Google Cloud Platform Japan Blog
最新情報や使い方、チュートリアル、国内外の事例やイベントについてお伝えします。
[GCP] gcp ja night #29 - BigQuery, Kubernetes, GAS, そして GCP ユーザーグループ (GCPUG) が設立されました
2014年12月19日金曜日
Posted by Google Cloud Platform チーム
年の瀬も押し迫り、寒さも身にしみてきますね。
12 日の六本木もそんな寒い夜でしたが、200 名以上もの GCP ユーザーが集まって
29 回目の gcp ja night
が、ほっこりと開催されました。場所は、株式会社フリークアウトさんの
ヒルズガレージ
をお借りしています。
ピザとビールを楽しみながら、4 つのセッション（各 30 分）と 2 つのトーク（各 15 分）が行われました。その模様を、簡単なレポートと、Hangouts on Air で
中継されたビデオの録画
で一緒に振り返りましょう。
* 各セッションの内容は発表者個人の意見としての発言であり、発表者の所属する企業・組織と関係するものではありません。
トレタの BigQuery / Google Apps Script 活用術
GCP に含まれるサービスではありませんが、今回参加された皆さんは
Google Apps Script (GAS)
にすごく興味を持たれたのではないですか？
@masuidrive
さんによるセッションは、会社で導入している
Slack
を勤怠管理にも使ってしまおうと、GAS で Bot を作り Google スプレッドシートに勤怠データが保存される「
みやもとさん
」の開発過程を紹介してくれました。「おはようございます」「お疲れさまでした」とチャットに書けば出退勤として記録される、そのアイデアも面白いのですが、なにより時間をかけずに GAS で作ってしまう発想に驚嘆します。
後半は、
BigQuery
も同様に GAS と Google スプレッドシートで制御するという内容です。サービスの利用状況を BigQuery で解析し、それを
Google スプレッドシート
に保存しながら、Slack にも書き込む、これを GAS で制御しています。BigQuery のクエリーなどの設定も Google スプレッドシートに記載して、誰にでも編集し易いようにしているそうです。
GAS を使うことで、非開発者の人でも Google Apps の使い慣れた UI を利用しながら、BigQuery のような Web のいろいろなサービスを組み合わせて使える仕組みを容易に開発でき、Google Apps の共有機能を使えば、誰がどの情報を編集・閲覧できるのかの制御も容易です。さらに多くのワークフローを簡単にできそうですね。
Kubernetesの機能とデモ、開発体制について
Kubernetes
の読み方わかります？キュゥべえ！？
詳しくはビデオで聞いてください。
@yugui
さんは、Kubernetes の機能やアーキテクチャ、そして実際にデモを動作させながら、時間の限り詳細に説明してくれました。Docker コンテナのオーケストレーションという課題、それに対し現在様々なプロジェクトが現れ、その中の何が決定的なプロジェクトとなるかはわからないとしながら、Kubernetes だけでなく、
Fleet
や
Mesos
などのプロジェクトの良さについても Kubernetes と比較して教えてくれています。
その中で Kubernetes は、特別なテクノロジーではなく、比較的あたりまえのテクノロジーが使われており、それは Google のこれまでの経験から積み重ねてできているということ。そして開発体制も Google 以外の人が参加しながら速いスピードで発展していき、自らに固執することなく、調査を重ね正しい選択のできる体制である、それ故に Fluentd や Kibana などの他の優れたプロジェクトを利用するに至っているとのことです。
dotCloud の内部プロジェクトとして生まれた Docker。dotCloud のサービスは cloudControl へと移り、今では
GCP 上で運用されていること
を以前お伝えしました。一方で Docker は急速に普及し、そのジョブスケジューラーとして生まれた Kubernetes は、
Google Container Engine
(GKE) に組み込まれ GCP の 1 つのサービスとなりました。こういった変遷も面白いですね。
さて、ここまでで前半が終わりです。ビールとピザの時間を挟んで後半が始まります。
会場には、以前
事例として紹介
させていただいた、ゲーム攻略完全図鑑の千葉さんもいらしていました。
ログだけじゃない！BigQuery使おうぜ！とGCEも使えるよ
株式会社セブン＆アイ・ネットメディア オムニチャネル推進事業部 中村悟さん、若林正裕さんによる、BigQuery を実際に大規模な業務で利用している経験を、楽しく聞かせてくれます。この内容だけは実際に会場に来た人だけの特権として非公開です。会場は興味と笑いに溢れ、とても濃い内容を聞かせてくれました。
トピックだけ紹介すると、
Google Analytics Premium
(GAP) と BigQuery の連携。GAP だけでは見えにくい部分が BigQuery で判明し、そして新しい仮設が成り立つということ。そして BigQuery の良い所、悪いところ、これからやりたいこと、やってほしいこと。
話の中で、@masuidrive さんと同様に、GAS との連動やデータの非正規化といった話題が出ました。BigQuery 実際に使っていく中で導かれたやり方として参考になるのではないでしょうか。
GCP最新動向まとめ
GCP の
最近のアップデート
については既に紹介してきましたが、この半年だけでも、振り返ってみると GCP の変化と進化を実感します。
おなじみ
@kazunori_279
、Kaz さんです。個々の情報はビデオを見ていただくとして、一部だけ紹介します。
最大 680k IOPS にも達する
Local SSD
。この性能では、ディスクよりもむしろ CPU がボトルネックになってくるそうです。
先ほども Kubernetes での Fluentd の話がありましたが、
Google Cloud Logging
で採用された Fluentd は、それを契機に GCP のいろいろな部分で利用されることになりました。もちろんそれは純粋に技術的評価の上で。
新しく GCP の仲間に加わった
Firebase
の話では、先日の
Google Cloud Platform Live
のビデオを交え紹介してくれています。中核となっているのは Firebase Realtime Database、NoSQL の JSON Database ですが、そこに接続しているユーザーがリアルタイムにシンクする仕組みと、そのユーザーマネージメントから成り立ち、アプリケーションによっては、サーバサイドのコードを書くことも必要なくリアルタイムにコラボレーションするアプリケーションの開発が可能になります。
この他にも、
Google Compute Engine
と
Autoscaler
、GKE、オンプレミスと Google とを接続できる
Direct Peering
、
Carrier Interconnect
、
VPN
といったGoogle Cloud Networking、そして
Managed VMs
の話もありますので、是非ビデオをご覧ください。
それにしても、日本人エンジニアが生み出したテクノロジー Fluentd が、しっかりと評価された上でこのように利用されることは嬉しくなりますね。詳細は、Qiita に書かれている「
Google、FluentdをKubernetesとCompute Engineの標準ログコレクタに採用
」を読むとより良くわかります。
Firebase の話の中で出てきた
Operational Transformation
は、例えば Google Docs の共同編集のように、整合性の維持とコンカレンシー制御の技術です。
Google Drive Realtime API
でも使われていますが、
Firepad
での Firebase の実装も試してみることができます。そして、Firepad のページのデモで Firebase のリアルタイム性を確認できると同時に、GitHub のソースコードを読むと、フロントエンドのアプリケーションだけで、バックエンドのコードを書く必要がないということもわかります。
ここでは内容を記載していませんが、標準でネットワーク構成が可能な GCP に、Carrier Interconnect などで直接自社のネットワークを繋げられるようになり、
Windows インスタンスを実行できるようになった
こととあわせて、エンタープライズ システムのクラウドへの拡張が容易になったことも、大きな変化と言えるかもしれません。
Monitoring Kubernetes
ここからは 15 分間での発表となります。ところで、Kubernetes だけでなく kubelet や kubecfg は何と読むのでしょう？
@stanaka
さんは、Kubernetes クラスタのモニタリングには、Minion とその中の Docker コンテナのステータスを知る必要があることや、Kubernetes には
Grafana
によるダッシュボードが用意されていますが、それが内部的にどのような要素が関連し構成されているのかについて話してくれます。詳しくは、
Monitoring Kubernetes
として話した内容をまとめられています。
GCPユーザーグループ「GCPUG」設立のお知らせと GCP Advent Calendarの話
本日最後の発表です。
@soundTricker318
さんから、Google Cloud Platform User Group、略して GCPUG 設立のお知らせです。ジーシーパグと読みます。今回の gcp ja night も 250 名定員のところ300 名以上の応募があり、もっと多くの人に、もっと参加しやすくなるようにと設立されました。ミッションはGCPの普及と、GCPの良いところを伸ばし、よくない所を改善するとのことです。誰でも支部を作成でき、GCPUG のロゴの改変も自由に行えます。まずは、
