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奈良岡 仁
今だから知りたい BigQuery 再入門
Customer Engineer, Google Cloud
自己紹介
外資系クラウド ベンダーのコンサルタント、ゲーム会社のネットワーク
インフラ エンジニアを経て現職。
ゲーム業界のお客様を中心に Google Cloud を利用したシステム構
築を行う際のご提案や課題解決など、主に技術面から支援を行なっ
ています。
最近やってるゲームは Ghost of Tsushima / あつまれ どうぶつの森
/ パワフルプロ野球 2020。
奈良岡 仁
Google Cloud Japan G.K.
Customer Engineer
BigQuery とは
Google Cloud Platform の
分析向けエンタープライズ
データウェアハウス
エクサバイト スケールのスト
レージとペタバイト スケール
の SQL クエリ
暗号化され、耐久性があり、
高い可用性を持つ
Unique
サーバレスなプラットフォーム
Unique
リアルタイムのインサイト
Unique
ビルトインの ML
Unique
インサイトをすべての人に
スピード
継続的なパフォーマンス改善
Cloud Next '16
DATA & ANALYTICS - Pushing
the Limits of BigQuery
Cloud Next '18
Building the World's Largest
Enterprise Data Warehouse with
BigQuery
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BigQuery
1 ペタバイトのクエリ:2016
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Cloud Next '20: OnAir
What's New in BigQuery, Google
Cloud's Modern Data Warehouse
2020
4.2 sec
BigQuery のアーキテクチャ
分散ストレージ
(高耐久)
分散メモリ
シャッフル
Petabit Network
スケーラブル, 高速な
コンピュート
(高可用)
BigQuery
SQL:2011
準拠
REST API
クライアント
ライブラリ
(7 つの言語)
Web UI, CLI
高スループット
バルクロード
ストリーミングイン
サート
BigQuery のスケーラビリティ
10,000
あるお客様でのクエリ
同時実行数
350 PB
あるお客様が 1 社で保存
しているデータ量
100,000,000,000,000
(100 兆)
いくつかのお客様での
クエリ対象行数
コスト
サーバレス データウェアハウス
パフォーマンス
チューニング
モニタリング
信頼性向上デプロイと設定
利用率改善
分析と洞察に使える
時間は少ない
リソースの
プロビジョニング
スケール対応
ほぼ全ての時間を
分析と洞察に
従来のデータ ウェアハウス BigQuery の
サーバレス アナリティクス
BigQuery のコスト優位性
Economic Advantages
of Migrating Enterprise
Data Warehouse
Workloads to BigQuery
Expected 3-year total cost of ownership
Legacy EDW
On-Premises
$0
Legacy EDW
on AWS
Google
BigQuery
$2,000,000
$4,000,000
$6,000,000
$8,000,000
$10,000,000
$12,000,000
$14,000,000
$16,000,000
41% lower
TCO (vs EDW
on AWS)
52% lower
TCO (versus
on-premises)
Up-front Capital Investment Monthly Cloud spend
Administrative costs Planning/Deployment/Migration
Power/Cooling/Floorspace
The Economic Advantages of Migrating Enterprise Data Warehouse Workloads to
Google BigQuery over Leading Competitor's Solution
BigQuery の主なコスト構成要素
データ取り込みコスト
● バッチロード:無料
● ストリーミング:$0.010 per
200 MB
ストレージ コスト
● $0.020 per GB
クエリコスト
● $5.00 per TB
※ 金額は US
(multi-region)
基本はクエリによる計算量とストレージ容量による課金
クエリコストの 2 つの料金モデル
● オンデマンド(デフォルト)
○ 料金は実行したクエリ対してのみ発生
○ プロジェクトあたりの同時実行最大スロット数: 2,000
● クエリ定額
○ 専用のクエリ容量(スロット)を予約して購入
○ 費用が固定で予測可能 クエリ定額
の予測可能性
オンデマンド
の効率性
スロットとは?
