2017 Google Cloud OnBoard に行ってきた 前編
2017年9月26日に開催された Google Cloud OnBoard に参加してきました。
他のブログを見る限り、去年のものと内容はさして変わらないんじゃないかな。
Google Cloud OnBoard
ってそもそもなんじゃい。と思う方もいるでしょう。
Google Cloud Platform (GCP)という開発者向けサービスの入門編セミナーのようなものです。
詳しくはこちら
Cloud OnBoard - 東京
GCPというエンジニア向けサービスがあるよー。
どんなものか教えるよーってセミナーです。
とてもたくさんの人が来ていました。
新宿ベルサールイベント会場が満席になり、徐々にベンチが増設されていったぐらい。
総括
ざっとセミナーの感想を言ってしまうと、新技術の紹介というより宣伝活動の意味合いが大きいのかな と感じました。
「近年APIの公開からAWSに代表されるクラウド・コンピューティングが盛んです。」
- あー、そうだねぇ
「よく"これで簡単に開発できるようになる"といいますが、実際問題そんなことはないですよね。結構たいへんで勉強が必要になります。」
- うんうん
「APIの実装や作成は簡単ではありません。また、GCPは全て必要なものだから作りました。」
- ほうほう
「似たようなツールがあるように思えますが、全てに意味があり別の狙いがあり、作った理由があります。これらを正しく理解することが重要です。」
- 確かに。
「クラウド開発ではいわゆるフルスタックな開発より役割分担が大事。ただ、マネージャーから開発者までが全部を理解した上で分けるのがgoogle流の生存戦略です」
- へぇ。
首振り人形の如くフムフムと聞きました。
しかし穿った見方をしてしまうのが人間の性質。
これを壇上で話してらしたのが、GCPのトレーニングコースを開いている会社の方なんですよね。
Googleはすごいよー！
だからGoogleが提供しているGoogle cloud platformはすごいよー！
だけどそこそこ難しいよー！
だからうちでトレーニング受講してね！
こんな風に聞こえてしまう。
無料奉仕活動じゃないから当然といえば当然の流れなんですけどね。
それを含めても面白い話は聞けたので良かったです。
記念品
本題にはまだ入りません。
こういったセミナーやイベントでは企業ロゴが入った記念品もらえますよね。
これ地味に好き。
多分ロゴを入れるサービスに依頼してるだけなんだろうけど。
でも嬉しい。
GCPのタオルです。アンケートに答えたらもらえました。
広げたのがこちら。
「次はグーグルで開発を学ぼう！」的なことをソースコードチックにデザインしてますね。
それとボールペン。
「ロゴ入りペンなんてもう腐るほどあるわ。いらん。」とばかりに机に置きっぱなしで退出した人もちらほら。
お隣さんもペン置いて帰っていたので、サッと。
サササッ彡 と。
そんなわけで戦利品2本。
あと入り口のところで配っていたTopGate社のボールペンと扇子ももらいました。
やっと本題
タイムスケジュールはこんな感じです。
08:00 AM – 09:00 AM 受付
09:00 AM – 09:15 AM ご挨拶
09:15 AM – 09:45 AM 今なぜ GCP を学ぶのか？
09:45 AM – 10:25 AM モジュール 1 – Google Cloud Platform のご紹介
10:25 AM – 10:40 AM 休憩
10:40 AM – 11:20 AM モジュール 2 – Google Cloud Platform の始め方
11:20 AM – 12:00 PM モジュール 3 – Google App Engine と Cloud Datastore
12:00 PM – 01:00 PM お昼
01:00 PM – 01:40 PM モジュール 4 – Google Cloud Platform ストレージ オプション
01:40 PM – 02:20 PM モジュール 5 – Google Container Engine
02:20 PM – 03:00 PM モジュール 6 – Google Compute Engine とネットワーキング