GCPUG のサイト
で参加登録をしましょう。東京での第１回は、来年 1 月 14 日を予定しているそうです。
印象に残る可愛いロゴですよね。
もう一つ、
GCP Advent Calendar
は、この日講演してくださった皆さんの中で参加されている方もいます。参考になることが、たくさんあると思いますよ。
さて、GCPUG も発足し、今回参加できなかった皆さん、場所的に参加できない皆さんも、これからはいろいろな場所で参加できるようになってくると思います。そう考えると、とても嬉しいです！
来年は、GCPUG の発展、そして皆さんが GCP で何を生みだすのか、とても楽しみにしています。
Google Cloud Platform が支える、新感覚リアルタイム RPG ユニゾンリーグ - 株式会社エイチームの導入事例
2014年12月16日火曜日
スマートフォンでゲームをする人なら「
レギオンウォー
」や「
ダークサマナー
」というタイトルの RPG で、実際に遊んだことがある人、あるいは今も熱中している人も多いのではないでしょうか。
開発している
株式会社エイチーム
(Ateam Inc.) は、名古屋に本社があり、エンターテインメント事業として、多くのスマートフォンやタブレット向けデジタル コンテンツの企画と開発を手がけ、一方でライフスタイルサポート事業として日常生活に密着した比較サイトや情報サイトの企画から開発、運営を行っています。
今回エイチームから、スマートフォン向けの新感覚リアルタイム RPG「
ユニゾンリーグ
」がリリースされました。複数のプレイヤーでリアルタイムに行われる、ギルドバトルとクエストバトル、そしてユニゾンアタック、仲間とリアルタイムにプレイすることの面白さが凝縮された RPG ユニゾンリーグ、そのバックエンドは
Google Cloud Platform
(GCP) で構築されています。担当された、エンターテインメント事業本部 安藤 加奈子さんにお話をお聞きしました。
今回リリースされた、ユニゾンリーグで、Google Cloud Platform を初めて利用されるそうですが、何か理由があったのですか
きっかけは、GCP の東京で行われたカンファレンス（4 月 22 日にグランドハイアット 東京で行われた Google Cloud Platform セッション）に参加したときです。そこで GCP は GCP のために作られたサーバ環境ではなくて、Google が自社のサービスのために作った環境を一般にも公開する形ではじめたサービスということと、バックボーンにあるグローバルのネットワーク帯域がかなり確保されていて、レイテンシが最小限であるという内容を聞きました。ユニゾンリーグは、日本と世界中で配信する予定のゲームでしたので、グローバルでのリージョン間の通信が速いところが魅力に感じて、使うのは初めてでしたけど、GCP を導入してみようと思ったんです。
初めてとなると困ることもあったと思いますが、どうやって進めていったのですか
あまり困った記憶はないです（笑）。インスタンスの生成とかも、コンソールから視覚的に直感的に触れるのであまり苦労しなくて、インスタンス立ち上げてしまえば普通のサーバで、好きなようにさわれますから。使いやすいのは、しばらく使わないと思ったら、そのインスタンスを削除して、また使いたくなったらスナップショットから立ち上げる。その細かい単位での使い回しがし易いことです。
リリース当初は、多くのユーザーの皆さんが利用することを想定していますが、想定よりも足りなかったときに、即座に対応できる体制は必要だと話していた中で、 同じ設定を展開する準備だけしておけば、すぐに同じサーバを追加できることはすごく魅力的です。そこはすごく大きいところです。
Google Compute Engine (GCE) インスタンス使い、どのようなアーキテクチャでユニゾンリーグは構築されたのですか
一般的な Web の、HTTP サーバがあるような構成ではなくて、WebSockets を使っています。ゲームをしている端末からHTTPのようにリクエストのたびにアクセスしにくるのではなくて、ゲームログイン時にアクセスすると、そのままずっとソケットを繋いだままにします。Java のプロセスが常時動いていて、そこに端末から直接接続しにくる形です。あとは一般的なデータベースを使っているくらいです。ロードバランサも使っておらず、ゲームにログインする前に振り分け用のプロセスに事前に接続先を問い合わせ、プロキシというよりは繋ぎ先を指示するような形で動いています。
このようなアーキテクチャは経験的なものなのですか？
エイチームは、フィーチャーフォンの時代から、フィーチャーフォン向けの MMORPG を 5 作くらい出しています。その経験があるため独自のパケットを TCP でやりとりして、リアルタイムに処理していくことには、ある程度ノウハウがあります。スケーリングに関しては当時のゲームでは、そこまで複雑なことはやっていませんでしたが、スマホのゲームでは、PCの MMO のように1 つのワールドに何百人も入るようなことをすると、そもそも画面の描画も追いつきません。そのため、従来のMMOと同じようにワールドを分けていくことになるのですが、ユニゾンリーグではワールドをユーザーには見せず、内部的に、閉じられたロビー空間というワールドに近いものを作り、どのロビー（ワールド）に行けばまだ空きがあるか、ということを動的にマッチングする方法をとりました。わりと素直な進化系なのかなと思います。ユーザーの皆さんが自分のログインするワールドを選ぶのではなく、自動的にマッチングしていく方式です。
開発プロセスだとかを含め、開発はどのように進めていかれたのですか
何かのアジャイルな開発手法を使って、だとかということはしてないです。だいたい毎週タスクミーティングといって、大きなロードマップとしていつまでにこういう機能ができている、という大きなロードマップから一週間毎のタスクに落としこんでいきます。それをこれは誰々にと担当者を割り振って進めてます。
プロジェクトごとに、プロデューサー、ディレクター、プランナー、サーバ開発者であるとか、プロジェクトに係わる人の席を近くにして、コミュケーション取りやすい環境にしているので、わりと現場手動で進めているところがあります。開発も、そのプロジェクトにいる間は変わったりしないですけど、もともと、バックエンドばっかりとか、フロントエンドばっかりというエンジニアが殆どいなくて、プロジェクト変わるたびに変わったりしているんですよ。なので両方の知識をだいたいのメンバーが持っていて、コミュケーションは取りやすいです。
今後 GCP の中で使っていきたいサービスはありますか
BigQuery
は早期に導入していこうと思っています。他のタイトルも含め、常に利用状況だとかの様々な指標を分析しているのですが、それをもっと効果的に分析していけるようにしたいです。
名古屋全体が見渡せるオフィスでは、スタッフの皆さんとすれ違うたびに声をかけてくれて、理念に掲げている「みんなで幸せになれる会社」を体現しているようでした。
新感覚のリアルタイム RPG ユニゾンリーグ、
Android
と
iOS
で遊べます。
GCE も BigQueryも、
GCP の全て
を今なら 60 日間で $300 分のクレジットで試せます。
(ユニゾンリーグ公式ホームページはこちら:
http://app.a-tm.co.jp/unisonleague/
)
[GCP] Google Cloud Platform が支える、新感覚リアルタイム RPG ユニゾンリーグ - 株式会社エイチームの GCP 導入事例
2014年12月16日火曜日
スマートフォンでゲームをする人なら「
レギオンウォー
」や「
ダークサマナー
」というタイトルの RPG で、実際に遊んだことがある人、あるいは今も熱中している人も多いのではないでしょうか。
開発している
株式会社エイチーム
(Ateam Inc.) は、名古屋に本社があり、エンターテインメント事業として、多くのスマートフォンやタブレット向けデジタル コンテンツの企画と開発を手がけ、一方でライフスタイルサポート事業として日常生活に密着した比較サイトや情報サイトの企画から開発、運営を行っています。
今回エイチームから、スマートフォン向けの新感覚リアルタイム RPG「
ユニゾンリーグ
」がリリースされました。複数のプレイヤーでリアルタイムに行われる、ギルドバトルとクエストバトル、そしてユニゾンアタック、仲間とリアルタイムにプレイすることの面白さが凝縮された RPG ユニゾンリーグ、そのバックエンドは
Google Cloud Platform
(GCP) で構築されています。担当された、エンターテインメント事業本部 安藤 加奈子さんにお話をお聞きしました。
今回リリースされた、ユニゾンリーグで、Google Cloud Platform を初めて利用されるそうですが、何か理由があったのですか
きっかけは、GCP の東京で行われたカンファレンス（4 月 22 日にグランドハイアット 東京で行われた Google Cloud Platform セッション）に参加したときです。そこで GCP は GCP のために作られたサーバ環境ではなくて、Google が自社のサービスのために作った環境を一般にも公開する形ではじめたサービスということと、バックボーンにあるグローバルのネットワーク帯域がかなり確保されていて、レイテンシが最小限であるという内容を聞きました。ユニゾンリーグは、日本と世界中で配信する予定のゲームでしたので、グローバルでのリージョン間の通信が速いところが魅力に感じて、使うのは初めてでしたけど、GCP を導入してみようと思ったんです。
初めてとなると困ることもあったと思いますが、どうやって進めていったのですか
あまり困った記憶はないです（笑）。インスタンスの生成とかも、コンソールから視覚的に直感的に触れるのであまり苦労しなくて、インスタンス立ち上げてしまえば普通のサーバで、好きなようにさわれますから。使いやすいのは、しばらく使わないと思ったら、そのインスタンスを削除して、また使いたくなったらスナップショットから立ち上げる。その細かい単位での使い回しがし易いことです。
リリース当初は、多くのユーザーの皆さんが利用することを想定していますが、想定よりも足りなかったときに、即座に対応できる体制は必要だと話していた中で、 同じ設定を展開する準備だけしておけば、すぐに同じサーバを追加できることはすごく魅力的です。そこはすごく大きいところです。
