GCPの「ビッグデータ分析サービス」10選【前編】
「BigQuery」だけではない GCPのビッグデータ分析サービスの違いは？
Googleは「Google Cloud Platform」（GCP）のサービスとして、ビッグデータ分析サービスを提供している。主要な10種類のうち、「BigQuery」を含む5種類を紹介する。
ビッグデータを利用することで、企業は顧客について理解したり、プロセスを最適化したり、セキュリティを強化したりするのに役立つ重要な情報を把握できる。ただし大量のデータを分析するのは至難の業だ。こうした中、企業の間では、大手クラウドベンダーが提供するビッグデータ分析サービスの人気が高まりつつある。
Googleもビッグデータ分析サービスを提供するベンダーの一つだ。同社の検索エンジン分野での実績は、ビッグデータ分析サービスにも生かされている。これらのサービスは同社のクラウドサービス群「Google Cloud Platform」（GCP）に含まれる。
GCPには、コンピューティング（仮想マシン）、ストレージ、データベース、ネットワーク、機械学習のサービスの他、管理、開発、セキュリティ向けのサービスもある。Googleのビッグデータ分析サービスを利用すると、企業は最小限の作業で他のGCPサービスとデータを連携できる。
本稿では前後編にわたり、Googleが提供する10個のビッグデータ関連サービスについて、具体的な機能と特徴を説明する。
BigQuery
「BigQuery」はSQLクエリを使ってデータセットを処理／分析するデータウェアハウス（DWH）サービスだ。大量のデータを読み込んで、リアルタイムに分析できる。Googleの列型のデータ形式「Capacitor」でデータを保管し、ユーザーはデータを処理しながら読み込んだり、バッチ処理したりできる。データの読み込み、エクスポート、クエリ、コピーには、WebブラウザやGCPの管理コンソール「Google Cloud Platform Console」、BigQuery操作用のコマンドラインツール「bq」などを使用する。
Cloud Dataflow
「Cloud Dataflow」はデータを連続的に処理するストリーム処理と、バッチ処理に利用するサービスだ。データ分析のためのリソースはCloud Dataflowが自動的に管理する。Cloud DataflowやBigQuery、「Cloud Machine Learning Engine」（Cloud ML Engine）などの他のGCPサービスと、分散処理ソフトウェア「Apache Spark」やストリーム／バッチ処理のプログラミングモデル「Apache Beam」などの他製品を連携できるようにする。
Cloud Dataproc
分散処理ソフトウェア「Apache Hadoop」のクラスタとSparkクラスタのマネージドサービスである「Cloud Dataproc」は、バッチ処理やクエリ実行、ストリーム処理、機械学習用のインフラとして利用できる。ユーザーはオーケストレーションや自動化機能を使用して、いつでもHadoopクラスタやSparkクラスタを稼働させたり、スケーリングしたりできる。BigQueryや「Cloud Bigtable」といったGoogleのビッグデータ関連サービスと、同社のログ管理サービス「Stackdriver Logging」「Stackdriver Monitoring」などとも連携が可能だ。
Cloud Pub/Sub
「Cloud Pub/Sub」は非同期メッセージングを実現するメッセージブローカーサービスだ。異なるアプリケーション間の通信を管理し、ストリーム処理の中核コンポーネントとして機能する。企業はCloud Pub/Subをイベントデータの取り込みと配布の汎用（はんよう）手段として使用できる。開発者はCloud Pub/Subを使用して、GCP内外のシステムを素早く連携させることが可能だ。
Cloud Data Fusion
ETL（抽出、変換、読み込み）サービスの「Cloud Data Fusion」は、ポイントアンドクリック型のグラフィカルユーザーインタフェースにより、コーディングしないでETL処理のパイプラインを開発できる。そのため、ユーザーのスキルレベルを問わず、データの準備と転送、変換が可能になる。オープンソースソフトウェアをベースとするため、ハイブリッドクラウド環境やマルチクラウド環境でも高い移植性を実現する。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
GCPの「ビッグデータ分析サービス」10選
Googleのクラウドサービス群「Google Cloud Platform」（GCP）には、ビッグデータ分析に利用できるサービスが複数ある。GCPに含まれる10個のビッグデータ分析サービスの特徴を説明する。
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
製品資料
[株式会社セールスフォース・ジャパン] 「CRMは設計と無関係」は本当か？ PLMとの融合で実現する高速開発 -
事例
[日本ヒューレット・パッカード合同会社] AIエージェントの時代にどう備える？ 「新たな働き手」を支える3要素とは -
製品資料
[日本ヒューレット・パッカード合同会社] “横並びの自動化”から脱却、AI活用で生産性と競争力を高める秘訣 -
製品資料
[サイボウズ株式会社] AIが「わざわざ使うツール」になっていない？ 業務で自然に使う導線にする秘訣 -
製品資料
[サイボウズ株式会社] 「結局、一部の人しか使わない」 AI活用が業務に定着しない根本的な理由
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
なぜ「全社配布Copilot」は使われないのか？ 失敗に学ぶAI定着
-
2
法務と開発者で「言葉が通じない」問題 トヨタやソニーが語るOSS管理の真実
-
3
人間のせいでAIエージェントの生産性が上がらない
-
4
なぜ「Gemini 4 Argon」は出遅れたのか？ Googleが狙う“逆転のシナリオ”
-
5
AI導入後に発覚する「社内文書を読めない」問題 情シスは何を直せばいい？
-
6
ChatGPTは“検索しまくり”でGeminiは“淡泊”？ データが明かすAIの裏側
-
7
BMWも導入 78兆円市場に化ける「フィジカルAI」の衝撃
-
8
「IBM i（AS/400）はクローズドなシステム」という誤解 DXに寄与する一歩
-
9
損保ジャパンはなぜ「COBOL」を捨てなかったのか？ 脱メインフレームの真相
-
10
業務用プリンターの老舗が挑むAI活用に向けた開発基盤変革を伴走支援
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
不審メールの経路や見せ方に変化？ 2026年夏の3事例から見えた動向と対処方法
-
2
家庭用Wi-Fiルーターの業務利用は危険？ 避けるべき理由と具体的な対策
-
3
Microsoft 365を安全に運用 うっかりミスやサイバー攻撃に備えるデータ保護術
-
4
財務部門がAIを最大限に活用する方法 無駄のない戦略的リーダーシップへの道
-
5
LLMが兵器化？ 元FBI高官が鳴らす警鐘とセキュリティツール統合のポイント
-
6
「オンプレミス回帰」せざるを得ない“合理的な理由”
-
7
なぜRPA導入は頓挫する？ シナリオ作成の壁を乗り越える解決策とは
-
8
生成AIを開発に導入しても効果が見えない？ 実証実験で分かった成果と課題
-
9
経産省DX指針から読み解く、受発注業務デジタル化ロードマップ
-
10
HDDを使わない「SSDオンリー」が無謀なのはなぜ？
TechTargetジャパン SNS
@techtarget_itmをフォロー
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー