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Pub/Sub vs Cloud Tasks - その違い、わかりますか?-
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Tomonori Hayashi / ぴーはや
July 21, 2025
Technology
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Pub/Sub vs Cloud Tasks - その違い、わかりますか?-
Tomonori Hayashi / ぴーはや
July 21, 2025
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Transcript
Pub/Sub vs Cloud Tasks その違い、わかりますか? 月末 Tech Lunch #3 -
Tomonori Hayashi 1
Tomonori Hayashi / ぴーはや • NTT ドコモビジネス ◦ ソフトウェアエンジニア ▪
Front:TypeScript - React/Next.js ▪ Infra:Google Cloud • Google Cloud Partner Top Engineer 2024 - 2025 • Google Cloud Tech Blog Challenge 2024 個人カテゴリ受賞 • Google Cloud All Certifications • コミュニティ ◦ Jagu’e’r (Google Cloud 公式ユーザーコミュニティ) ▪ エバンジェリスト ▪ オブザーバビリティ分科会 運営 ▪ 月末 Tech Lunch • カンファレンススタッフ ◦ Observability Conference Tokyo 2025 ◦ SRE kaigi 2026 2 @pHaya72 @t_hayashi
本日お話しすること • Google Cloud における非同期処理の主要サービス、 Pub/Sub と Cloud Tasksに フォーカスします
• これらの中核にある『呼び出しモデル』という観点から、両者の性質の違いに説 明します 本日お話しないこと • 両サービスの詳細な機能比較はしません
4 似て非なるもの 共通点が多くどういった差分があるか見落とされがち 非同期タスクの実行、リクエスト元のプロセスからの処理の切り離し(オフロード)、バッファリングによる急なトラフィックスパイクの吸収、と いった共通する特性を持ち合わせる Pub/Sub Cloud Tasks
5 簡単に Cloud Tasks について 非同期タスクキューやジョブスケジューラのように振る舞う • Cloud Tasks 内にキュー
というリソースを作成して、クライアントから タスク を依頼してワーカーに処理させる仲介役
6 似て非なるもの 共通点が多くどういった差分があるか見落とされがち 非同期タスクの実行、リクエスト元のプロセスからの処理の切り離し(オフロード)、バッファリングによる急なトラフィックスパイクの吸収、と いった共通する特性を持ち合わせる Pub/Sub Cloud Tasks 両者の選択を誤るとシステムの結合度が意図せず高まったり、逆に不要な複雑性を生み出す
7 設計思想の違い:呼び出しモデル 共通点が多くどういった差分があるか見落とされがち 非同期タスクの実行、リクエスト元のプロセスからの処理の切り離し(オフロード)、バッファリングによる急なトラフィックスパイクの吸収、と いった共通する特性を持ち合わせる Pub/Sub Cloud Tasks 両者の選択を誤るとシステムの結合度が意図せず高まったり、逆に不要な複雑性を生み出す Explicit
Invocation Implicit Invocation 参考:https://cloud.google.com/tasks/docs/comp-pub-sub?hl=ja
8 Pub/Sub :Implicit Invocation 暗黙的な呼び出し 概念 Publisher は Topic にイベントを発行するだけ
そのイベントをどの Subscriber がどう処理するかは関与しない 責務 Publisher はイベントの発生を通知するだけ 処理の責務は Subscriber にある キーワード イベント通知パターン , パブリッシュ /サブスクライブ
9 Pub/Sub :Implicit Invocation 暗黙的な呼び出し 概念 Publisher は Topic にイベントを発行するだけ
そのイベントをどの Subscriber がどう処理するかは関与しない 責務 Publisher はイベントの発生を通知するだけ 処理の責務は Subscriber にある キーワード イベント通知パターン , パブリッシュ /サブスクライブ 伝えるメッセージ = 「イベント(出来事)」 事実の発生を知らせる通知であることから関心ごとは「事実の通知」
