易です。

Resource Manager

Resource Managerは、GCPリソースを階層的に管理するサービスです。

例えば、企業が複数の部署やプロジェクトでGCPを使用している場合、Resource Managerで一元管理が可能です。

特に大規模な組織でのリソース管理に役立ちます。

Cloud Security CommandCenter

Cloud Security Command Center（CSCC）は、GCP環境のセキュリティポスチャを一元的に確認できるダッシュボードです。

セキュリティイベントの監視や、リスク評価、データの漏洩防止などが可能です。

特徴としては、リアルタイムのセキュリティアラートと統合されたリスク評価があります。

Cloud Security Scanner

Cloud Security Scannerは、GCP上で動作するWebアプリケーションの脆弱性をスキャンするサービスです。

例えば、新しくWebサービスを公開する前に、SQLインジェクションやクロスサイトスクリプティングの脆弱性がないかを確認するために使用されます。

Binary Authorization

Binary Authorizationは、Kubernetes環境やGoogle Kubernetes Engine（GKE）でのコンテナデプロイメントをセキュアに制御するサービスです。

例えば、開発者が新しいコンテナイメージをデプロイする前に、そのイメージが特定のセキュリティチェックをパスしているかを確認するために使用されます。

特徴としては、独自のポリシーを設定して、特定の検証プロセス（例：コードレビュー、脆弱性スキャンなど）を経たイメージのみがデプロイされるように制御することができます。