Google Compute Engine (GCE) インスタンス使い、どのようなアーキテクチャでユニゾンリーグは構築されたのですか
一般的な Web の、HTTP サーバがあるような構成ではなくて、WebSockets を使っています。ゲームをしている端末からHTTPのようにリクエストのたびにアクセスしにくるのではなくて、ゲームログイン時にアクセスすると、そのままずっとソケットを繋いだままにします。Java のプロセスが常時動いていて、そこに端末から直接接続しにくる形です。あとは一般的なデータベースを使っているくらいです。ロードバランサも使っておらず、ゲームにログインする前に振り分け用のプロセスに事前に接続先を問い合わせ、プロキシというよりは繋ぎ先を指示するような形で動いています。
このようなアーキテクチャは経験的なものなのですか？
エイチームは、フィーチャーフォンの時代から、フィーチャーフォン向けの MMORPG を 5 作くらい出しています。その経験があるため独自のパケットを TCP でやりとりして、リアルタイムに処理していくことには、ある程度ノウハウがあります。スケーリングに関しては当時のゲームでは、そこまで複雑なことはやっていませんでしたが、スマホのゲームでは、PCの MMO のように1 つのワールドに何百人も入るようなことをすると、そもそも画面の描画も追いつきません。そのため、従来のMMOと同じようにワールドを分けていくことになるのですが、ユニゾンリーグではワールドをユーザーには見せず、内部的に、閉じられたロビー空間というワールドに近いものを作り、どのロビー（ワールド）に行けばまだ空きがあるか、ということを動的にマッチングする方法をとりました。わりと素直な進化系なのかなと思います。ユーザーの皆さんが自分のログインするワールドを選ぶのではなく、自動的にマッチングしていく方式です。
開発プロセスだとかを含め、開発はどのように進めていかれたのですか
何かのアジャイルな開発手法を使って、だとかということはしてないです。だいたい毎週タスクミーティングといって、大きなロードマップとしていつまでにこういう機能ができている、という大きなロードマップから一週間毎のタスクに落としこんでいきます。それをこれは誰々にと担当者を割り振って進めてます。
プロジェクトごとに、プロデューサー、ディレクター、プランナー、サーバ開発者であるとか、プロジェクトに係わる人の席を近くにして、コミュケーション取りやすい環境にしているので、わりと現場手動で進めているところがあります。開発も、そのプロジェクトにいる間は変わったりしないですけど、もともと、バックエンドばっかりとか、フロントエンドばっかりというエンジニアが殆どいなくて、プロジェクト変わるたびに変わったりしているんですよ。なので両方の知識をだいたいのメンバーが持っていて、コミュケーションは取りやすいです。
今後 GCP の中で使っていきたいサービスはありますか
BigQuery
は早期に導入していこうと思っています。他のタイトルも含め、常に利用状況だとかの様々な指標を分析しているのですが、それをもっと効果的に分析していけるようにしたいです。
名古屋全体が見渡せるオフィスでは、スタッフの皆さんとすれ違うたびに声をかけてくれて、理念に掲げている「みんなで幸せになれる会社」を体現しているようでした。
新感覚のリアルタイム RPG ユニゾンリーグ、
Android
と
iOS
で遊べます。
GCE も BigQueryも、
GCP の全て
を今なら 60 日間で $300 分のクレジットで試せます。
(ユニゾンリーグ公式ホームページはこちら:
http://app.a-tm.co.jp/unisonleague/
)
[GCP] dotCloud は、高速でより堅牢な PaaS を Google Cloud Platform 上で提供します
2014年12月12日金曜日
今回のゲストブログは、ベルリンに拠点を置く PaaS (Platform-as-a-Service) プロバイダー,
cloudControl
の創設者であり CEO である Philipp Strube 氏です。cloudControl の提供する dotCloud プラットフォームは、開発者向けにウェブ アプリケーションのデプロイ、管理、スケーリングを容易に行えるようにします。今回のローンチで、dotCloud は
Google Compute Engine
上で動作し、パフォーマンスの向上と 50 〜 80 % のコスト削減をユーザーにもたらします。
cloudControl は、8 月に複数プログラミング言語をサポートした業界初の PaaS である
dotCloud
を買収しました。それは、これからの dotCloud ために dotCloud の基盤をアップデートするためのベンダーを選ぶ機会にもなったのです。この買収が cloudControl の US 市場への初めて進出であり、差別化を図るためにも高速で堅牢なサービスを提供する必要がありました。そのために、ハイパフォーマンスなインフラストラクチャーを求め、dotCloud の 500 の顧客を Amazon Web Services (AWS) から Google Cloud Platform へと移行する決断へと至りました。
アーキテクチャーを考える仕事をしている開発者であるなら、選択肢を持つことが重要になる - それが Google を選んだ理由です。Google Cloud Platform と dotCloud によって、dotCloud の利用者は選択肢を持てるのです。それは業界標準となっているビルドパックによって Java, Scala, Clojure, NodeJS, PHP, Python, Ruby その他多くのプログラミング言語の選択、それからリレーショナル データベース、例を挙げるなら、
Google Cloud SQL
に MongoDB のような NoSQL、または Memcache や Redis のようなインメモリー データベースといった
アドオン
の選択を持つことができます。さらにアプリケーション開発者は一般的な Git を使った PaaS ワークフローを使いながらも、ユースケースに対して最適なテクノロジーを選択できる柔軟性、そして Google のインフラストラクチャーのスケーラビリティーと信頼性を手に入れられます。開発環境、ステージング、プロダクションという環境を自分で管理する必要はありません。
Google Cloud Platform は、Google の急激に成長し続けるエコシステムのための基盤を用い、唯一無比のグローバルなネットワーク インフラストラクチャを提供しています。つまり開発者は世界中のパートナーやサービスと接続できるわけです。私たちが dotCloud の Paas を使う開発者に約束していることは、常に信頼できるプラットフォームであるということであり、Google Cloud Platform はこの約束を満たすために必要な、柔軟性がありながらも信頼できる、高速なインフラストラクチャーを与えてくれるのです。
Google Compute Engine のパフォーマンスに加えて、
Google Cloud Storage
の信頼性と冗長性にも満足しています。アプリケーションが異常なく動作し続けるようにしながらも、状況に応じて即座にスケールできるプラットフォームであるには、信頼されたダウンタイムのないデプロイメント プロセスが必要となるわけですが、このプロセスはまず、Git リポジトリへプッシュすると、プログラミング言語とフレームワークが指定されたビルドパックが実行されて、コードとその依存関係、その他のアセットからなるイメージの構築が行われます。その後、圧縮されたイメージは、Google Cloud Storage に保存されます。これで最新のイメージが、コンテナを置き換えるようにするためにも、多くのコンテナにスケールするためにも、数秒で新しいバージョンをデプロイするためにも、常に利用可能になるのです。
最初に dotCloud を Google Cloud Platform で起動するのに、約 1 週間しかかかりませんでした。そしてプロダクション用にプラットフォームを整備するのも、 6 - 8 週間程度でした。アーキテクチャーをコンテナーを土台としてインフラストラクチャーに非依存であるように構築していたので、移行での問題は特にありませんでした。顧客の全てのアプリケーションと、私たちのプラットフォームのコンポーネントの 98 % はコンテナの中で動作し、コンテナの動作環境には n1-highmem-4 VM を使っています。
Google が、ネットワークやストレージなどのインフラストラクチャーを理解しやすく抽象化して、直感的に利用できるようにしているのも便利です。dotCloud の料金モデルは完全に従量課金で、利用した分だけ支払う形です。そのためには、基盤となるインフラストラクチャの料金もこれに一致していなければなりません。また、Google の継続利用によるディスカウントは、初期投資費用を抑えながら、即座にスケールできるだけの余地を生む費用対効果の高い方法をもたらしてくれています。これは、AWS で実行していた以前の dotCloud から、Google Cloud Platform で実行する新しい dotCloud 環境へマイグレートした顧客に、メモリー毎の価格を 50 〜 80 % 削減に繋がりました。
今回のローンチで、改めて無料利用枠を開始しました。既存の dotCloud の顧客も、新しい開発者も Google Compute Engine で動く次世代 dotCloud を
試して
いただけます。
[GCP] Aerospike, Google Compute Engine 上の 50 ノードで 秒間 100 万の処理を。
2014年12月11日木曜日
今回のゲストブログは、Flash 向けに最適化されたオープンソースのインメモリ NoSQL データベース “Aerospike” を開発する、 Aerospike の Director of Product & Technology、Sunil Sayyaparaju 氏です。
Google のスピードは、どれほどのものなのか?
