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常にビッグデータを扱う Google だからこそ提供できる GCP のビッグデータ向け機能を、企業はどう使っているのか?
2022.05.06

常にビッグデータを扱う Google だからこそ提供できる GCP のビッグデータ向け機能を、企業はどう使っているのか?

この記事は2017年8月・12月頃に Google Cloud Japan 公式ブログ、日経 xTECH Active 、 TechTarget ジャパンで公開された記事をもとに編集・執筆しています。

はじめに

クラウドサービス Google Cloud Platform (以下、 GCP)を導入する企業が増えています。特に GCP の導入理由として、データ分析機能が備わっていることを挙げる企業が多く見られます。
今回は、 GCP のビッグデータ向け機能を、導入企業はどのように使っているのかを紹介します。

リクルートライフスタイルの事例

リクルートライフスタイルは、飲食店オーナー向けの経営支援システム「Airメイト」を提供している企業です。 Airメイトは、店舗ごとの売上げ、客数、客単価、人件費率、原価率の日別推移を可視化し、売上げや客数の減少要因、メニューごとの最適価格を分析して経営改善策を提案するシステムです。このシステムのデータ分析基盤として、 GCP の Google Cloud Storage 、 BigQuery や Cloud Dataflow などのクラウドによるビッグデータ分析サービスを使っています。

同社では、Airメイトを数十万店舗の規模で展開したいと考え、大量データを扱う拡張性のあるサービス基盤として GCP を採用することに決めました。 Airメイトが提供する経営データの導出には、フルマネージドの DWH 「 BigQuery 」を中心に、データ処理ワークフローを定義・実行するマネージドサービス「 Cloud Dataflow 」、 DataRobot 社の機械学習サービス「 DataRobot 」を採用しています。

GCP 上にデータベース環境を構築することでサービス品質を確保

Airメイトのデータは、ホットペッパーグルメ、じゃらん、Airレジ、レストランボードなどのサービスから連携して収集されており、それぞれサービスでデータベースを持っています。しかし、それぞれのサービス側のシステム上でデータ分析をすると、サービスの品質に影響が出るという懸念から、サービスのデータベースとは別に、 GCP 上にデータ分析用のデータベース環境を構築することに決めたそうです。

各サービスのデータベースから BigQuery へデータを吸い上げ、 BigQuery やDataRobotの分析エンジンでデータを加工するようにしています。そして、 BigQuery から DataRobot へのデータ処理フローの連携などは Cloud Dataflow で行うようになっているそうです。

BigQuery は、フルマネージドであるため、データベースやインフラの管理が不要となり、専業のエンジニアでなくても書ける簡単なSQLコードで十分な処理性能を発揮するシステムとなりました。

リクルートライフスタイルでは、膨大なデータを拡張可能な状態で運用できるクエリサービスとして、 BigQuery の価格は各段に安いと評価しています。同社は、別サービスで Amazon Redshift も活用しているそうですが、 Redshift と比較して BigQueryは大幅に価格が安いそうです。

メルカリの事例

フリーマーケットアプリの「メルカリ」は、2013年7月にサービスを開始して以来、わずか4年で日米合わせて7500万ダウンロードを記録するまでに成長しました。現在では、1日に100万点以上の商品が出品され、月間100億円以上の流通額を誇るサービスとなっています。

メルカリでは、データ分析基盤にクラウドサービス GCP をはじめ、 Google のサービスを多数採用しています。中でも積極的に活用しているのがデータ分析サービス「 Google BigQuery 」(以下、 BigQuery )です。メルカリでは、エンジニアではないスタッフも含め、全メンバーが BigQuery を使用できる環境を整えています。

データ検索時間の短縮が目的

メルカリでは BigQuery を使う前、オンプレミス環境で Hadoop クラスタを構築してデータ分析をしていました。しかし、サービスの急激な成長に伴いデータ量が急激に増加し、クエリ結果の返答に時間がかかるという課題が発生していました。

処理時間短縮のために、2015年に BigQuery を試したところ、クエリを実行してから1時間かかっていた分析処理が、遅くとも2、3分で終えられることが分かったため、 BigQuery に移行することを決めました。