10 Pub/Sub :Implicit Invocation 暗黙的な呼び出し 概念 Publisher は Topic にイベントを発行するだけ
そのイベントをどの Subscriber がどう処理するかは関与しない 責務 Publisher はイベントの発生を通知するだけ 処理の責務は Subscriber にある キーワード イベント通知パターン , パブリッシュ /サブスクライブ 通信トポロジー One-to-Many の関係性、イベントの広範な伝播 とサービスの疎結合化 が目的
11 Cloud Tasks :Explicit Invocation 明示的な呼び出し キーワード コマンドパターン、ポイントツーポイント・メッセージング 概念 Client
が Worker の HTTP エンドポイントを直接指定して タスクをキューイングする 責務 Client が「誰に」「何を」させるかを完全に制御する
12 Cloud Tasks :Explicit Invocation 明示的な呼び出し キーワード コマンドパターン、ポイントツーポイント・メッセージング 概念 Client
が Worker の HTTP エンドポイントを直接指定して タスクをキューイングする 責務 Client が「誰に」「何を」させるかを完全に制御する 伝えるメッセージ = 「コマンド(命令)」 実行を強制する依頼であることから関心ごとは「処理の実行そのもの」
13 Cloud Tasks :Explicit Invocation 明示的な呼び出し キーワード コマンドパターン、ポイントツーポイント・メッセージング 概念 Client
が Worker の HTTP エンドポイントを直接指定して タスクをキューイングする 責務 Client が「誰に」「何を」させるかを完全に制御する 通信トポロジー One-to-One の関係性、特定のワーカーへの確実な処理依頼 が目的
14 Cloud Tasks を少し詳しく Client が「誰に」「何を」させるかを完全に制御する アーキテクチャ上の位置付け • 非同期タスクキュー •
ジョブスケジューラ 技術的なポイント • 実行ターゲット - 任意のワーカーを明示的に指定 • 実行制御 - 未来時刻での実行を指定可能 - タスク実行のタイムアウトを指定 - QPS や最大並列実行数で Worker への負荷を制御 ユースケース • Webhook の非同期実行 • 外部 API のレートリミットを考慮したリトライ制御 • バッチ処理のトリガーと実行管理
15 Cloud Tasks を少し詳しく Client が「誰に」「何を」させるかを完全に制御する アーキテクチャ上の位置付け • 非同期タスクキュー •
ジョブスケジューラ 技術的なポイント • 実行ターゲット - 任意のワーカーを明示的に指定 • 実行制御 - 未来時刻での実行を指定可能 - タスク実行のタイムアウトを指定 - QPS や最大並列実行数で Worker への負荷を制御 ユースケース • Webhook の非同期実行 • 外部 API のレートリミットを考慮したリトライ制御 • バッチ処理のトリガーと実行管理
16 Cloud Tasks を少し詳しく Client が「誰に」「何を」させるかを完全に制御する アーキテクチャ上の位置付け • 非同期タスクキュー •
ジョブスケジューラ 技術的なポイント • 実行ターゲット - 任意のワーカーを明示的に指定 • 実行制御 - 未来時刻での実行を指定可能 - タスク実行のタイムアウトを指定 - QPS や最大並列実行数で Worker への負荷を制御 ユースケース • Webhook の非同期実行 • 外部 API のレートリミットを考慮したリトライ制御 • バッチ処理のトリガーと実行管理 信頼性の高い非同期処理を実現する
Pub/Sub と Cloud Tasks を呼び出しモデルの違いから説明 • Pub/Sub:発生したイベントを関係する各所に伝搬させたい ◦ 呼び出しモデル:Implicit Invocation
◦ どんなイベントが起きるのか?それに誰が関心を持つのか? → Publisher と Subscriber を分離したい • Cloud Tasks:特定の処理を、制御しつつ非同期に実行したい ◦ 呼び出しモデル:Explicit Invocation ◦ どのワーカーに?実行レートは?リトライ戦略は? → Client の Worker に対する実行依頼を信頼性高く実現したい 設計思想の違いをしっかり理解して技術選択していきましょう! まとめと学び
CREDITS: This presentation template was created by Slidesgo, and includes
icons by Flaticon, and infographics & images by Freepik Thanks! 18 @pHaya72 @t_hayashi