Google Cloud Next '17(1)出展ブースの傾向 ~ GCPへのデータ・マイグレーションと、機械学習の活用

サンフランシスコで開催された「Google Cloud Next ’17」に参加してきました

3/8~10、サンフランシスコで開催された「Google Cloud Next ’17」に参加してきました。Google Cloud Platform(GCP)の新機能や、機械学習(マシン・ラーニング、ML)、AIなどに関するセッションが200以上、ブースを出展する企業が120社以上、来場者数は1万人以上という巨大イベントです。

参加者が途切れることなく続々とやってくるエントランス。
会場前には行列ができていて、私たちも並びました。

大会場でのセッションには、数百人規模の聴衆が詰め掛けていました。

さて、今回の「Google Cloud Next ’17」、すでにネットはもちろん新聞等でも記事になっていますが、私たちe-Agencyからは、ブースを出展していた企業の傾向についてご紹介したいと思います。

120以上ものブースが出展していますので、残念ながらすべてを訪れることはできなかったのですが、今回はサーバやハードウェア、あるいは、誰もが知っていそうな大企業はスキップして、それ以外のカテゴリの中から約20社ほどお話を聞くことができました。

GCPへのデータ・マイグレーションを提供する企業が多数出展

ブース巡りをしてみて今回いちばん目立っていたのは、GCP(Google Cloud Platform)へのデータ・マイグレーション(データ移行)を提供する企業たちです。GCPのイベントだけに当然と言えば当然なのですが、ユーザーがすでに利用しているサーバやサードパーティプロダクト上のデータを、GCP上へ移行するお手伝いをしますよ、という企業が何社も出展していました。

◆なぜデータ・マイグレーションなのか?

今回の「Google Cloud Next ’17」の主題の一つ、Googleが提供する機械学習(マシン・ラーニング、ML)をフル活用するには、GCP上にデータが存在する必要があります。データ・マイグレーションは、機械学習活用のためにまず最初に取り組むべき第一歩と言えます。このデータ・マイグレーションを提供する企業がこれほど出展しているということは、これを課題に感じているユーザーがまだまだ多いということでしょう。また、GCPに対応しますよ、という企業がこれほど多いということには、あらためてGCPへの支持と期待の高さを感じさせられました。

◆データ・マイグレーションを効率よく進めるには?

既存のデータ保持場所からGCPへデータ移行するには、フォーマットの調整や利用ツールとのインテグレーション等の設計が必ず必要になります。そのため、設計やその後のトレーニングなどをコンサルティング・サポートするデータ・マイグレーション・サービスを上手に利用したいものです。

機械学習を活用したサービスの出展も目立つ

機械学習(マシン・ラーニング、ML)を利用したサービスの出展も目立ちました。日本から出展していたGroovenauts, Incは、ユーザーが独自の機械学習モデルを作ることができるサービスを提供しています。ブースに行くと日本語で説明してくれました。また、スタートアップコーナーに出展していたLiftigniterは、機械学習搭載のコンテンツ・パーソナライゼーションを提供するなど、とても興味深かったです。

その他、GCP上のセキュリティやGoogle Apps(G Suite)ほか様々なファイル・フォルダを一括管理するプロダクト、あるいは、Googleアカウントと連携したCRMツール(便利そうでした…)など、様々な顔ぶれが出展していました。

◆「Google Cloud Next ’17」出展企業一覧(アルファベット順)

A10 Networks
Agosto
Alooma
AODocs
Apcera
Appirio
AppOrbit
Apprenda
Arista
Aspera, an IBM Company
AT&T
AT&T Inc
Avere Systems
BetterCloud
Bitnami
Boomerang
Box.com
Brinqa
Canonical Ltd.
Capgemini
CDW
Centrify
Chartio
Check Point Software Technologies
Chef
Ci&T
Cisco Cloudlock
Citrix
Clouber
Cloud Native Computing Foundation
Cloudbakers
CloudBerry Lab
CloudBolt Software
CloudEndure
Cloudflare
Cloudian
Cognizant
CoreOS
Crowdstrike
Cycle Computing
Datadog
Dataguise
Datos IO
Deloitte
Dialpad
Diamanti
Dito
Docker
Docusign
Dome9 Security
Egnyte
Equinix
Fastly
Freshdesk
GitLab
Greta
Groovenauts, Inc
HashiCorp
HCL Technologies Ltd
icharts
Imperva
Improbable
Incorta
Informatica
instruqt
Intuit
JFrog
Joyent
JumpCloud
Juniper Networks
Liftlgniter
Looker
Lucid Software
LumApps
Mashape
Maven Wave
MediaAgility
MongoDB
NGINX
Nutanix
NVIDIA
Okta
Onix
Orion – Forigotron
Palo Alto Networks
Persistent
Pivotal
Powertools4Drive
Prodoscore
Promevo
ProsperWorks
Pythian
Quantiphi
Red Hat
RightScale
RingCentral
Rocket Chat
Runnable
SADA Systems
Samsung SDS
SapientRazorfish
Scalr
Searce
Segment
Smartsheet
Smyte.
Spanning
Splunk
SpringML
Stratoscale
SUSE
SwiftStack
Sysdig
Tableau
Taplytics
Thales
TITUS
Trend Micro
Twistlock
Virtru
VIWO
VMware
WANdisco
WordSpan
Xero
Xplenty
Zoomdata

 
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この記事を書いた人
村松

マーケティングプランナー