メルカリでは、各クライアントアプリで発生したユーザーの行動記録は全て一度ログサーバに集約し、BigQuery へ送る仕組みになっています。また、 API サーバのログも、ログサーバに集約した後にストレージサービス「 Google Cloud Storage 」(以下、 GCS )を経由して BigQuery に届けるようになっています。

メルカリは、エンジニア以外のスタッフにも BigQuery が使える環境を整えています。こうすることでエンジニア以外のスタッフが、逐次エンジニアに作業を依頼することなく分析データを得られるようになっています。 BigQuery をエンジニア以外のスタッフも使えるようにしたことで、例えばサーバエンジニアは、障害やユーザーアクティビティーの調査に、カスタマーサービススタッフでは顧客対応のための調査など、様々な活動に BigQuery を活用するようになりました。

ソニーネットワークコミュニケーションズの事例

ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社 クラウド&アプリ事業部門は、ソニー製品・サービスに対するクラウド開発・運用や、アプリケーション開発を行う部署です。データビジネスの生産性を向上させるために、そこで得られたビッグデータを活用しデータ分析を通じて、製品・サービス内容や、ユーザーエクスペリエンスを向上させることも当部署の大きな役割の 1 つとなっています。

データ量が増えつつもデータ分析できる環境作り

クラウド&アプリ事業部門では、データ分析活動を数年前から本格化させていましたが、オンラインサービスやアプリの普及に比例して、月間 100 億レコードを超えるまでに増え続けているデータ量をしっかりと分析できる環境作りが課題となっていました。

データの質・量を増やしつつもクエリは速くすることでデータ運用を効率化し、価値ある分析業務に集中できる仕組みを構築することによって、ビジネスの PDCA サイクルのパフォーマンス向上を図りたいと考えていたそうです。さらに、データサイエンティストが満足できるような高度な分析環境を整備するだけでなく、データサイエンティスト以外のビジネス担当者などにもデータ分析業務に取り組めるよう利用者を広げていくことが、ビジネス基盤としての必要であると考えていたそうです。

しかし、こうしたビジネス環境を整備したいと考えつつも、データ分析の業務において問題となる 80:20 ルールに悩まされていました。80:20 ルールとは、作業時間の 8 割が分析ではなく、その準備に割かれてしまう状況のことです。データを集めたり、それを変換・加工したりするデータ分析の事前準備にほとんどの時間を費やしてしまい、肝心なデータ分析作業には 2 割の時間しか割けていませんでした。

そこへ、マネージドサービスである BigQuery を導入したところ、データ分析業務における準備やインスタンスの容量・性能設計業務から開放されただけでなく、同部署の運用作業負荷を軽減することになりました。

このBigQuery 導入により大きな効果があったことを受けて同部署では、データの効率的運用や処理時間の短縮、そして費用削減などを目的に2016 年より GCP を本格導入しました。BigQuery を中心に、Cloud Dataflow や Cloud Pub/Sub、そして、Google Container Engine(GKE)などといった Google のテクノロジーを駆使して、複数アプリ・サービスの商用データ分析基盤を構築しました。

具体的には、ユーザセントリックに分析し理解すること、セグメントを作りビジネスに活用することなど、これらの目的のために必要な全てのデータは BigQuery に投入して管理するようにしています。 BigQuery は、安価なストレージとクエリ課金モデルとなっているため、目的に必要なボリュームのあるデータを躊躇なく扱えるようになったそうです。データをシンプルに 1 つの場所に格納できることで、データ管理、分析、集計、BI(Business Intelligence) ツールも含めて環境が一元化され、データ分析チームの作業効率は大きく向上することになりました。

まとめ

今回は、 GCP 導入企業におけるビッグデータ機能をどのように扱っているか紹介しました。 GCP の BigQuery は、レスポンスが早いだけでなく、拡張性も高いことが評価されています。 BigQuery という機能は、 GCP の重要な特徴の一つに挙げられます。ビッグデータの活用を考えている企業の方は、ぜひ、 GCP の BigQuery を検討してみてください。

参考記事



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2022年Google発表の新サービス紹介〜 第1回 RDBMS「AlloyDB」でビジネスを加速 !

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トップゲートが選ばれる理由

トップゲートが AlloyDB のローンチパートナーとして選出!

