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グーグルがGoogle Cloud Next '21の発表を解説、データクラウド／オープンクラウドの両分野で
BigQueryやLooker関連、“サーバーレスSpark”など
2021年10月14日 06:15
Google Cloudの年次カンファレンスイベント「Google Cloud Next '21」が、米国時間の10月12日から14日までオンラインで開催されている。
初日のあと、グーグル・クラウド・ジャパン合同会社が日本向けに記者説明会を開催。発表された新サービスのうち、主にデータクラウドおよびオープンクラウドにおける発表について解説した。
この記事では、日本の記者説明会で紹介された新発表についてレポートする。なお、先日の事前ブリーフィングにおける新発表と一部重複するものもあるが、それ以外のものも含まれる。
「Googleにデータを預けることでデータ活用が可能になる」
まず、グーグル・クラウド・ジャパンの寳野雄太氏（技術部長（アナリティクス／機械学習、データベース））が、Google Cloudの現在のミッションとして、「お客さまのビジネスのデジタル変革を実現する」を掲げた。
そのうえで、Google Cloud NextのキーノートセッションでもGoogle CloudのCEOのThomas Kurian氏が挙げたユーザー企業事例を紹介した。
まず、ホームセンターのThe Home Depotは、コンタクトセンター向けのContact Center AI Agent Assistを採用し、顧客の問い合わせの解決までの時間を9100万時間削減した。
製造業のFoxconnは、外観検査のVisual Inspection AIを採用し外観検査の精度を10倍に改善した。
家具のIkea Retailは、商品レコメンデーションのRecommendations AIを採用し、30％のクリックスルーレート向上と、オーダーあたり価格の2％増加を実現した。
こうしたデータソリューションの利用事例を受けて、寳野氏は「Googleにデータを預けることでデータ活用が可能になる。それがわれわれのビジョンだ」と語った。
データクラウド関連：SpannerのPostgreSQLインターフェイスや、サーバーレスSparkなど
続いて寳野氏は、データクラウド関連の新発表を紹介した。
BigQuery Omniが一般提供開始
BigQuery Omniが一般提供開始された。2020年7月に発表された機能で、BigQueryから、AWSのS3やAzureのBlob Storageに置かれたデータも統合して利用できるサービスだ。
一般提供開始にあたっては、他クラウドにあるデータをある程度集計してからGCPのデータと結合するクロスクラウドデータ転送（近日追加予定）や、マルチクラウドを一元的なビューで閲覧するようクロスクラウドマテリアライズドビューの拡充（ロードマップ段階）も発表した。
BigQuery外部関数：BigQuery内部でCloud Functionsの関数を呼び出す
BigQuery外部関数が発表された。近日追加予定。BigQueryに内蔵されたJavaScriptやSQLによるユーザー関数定義に加えて、FaaSサービスのCloud Functions上の外部関数を呼び出し、BigQuery内部のデータを処理できる。例えば、Cloud Functions上の関数かららに外部のAPIを呼び出して、自然言語処理などを行えるという。
BigQuery検索インデックス
BigQuery検索インデックスが発表された（プレビュー）。BigQueryは、集計は得意だが、特定の1行を取り出すような処理には改善の余地があり、それを、インデックスを作成して対応するという。
これとあわせて、ネイティブJSON型への対応も発表された（プレビュー）。
Dataplexの一般提供開始
Dataplexも一般提供開始となった。Dataplexは、さまざまなデータを移動せずに統合するデータファブリックで、統合的なデータの管理を提供する。
Spark on Google Cloud：サーバーレスSpark
Spark on Google Cloudが発表された（プレビュー）。ビッグデータ処理のApache Sparkを自分でクラスターを立てずに動かせるもので、ジョブを投入すると勝手にスケールして動作するという。Google Cloudでは「サーバーレスSpark」と形容している。
このSpark on Google Cloudを使って、BigQueryから簡単にSparkのジョブを実行する機能も発表された（近日追加予定）。Sparkからは、BigQueryのStorage APIを利用して高速にデータを参照するという。
同様に、DataplexからもSparkのジョブを利用できるようにする機能も発表された（近日追加予定）。
