GCP社内勉強会

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1. 社内勉強会 ~Google Cloud Platform~ 2020/4/17 (金)
2. 話すこと・話さないこと • 話すこと ◦ GCPとは？ ◦ AWSとの違い ◦ ハイブリッド・マルチクラウドで使えるサービス ◦ GCPならではのユースケース • ほぼ話さないこと ◦ GCPの各プロダクト説明（他で必ずやります←）
3. 自己紹介 • 伊藤太斉 ◦ Twitter/Github: kaedemalu ◦ Like: Camera, Ski, Craft Beer etc... • 技術領域 ◦ GCP, Terraform, Ansible, Ruby on Rails • コミュニティ ◦ GCPUG Shonan Staff ◦ CloudNative Days Tokyo Committee
4. 社内にて • 技術ブログ3本、アドカレ1本 ◦ GCPUG Anthos Day参加記事 ◦ GDG Devfest 信州登壇記事 ◦ GCP連載企画 ◦ Cloud SQLネタ 　　→全部GCPネタ笑
5. What’s GCP? 1
6. GCPとは？ • Googleの各サービスのベースとなっているインフラ環境を、世 界規模で高品質かつスケーラブルに誰でも使用可能 • Google 発信のOSSをマネージドサービスとして利用できる
7. GCPとは？ • Googleの各サービスのベースとなっているインフラ環境を、世 界規模で高品質かつスケーラブルに誰でも使用可能 • Google 発信のOSSをマネージドサービスとして利用できる
8. GCPとは？ • Googleの各サービスのベースとなっているインフラ環境を、世 界規模で高品質かつスケーラブルに誰でも使用可能 ex.) • GMail • Google Lens • YouTube
9. GCPとは？ • Googleの各サービスのベースとなっているインフラ環境を、世 界規模で高品質かつスケーラブルに誰でも使用可能 • Google 発信のOSSをマネージドサービスとして利用できる
10. GCPとは？ • Google 発信のOSSをマネージドサービスとして利用できる ex.) • Kubernetes • Apache Beam • TensorFlow
11. Googleのリージョン 引用：https://cloud.google.com/about/locations?hl=ja#network
12. Googleのネットワーク 引用：https://cloud.google.com/about/locations?hl=ja#network
13. Difference from AWS 2 • Project Management • Networking
14. Difference from AWS 2 • Project Management • Networking
15. GCPのプロジェクト管理 Account Project Account Project B Project A Project C Account : Project = 1 : 1 Account : Project = 1 : n n ≧1
16. GCPのプロジェクト管理 • Organization ◦ 組織のドメインで管理 • Folder ◦ セグメント単位で分割 • Project ◦ 環境ごとにリソースを管理 引用：https://cloud.google.com/blog/ja/products/gcp/mapping-your-organization-with-the-google-cloud-platform-resource-hierarchy
17. 使いどころ • 環境ごとリソースを分けたい ◦ 本番環境の誤削除防止 ◦ リソース管理コストの軽減 • 管理を分けた使い方 ◦ マネジメントとアプリを分ける ◦ 監視だけのプロジェクト
18. Difference from AWS 2 • Project Management • Networking
19. ネットワーク Zone A Zone B Zone B Zone A Private Subnet A Private Subnet B Public Subnet B Public Subnet A Private Subnet Public Subnet VPC VPC 172.16.1.0/24 172.16.2.0/24 172.16.1.0/23 172.16.3.0/24 172.16.4.0/24 172.16.3.0/23 172.16.0.0/16 Region Region A Region B
20. ネットワーク • VPC ◦ 仮想的なNW • サブネット ◦ VPCから切り出す ◦ ゾーン毎設定 Zone A Zone B Private Subnet A Private Subnet B Public Subnet B Public Subnet A VPC 172.16.1.0/24 172.16.2.0/24 172.16.3.0/24 172.16.4.0/24 172.16.0.0/16 Region
