初心者・エンジニアじゃなくてもクラウドを学んで業務に活用できるチャンス！

1. Google Cloud™ の紹介

2. オンデマンド
セルフサービス
広範な
ネットワーク ア
クセス
リソースの
プーリング
迅速性と
弾力性
従量課金制
クラウド コンピューティングの概要

3. Google Cloud™ とは

4. AI・機械学習
Google がこれまで学習をしてきた音声
認識や画像認識などのモデルをサービス
に組み込むことができます。
ビッグデータ
様々な種類の膨大なデータをあらゆる用
途で利用できるよう高速で分析・処理を行
えます。
ストレージ
クラウド上でデータの保存や共有を行うこと
ができます。
コンピューティング
クラウド上でコンピュータリソースを利用す
ることができます。
Google Cloud™ で提供される主なサービス

5. Google Cloud™ のネットワーク
地球規模の大きなコンピューター
16

6. リージョンとゾーン

7. 環境に対する配慮
2007年以降
カーボン
ニュートラル
2017年以降
100%
再生可能エネルギー
2030年
カーボンフリー
エネルギー

8. Google のデータセンターは、典型的な産
業用データセンターと比較して運用管理
費が半分程度。
機械学習の利用で
冷却エネルギーの 40% 削減を実現
機械学習の応用

9. ユーザーフレンドリーな料金体系
継続利用割引 カスタムマシンタイプ プリエンティブル VM

10. Forrester Research
Google Cloud を Public Cloud Platform
ネイティブセキュリティウェーブの
リーダーに
出展：Forresterリサーチのレポートより（2020 年 Q4）
https://cloud.google.com/resources/forrester-iaas-security-2020?hl=ja
セキュリティにおいてもリーダーポジション

11. すべてのレイヤで対策されたセキュリティ
レイヤ
オペレーション セキュリティ
インターネット通信
ストレージ サービス
ユーザー ID
サービスのデプロイ
ハードウェア インフラストラクチャ

12. 自前で設計して構築することによってトラブルにも迅速に対処
業者などの第三者を介在させないことでセキュリティを担保
Google 専用のハードウェアやネットワーク

13. Google のデータセンター

14. メンテナンスのための計画停止・再起動なし
Live Migration = No Downtime

15. Google の分析基盤 BigQuery

16. AWS ： Redshift
Azure： Azure Synapse Analytics
BigQuery™ とは、Google Cloud™ が提供する
フルマネージドでサーバーレスなデータウェアハウスです。
エンタープライズの規模にも対応。
他社サービス例
BigQuery™ とは

17. フルマネージドでサーバーレス
専門知識が要らない（SQL で操作ができる！）
超高速な処理でコストパフォーマンスが高い
特徴

18. 従来のデータ ウェアハウス
パフォーマンス
の調整
モニタリング
信頼性
デプロイと設定
使用率の向上
分析とインサイの時
間は全体の
15% 未満
リソースの
プロビジョニング
拡張への 対処
BigQuery™ のサーバーレス分析
分析とインサイトに
すべての時間を充てる
ことができる
面倒なセットアップ不要ですぐに使える！ 処理の容量に応じて自動スケール！
フルマネージドでサーバーレスだから分析に注力できる！
フルマネージドでサーバーレス

19. 画面を開いてデータをセットしたら
SQL でクエリを実行するだけ！
専門知識が要らない（SQL で操作ができる！）

20. ● 数万台のサーバーで並列処理
○ ペタバイト規模 のクエリでも 数秒 で結果が返ってくる！
● 処理したクエリの容量に応じて課金
○ サーバーを確保しておく必要がないので固定費がかからない！
○ しかもクエリの料金は 1TB あたり 600 〜 700 円程度（1TB まで無料）
○ データの保存料金も、1GB あたり 2 〜 3 円程度で気軽に使える
select top(title), count(*)
from publicdata:samples.wikipedia 1TBのデータを1秒で
フルスキャンするには...
10,000台のディスクと
5,000個のプロセッサの
並列処理が必要
超高速な処理でコストパフォーマンスが高い

21. BigQuery™ は大規模なデータを安価に保存し、SQL による超高
速な分析ができるデータウェアハウスです。
保存できるデータ量はペタバイト規模に対応していて実質上限を
気にする必要がありません。
まとめ

22. BigQuery デモ

23. BigQuery デモ

24. BigQuery ML
1
2
3
BigQuery™ からデータを移動
せずにMLイニシアチブを実行
BigQuery で SQL のモデルを
反復して開発速度を向上
一般的なMLタスクとハイパーパラ
メータ調整を自動化

25. BigQuery ML は SQL でモデル構築が可能

26. Data Portal
無料で使える BI ツール。
BigQuery™ の分析結果も
簡単に可視化。
Looker
次世代のデータ分析プラット
フォーム。リアルタイムなビジネ
ス分析を簡単に探索、分析、共
有できるビジネスインテリジェン
スソフトウェア。
分析結果の可視化

27. ● 技術的に詳しくないアナリストが、デー
タを分析しなければならない。
Google データポータル
● ドラッグ＆ドロップでデータに
アクセスできる。
● 実用的なダッシュボードを作成して、
共同作業を行うことができる。
● 事前構築されたダッシュボードを
意思決定者と共有できる。
Data Portal

28. 商用SQLデータベース
SQL 結果
データ収集・
ロード
定義の標準化
ガバナンス
探索 &
視覚化
デリバリー
SaaS 業務管理ソフト 解析ツール
セルフサー
ビス探索
視覚化 エキスポート SFDC iframe JavaScript Email ウェブフック S3 SFTP スケジューラ Slack メタデータ Auth
データモデリング層
Gitバージョンコントロール
JDBC コネクション
ユーザー管理及びセキュリティ
プロモーションレポート AI / ML
Looker

29. みんなで遊ぼう！
https://quickdraw.withgoogle.com/?locale=ja#