Aerospike
は、今後のクラウド アプリケーションの常識となるであろう、高いスループット、一貫して低いレイテンシー、 リアルタイムのデータ処理に挑戦し続けることを誇りとしてきました。それもあって、Google の Performance Engineering リードである Ivan Santa Maria Filho の "
Cassandra Hits One Million Writes Per Second on Google Compute Engine
（Cassandra が Google Compute Engine 上で秒間 100 万書き込みを記録）" を読んで、私たちも Google Compute Engine 上で Aerospike のパフォーマンスのベンチマークを測り、Google のスピードの限界に挑戦しようと思ったわけです。
結果は如何に？ Aerospike は GCE 上で一貫して低いレイテンシーでスケールし、小さなクラスターしか必要なく、扱いも容易でした。Aerospike と Google Could Platform の組み合わせは、大量のデータをリアルタイムで処理しスケールさせることを前提とした、まったく新しいカテゴリーのアプリケーションを生みだすのではないでしょうか。以前なら経済的にも不可能だったビジネス モデルを持ったスタートアップ企業が出てくる可能性も見えてきます。
ベンチマークは、Cassandra のベンチマークと同様に構成しています。各 200 バイトからなる 1 億件のレコード、Debian 7 Backports、 サーバ用に 500GB 非 SSD 永続化ディスクで $0.504/hr の n1-standard-8 インスタンス、クライアント用に $0.32/hr の n1-highcpu-8 インスタンスを用意し、次の
手順
で実施しています。書き込み処理の検証に加え、読み込みのみ、読み書きの組み合わせでの検証も行っています。
読み込み、書き込み、ともに高いスループット
50 Aerospike サーバーで、秒間 100 万回の書き込み
10 Aerospike サーバーで、秒間 100 万回の読み込み
常に低いレイテンシー。読み書きの揺らぎもなし
書き込みのレイテンシーの中央値が 7ms、83% の書き込みが 16ms 未満、96% の書き込みが 32ms 未満で完了
読み込みのレイテンシーの中央値が 1ms、80% の読み込みが 4ms 未満、96.5% の読み込みが 16ms で完了
注: レイテンシーは、サーバーサイドで記録（クライアントサイドではさらに高くなると考えられる)
読み書きともに、圧倒的なコストパフォーマンス
秒間 100 万回の書き込みが、時間あたり $41.20
秒間 100 万回の読み込みが、時間あたり $11.44
Aerospike は、リアルタイム入札におけるセッションやユーザーの状況の保存、パーソナライゼーション、不正検知、そしてリアルタイム分析など様々な用途の先端で利用されるデータベースとして使われています。このようなアプリケーションは、クリックストリームからセンサーデータまで、数十億ものキーやテラバイト データの読み書きが求められます。Aerospike はデータを即時一貫性のために同期してインメモリーに複製し、非同期にディスクへ書き込みます。
GCE 上で Aerospike を使った実験の詳細を以下に示します。まずはサーバー用に 10 ノード、クライアント用に 20 ノードを使い、様々な読み書き比のスループットを調査し、それぞれのレイテンシーを記録し、同時に Aerospike のクラスターに対し、読み書き共に 100% の負荷をかけながら、2 ノードから 10 ノードまでのクラスターサイズによってどうスループットが変化するのかを記録していきました。
異なる読み書き比でも高スループット（サーバー: 10 ノード, クライアント: 20 ノード）
調査した読み書き比のなかでも、このグラフで示す TPS の 80 % は 50% のクライアント（10 ノード）で達成できています。さらにクライアントを追加してもスループットの向上はごく僅かでした。
ディスクの IOPS は、
サイズに依存
します。この実験では、高 IOPS を確保するために 500 GB 非 SSD の永続化ディスクを使い、ディスクがボトルネックにならないようにしています。より大きなクラスターには 500 GB は余計でありコストを考えて減らしても構いません。今回記録した高パフォーマンスには、さらに高い IOPS を得られる SSD 永続化ディスクを使う必要さえありませんでした。
異なる読み書き比での一貫した低いレイテンシー（サーバー: 10 ノード, クライアント: 20 ノード）
100% の読み込み負荷状態で、16ms 以上かかったのは全体の 3.5% にとどまり、4ms 以上かかったのも 20% 未満でした。Aerpspike での読み込みはクライアントから 1 ホップ（ネットワークの往復）であるためこのレイテンシーを達成できました。2 往復必要な書き込みでさえ、負荷 100% の時 32ms 以上かかったのは 16% の書き込みにとどまりました。Aerospike を動作させているノードでは、8 つある CPU コアの 7 つを使い動作させています。コアをひとつアイドルにさせておくのはレイテンシーのためです。全てのコアが busy 状態であるなら、ネットワークのレイテンシーは上昇してしまいますから (レイテンシーは、サーバーサイドでの記録です)。
読み書きともに、右肩上がりのスケーラビリティ
このグラフでは、100% の読み込みと100 % の書き込みそれぞれで、リニアにスケールしていく状況を示していますが、読み書きの負荷が変わっても同様だと考えられます。読み込みでは、サーバーとクライアントの比率は 1:2 としました。6 つのノードからなるクラスターに対して 12 クライアントという形です。書き込みでは、1:1 の構成としています。書き込み時の低いスループットではこれで十分だからです。
読み書きのデータ アクセスが混在する新世代のアプリケーションは、インターネットの中でウェブサイトやモバイル アプリでユーザーの動きを感知し応答する必要があります。このようなアプリケーションでは、クリックやスワイプ毎にデータを書き込み、判断、記録、応答をリアルタイムを行う必要があるのです。
今回の GCE で実行する Aerospike は、読み書きの両方で高スループットと一貫して低いレイテンシーが要件となるアプリケーションの例になったのではないでしょうか。たったの 50 サーバーで秒間 100 万回の書き込みを処理し、これまでにない費用対効果も備えています。皆さんも
このステップ
に添って実際に確かめてください、そして願わくば私たちに挑戦してください。
[GCP] Google Cloud Platform での Windows サポートを拡充しました
2014年12月10日水曜日
Google Cloud Platform を利用している皆さんから、GCP に欲しいものを挙げてもらうと、そこには企業や組織の大小を問わず Google データセンターのパフォーマンスとスケールでの Windows ベースのワークロードのサポートという声が挙がります。そして今回、高性能にWindows ベースのワークロードを大規模に稼働させるために Google Compute Engine へ 3 つの機能を追加しました。
まずは、Microsoft のライセンス モビリティを Google Cloud Platform 用に提供できるようになったことをお伝えします。これでオンプレミスで利用している SQL Server や SharePoint、Exchange Server、そのほか Microsoft のサーバアプリケーションのライセンスを、追加費用の必要なく Google Cloud Platform に移行できます。ライセンス モビリティは、単に既存のお客様のクラウドへの移行を容易にするだけではありません。クラウドの効率を活かしながらも、永続的なライセンスの購入を選択したいお客様が、これまでと同様のライセンスで使い続けることができるようになります。Google Cloud Platform における Microsoft のライセンス モビリティの詳細については、
Microsoft license mobility
（英語）をご覧ください。Google Compute Engine で Microsoft 製品を利用するには、ご利用条件に追加事項が含まれます（Google Cloud Platform のご利用条件は
Service Specific Terms
（英語）をご覧ください）。
次に、Google Compute Engine で Windows Server 2008 R2 Datacenter Edition が利用できるようになりました。ベータとしてどなたでもご利用いただけます。これまで、GCP を利用して Windows でいくつかの重要なワークロードを実行させているお客様から Rapid deployment、高パフォーマンス、クラウドへ自社のデータセンターを拡張といった要望をいただいていました。そのような中で、
ローカル SSD
（ライブマイグレーションもサポート）や、データセンターとクラウドとを
繋げる仕組み
、そのような機能とあわせて、Google Cloud Platform が Windows のワークロードを実行する最良の環境として、皆さんに提供できるようになりました。それから、Windows Server 2012 と 2012 R2 のサポートも、あともう少しでお伝えできると思います。
最後に、
Fusion Labs
の Chrome ブラウザーを使って Windows とのリモート デスクトップ セッションを張れる