Google MeetとZoomどっちがおすすめ?画質や安全性などを徹底比較

Google MeetとZoomの違いを徹底比較!画質や料金プランなど

Google Cloud Next’22 協賛のお知らせ

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AlloyDB / Cloud SQL / Spanner それぞれの最適なユースケースとは?

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【11/9(水)無料ウェビナー】 Google Cloud Next '22 フォローアップセミナー 【AlloyDB Q&A セッション】

11/9開催! 2022年Google発表のリレーショナルDB〜AlloyDBの詳細を解説〜

Google Cloud(旧GCP) のCloud Bigtableとは?コスパ最強のデータベース・ストレージサービスを徹底解説!

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Google Cloudにおけるデータレイクとは?Google Cloudでのサービスと概要までご紹介!

2021最新情報! Google の最先端技術を活用した Cloud AI の新機能に迫る!

Chromebookの法人向けブランド Chrome Enterprise の特徴とユースケースを徹底解説!

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GCP認定パートナーの最上位?マネージドサービスプロバイダ(MSP)とは?

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現場担当者の負担軽減を実現!Google 流の現場のモダナイズ手法を解説!

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Google Workspace の AppSheet とは?ノーコード開発で企業の生産性向上を推進!

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Office を使っていても検討可能? Microsoft から Google Workspace へ移行するための導入シナリオを徹底解説!

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中小企業こそ活用すべき! Google Workspace が多くの支持を集めている理由とは?

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企業の DX を進める Google Cloud (GCP)の最新ソリューションと事例を一挙解説!

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BigQuery が進化中!エンタープライズ DWH における9つの重要なポイントとは?

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Google Workspace (旧 G Suite )の導入方法を徹底解説!導入後の設定や使い方まで紹介!

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自社システムの安全性を測る RTO ・ RPO とは?それぞれの概要や違い、設定方法まで徹底解説!

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SLA (サービス品質保証)とは?メリットやチェックすべき3つのポイントを徹底解説!

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【図解】 Google Cloud (GCP)の料金確認と請求書確認の方法を徹底解説!

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HA( High Availability )とは?安全なシステム運用を実現するための技術・構成を徹底解説!

冗長性とは?確保することのメリット・デメリットや具体的なシステム構成を一挙紹介!

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Google ドライブに対応しているファイル形式からオススメのファイル構成まで徹底解説!

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Google Workspace (旧 G Suite )の共有ドライブとは? Google ドライブとの違いやメリット、使い方まで徹底解説!

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旧 Google サイトから新 Google サイトへの移行方法をご紹介!

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わかりやすい! Google Workspace のセキュリティ機能をプランごとに徹底比較

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【2022年最新】Google Workspace (旧 G Suite )と Microsoft 365(旧 Office 365)の機能から料金まで違いを徹底比較

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Google のメッセージングサービス Cloud Pub/Sub とは?特徴やユースケース、料金体系まで徹底解説!

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AI 活用を加速する Vertex AI とは? Google が提供する最新の機械学習プラットフォームを徹底解説!

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Google Workspace Individual とは?概要や機能、他プランとの比較まで徹底解説!

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Gmail で使えるおすすめアドオン5選を一挙にご紹介!

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Google Workspace (旧 G Suite )のセキュリティをあらゆる観点から徹底解説!

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Google Cloud (GCP)の支払い代行先変更によるメリットと発生作業を徹底解説!

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API 管理を効率化する Cloud Endpoints とは?特徴やメリット、ユースケースまで徹底解説!

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オンプレミスから Google Cloud (GCP)のデータ分析基盤へ効率的にデータ移行を行う方法とは?

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効率的なデータクレンジングを実現する Cloud Dataprep とは?メリットや活用事例まで一挙に紹介!

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こんなに簡単なの? G Suite から Google Workspace への移行方法をご紹介!

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Google Kubernetes Engine ( GKE )の2021最新機能を一挙紹介!さらに便利で使いやすくアップデート?

日本企業の DX 推進を妨げる課題とは? DX を成功に導くための5つのポイントを徹底解説!

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業務のデジタル化を阻む5つの理由とは?デジタル化を推進するための対策まで徹底解説!

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Google Cloud (GCP)でデータサイエンスを実現! MLOps 推進に寄与するソリューションを一挙に解説

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こんなに簡単にできるの? BigQuery ML で教師ラベルなしで異常検出する3つの方法とは?

