GCP のリレーショナル データベース対応を一段と強化
Google Cloud Japan Team
サンフランシスコ発 — Google Cloud Platform（GCP）で利用できるデータベース サービスのポートフォリオが新しくなりました。GCP のお客様は、管理の詳細を気にすることなく、ユース ケースに応じてこれらのサービスを自由に選び、アプリケーションの構築に集中することができます。
クラウド コンピューティングが登場して間もないころ、本番環境で使用できるデータベース サービスの選択肢は比較的限られていました。オンプレミス アプリケーションの置き換えを行う場合も、新しいアプリケーションを開発する場合も、それが悩みの種でした。
今では、こうした制約はほとんどなくなっています。今年 2 月に Google Cloud Spanner をリリースしたことで、Google Cloud はトランザクション データベース アプリケーションの一貫性、可用性、スケーラビリティに関するお客様の最も厳しい要求にも対応できるようになりました。
Google Cloud Datastore や Google Cloud Bigtable、Google Cloud SQL に Cloud Spanner が加わり、さまざまなユース ケースに対応した優れたアプリケーションを開発できるデータベースのラインアップが Google Cloud にはそろっています。これらのデータベースでは、DBA を兼務する必要もありません。
さらに、多くのサードパーティが Cloud Spanner のエコシステムに加わっています。Xplenty が Cloud Spanner へのデータ転送をサポートし、iCharts、Looker、MicroStrategy、Zoomdata もビジュアル データ分析機能を提供しているほか、他にもさまざまなパートナーが対応を進めています。
この流れを推し進めるべく、私たちは Google Cloud Next '17 で以下の発表を行いました。
Cloud SQL for PostgreSQL（ベータ）
Cloud SQL for PostgreSQL のベータ版が近くリリースされ、アプリケーションがどこにあろうとも、データベースに安全かつ容易に接続できるようになります。Cloud SQL for PostgreSQL には、Cloud SQL for MySQL に現在反映されているのと同じ設計原理が実装されています。それは、オープン標準を使用してリレーショナル データを安全に保存し、それらに接続できるようにすることです。また、Google Cloud サービスのおなじみのメリットも得られます。たとえば、面倒なインフラストラクチャ管理に煩わされることなく、アプリケーション開発に集中できます。
機械学習を利用して、衛星画像を基に米国における食料供給の変化を分析、予測している Descartes Labs は、いち早く Cloud SQL for PostgreSQL の価値を享受しています。
Cloud SQL のおかげで、お客様に価値を提供する商品に多くの時間を割けるようになりました。私たちの個々のチームはマイクロサービスを作成しており、Cloud SQL でデータベースを迅速にプロビジョニングしています。わざわざ Geos や Proj4、GDAL、Lib2xml をコンパイルしなくても、PostGIS を利用できます。PostGIS が不要なときは、拡張や MySQL なしで PostgreSQL を使っています。このデータベースも Cloud SQL でサポートされるようになったからです。
Tim Kelton 氏、Co-founder and Cloud Architect、Descartes Labs
Cloud SQL をサポートするパートナーも増えてきており、これまで以上に簡単に導入できます。すでに Cloud SQL for PostgreSQL をサポートしているベンダーとしては、Alooma、Informatica、Segment、Xplenty がデータ統合機能で、ChartIO、iCharts、Looker、Metabase、Zoomdata がビジュアル分析機能で対応しています。
皆さんからのフィードバックを基に、私たちは Cloud SQL for PostgreSQL をベータ期間中にさらに改良していきます。ご意見やご感想をぜひお寄せください。
MySQL と SQL Server Enterprise への対応強化
他のリレーショナル データベース サービスについてもニュースがあります。- Cloud SQL for MySQL の改良 : 最大 208 GB の RAM を搭載できる 32 コア インスタンスにより、要求の厳しいワークロードのパフォーマンスが向上しました。また、Identity and Access Management（IAM）コントロールを介してリソースを集中管理できます。
- Microsoft SQL Server のサポート強化 : 今年初めに SQL Server Enterprise イメージのベータ版提供を開始したのに続き、Google Compute Engine 向けの SQL Server Enterprise イメージと、Windows Server フェイルオーバー クラスタリング（WSFC）および SQL Server AlwaysOn 可用性グループのサポートを GA（正式公開）リリースしました。
SSD 永続ディスクのパフォーマンス向上
SSD 永続ディスクのスループットと IOPS パフォーマンスが向上しました。これは、特にデータベースや分析のワークロードの実行時に恩恵をもたらします。32 vCPU インスタンスの場合、読み取り IOPS が最大で 40,000、書き込み IOPS が 30,000、読み取りスループットが 800 MB / 秒、書き込みスループットが 400 MB / 秒です。16 ～ 31 vCPU インスタンスでは、読み取り IOPS も書き込み IOPS も最大で 25,000、読み取りスループットが 480 MB / 秒、書き込みスループットが 240 MB / 秒となっています。
永続ディスクのパフォーマンスの上限については、こちらのドキュメントをご覧ください。
Cloud Bigtable でフェデレーテッド クエリ
Google BigQuery がサポートするクエリの対象範囲に Google Cloud Bigtable が加わりました。Cloud Bigtable は、低レイテンシや高スループットを要求する大規模な分析や操作のワークロード（特に一般的な金融サービスや IoT のユース ケース）向けに設計された NoSQL データベース サービスです。BigQuery ユーザーはすでに、Google Cloud Storage、Google Drive、Google Sheets 内のデータをクエリすることができます。これに Cloud Bigtable 内のデータが加わったことは、あらゆる種類のデータをシステム間でコピーすることなく BigQuery で便利に分析できることを意味し、シームレスなクラウド プラットフォームへのさらなる一歩だと言えます。
次のステップ
今回の一連の発表により、開発者にとってはワークロードをクラウドに移行する際の選択肢がこれまで以上に増え、サービスを自由に選んでアプリケーション開発に集中することが可能になります。ぜひ無料試用にお申し込みいただき、300 ドル相当のクレジットを使って Cloud SQL や他の GCP サービスをお試しください。最初は安価なマイクロインスタンスでテストや開発を行い、準備が整ったら、それらのインスタンスを簡単にスケーリングして、パフォーマンス集約型のアプリケーションを提供する、というのはいかがでしょうか。
* この投稿は米国時間 3 月 9 日、Google Cloud Platform の Group Product Manager である Dominic Preuss によって投稿されたもの（投稿はこちら）の抄訳です。
- By Dominic Preuss, Group Product Manager, Google Cloud Platform
