Spark on GoogleCloud、マルチクラウド管理など:Google Cloud Next’21で発表されたデータ分析関係サービスを紹介

グーグル・クラウド・ジャパンは、年次イベント「Google Cloud Next '21」開催にともない、10月13日に報道関係者向け説明会を実施した。本稿では、この説明会で触れたGoogle Cloudの新サービス・機能等をざっくり紹介していく。

データクラウド関連セッションで登壇した、同社技術部長(アナリティクス/ML、データベース)の寳野雄太氏は、"DXの真髄"として、「業界で最も進んだテックカンパニーに変革してビジネスを差別化するには、最も優れたデータカンパニーになる必要がある」と語った。今回発表されたGoogle Cloudのデータ関連サービスも、他のサービスやプラットフォームに展開できるデータ環境や、組織全体でのデータ連携や統合、全体最適化を意識したラインナップになった。

新サービスと新機能については、以下3つのテーマを軸に語られた。

  • データサイロの解消:BigQuery Omni、Spark on GoogleCloud
  • 高速なMLモデリング:VertexAI Workbench
  • データ洞察の民主化:Spanner PostgreSQL interface

データサイロの解消

データがさまざまな場所に分断されていて連携できず、クローズドになっている状態を解消する。

BigQuery Omni:ハイブリッド環境とマルチクラウド環境にまたがる複雑なデータ管理に対応

一般提供された。
Google Cloud、Amazon Web Services(AWS)、Azureにまたがるデータを一貫して閲覧できるほか、「AWSで集めたデータとGoogle Cloud上のデータをあわせて分析に使う」というようなクロスクラウドデータ転送も可能になる予定。

BigQuery外部関数

Cloud Functionを利用したPython、Node.js、Go、Rubyなどの外部関数に対応し、BigQuery外部のAPI読み出しが可能になる。近日追加予定。

BigQuery検索インデックス

プレビュー版が利用可能。
構造化、半構造化、非構造化データのインデックスを効率的に生成し、BigQueryの検索機能を強化。大規模データ集計は得意であるものの「1行だけ取り出す」といった細かな作業はやや苦手、というBigQueryの欠点をカバーする。

Spark on Google Cloud:オートスケーリングな業界初のサーバレスSpark


プレビュー版が利用可能。
Google Cloudと統合されたサーバレスSpark。BigQuery、VertexAI、Dataplexから接続し、分析、Sparkジョブの実行が2回のクリックで可能。Sparkを利用するときのクラスタ管理、インフラ選定といった、データ分析処理以外にかかる負担を軽減する。「馴染んでいるツールなので使いやすい」というデータサイエンティストの声を受けてサービス開発に至ったそうだ。

Spark on Google Cloudには、以下2つの機能も追加される予定だという。

  • BigQueryを通じたSpark:Storage APIを使い、BigQueryの画面からデータを移動せずにSparkジョブを実行できる機能
  • Dataplexを通じたSpark:DWH、データレイク、データマートを統合したセキュリティ、メタデータの管理が可能。将来的にはデータベースにあるデータも品質管理できるようになる

高速なMLモデリング

2021年5月に公開された機械学習統合プラットフォームのVertexAIをさらに強力にする。

VertexAI Workbench:ノートブックのインターフェースでデータ探索から実験、トレーニングまでカバー

プレビュー版が利用可能。
モデルの作成から管理、監視更新までのML Opsを統合。BigQuery、Dataproc、Spark、VertexAIといったサービスを切り替えずシームレスにつなぎ、プロトタイプとモデル開発を簡単にする。VertexAI WorkbenchのノートブックからすぐにSparkを利用できる機能が近日追加予定。

データ洞察の民主化

Cloud Spannerが、多くのエンジニアが馴染んだPostgreSQLに互換する。

Spanner PostgreSQL interface:PosgreSQL互換のインターフェース

プレビュー版が利用可能。
分散RDBMSの Cloud SpannerがPosgreSQL上のツール、スキル、エコシステムを活用できるようになる。これもSpark on GoogleCloud同様、「Spanner自体を学ばないと使えない」というユーザーの声を受けてされて開発されたものだという。

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