Chrome RDP
が、GCP 用に最適化されて GCE で Windows インスタンスを使うと無料で使えるようになりました。利用するために追加のソフトウェアが必要なわけではなく、Google Developers Console の RDP ボタンをクリックするだけです。さらに、Google Developers Console が Windows クレデンシャルのためのログイン情報を保存し RDP アプリケーションに渡せるようになったので、Windows インスタンスそれぞれで、ユーザー ID とパスワードを管理するといった複雑な作業も必要なくなります。
ところで、GCP で皆さんが構築して動かしているものには常々驚かされています。アニメーション映画の高速なレンダリングから、クラウドバースティングに対応して瞬時の VM 起動により急速にスケールする分散アプリケーションまで様々です。
一例として IndependenceIT を挙げましょう。アプリケーションと DaaS（Desktop as a Service）デリバリーにおける簡易 IT 管理ソリューションのリーディング ソフトウェア プロバイダーである IndependenceIT は、GCE で動作する Windows Server 2008 R2 Datacenter Edition 上で、製品の Cloud Workspace Suite（CWS）の動作保証を進めてきました。 CWS を使うことで、パブリック、プライベート、ハイブリッド、どのクラウド IT 環境でも使えるワークスペース（自動化されて、マルチプラットフォームで動作し、ハイパーバイサーかデバイスかに依存しません）に必要となる全ての要素を IT 管理者が直ぐにまとめて用意できるようになります。また、製品化への時間を短縮しながらデプロイメントを簡易化し、既存のビジネスサポート システムとの統合を容易にする強固な API を提供しています。IndependenceIT が GCE での Windows のテストをしてきたことで、彼らの顧客は GCP の中で Windows サーバを使ったデスクトップとアプリケーションのデプロイメントをプロビジョニングするために CWS を使えるようになるでしょう。
Windows を利用する皆さんからのフィードバック、今後 GCP での Windows エコシステムをどう拡充してほしいかということも含めて、お待ちしております。
さて、皆さん次は何を作ります？
-Posted by Martin Buhr, Product Manager
[GCP] Wix はマルチ クラウド構成で ハイ アベイラビリティ を達成
2014年12月9日火曜日
今回のゲストブログは、誰でも簡単に美しいウェブサイトを作れるプラットフォームを提供する
Wix
の Head of Media Platform, Eugene Olshenbaum 氏です。
いまだに「クラウドサービスを利用するか」を議論する人達もいるなか、Wix では、いくつのサービスを使うかを議論し、多くのクラウド サービスを利用するほど、障害への対策となると考えています。ひとつのプロバイダーに縛られることから開放されると、ビジネスの持続性を高められる、このように複数のクラウド環境の利用こそが、次世代のクラウドプラットフォームの姿ではないでしょうか。
Dimensional Research
では、世界各国の 659 人の クラウド IT 決定権者にインタビューを行い、その 78 % はすでに複数のクラウドプラットフォームを利用している、またはその予定であると答えています。予定がないと答えたのは、たった 8 % でした。
こういったトレンドのなか、我々は先日寄稿した
Wix の災害対策
を見直し、複数のクラウドプラットフォームの設計を検討しました。
Wix
では、オンラインのドラッグアンドドロップ ツールで、ユーザーが HTML 5 を使ったサイトやモバイル サイトを簡単に作成できるクラウド上のウェブサイト作成プラットフォームを提供しています。 Wix Media Platform は、私たちのインフラの中でも最も重要な要素のひとつであり、Wix.com で運用されている 5,500 万ものウェブサイトを支えています。
EC サイトやホテル、レストランなどの特定の機能を備えたウェブサイトを作るためのツールを提供するなかで、あることに気がつきました。ユーザーが気にするのはただひとつ、ホームページがダウンしないかです。私たちも、何事にも機能しない時はやってくるという現実はわかっており、複数のクラウド プロバイダーを利用するのは以下の課題への解決となります。
99.999 % の稼働率
競争優位性
インフラ提供会社に対して一般的に思われている事業継続性へのリスクの回避(電気業、ネットワーク業、データセンターに関するリスクも含む)
Wix Media Platform 構成概略
Wix Media Platform の新しいマルチ クラウドの構成は、以下のプラットフォームを、アクティブ/アクティブに、全て一貫した設定にしています。
Google Cloud Platform
Amazon Web Services
Wix が管理するデータセンター
この配置は、運用面からも合理的な判断です。もしひとつがダウンしても、トラフィックは他の稼働しているロケーションに送られます。ひとつのクラウドプロバイダーを利用し、その中で可用性をどう高めるかを検討するよりも、ユーザーのウェブ ブラウザで障害が発生しない方法を探してきました。
Wix のプラットフォームは複数のサブシステムからなり、それぞれ独自の SLA (サービス品質保証) を持ちます。設計上の鍵は、それぞれのサブシステムが、別のロケーションのサブシステムで完全にバックアップされている状態を維持することです。
課題:
目標は、ユーザーのデータを損失から保護しながら処理するために、100 % に近いアップタイムを実現することです。以前はホスティング環境だけで運用していましたが、障害からの復旧に備えて別の環境を追加しアクティブ/アクティブ構成をとるようにしました。さらにその後、3 つめのデータセンターを追加し 3 拠点からなるアクティブ/アクティブ構成としました。
前回のブログポスト
でお伝えしたように、3 つのデータセンターをまたぐ複製を管理するのは、2 つのデータセンターよりもさらに複雑になります。ましてや、冗長性のため、それぞれ異なる ISP を利用していればなおさらそうなります。3 拠点のアクティブ/アクティブ構成としたことによる課題は、データベースのレプリケーションでした。3 つのデータセンター間でのレプリケーションを実現するために、MySQL をリング型トポロジーに構成し直す必要がありました。しかしこのリングは、ひとつのデータセンターがしばらくダウン、または停止すると壊れてしまうのです。
この対策として、3 拠点のアクティブ/アクティブ構成とするかわりに、2 拠点をアクティブ/アクティブ構成とし、3 つめの複製はまったく別のテクノロジーを使うプラットフォームで実行することにしました。この 3 つめの複製では、データ ポイズニング (問題のあるコードが、不意にデータを損傷してしまい、それがしばらく検知されないこと) を保護する機能も追加します。
そして、Google Cloud Platform ネイティブの完全な機能を持たせたデータセンターを構築することを決断したわけです。半年後の 2013 年 4 月には一部地域での Wix のメディアを GCP から提供しはじめ、2013 年の終わりにはトラフィックの 100 % は GCP から提供されるようになりました。NORM(Not Only Replication Manager) と呼んでいる、複数のデータセンター間でのデータ複製、同期の仕組みも GCP 上で開発し、NORM によって GCP, Amazon Web Services, Wix の各データセンター間でのデータ複製、同期を実施しています。
終わりに:
世界のクラウド ウェブサイト作成サービスをリードする立場として、クラウドにおける障害情報には常に目を光らせています。一分でも障害があるごとに、お客様にとっては損害が発生します。複数のクラウドプラットフォームを利用し、障害におけるリスクを軽減しようとする対策は当然の流れといえます。
複数のクラウドプラットフォームを利用するための課題は、その恩恵に比べれば小さなものです。その恩恵は、予想した機能の強化、コストの削減、性能の改善を超えるものでした。
運用上のタスクはストレスにはならず、眠れない夜と障害対応室はもう過去のものです。なにかあっても、トラフィックを機能しているシステムへ切り替えるだけで、調査は後でできます。この新しい構造によって、お客様には最高の体験を提供できるようになりました。
ゲーム攻略完全図鑑は、Google Cloud Platform を使って、ゲームをしている人が求めるものを形にしています。サーバーはまったく触らずに。
2014年12月8日月曜日
ゲームをしていると、攻略方法はもちろん、他の人がどうプレイしているのか、実はこんなやり方があっただとか、知りたくなりますよね。
ゲーム攻略完全図鑑
は、ソーシャルゲームを中心にゲームの攻略方法が掲載されたオンライン メディアで、専属のライターによる攻略コンテンツに加え、サイトに来るユーザーも自分で攻略方法を書いて公開できることが特徴です。
10 月の時点で、月間 PV が 1 億 3,000 万、MAU (Monthly Active User) 950 万に達するサイトは全て
Google Cloud Platform
(GCP) 上で動作しています。プログラミングから攻略方法のライティングまでされているお二人、株式会社ゲーム攻略完全図鑑 代表取締役 内田 一樹さんと、事業開発部 エンジニアリングチーム 千葉 幸士郎さんにお話を伺いました。