21. ネットワーク • VPC ◦ あくまで枠 ◦ リージョンもまたげる • サブネット ◦ それぞれレンジを選べる ◦ リージョン毎設定 Zone B Zone A Private Subnet Public Subnet VPC 172.16.1.0/23 172.16.3.0/23 Region A Region B
22. ネットワーク(再掲) Zone A Zone B Zone B Zone A Private Subnet A Private Subnet B Public Subnet B Public Subnet A Private Subnet Public Subnet VPC VPC 172.16.1.0/24 172.16.2.0/24 172.16.1.0/23 172.16.3.0/24 172.16.4.0/24 172.16.3.0/23 172.16.0.0/16 Region Region A Region B
23. ネットワーク(まとめ) VPC Subnet 考え方 NWレンジ 切り出し方 リソース単位 AWS 仮想的なNW 紐づく VPCから切り出す ゾーンのリソース GCP あくまで枠 紐づかない それぞれ選べる リージョンのリソース
24. 使いどころ • 世界規模でサービス展開を行うとき ◦ 一つのVPCで管理できる • サブネットの管理 ◦ リージョンごとサブネットを指定すればよい ◦ プロジェクトをまたいでサブネットを共有できる
25. Hybrid & Multi Cloud 3 • Monitoring Tools • Storage • Network Service
26. Hybrid & Multi Cloud 3 • Monitoring Tools • Storage • Network Service
27. 監視ツール • Cloud Monitoring & Logging ◦ リソースのメトリクス・ログを取得 ◦ アラートなどの設定ができる • AWS EC2からもメトリクス取得可能 ◦ Logging Agentを入れる必要あり
28. Hybrid & Multi Cloud 3 • Monitoring Tools • Storage • Network Service
29. ストレージの同期 • Transfer Service ◦ オンプレミス、他クラウドのストレージを GCSに連携ができる → データ分析などに利用ができる →DR目的でも利用できる
30. ストレージの移動 • Transfer Appliance ◦ データセンターに設置可能なストレージ ◦ データを取り込んだら、Googleの取り込み拠点で 取り込みが行われる 引用：https://cloud.google.com/transfer-appliance?hl=ja
31. Hybrid & Multi Cloud 3 • Monitoring Tools • Storage • Network Service
32. オンプレ・他クラウドとの接続 • ピアリング ◦ 他のネットワークと接続するときにお手軽 • Cloud VPN ◦ IPSec VPNを通してオンプレミスのネットワークと GCPのVPCを接続できる • Interconnect ◦ 通信プロバイダ、もしくは専用線を介して Googleのネットワークと直接接続する方法
33. Use case 4 • Machine Learning • Big Data
34. Use case 4 • Machine Learning • Big Data
36. きゅうりを仕分ける • 1日8時間を仕分け作業に費やす ◦ 本来は栽培に力を入れるべき ◦ 属人化する(難しい) • 機械学習で精度が70% ◦ 曲がり具合や長さで主に評価(イボで評価できていない) →画像を粗くしないと学習時間が増えてしまうため 引用：https://cloudplatform-jp.googleblog.com/2016/08/tensorflow_5.html
37. マネージドの機械学習サービス • Cloud TPU ◦ 機械学習のトレーニングを最適化 ◦ １枚の画像を複数に分割する きゅうりを学習させる時間の軽減に繋がる！
38. Use case 4 • Machine Learning • Big Data
39. ビッグデータサービス(さっくり解説) • BigQuery ◦ DWH SQLで実行してデータ分析が可能 ◦ テラバイトであれば数分で分析が完了 • Dataproc ◦ マネージドApache Spark & Hadoop ◦ 高速でデータ処理を行える • Dataflow ◦ マネージドApache Beam ◦ バッチ・データ処理のストリーミングを行う
40. データ分析の流れ データ取得 ロード データ加工 データ分析 データ可視化 Data Studio
41. Thank you for listening.