[市場動向]

2022年10月13日(木)日川 佳三（IT Leaders編集部）

リスト

　グーグル・クラウド・ジャパンは、プライベートイベント「Google Cloud Next '22」の開催を受けて、データ活用を促進するデータベース/アプリケーションの機能強化やインフラ基盤の強化など、Google Cloudの強化点をいくつか発表した。例えば、データウェアハウス（DWH）用のRDBMS「BigQuery」を強化した。

図1：BigQueryの強化点の1つ「Datastream for BigQuery」の概要。他のRDBMSのテーブルを準リアルタイムにBigQueryにレプリケーションする（出典：グーグル・クラウド・ジャパン）
拡大画像表示

　BigQueryの強化点の1つ「Datastream for BigQuery」（プレビュー）は、他のRDBMSのテーブルを準リアルタイムにBigQueryにレプリケーションする機能である（図1）。数クリックの設定だけで、テーブルの更新差分を常に同期させられる。トランザクション用途のRDBMSに加わった更新を、準リアルタイムにBigQueryにコピーし、データ分析に活用可能である。

　BigQueryではまた、非構造化データを使えるようにした（プレビュー）。BigQueryにSparkを統合した「Spark in BigQuery」（プレビュー）も用意した（図2）。例えば、BigQueryだけでSparkを用いたデータクレンジングが可能になる。非構造化/半構造化データのクレンジング処理を担うSparkジョブをストアドプロシージャとしてBigQuery内で実行する、といった具合である。

図2：BigQueryにSparkを統合した「Spark in BigQuery」機能の概要。例えば、BigQuery上でSparkを用いたデータクレンジングが可能になる（出典：グーグル・クラウド・ジャパン）
拡大画像表示

AlloyDBとCloud SpannerはSQLからMLを利用

　他のRDBMSも強化した。AlloyDBとCloud Spannerでは、SQL関数を呼び出すだけでマシンラーニング（機械学習）のAIを実行できるようにした。例えば、商品をカートに投入して決済する際に、取引が不正かどうかを外部のAIで判定し、安全だったら決済を承認する、といったロジックを、アプリケーション側ではなくRDBMS側で実行できるようになった。

　データ分析のフロントエンドとなるBI（ビジネスインテリジェンス）機能も強化し、新ツール「Looker Studio」を用意した。これまで同社は、セルフサービスBIツール「Google DataStudio」を無料で提供してきた。これとは逆に、ガバナンスを効かせた集中管理BI「Looker」を提供してきた。今回、LookerにGoogle DataStudioを取り込んだ新ツールとしてLooker Studioを用意し、セルフサービス用途から集中管理用途まで、各種のユーザーが使えるようにした。

●Next：文書ファイル翻訳ツール「Translation Hub」