Google Nextレポート記事まとめ データとクラウドの活用が未来だった

おかざわぽい

この記事では、ノンプログラマ向けにGoogle Cloudの凄さをまとめているものになります。

私は3日目しかいってないので、その他の日は以下の記事でキャッチアップできます。

Youtubeにも上がっているので、そちらを見ていただければ！


見どころ３つ！

1. G Suitの進化!
2. 企業のデータ・インフラ活用事例!
3. 圧倒的データ分析インフラ

1. G Suitの進化

G suitの掲げるビジョンとチームでの活用はおお！って納得しました。時bンでももっと活用してみます。

G suitのアップデートも目を瞠るものばかり！

Spread Sheetで1億行以上のBigQueryを簡単に呼び出せたり、Officeと連携していたり、昔の人が見たらびっくりするような機能！


2. 企業のデータやGCP活用事例！

基調講演を見ている暇がない人向け。企業毎のデータやクラウド(GCP)の活用がまとまって載ってます。


3. 圧倒的データ分析インフラ

データ分析はBigqueryがあるから、GCPを利用するという選択が多かった状況で、さらにビジネス側の人でもBigdataをSheet上で気軽に扱えるようになりました。この機能によって、SSはExcelの上位互換になったと私は思います。


Nextの発表まとめ

ここから抜粋

1. Anthos: GCPの新名称。エンタープライズ企業がコンピューティングリソースの管理や料金の積算、支払いといった煩わしい業務の処理もすべて任せるプライベートデータセンター

2. Google AIプラットフォーム: AutoMLなどのデベロッパーやデータサイエンティストなどに向けて各種のAIツール。CSの博士号がなくても使える。

3. 小売業をターゲットに: 通販など小売業を対象としてバーティカルソリューションが発表


エンジニア向け

といってもIT企業、イベントの7割ほどはエンジニア向けのセッションでしたので、データ分析をメインにやっている私が感じたことを3つ

1. Kubernetesの革命
2. Auto MLで簡単にモデルが作れる
3. 一貫したデータ分析インフラ

1. Kubernetes

やはりコンテナの技術はGoogleですね。当初からGoogleがコンテナで設計してきたという歴史も踏まえ、時代が追いつき、真打ち登場という感じです。

Kuberの機能についてはこちらで。私も勉強中です


2.Auto ML

博士号がなくてもAIが作れます
1から勉強し直した身としては、こんなにAuto MLが進んで、簡単にモデルが作れるとは思ってませんでした。

こちらのDEMO も全部Auto MLで専門外の人が作ったそうです。
鏡に服装を写して、今回はメガネ。オブジェクト検知で顔を判定して、そこで眼鏡の分類を学習させてる。自分も作ってみようと思いました〜

未来感があるなという。ファッションという感性的なところを鏡に移してコーディングしてくれるサービスがあったら買います笑 

3. 一貫したデータ分析インフラ

普段はAWSの人間なので、GCPを知らなかったのですが、データ分析と簡単に調整できる一貫したインフラの進化と安価な価格に驚きました。

例えば、Data Fusionでストレージやクラウドエンジンを調整できたり。

ノンプログラマ向けなので、割愛しますが、パイプラインやPub/sub、Dataflowなどインフラの強さが目立ちました。


・エンジニア向けDay2レポート

2日目のTwitterがGCPに移行した話が一番聞きたかったけど、見逃し配信みれますね

Twitter の規模がすごいので抜粋 

2013年天空の城ラピュタで “14万TPS”のツイート。50万コア、12万ノード、1日平均5億ツイート

規模が違いすぎてここではすげー（頭悪い人）とだけ


おわりに

Googleはすごい。

レポートというほどまとめ無いですが、私がまとめるよりほかの人の記事のほうがわかりやすいので、感じたことメインに書きました。


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