スタートアップとして、ソーシャル ゲームの市場の中で、ゲームを作るという発想ではなく、なぜゲーム攻略完全図鑑のようなメディア ビジネスをやることにしたのですか
内田さん
：Google App Engine (GAE) が出始めた頃、ガラケーのゲームが流行っていて、そのときは GAE を使いゲームを作っていましたが、今のグラフィカルなゲーム作りについていけなくて。そういう状況で、ゲームを開発する人をいかに手伝えるかというところを考えて攻略サイトを作り、ゲームをする人にも、ゲームだけしていても生活できるようになる環境を作りたくて、ユーザーが自由に攻略サイトを立ち上げることができる仕組みを作りました。
GAE でサービス全体が作られているそうですが、なぜ GCP を選んだのですか
千葉さん
：元々 GAE をゲームで使っているときに、1 日に何千万 PV を処理した実績があって、何も心配していなかったし、もしそのトラフィック処理のためにサーバ管理を自分でやろうとしたら、僕達にはできないですから。
開発について、使っているツールや開発プロセス、GAE での開発について教えてください
内田さん
：開発プロセスはないです（笑）。こうあるべきというのは僕の中で固まっているので、それをどんどん小出しにして。二人でアイデアを出して二人で作る感じです。
千葉さん
：ソースコード管理は GitHub、後はエディターくらい。二人とも Vim を使って。GAE のデプロイは手動で、自分たちでツールを作ってデプロイしています。GAE では、データは全て
Datastore
に保存して、他には
Task Queue
をほぼ全ての処理に使うという程に使ってますね。フロントエンドは全てキャッシュ（
Memcache
）から取り出すようにして、後は全てバックエンドで Task Queue を経由して処理している、という構成です。
今かなりの PV があるなかで運用されていますが、コストも含めていかがですか
内田さん
：運用自体すごく楽なんですよ。アプリケーション開発のみで後は全て面倒を見てくれるので。サーバの面倒を見る時間があったら、アプリケーション開発をしたいですから。コストは、チューニング次第かなと思ってます。先ほど話したようにキャッシュを使うなど工夫して、今かなり安いですね。あとは Datastore の使い方次第で、SQL 的な考え方をしていると、トラフィック捌けないし、高額になってしまう。Datastore の使い方をチューニングしたら劇的にコストが下がりました。
運用をしていく中で、ユーザーからのフィードバックをどう得ているか、またフィードバックを得てユーザーの体験を高めるために何かしていることはありますか
内田さん
：イベントトラッキングをして Google Analytics で見ている部分もありますが、直接声を聞くためにメールを送ってやり取りすることもあります。
千葉さん
：そこはさらに力を入れてやっていこうと思っています。実際にサイトを作ってくれているユーザーは貴重で、そういう人たちにはどんどん連絡して、例えば内部リンク貼っていないユーザーには、貼った方がいいですよとやりとりしたりして、日々使いやすくなるように取り組んでいます。
今後計画されていることと、GAE に限らず GCP をどのように使っていく予定があるか、教えてください
内田さん
：そうですね、まずはトラフィックをもっと集めようとは思っています。倍くらいには伸ばしたいですね。その後は海外展開も考えています。GCP では、BigQuery を使っていきたいと思っていて、ログをもっと活用していきたい。ターゲティングできるような仕組みを、BigQuery でどうにかできないかと考えています。
最後に、いろいろなクラウド プラットフォームがあるなかで GCP を、これから起業するスタートアップに勧めるとしたら、どういうところを勧めますか
内田さん
：エンジニアが起業するような形だと、他を使うこともあるかと思いますが、プロダクトのことを考える人なら、エンジニアであっても Google の方がいいかな、と思いますね。本当にプロダクトに集中できるので、運用の手間がかからない。サーバはまったく触ってないです。
社内の雰囲気は、ネットカフェのよう。「ジュース飲み放題、お菓子食べ放題、漫画があって、ゲームしてる」と、内田さん。
攻略したいゲームがあれば、
ゲーム攻略完全図鑑
へ。Google App Engine と BigQuery を試すなら
フリートライアル
から。今なら 60 日間で $300 分のクレジットが使えます。
■ Google Cloud Platform のその他の
導入事例はこちら
から
12 月 10 日 大阪開催 Google BigQuery ハンズオン セミナー
2014年12月3日水曜日
好評いただいている「Google Cloud Platform 始めてみよう! ハンズオンセミナー」の番外編として、大阪で Google & Tableau セミナーを開催することになりました。
大規模なデータを高速分析することができる Google のクラウド ツール
Google BigQuery
- 全世界 19,000 社で多種多様なデータ分析に使われている
Tableau Desktop
。この両者を組み合わせたハンズオントレーニングを、今年の10 月に東京で開催したところ大変好評だったため、急遽大阪にて第 2 回目となる同セミナーを開催します。是非この機会に体験ください。
■ 日時：12 月 10 日（水） 14 : 00 - 17 : 00
■ 会場：AP 大阪梅田茶屋町 会議室 D〜F
■ 対象：データ分析を伴うを業務ご担当者様
■ 費用：無料
【セミナーの内容】
13:30
受付開始（受付終了は14:30）
14:00
セミナー開催挨拶
14:05
Google BigQuery 製品説明
14:35
Tableau 製品説明
15:00
休憩
15:10
Google BigQuery と Tableau のハンズオン
16:30
Tableau デモ
16:45
Q&A
17:00
終了
セミナーの詳細、参加における準備事項の確認、また、お申込みは
こちらのセミナーページ
からどうぞ。
皆様のご参加をお待ちしております。
[GCP] Google Cloud Platform、PCI データ セキュリティ スタンダード認定を取得
2014年12月3日水曜日
毎年オンライン ショッピングでは数十億ドルもの額の買い物がされています。クレジット カードでショッピングをする消費者も、クレジット カードでの決済を受け付けるショップ側も、そのデータと決済プロセスが安全であると信頼できなければなりません。
本日、Google Cloud Platform は PCI (Payment Card Industry) データ セキュリティ スタンダードへ準拠していることが認定されました。これにより、Google Cloud Platform 上で、主なクレジットカード会社が発行するカードの情報を保持、処理、通信することができることとなります。
PCI データ セキュリティ スタンダードは、クレジット カードの情報や取引の情報を安全に保護するためのセキュリティーフレームワークです。Google は、セキュアに標準に準拠したソリューションの構築と運用が可能なプラットフォームを提供するために、第三者機関の認定を受けました。
その例が、
WePay
です。 WePay は、オンライン マーケットプレイスや小規模なソフトウェア プロバイダーといったプラットフォームに、詐欺の心配やコンプライアンス、サポートといった運用上のリスクを取り除いた、ユーザー間のオンライン決済をシームレスに行うサービスを提供しています。WePay の DevOps ディレクター、David Nye 氏は次のようにコメントしています。
「Google Cloud Platform によって、WePay ではパートナー企業で発生する決済処理を、よスケーラブルに、高い可用性を持ち、かつ安全な決済を提供しています。今回 Google Cloud Platform がクラウド環境全体で PCI DSS の認定を受けたことで、WePay はパートナー企業や私たちのビジネスの成長にあわせて、インフラをダイナミックに拡張していくことが可能になります。」
PCI DSS への対応が要件としてある中で、Google Cloud Platform を検討されていますか？より詳細な情報が知りたいときも含め、ぜひ
お問い合わせ
ください。
[GCP] 11 月の Google Could Platform アップデートおさらい
2014年12月2日火曜日
Google Could Platform の 11 月は、こんな感じで過ぎていきました。
さて、ここまで早くすることもありませんが、少し早回しに 11 月の Google Cloud Platform のアップデートをおさらいしましょう。
Google Cloud Platform Liveで、Container Engine, Cloud Networking, Cloud Debugger などを発表
世界中から、数千人のデベロッパーがひとつのイベントに集結したら、何が起こるでしょう？
嵐のようです
。11 月 4 日、
Google Cloud Platform Live
(GCP Live) が開催され、基調講演、活用事例のハイライト、モバイル アプリケーションからクラウド コンピューティングまでのトピックを網羅するセッションが行われ、また以下のような新しい機能の発表も行いました。
Google Container Engine
今回アルファ版がリリースされた
Google Container Engine
は、個々の仮想マシン上で動作しているアプリケーションを管理するという手法に代わり、クラスタにスケジューリングされたポータブルな Docker コンテナーを起動するかたちのサービスです。詳しくは、
