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Google Cloud Next ’17(2)GCPの新技術・新サービスのポイント ~ Googleが見る未来、トレンドと方向性

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GoogleCloudPlatform(GCP)の最新の技術や、GCPを利用している企業などの講演を聴くことができるイベント「Google Cloud Next ‘17」に参加してきました。期間は3/8(水)〜3/10(金)の3日間です。

キーノートではGoogleのCEOサンダー・ピチャイ氏や元CEOでAlphabetの会長エリック・シュミット氏をはじめ、経営層や主要プロダクトの責任者らがスピーカーを務め、Googleのクラウドの方向性を体感できる非常に大きなイベントです。今年は10,000人を超す人たちがこのイベントに参加し、200を超す様々なセッションが行われました。

前回のブログ(1)では、出展ブースの傾向を見ることでGoogleのクラウドのトレンドを速報的にお伝えしましたが、今回はエンジニア寄りの視点から、もう少し詳しくレポートしてみたいと思います。

ひとことで言うと、Googleが見る未来、トレンドと方向性を感じることができました。

世界中から集まったギークだらけのフリーなスタイル

会場は世界中から集まったギークだらけで、日本のイベントによくあるようなスーツ系やエグゼクティブ系な匂いがなく、服装もみんなそれぞれでした。色々な国や地域の人がいて、食べ物は立派なケータリングというわけではなく、お菓子やドリンク片手にセッションを聴いていたり、床に座ってPCを開いてコンソールを見ていたり、このようなフリーなスタイルが素敵だなと感じました。

ただし、会場に入るまでが一苦労。。

イベント期間中は毎朝9時からキーノートが開催されますが、毎日会場に入るまでが行列でした。。

ところが、、

ところが、その行列を待っている横でコーヒーやドーナツ、チョコレートが振る舞われています! Googleさん、粋な計らいです!

さらにランチタイムは、、

さらにランチタイムは、サンドウィッチやサラダラップなどが大量に提供されていました。Googleさん、やってくれますね!

GCPの新技術・新サービスのポイント ~ Googleが見る未来、トレンドと方向性

キーノートや様々なセッションの中で目立ったキーワードとして

・セキュリティ
・低コスト
・データマイグレーション(統合/クレンジング/Serverless)と可視化
・マシンラーニング

などが挙げられます。ここにGoogleのクラウドのトレンドと今後の方向性を見ることができると思います。

セキュリティの強化

日本でもクラウドは普及していますが、まだまだセキュリティに懸念を持つ側面があります。
それに対して、IDを使用して、GCPにデプロイされたアプリケーションへのアクセスを保護できる「Cloud Identity-Aware Proxy」や、暗号鍵を管理してオンプレミスと同じ方法で暗号化できる「Cloud Key Management Service」といったサービスが発表されていました。
セキュリティの機能を強化し、GCPはより信頼性が高いサービスを推進していこうとしています。

低コスト化

GCPの利用にあたり、以下のような低コストな料金体系も発表されていました。
最小単位であれば無料で始められるということです。

コストの面でも、今後もよりユーザーフレンドリーなサービスになっていくことが期待されます。

データマイグレーション(統合/クレンジング/Serverless)と可視化

GCPを用いることでServerlessにデータを扱うことができるというセッションが多かったです。具体的には「Cloud Dataflow」や「Cloud Dataprep」というサービスを利用した事例が紹介されていました。

◆Cloud Dataflow
「Cloud Dataflow」は、ETL、バッチ処理、計算処理などデータ処理の方法をサービス上で開発、実行することを可能にしています。これまでは各種データをインプット/アウトプットする設計をした上で、データ統合プログラムの開発が必要でした。そのあたりをServerlessに実現できるサービスです。

◆Cloud Dataprep
「Cloud Dataprep」は、サービス上で視覚的にデータのクリーニングや分析の準備のための整理を行うことができるようになっています。ビジュアルで対話的に操作できるため、コードを書く必要がありません。

今後これらのサービスを組み合わせて、データ収集、分析、クリーニング、ビジュアライズを一貫してGCPで行うようなかたちが増えてきそうです。

マシンラーニングの進展

最近「機械学習」という言い方でもよく耳にします。また、「AI」という言葉も最近よく使われます。事例がいくつか紹介されていて、タクシーの乗車情報と天気の情報を組み合わせて、タクシーの需要予測を行うというようなものがありました。上記のデータマイグレーションの過程で「機械学習」をはさみ、分析を「AI」が行うようなイメージです。また、画像認識の技術も進展していて、中古車の画像から車種や価格、パーツなどを認識して表示するようなシステムが紹介されていました。

今回の「Google Cloud Next ’17」では、Googleはクラウドに300億ドル(約3兆5000億円)の投資をしていることを発表しています。今後、会社を挙げてGCPを強化していくということですので、今後の発展に期待していきたいですね。

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