03:00 PM – 03:30 PM 休憩
03:30 PM – 04:10 PM モジュール 7 – GCP のビッグデータ
04:10 PM – 05:00 PM GCP の機械学習
05:00 PM – 05:30 PM Google Cloud Spanner のご紹介
一日がかりです。
GCPを学ぶ理由や紹介は冒頭通りな感じです。
もう少しお話しすると、導入はgoogleの開発バックグラウンドの話から始まります。
googleはキーになる制約条件を見つけ出すのがうまい。
その制約条件さえ取り除けば一般人が思いつかない技術、未発表な技術を作れるとしよう。
ならばそのキーを何としてでも取り除く。
場合によってはお金で、技術で。
そうやって拡大してきた革新的な会社ということなんですね。
GoogleさんはDevOpsを取り入れた開発手法を使っているみたいです。
エンジニアも運営も技術や知識を持つことで齟齬を無くし、効率化を図るためです。
googleの運用チームには名称があります。
「Site reliability engineer」ｶｯｺｲｲ
運用チームは開発者と同じスキルセットとインフラの知識を持ちます。
運用もスキルをつけているため、協力関係を築けます。
その上で役割はしっかりと分担させます。
更に、運用作業＋運用効率を改善するためのコード開発をします。
運用作業は、業務時間の５０％以下に制限する。
→業務の半分以上は手作業による作業はしてはいけない。
ココらへんは、なるほどな～真似したいな～って感じです。
世界規模でスケーラするアプリケーションを作れる基盤のインフラ環境、それがGCP！
＼GCP!/
GCPはgoogle社内で必要なものを作成し公開したものである。
＼GCP!/
つまりGCPはgoogle社内と同一のもの。
＼GCP!/
そのため、信頼性はとても高い。
＼GCP!/
合いの手も交えてみました。
googleさんも使っていて、googleさんが必要だと思って作ったツールを使えるというのは魅力的ですね。
モジュール１あたり
クラウド・コンピューティングのビジョンから始まりました。
クラウド・コンピューティング
現在の多くと、旧来の開発はcoloと呼ばれるシステムです。
web系のプロジェクトをすすめる際、サーバーを立ち上げネットワークを構築し、アプリケーションを作り連携させます
結局のところハードウェア部分の設定をエンジニアが行います。
これじゃあメインであるアプリケーションの数倍の時間をセッティングに取られてしまいます。
これから、そして先進的な現在の一部では、物理的な開発から進化し仮想化した作業の時代となりつつあります。ストレージからネットワークまでクラウドにまかせることで効率化が狙えるようになりました。
ただ、その仮想化部分をエンジニアの手によってセットアップしなければならず、またアプリケーションとの連携の必要もあります。
そして第３世代のクラウド。将来はサーバーからストレージまでの一括した連携などの作業を自動的に行います。
エンジニアは余計な作業を捨て、アプリケーションのコーディングのみに集中できる環境です。
これを目指しているのがクラウド・コンピューティングの世界です。
GCP
GoogleはどんなところでGCPを使ってるのって話。
だいたいビッグデータや機械学習扱うところで使用しているようです。
例えばyoutubeを運用しているプラットフォームがGCPだったりします。
機械学習ってありますよね。
あれは得意なのは構造化データなんです。
数値や文字で表せるものを、分析させる手法です。
サジェストなんかや、売上分析で実用化レベルになっていますね。
youtubeは動画サービス。動画は非構造化データです。
数値や文字では表せないデータですが、動画を見ると似た作品がおすすめ動画がずら～っと並びます。
「ﾌﾞﾝﾌﾞﾝ ﾍﾛｰﾕｰﾁｭｰﾌﾞ」とHIKAKINの動画を一度みると、顔写真とテロップドーンなyoutuberの作品がこれでもかと言うほどオススメされます。
あのオススメも機械学習。その中のディープラーニングという技術です。
ディープラーニングは非構造化データに特化させた機械学習ということです。