こちらのポスト
をどうぞ。（英語）
Google Cloud Networking
Google は、お客様に常に最高の体験を提供すべく過去 10 年にわたってネットワークへの投資を行ってきました。Google Cloud Platform では、Google の各種サービスと同様のスケールとパフォーマンス、可用性をお客様に提供できるよう努めてきました。そして今回、
Google Cloud Interconnect
の提供によって、お客様のネットワークの Google への接続がさらに容易になりました。
Firebase = より早いモバイル アプリを開発
GCP Liveでは、
モバイル アプリの素早い開発
を実現する新しいサービス Firebase を
紹介しました
。また、現在開発中の機能も一足先にお見せしています。Firebase と Google Cloud Platform の詳細は
こちらのポスト
をどうぞ。（英語）
Cloud Debugger
今回ベータ版がリリースされた
Cloud Debugger
は、開発中のアプリケーションのトラブルシューティングをより簡単にするツールです。プログラム コードから 1 行を選んでウォッチポイントをセットすれば、サービスで利用しているどのインスタンスであっても、その行が次に実行されたタイミングでローカル変数の値とフルスタックトレース内容が取得できます。セットアップする時間も複雑な設定も必要なく、パフォーマンスへの影響もほとんどありません。詳しくは、
こちらのポスト
をどうぞ。（英語）
イベントの要約は、
こちらのポスト
をどうぞ。
基調講演
や
セッションのビデオ
、そのときの
ライブ ツイート
も公開しています。
公式 Ubuntu イメージ
リクエストの多かった、Ubuntu 14.04 LTS, 12.04 LTS および 14.10 イメージのベータ
提供を始めました
。追加費用は発生しません。
Compute Engine: オートスケールと Click to Deploy Percona XtraDB Cluster
Google Compute Engine
に待望の 2 つの機能、
オートスケール
と
Percona XtraDB Clusters
が追加されました。オートスケールによって、費用対効果と応答性能に優れたアプリケーションの開発ができるようになります。また
Click to Deploy Percona XtraDB Cluster
は、あらかじめ設定された状態のクラスタを数クリックで起動可能にします。
Cloud SQL インスタンスで無料の IPv6 アドレスを
IPv4 アドレスが枯渇しつつあるのは周知の事実です。Google は、より大きなアドレス空間をもつ IPv6 への対応を
率先して進めて
きました。今回、Cloud SQL のすべてのインスタンスに不変の IPv6 アドレスを付与しました。このアドレスは無料で利用できます。詳しくは、
こちらのポスト
をどうぞ。（英語）
AffiniTech と Framestore: Google Cloud Platform でコストを削減しながら、最高の顧客体験を生み出す
AffiniTech と Framestore による Google Cloud Platform の活用事例のブログポストがありました。AffiniTech は、Google Cloud Platform を活用し、データに基づく判断のしやすい環境を顧客に提供。また Framestore は、 映画 "
Gravity
” のような美しく印象的なビジュアル エフェクトの制作に、Google Cloud Platform を活用しています。
AffiniTech
と
Framestore
、それぞれの事例はこちらから。
12 か月間のトライアル
300 ドル相当が無料になるトライアルで、あらゆる GCP プロダクトをお試しいただけます。
Labels
.NET
.NET Core
.NET Core ランタイム
.NET Foundation
#gc_inside
#gc-inside
#GoogleCloudSummit
#GoogleNext18
#GoogleNext19
#inevitableja
Access Management
Access Transparency
Advanced Solutions Lab
AI
AI Hub
AlphaGo
Ansible
Anthos
Anvato
Apache Beam
Apache Maven
Apache Spark
API
Apigee
APIs Explore
App Engine
App Engine Flex
App Engine flexible
AppArmor
AppEngine
AppScale
AprilFool
AR
Artifactory
ASL
ASP.NET
ASP.NET Core
Attunity
AutoML Vision
AWS
Big Data
Big Data NoSQL
BigQuery
BigQuery Data Transfer Service
BigQuery GIS
Billing Alerts
Bime by Zendesk
Bitbucket
Borg
BOSH Google CPI
Bower
bq_sushi
BreezoMeter
BYOSL
Capacitor
Chromium OS
Client Libraries
Cloud API
Cloud Armor
Cloud Audit Logging
Cloud AutoML
Cloud Bigtable
Cloud Billing Catalog API
Cloud Billing reports
Cloud CDN
Cloud Client Libraries
Cloud Console
Cloud Consoleアプリ
Cloud Container Builder
Cloud Dataflow
Cloud Dataflow SDK
Cloud Datalab
Cloud Dataprep
Cloud Dataproc
Cloud Datastore
Cloud Debugger
Cloud Deployment Manager
Cloud Endpoints
Cloud Firestore
Cloud Foundry
Cloud Foundry Foundation
Cloud Functions
Cloud Healthcare API
Cloud HSM
Cloud IAM
Cloud IAP
Cloud Identity
Cloud IoT Core
Cloud Jobs API
Cloud KMS
Cloud Launcher
Cloud Load Balancing
Cloud Machine Learning
Cloud Memorystore
Cloud Memorystore for Redis
Cloud monitoring
Cloud NAT
Cloud Natural Language API
Cloud Networking
Cloud OnAir
Cloud OnBoard
cloud Pub/Sub
Cloud Resource Manager
Cloud Resource Manager API
Cloud SCC
Cloud SDK
Cloud SDK for Windows
Cloud Security Command Center
Cloud Services Platform
Cloud Source Repositories
Cloud Spanner
Cloud Speech API
Cloud Speech-to-Text
Cloud SQL
Cloud Storage
Cloud Storage FUSE
Cloud Tools for PowerShell
Cloud Tools PowerShell
Cloud TPU
Cloud Translation
Cloud Translation API
Cloud Virtual Network
Cloud Vision
Cloud VPC
CloudBerry Backup
CloudBerry Lab
CloudConnect
CloudEndure
Cloudflare
Cloudian
CloudML
Cluster Federation
Codefresh
Codelabs
Cohesity
Coldline
Colossus
Compute Engine
Compute user Accounts
Container Engine
Container Registry
Container-Optimized OS
Container-VM Image
Couchbase
Coursera
CRE
CSEK
Customer Reliability Engineering
Data Studio
Databases
Dbvisit
DDoS
Debugger
Dedicated Interconnect
deep learning
Deployment Manager
Developer Console
Developers
DevOps
Dialogflow
Disney
DLP API
Docker
Dockerfile
Drain
Dreamel
Eclipse
Eclipse Orion
Education Grants
Elasticsearch
Elastifile
Energy Sciences Network
Error Reporting
ESNet
Evernote
FASTER
Fastly
Firebase
Firebase Analytics
Firebase Authentication
Flexible Environment
