GCPの「Memorystore」「BigQuery」とは？　特徴と機能を解説

Googleが提供するインメモリデータストアサービス「Cloud Memorystore」やクラウドDWH「BigQuery」を利用することで何ができるのか。両サービスの特徴を説明する。

公開 2020年06月23日 05時03分

更新 2023年08月29日 18時05分

著者

Sara Grier

[TechTarget]

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　データベース管理システム（DBMS）のクラウドサービスである「クラウドデータベース」を利用することで、ユーザー企業はDBMSの運用管理作業の負荷を軽減でき、データ活用に専念しやすくなる。Googleは、多様なクラウドデータベースを提供するベンダーの一つだ。前編「Googleのクラウドデータベース『Cloud SQL』『Cloud Spanner』とは？」と中編「『Cloud Bigtable』『Firebase Realtime Database』『Cloud Firestore』の違い」に続く本稿は、同社のクラウドサービス群「Google Cloud Platform」（GCP）のインメモリデータストア「Memorystore」と、クラウドDWH（DWH：データウェアハウス）の「BigQuery」を説明する。

Memorystore

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GCPの利用に役立つ情報

　Memorystoreはクラウドデータベースそのものではなく、インメモリデータベース「Redis」向けのインメモリデータストアだ。Redisは高速処理が必要なWebアプリケーションのキャッシュとしての用途に適している。

　パッチ管理やフェイルオーバー（稼働系から待機系への切り替え）などの作業を自動化でき、開発者の負担を軽減するのがMemorystoreのメリットだ。主な機能には、セキュリティ対策やワークロード（アプリケーション）の監視、可用性の確保などが挙げられる。ストレージ容量と利用するリージョンなどの要素に基づいて、時間当たりの料金が決まる。

BigQuery

　クラウドDWHのBigQueryは、スケーリングが容易でコスト効率の高いDWHを必要とする企業の役に立つ。DWH自体の管理負荷を抑えながら「SQL」のようなクエリ（問い合わせ）言語を使用して、データを細かく分析できる。

　BigQueryには3つの主な機能がある。1つ目の「BigQuery ML」は機械学習モデルを構築して運用できるようにするための機能だ。2つ目の「BigQuery BI Engine」はBI（ビジネスインテリジェンス）ツールと連携させることで、BigQueryのデータをBIツールで利用しやすい形に処理する。3つ目は位置情報分析ツールの「BigQuery GIS」だ。

　この他にもBigQueryはデータのバックアップと復元、ビッグデータシステムとの連携といった機能を備える。料金はBigQuery用のストレージに格納しているデータ量とクエリ数に基づく。