検索では有利なGoogleに意外な弱点

ビッグデータでも負けられない戦い　AWS、Azure、Googleの関連サービスを比較する（2/2 ページ）

公開 2016年06月06日 12時00分

更新 2017年07月27日 19時27分

著者

Jim O'Reilly

[TechTarget]

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Google

　Googleのデータサービスである「BigQuery」データサービスは、専門家ではない人でも直感的に学習できるSQLのようなインタフェースを採用している。BigQueryは、PB級のデータベースをサポートし、クラウドストレージのデータを運用する代わりに、1秒間に10万行の速さでデータをストリーミングする。BigQueryは、地理レプリケーションをサポートしており、ユーザーはデータの保存先を選ぶことができる。

　BigQueryは、インスタンス専用のインフラを持たない従量課金制サービスであるため、Googleは多数のプロセッサを使用して、クエリ時間の速さを維持することができる。また、Spark、Hadoop、「Pig」および「Hive」との統合もサポートしている。企業は、統計データを集めてBigQueryに情報を供給する広告業界向けのツールである「Googleアナリティクス」と「DoubleClick」をデータソースとして使うこともできる。また、「Google Cloud Dataflow」により、ユーザーはクラウドデータサービスに順序を付けることが可能だ。

　Googleが提供するビッグデータサービスは他にもある。具体的には、非リレーショナルデータ用のNoSQLデータベースである「Cloud Datastore」、非常にスケーラブルなNoSQLデータベースである「Cloud BigTable」、機械学習用の管理されたプラットフォームの「Cloud Machine Learning」、トランスレーターや音声変換といった補助ツールなどだ。

　Googleのビッグデータサービスに不足している重要なサービスは、GPUインスタンスだ。GPUが提供するパフォーマンスの大幅な向上を考えると、データ分析のためにGPUコードを書くというのは非常に価値の高いスキルである。ただしGoogleにはGPUインスタンスのファミリーがないのは理解に苦しむ。AWSとMicrosoftがそれぞれ2011年と2015年にこの機能を追加していることを考えるとなおさらだ。

ビッグデータ業界で接戦を繰り広げるAWS、Microsoft、Google

　大手3社のクラウドプロバイダーが提供するビッグデータサービスは、多くの点で同様の進化を見せている。だが、パフォーマンスと使いやすさには、実際にテストしてみないと分からない違いが潜んでいる。Googleは、検索に関しては優れているが、MicrosoftがCortana Analytics Suiteで優位に立っているBIの分野では明らかに後れを取っている。また、GoogleにGPUインスタンスがない点も大きな違いだ。

　サービスの種類が豊富で、3社のビッグデータサービスはまだ発展途上にあるため、ユースケースやデータによる違いは出てくるだろう。Amazon、Microsoft、Googleが提供するクラウドサービス中からサービスを選ぶのは難しいかもしれない。だが、自分にとって最適なクラウドサービスかを決める方法の1つは、サンドボックス環境でサービスを数週間、使用して機能や価格を把握することだろう。