Forseti Security
G Suite
Gartner
gcloud
GCP
GCP Census
GCP 移行ガイド
GCP 認定資格チャレンジ
GCPUG
GCP導入事例
gcsfuse
GEO
GitHub
GitLab
GKE
Go
Go 言語
Google App Engine
Google Apps
Google Certified Professional - Data Engineer
Google Cloud
Google Cloud Certification Program
Google Cloud Client Libraries
Google Cloud Console
Google Cloud Dataflow
Google Cloud Datalab
Google Cloud Datastore
Google Cloud Endpoints
Google Cloud Explorer
Google Cloud Identity and Access Management
Google Cloud INSIDE
Google Cloud INSIDE Digital
Google Cloud INSIDE FinTech
Google Cloud Interconnect
Google Cloud Launcher
Google Cloud Logging
Google Cloud Next '18 in Tokyo
Google Cloud Next '19 in Tokyo
Google Cloud Platform
Google Cloud Resource Manager
Google Cloud Security Scanner
Google Cloud Shell
Google Cloud SQL
Google Cloud Storage
Google Cloud Storage Nearline
Google Cloud Summit '18
Google Cloud Summit ’18
Google Cloud Tools for IntelliJ
Google Code
Google Compute Engine
Google Container Engine
Google Data Analytics
Google Data Studio
Google Date Studio
Google Deployment Manager
Google Drive
Google Earth Engine
Google Genomics
Google Kubernetes Engine
Google maps
google maps api
Google Maps APIs
Google Maps Platform
Google SafeSearch
Google Service Control
Google Sheets
Google Slides
Google Translate
Google Trust Services
Google VPC
Google マップ
Google 公認プロフェッショナル
GoogleNext18
GPU
Gradle
Grafeas
GroupBy
gRPC
HA / DR
Haskell
HEPCloud
HIPAA
Horizon
HTCondor
IaaS
IAM
IBM
IBM POWER9
icon
IERS
Improbable
INEVITABLE ja night
inevitableja
InShorts
Intel
IntelliJ
Internal Load Balancing
Internet2
IoT
Issue Tracker
Java
Jenkins
JFrog
JFrog Artifactory SaaS
Jupiter
Jupyter
Kaggle
Kayenta
Khan Academy
Knative
Komprise
kubefed
Kubeflow Pipelines
Kubernetes
KVM
Landsat
load shedding
Local SSD
Logging
Looker
Machine Learning
Magenta
Managed Instance Group
Managed Instance Group Updater
Maps API
Maps-sensei
Mapsコーナー
Maven
Maxon Cinema 4D
MightyTV
Mission Control
MongoDB
MQTT
Multiplay
MySQL
Nearline
Network Time Protocol
Networking
neural networks
Next
Node
NoSQL
NTP
NuGet パッケージ
OCP
OLDISM
Open Compute Project
OpenCAPI
OpenCAPI Consortium
OpenShift Dedicated
Orbitera
Organization
Orion
Osaka
Paas
Panda
Particle
Partner Interconnect
Percona
Pete's Dragon
Pivotal
Pivotal Cloud Foundry
PLCN
Podcast
Pokemon GO
Pokémon GO
Poseidon
Postgre
PowerPoint
PowerShell
Professional Cloud Network Engineer
Protocol Buffers
Puppet
Pythian
Python
Qwiklabs
Rails
Raspberry Pi
Red Hat
Redis
Regional Managed Instance Groups
Ruby
Rust
SAP
SAP Cloud Platform
SC16
ScaleArc
Secure LDAP
Security & Identity
Sentinel-2
Service Broker
Serving Websites
Shared VPC
SideFX Houdini
SIGOPS Hall of Fame Award
Sinatra
Site Reliability Engineering
Skaffold
SLA
Slack
SLI
SLO
Slurm
Snap
Spaceknow
SpatialOS
Spinnaker
Spring
SQL Server
SRE
SSL policies
Stack Overflow
Stackdriver
Stackdriver Agent
Stackdriver APM
Stackdriver Debugger
Stackdriver Diagnostics
Stackdriver Error Reporting
Stackdriver Logging
Stackdriver Monitoring
Stackdriver Trace
Stanford
Startups
StatefulSets
Storage & Databases
StorReduce
Streak
Sureline
Sysbench
Tableau
Talend
Tensor Flow
Tensor Processing Unit
TensorFlow
Terraform
The Carousel
TPU
Trace
Transfer Appliance
Transfer Service
Translate API
Uber
Velostrata
Veritas
Video Intelligence API
Vision API
Visual Studio
Visualization
Vitess
VM
VM Image
VPC Flow Logs
VR
VSS
Waze
Weave Cloud
Web Risk AP
Webyog
Wide and Deep
Windows Server
Windows ワークロード
Wix
Worlds Adrift
Xplenty
Yellowfin
YouTube
Zaius
Zaius P9 Server
Zipkin
ZYNC Render
アーキテクチャ図
イベント
エラーバジェット
エンティティ
オンライン教育
クラウド アーキテクト
クラウド移行
グローバル ネットワーク
ゲーム
コードラボ
コミュニティ
コンテスト
コンピューティング
サーバーレス
サービス アカウント
サポート
ジッター
ショート動画シリーズ
スタートガイド
ストレージ
セキュリティ
セミナー
ソリューション ガイド
ソリューション: メディア
データ エンジニア
データセンター
デベロッパー
パートナーシップ
ビッグデータ
ファジング
プリエンプティブル GPU
プリエンプティブル VM
フルマネージド
ヘルスケア
ホワイトペーパー
マイクロサービス
まっぷす先生
マルチクラウド
リージョン
ロード シェディング
運用管理
可用性
海底ケーブル
機械学習
金融
継続的デリバリ
月刊ニュース
資格、認定
新機能、アップデート
深層学習
深層強化学習
人気記事ランキング
内部負荷分散
認定試験
認定資格
料金
Archive
2019
8月
7月
6月
5月
4月
3月
2月
1月
2018
12月
11月
10月
9月
8月
7月
6月
5月
4月
3月
2月
1月
2017
12月
11月
10月
9月
8月
7月
6月
5月
4月
3月
2月
1月
2016
12月
11月
10月
9月
8月
7月
6月
5月
4月
3月
2月
1月
2015
12月
11月
10月
9月
8月
7月
6月
5月
4月
3月
2月
1月
2014
12月
11月
10月
9月
8月
6月
5月
4月
3月
2月
Feed
月刊ニュースレターに
登録
新着ポストをメールで受け取る
Follow @GoogleCloud_jp
.jpg)