CPU +
RAM +
Network
● BigQuery でクエリを実行するために使用
される仮想 CPU
● オンデマンド、クエリ定額ともにデータ処理
にスロットを使用
● クエリのサイズと複雑さに応じて必要なス
ロット数を自動的に計算
BigQuery Reservations
スロットを即座に使用 ワークロード管理 スロットの有効活用100% 予測可能なコスト
● BigQuery クエリ定額料
金プランの導入
● BigQuery クエリ コスト
の定額化
● オンデマンド料金プラン
とクエリ定額料金プラン
の併用が可能
● BigQuery Web UI 上で
のスロットの購入
● 購入したスロットをすぐ
に使用可能
● ウォーム アップ不要
● 性能を即座に最大化
● 組織全体でのスロットの
購入と管理
● ワークロードや部署で、
購入したスロットを分割
● ワークロードごとにキャ
パシティを保証
● プログラムでの定期変
更
● アイドル状態のスロット
は組織内で常に共有さ
れて利用可能
● 組織内で無駄なくスロッ
トを有効活用
コスト計画と組織全体のワークロード管理をシンプルに
コミットメント プラン
秒単位〜日単位のワークロードに
● コミット期間:60 秒
● 最小サイズ/購入単位:100 スロット
● ビジネス クリティカルなイベント、パ
フォーマンス検証など
Flex Slots
月単位のワークロードに
● コミット期間:30 日
● 最小サイズ/購入単位:100 スロット
● 柔軟性とコストのバランスに最も優れる
月次契約
年単位のワークロードに
● コミット期間:365 日
● 最小サイズ/購入単位:100 スロット
● 定常的なワークロード向けの最もコスト
効率のよいオプション
年間契約
100 スロットから購入可能に
Flex Slots年間契約
100 スロット:月額 $1,700
($17 / スロット / 月)
月次契約
最小コミットメントが 500 スロットから 100 スロットになりさらに利用しやすく
100 スロット:月額 $2,000
($20 / スロット / 月)
100 スロット:1 時間 $4
1 分あたり $0.07 未満
($30 / スロット / 月)
BigQuery Reservations の例
1
2
3
1,000 スロットのコミットメントを購入
3 つの予約を作成
● ds: 500 スロット
● elt: 300 スロット
● bi: 200 スロット
GCP プロジェクトを割り当て
● ds_project_a, ds_project_b, ds_project_c → 予約 ds
● my_elt_project, other_elt_project → 予約 elt
● dashboard_proj → 予約 bi
elt
300 slots
bi
200 slots
ds
500 slots
ds_project_a
ds_project_b
ds_project_c
my_elt_project dashboard_proj
other_elt_project
1,000 スロット コミットメント コミットメント
予約
割り当て
(*) デフォルトではアイドル状態のスロットは自動的に共有
ストレージコスト
長期間変更がなかったデータに対して自動的に割引価格を適用
ストレージの種類 料金(1 か月あたり)
アクティブ ストレージ $0.020 per GB
長期保存ストレージ $0.010 per GB
※ 金額は US
(multi-region)
長期保存ストレージであってもパフォーマンス、耐久性、可用性は損なわれない
機能 / サービス連携
BigQuery ML
1
2
3
データを BigQuery から移動させるこ
となく機械学習モデル を実行
BigQuery 内で SQL を使い機械学習プロ
セスを反復することで開発スピードアップ
一般的な ML タスクやハイパーパラ
メータ チューニングを自動化
組み込みの ML
Connected Sheets
インサイトの民主化
● SQL の知識なしで Google スプレッドシートか
ら数十億行のライブ BigQuery データを分析
● ピボット テーブル、グラフ、式のような使い慣
れたツールを使用し、ビッグデータから簡単に
インサイトを得る
● G Suite Enterprise のみ
GCP の他サービスとの連携
データ ウェアハウスと
機械学習
データの確実な取り込みと
配信
高速で正確な計算を迅速か
つ簡単に
取り込み 変換 分析
BigQuery
1 2 3
DataflowPub/Sub
Stream Analytics on Google Cloud
BigQuery Omni
● サイロ化を解消しデータのインサイトを得
る
● クラウド間で一貫性のあるデータ エクスペ
リエンスを実現
● Anthos の柔軟性を活用
柔軟性の高いマルチクラウド分析ソリューション
BigQuery Omni のアーキテクチャ
Google Cloud上の BigQuery
コントロール プレーン (UI / API / CLI)
Google Cloud リー
ジョン
Petabit Network
BigQuery
コンピュートクラスタ
分散メモリシャッフル層
BigQuery ストレージ
BigQuery
コンピュートクラスタ
分散メモリシャッフル層
AWS Direct Connect
お客様のS3 ストレージ
powered by Anthos
AWS リージョン
(Omni)
BigQuery Routers
コンピュートとストレージの
分離による優れた柔軟性
まとめ
● はやい
○ BigQuery のアーキテクチャによるスケーラビリティ
○ 継続的なパフォーマンス改善
● やすい
○ サーバレス、フルマネージドで分析にフォーカス
○ 100 スロットからのクエリ定額制
● うまい
○ BigQuery ML など BigQuery ならではのユニークな機能
○ 他 GCP サービスとの連携
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