Spanner PostgreSQL interface：SpannerをPostgreSQLのインターフェイスで
フルマネージドで自動的にスケールするリレーショナルデータベースCloud Spannerでは、「Spanner PostgreSQL interface」が発表された。Cloud SpannerにおいてPostgreSQLの高機能なSQLをサポートするほか、コマンドラインクライアントのpsqlに対応する。今後、PostgreSQL対応のO/Rマッパーやツール、あるいはPostgreSQLの高度な機能などに、顧客のフィードバックを見ながら対応していく、と寳野氏は説明した。
LookerがGoogleスプレットシートなどと統合
Google CloudのBIとデータマネジメントのツール「Looker」については、3点の発表が紹介された。
まず、「Looker＋コネクテッドシート」として、GoogleスプレッドシートからBigQueryなどの処理を呼び出すコネクテッドシートにおいて、Lookerのセマンティックモデルを参照してデータを探索することに対応する
また、「Contact Center AI向けのLookerソリューション」と「Helthcare NLP API用Looker Blocks」として、コンタクトセンターやヘルスケアのデータからLookerによって洞察を得られるようになるという。
Vertex AI Workbench：ノートブックからVertex AIやBigQueryを利用
Vertex AI Workbenchが発表された（プレビュー）。VirtexAIは、機械学習においてAutoMLとカスタムトレーニングの両方に対応し、MLOpsまでのフルサイクルをサポートする統合プラットフォーム。Vertex AI Workbenchは、ノートブックのインターフェイスで、Vertex AIやBigQueryなどを使ったデータ処理やトレーニングなどをすべてカバーするという。
また、Vertex AI Workbenchでは、Spark on Google Cloudにも対応する（近日追加予定）。Workbenchの中からSparkのジョブを作成してサーバーレスSparkで実行できる。
オープンクラウド関連：Google Cloudのインフラをエッジやオンプレミスに
オープンクラウド分野の新発表については、グーグル・クラウド・ジャパンの安原稔貴氏（技術部長（インフラ、アプリケーション開発））が紹介した。
Google Distributed Cloud：Google Cloudをエッジやオンプレミスで
Google Distributed Cloudが発表された。Google Cloudのインフラやサービスを、Googleのネットワークエッジや、通信事業者のエッジ、顧客企業のエッジ、顧客企業のデータセンターで動かすものだ。
「フルマネージドハードウェアとソフトウェアソリューション」と形容され、パートナーのハードウェアの上に、Anthosを基盤として各種サービスを動かす。
エッジ向けの「Google Distributed Cloud Edge」（プレビュー）と、データセンター向けの「Google Distributed Cloud Hosted」（近日公開予定）の2つのサービスがある。
Google Distributed Cloud Edgeは、例えば通信キャリアの5GのコアやRAN、あるいは製造業の工場などでAIを動かすような、比較的ライトな処理のユースケースを想定しているという。
Google Distributed Cloud Hostedは、オンプレミスのデータセンターに設置し、Google Cloudとの接続なしに動作するもの。国防上の理由やデジタル主権のニーズなど、政府などのパブリックセクターでの用途を想定しているという。これに関連して、ヨーロッパでパートナーシップ「Cloud. On Europe's Terms」イニシアチブもアナウンスされ、ヨーロッパの政府や大企業との信頼を築くとしている。
気候変動対策関連の新発表
安原氏は、気候変動対策関連の新発表についても紹介した。
Google Cloud Carbon Footprint（プレビュー）は、Google Cloudのユーザーがリソースを使っていることによる炭素排出量をダッシュボードで確認できるものだ。
Carbon Reduction Recommendations（プレビュー）は、利用されていないプロジェクトの削除を提案することで、炭素排出量を削減する。
Google Earth Engine for Google Cloud customers（プレビュー）は、衛星写真や地理情報、気候に関わるものなどのデータセットGoogle Earth Engineを、BigQueryやCloudAIと組み合わせて、気候変動に対応するようなものを考えてもらうものだという。