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IaaS のクラウド運用をシンプルに! Google Cloud (GCP)を活用した効率化・自動化を徹底解説

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コンタクトセンター DX を実現! Contact Center AI を活用した実践的な業務デジタル化のアプローチとは?

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マイクロサービスとは?開発の生産性を高めるための情報技術を徹底解説!

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Google Cloud (GCP)で SaaS を構築するメリットとは?具体的な構築方法や導入事例まで一挙に紹介!

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Google 社員が教えるクラウドを活用した最新のサイバーセキュリティ対策を徹底解説!

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【事例付き】 BigQuery を活用したデータ分析基盤の構築方法を3ステップで解説!

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メモリも暗号化が必要? Google Cloud (GCP)によるソフトウェアサプライチェーンリスクの防止方法を徹底解説!

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クラウドを安全に運用したい!事例から学ぶ「 Google Cloud (GCP)のセキュリティにおける4つの確認事項」とは?

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民間企業も参考にすべき?日本政府が発表している「クラウドサービス利用に係る基本方針」を徹底解説!

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アジャイル開発とは何か?メリット・デメリットや活用事例まで一挙に紹介!

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BigQuery がマーケティング担当者にオススメな理由とは?

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効率的なデータの可視化を実現! Google アナリティクスと BigQuery の連携方法を徹底解説!

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BigQuery から Cloud Spanner に直接クエリを実行し、トランザクションデータをリアルタイムに分析しよう

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Cloud Spanner で性能調査をするためのポイントとは? RDBMS の一般的な観点も交えて徹底解説!

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異なる DBMS から効率的に Cloud Spanner へ移行!ツールを活用したマイグレーション方法を徹底解説!

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【DX 実現に向けたクラウド活用を考える】 IT 部門がアクションすべき具体的な4ステップとは?

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【図解】Google Workspace (旧 G Suite )管理コンソールへのログイン方法とログインできない時の対処法を徹底解説!

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Google の CDC サービス「 Datastream 」とは?企業のデータ活用に不可欠なソリューションを徹底解説!

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DX 実現に向けた必須ツール! DX においてクラウドを活用する5つのメリットとは?

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DX の実現にはシステムのクラウド化が必要不可欠?クラウド化で失敗しないためのポイントまで徹底解説!

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IT 人材が不足する3つの原因とは?企業成長を加速させるための解決策まで徹底解説!

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DX 動向調査 2021 とは?企業の DX 推進に重要なポイントや行動指針を徹底解説!

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バックアップの種類からGoogle Cloudでデータのバックアップを行う方法を徹底解説!

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【図解】Google Cloud(GCP)でVM のバックアップを取る方法をわかりやすく解説!

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チャットボット導入でコスト削減!Google Cloudでチャットボットを作ってみよう!

Facebook MessengerとDialogflowを連携してBINGOの在庫管理BOTを作成しよう

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ベクトル近傍検索技術とは? Google を支える最先端技術と Vertex Matching Engine を徹底解説!

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Google Cloud (GCP)の多彩なロードバランサーを一挙に紹介!

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API エコノミーとは何か? Apigee を活用した新しいエコシステム構築を徹底解説!

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Event Driven Architecture とは? Cloud Run と Eventarc を活用した Google Cloud (GCP)での実装例やデモンストレーションまで一挙紹介!

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Google Cloud (GCP)の環境構築に向けたベストプラクティスとは?効率的な方法を実画面を交えて徹底解説!

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Anthos と GKE でできることは?課題の解決方法や最新アップデート情報まで一挙に紹介!

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オープンクラウドとは何か?クラウドの新時代を支える考え方や Google サービスの最新情報を一挙紹介!

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【図解】Cloud SQL のメンテナンスを徹底解説!概要や対応方法、最新アップデートまで一挙に紹介

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アナリティクス・エクスペリエンスとは何か? Google Cloud (GCP)を活用したデータの価値化を徹底解説!

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クラウドDWH(データウェアハウス)って何?AWS,Azure,GCPを比較しながら分析の手順も解説!

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Google Cloud Platfoem

Google Cloud Platform とは

GCP入門編第1回 エンジニア必読!今さら聞けない、Google Cloud Platform (GCP) って何?

【GCP入門編・第1回】エンジニア必読!今さら聞けない、Google Cloud Platform (GCP) とは?

