ビッグデータ用新プロダクト
Google では、長年のイノベーション実績に基づき、単一プラットフォームからデータの取得、処理、保存、解析ができる、実証済みのエンド ツー エンド、統合型ビッグデータ ソリューションを提供しています。Google Cloud Platform を使って、インフラ管理に時間を割く代わりに、情報取得に力を注ぐことができ、バッチモードでもストリーム モードでも、必要に応じてオープンソース ツールとクラウド ネイティブ サービスを組み合わせることができます。
分析データ ウェアハウス
Google BigQuery は、Google が提供する低料金のフルマネージド 分析データ ウェアハウスです。BigQuery ではサーバーを使う必要はありません。サーバーを管理する必要がないため、どの程度の容量が必要になるかを事前に予測したり、必要以上に購入しすぎたりすることがありません。また、データベース担当管理者を雇う必要もありません。使い慣れた SQL を操作し、有用な情報を見つけるためのデータの分析に意識を集中することができます。使用したサービスだけ請求される従量制です。BigQuery はスタートアップ企業から Fortune 500 に名を連ねる大企業まで、あらゆるタイプの企業で安心してお使いいただけるパワフルなビッグデータ アナリティクス プラットフォームです。
データをバッチ処理、ストリーミング
Google Cloud Dataflow はストリーミング分析、ETL、バッチ処理など、幅広いデータ処理方法を実行するための、統合型プログラミング モデルのマネージド サービスです。容量予測、リソース管理やパフォーマンス最適化などの作業をお客様が行う必要はもうありません。
Hadoop & Spark マネージド サービス
Google Cloud Dataproc は Spark と Hadoop のマネージド サービスで、ビッグデータに対応した Apache 環境でパワフルなオープンソースを使い、簡単にビッグデータを処理することができます。どんなサイズのマネージド クラスタでも 1 分で作成でき、作業が終わればログオフし、使用した分だけ請求されるため、不使用のクラスタには支払う必要がなく、費用を削減することができます。Cloud Dataproc は、Cloud Platform プロダクトの中からストレージ、コンピューティング、モニタリング サービスを統合し、パワフルなデータ処理プラットフォームを実現しています。
パワフルなデータ検索
Google Cloud Datalab は、データの探索、共同編集、分析、可視化のための（Jupyter ベースの）インタラクティブなノートブックです。主要なデータ処理サービスに簡単にアクセスできるように、BigQuery や Google Cloud Machine Learning と統合されています。
より優れた意思決定をサポートする、理想的なデータのストーリー
Google Data Studio はデータを簡単に読み取り、共有、カスタマイズできるダッシュボードやレポートにまとめます。
インテリジェント データの準備
Google Cloud Dataprep は、分析用に構造化データと非構造化データの視覚的な探索、クリーニング、準備を行うためのインテリジェント データ サービスです。Cloud Dataprep はサーバーレスで、どんな規模でも稼働します。インフラストラクチャのデプロイや管理は必要ありません。コードを使用せず、クリックするだけで簡単にデータを準備できます。
イベントの取り込みや SMS に対応したスケーラブルなミドルウェア
Google Cloud Pub/Sub はサーバー不要で大規模データに対応した、信頼できるリアルタイム メッセージ サービスで、個別のアプリケーション間でメッセージを送受信できます。非常に優れた柔軟性を備えているため、システムとコンポーネントを切り離して、Cloud Platform やインターネットの他の場所に置くことができます。また、Cloud Pub/Sub は Google と同じテクノロジー上に構築されており、「at least once」配信を行える設計になっているため、1 秒間に 1,000 万件以上のメッセージをオンデマンドのスケーリング、低レイテンシで送信できます。
サーバー不要の解析プラットフォームを構築
データの取り込みから準備、保存、解析まで、Cloud Platform はサーバー不要のサービスを取り揃えています。クラスタをデプロイして操作したり、必要となるリソース数を事前に予測したりする必要はもうありません。クラウド ネイティブのデータ処理サービスと最高のオープンソースを活用してデータ管理を始めとするさまざまなメリットを実感することができます。
「Spotify が Google を選んだのは、大規模なデータ分析サービスが他のクラウド プロバイダのデータサービスよりも優れていたからです。」
Wired、2016 年 2 月
ビッグデータのガイドとリソース
Google Cloud Big Data プロダクトを使ってみる
Dataproc を使ってみる
Cloud Dataproc でのクラスタ作成方法やシンプルな Spark ジョブの実行方法についてご覧ください。
Cloud Dataproc のクイックスタートを読むCloud Platform 利用者の声
Next の座談会で Google のお客様が Google Cloud データサービスの使い勝手についてコメントしています。ぜひ、お読みください。
ブログ投稿を読むApache Beam
Apache Spark や Apache Crunch にアクセスする Cloud Dataflow のオープンソース、Apache Beam の詳細についてお読みください。
Apache Beam について
「優れたインフラは、システムなどを稼働させるだけではありません。チーム全体がより効率的、より効果的に連携できる環境も提供しています。それこそが、Google のデータスタックが当社にもたらしたことです。」
- Nicholas Harteau 氏、Spotify 社エンジニアリングおよびインフラ担当副社長 Spotify 社のブログより抜粋