GCPのIoT領域サービス

GCPのIoT領域サービスについて各項目を解説していきます。

Cloud IoT Core

Cloud IoT Coreは、インターネットに接続されたデバイスを安全かつ効率的に管理し、データをクラウドにストリームするサービスです。

例えば、製造業での機械の状態監視や、スマートホームデバイスの管理に使用されます。

特徴としては、デバイス認証とセキュアなデータ転送が可能な点があります。

Edge TPU

Edge TPU（Tensor Processing Unit）は、エッジデバイスで高速な機械学習推論を行うための専用ハードウェアです。

例えば、店舗内での顧客行動分析や工場での品質検査に使用されます。

特徴としては、低遅延と高い処理速度を持つことで、リアルタイムの分析が可能です。

Cloud IoT Edge

Cloud IoT Edgeは、エッジコンピューティング環境でのデータ処理と機械学習を強化するプラットフォームです。

例えば、リモートの産業施設でセンサーデータを収集し、ローカルで初期処理を行った後にクラウドに送信するような用途で使用されます。

特徴としては、エッジデバイスでのデータ処理により、ネットワーク帯域の消費を抑えるとともに、リアルタイムでの高度な分析が可能です。

GCPの機械学習領域サービス

GCPの機械学習領域サービスについて各項目を解説していきます。

AIHub

AI Hubは、機械学習のモデルやデータセット、ノートブックなどのリソースを一元的に管理できるプラットフォームです。

例えば、データサイエンティストやエンジニアが社内で共有する機械学習モデルを格納しておく用途で使用されます。

特徴としては、プライベートとパブリックの両方のリソースにアクセスできる点があります。

Cloud TPU

Cloud TPU（Tensor Processing Unit）は、機械学習モデルの訓練と推論を高速化する専用ハードウェアです。

大規模なデータセットでの深層学習モデルの訓練、例えば画像認識や自然言語処理に使われます。

特徴は、非常に高い計算能力とスケーラビリティです。

Cloud Machine Learning Engine

Cloud Machine Learning Engineは、機械学習モデルを訓練、デプロイ、管理するためのフルマネージドサービスです。

例えば、推薦システムや異常検知システムのバックエンドとして使用されます。

特徴としては、TensorFlowやScikit-learnなど、多くの機械学習フレームワークに対応している点があります。

CloudTalentSolution

Cloud Talent Solutionは、求人検索と求職者マッチングを機械学習で強化するAPIセットです。

例えば、求人情報サイトや採用プラットフォームで、より適切な候補者をマッチングする用途で使用されます。

特徴としては、自然言語処理を用いた高度な検索とマッチングが可能です。

Dialogflow Enterprise Edition

Dialogflow Enterprise Editionは、自然言語での対話を理解して処理するためのプラットフォームです。

例えば、カスタマーサービスのチャットボットや音声アシスタントに使用されます。

特徴としては、多言語対応と高度な自然言語理解（NLU）機能があります。

Cloud Natural Language

Cloud Natural Languageは、テキストからエンティティ、感情、文法的要素などを分析するAPIです。

例えば、ソーシャルメディアの投稿から顧客の感情を分析する用途で使用されます。

特徴としては、多言語対応と高い分析精度があります。

CloudSpeech-to-Text

Cloud Speech-to-Textは、音声データをテキストに変換するAPIです。

例えば、会議の録音を文字起こしする、または音声コマンドをテキストに変換する用途で使用されます。

特徴としては、ノイズ耐性があり、多言語に対応しています。

CloudText-to-Speech

Cloud Text-to-Speechは、テキストを自然な音声に変換するAPIです。

例えば、音声合成を必要とするアプリケーションやサービス、例えば電子書籍の朗読や音声ガイドなどに使用されます。

特徴としては、多くの言語とアクセントに対応している点があります。

Cloud Translation

Cloud Translationは、テキストの翻訳を行うAPIです。

例えば、多言語対応のウェブサイトやアプリで即時にテキストを翻訳する用途で使用されます。

特徴としては、リアルタイムでの高精度な翻訳が可能で、多数の言語に対応しています。

CloudVision

Cloud Visionは、画像内のオブジェクト、テキスト、顔、ランドマークなどを認識するAPIです。

例えば、商品画像からの情報抽出や顧客の感情分析などに使用されます。

特徴としては、高度な画像認識と分析機能があります。

Cloud Video Intelligence

Cloud Video Intelligenceは、動画内のエンティティや活動を認識し、タグ付けするAPIです。

例えば、ビデオライブラリの自動分類や高度な分析に使用されます。

特徴としては、動画の内容を深く理解し、時系列データとしても扱える点です。

Cloud Inference API

Cloud Inference APIは、大量の時系列データに対してリアルタイムで予測分析を行うAPIです。

例えば、IoTデバイスからのデータをリアルタイムで分析し、異常検知などに使用されます。

特徴としては、大規模なデータセットに対しても高速な予測が可能です。

Firebase Predictions

Firebase Predictionsは、Firebaseプロジェクトに組み込まれた機械学習モデルを用いて、アプリユーザーの将来の行動を予測するサービスです。

例えば、ユーザーがアプリ内で購入を行う可能性や離脱する可能性を予測します。

特徴としては、Firebaseと連携して簡単にユーザービヘイビアの分析ができる点です。

Cloud Deep Learning VMImage

Cloud Deep Learning VM Imageは、ディープラーニングの研究や開発に特化した仮想マシンイメージです。

例えば、新しい機械学習モデルの開発や既存モデルのテストに使用されます。

特徴としては、多数の機械学習フレームワークがプリインストールされている点です。

GCPのデータ分析領域サービス

GCPのデータ分析領域サービスについて各項目を解説していきます。

Big Query

BigQueryは、リアルタイムの大規模データ分析を行うためのフルマネージドサービスです。

例えば、E-commerceサイトでのユーザー行動のリアルタイム分析や、大量のログデータの解析に使用されます。

特徴としては、SQL-likeのクエリ言語で簡単に操作でき、高速な分析が可能です。

Cloud Dataflow

Cloud Dataflowは、バッチ処理とストリーム処理を一つのプラットフォームで提供します。

例えば、リアルタイムでのデータ処理やバッチ処理による過去データの集計が可能です。

特徴としては、Apache Beamという統一モデルを使用しているため、コードの再利用性が高いです。

Cloud Dataproc

Cloud Dataprocは、Apache SparkやApache Hadoopなどのオープンソースデータツールをフルマネージドで提供します。

例えば、大規模なデータセットに対する高度な分析や、データの前処理などに使用されます。

特徴としては、オープンソースツールとの高い互換性とスケーラビリティがあります。

Cloud Datalab

Cloud Datalabは、データの視覚化、探索、分析を行うインタラクティブなツールです。

例えば、データサイエンスのプロジェクトでデータ探索やモデル開発に使用されます。

特徴としては、Jupyter Notebook形式での操作が可能で、PythonやSQLなど複数の言語をサポートしています。

Cloud Dataprep

Cloud Dataprepは、データのクリーニングと前処理を自動化するサービスです。

例えば、機械学習モデルに用いるデータセットの前処理や、データ品質の向上に使用されます。

特徴としては、自動的にデータの品質問題を検出し、修正提案を行います。

Cloud Pub/Sub

Cloud Pub/Subは、リアルタイムでのメッセージングとイベントストリーミングを提供します。

例えば、IoTデバイスからのデータをリアルタイムで収集し、分析するためのパイプラインに使用されます。

特徴としては、高いスケーラビリティと低遅延があります。

Cloud Composer

Cloud Composerは、データパイプラインのワークフローを管理するサービスで、Apache Airflowをベースにしています。

例えば、複数のデータソースからのデータ収集や、バッチ処理のスケジューリングに使用されます。

特徴としては、複雑なワークフローも視覚的に管理できる点があります。

まとめ

いかがでしたでしょうか？

この記事ではGCPで知っておきたい注目サービスをカテゴリごとに一覧で紹介してきました。

項目的には多いかもしれませんが、そのサービスやどういった状況で使用されているのか紐付けながら見ていくと理解しやすいです。

ぜひこの記事を参考にご自身でも注目サービスを深掘りして見てはいかがでしょうか？

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学習

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GCP テクノロジー