【GCP入門編・第2回】まずは、ここから!知らないと恥ずかしい Google Cloud Platform (GCP) の事前準備!

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Google Compute Engine (GCE) でのインスタンス起動方法!

【GCP入門編・第3回】難しくない! Google Compute Engine (GCE) でのインスタンス起動方法!

すぐ出来なくても大丈夫!サンプルアプリで Google Compute Engine (GCE) の動作練習!

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Google App Engine の魅力とは? Google App Engine (GAE) でのアプリケーション起動方法!

【GCP入門編・第5回】 Google App Engine の魅力とは? Google App Engine (GAE) でのアプリケーション起動方法!

【GCP入門編・第7回】知らなきゃ損! Google Container Engine (GKE) での Dockerイメージを使ったコンテナの起動方法!

【GCP入門編・第8回】 Container Registry の魅力とは!? Container Registry での Docker イメージの使用方法!

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Google App Maker とは? 短期間で Web アプリケーション構築を可能にした理由

【GCP入門編・第9回】 Cloud Shell で、いつでもどこでも Google Cloud Platform (GCP) が操作可能に!

【GCP入門編・第13回】 Cloud Datalab でデータの可視化を行ってみよう!

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Cloud Functions を使い App Engine のログを Slack に通知する

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【GCP入門編・第16回】アプリのパフォーマンスを視覚的に確認できる Stackdriver Monitoring を紹介!

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Google Home とは? Google Homeで何ができるのか?

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G Suite を利用して、社内ポータルやブックマークを Chrome で共有する方法

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【GCP入門編・第17回】 Stackdriver Monitoring で Google Compute Engine を監視しよう!

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Google Home と Google Home Mini の違いは何か?

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【GCP入門編・第18回】 Stackdriver Monitoring で Google App Engine の監視をしよう!

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【GCP入門編・第19回】 Stackdriver Monitoring でメールや Slack による通知を設定しよう!

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自動運転と GCP - あまり知られていない自動運転分野での GCP の活用

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予想できない爆発的ヒット、その時インフラには何が必要か – GCP とゲーム業界

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【GCP入門編・第20回】 手間いらずでログ管理ができる Stackdriver Logging のご紹介!

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GCP の機械学習機能 - エアバスと Evernote はなぜ GCP を選んだのか

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Google クラウドプリントで簡単プリンタ共有設定

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大規模データ分析と GCP - Spotify と Shazam に見る機械学習の応用

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App Maker に データベース を設定する

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【GCP入門編・第21回】 Stackdriver Logging でアプリケーションのログを収集しよう!

【GCP入門編・第22回】 Stackdriver Logging で収集したログに対して、フィルタの実行や警告を設定しよう!

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【GCP入門編・第23回】 Stackdriver Error Reporting でアプリケーションのエラーを収集しよう!

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大手クラウドサービス3社の違いとは? GCP 、 AWS 、 Azure の特徴を比較!

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【第2回】 Firebase の基本操作を理解しよう!【はじめてみよう Firebase】

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なぜ人命救助の現場で GCP が選ばれるのか? GCP の信頼性とセキュリティについて

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【GCP入門編・第26回】 Cloud DNS でドメインの DNS レコードを作成しよう!

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【GCP入門編・第27回】インスタンステンプレートを使って、よく使うインスタンスを素早く立ち上げよう!

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GGP 入門編 第28回

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Cloud Storage for Firebase を使ってバイナリーデータを管理しよう

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経営層にクラウド導入を認めてもらうために取るべき4つの方法

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データウェアハウス(DWH)とは?メリットや活用例まで一挙に紹介

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ダブルブッキングを防げる!会議室の予約スケジュール管理をGoogle カレンダーで仕組み化しよう!

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簡単にオリジナルAIを始められる!Google Cloudの機械学習/AIサービス「Cloud AutoML」を一挙紹介

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Google Workspace(旧G Suite)導入はパートナーが必須?その役割とポイントを解説!

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どの業界で活用されている?Google Cloudの導入事例をご紹介!

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わかりやすい!自社に合った GCP コンピューティングの選択方法とは?

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Google Cloud (旧GCP) で構築できる「データレイク」とは?概要、メリット、構築方法、ユースケースまで徹底解説!

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