個人の地域密着型アウトドアショップがデジタルマーケティングで業績を飛躍的にアップさせていくストーリーに乗せて、DMの基礎を… 個人の地域密着型アウトドアショップがデジタルマーケティングで業績を飛躍的にアップさせていくストーリーに乗せて、DMの基礎を学ぶ

昨今では、ノンエンジニアのビジネスパーソンでも、CRMの顧客情報、EC・実店舗の注文ログ、Webサイトの行動ログなどの大量のデータを入手し分析する機会が増えました。その結果、Excelだけでは集計・分析が困難になるケースも生まれています。本書は、データの抽出・整形に用いられる言語「SQL」について、プログラミング未経験でも取り組める入門書です。Googleアカウントがあればすぐに利用でき、実務にもそのまま使える「BigQuery」をSQLの学習・実行環境として解説しています。

Google Cloud Platform（GCP）マニアのクラウドエースが解説するクラウドエンジニア必携「GCPの教科書」！ Google Cloud Platform、略称「GCP」はグーグルが提供するプラットフォームで、その中では、今注目の「機械学習」「ビッグデータ」関連のサービスが特に充実しており、AI関連のシステム基盤として要注目の環境となっています。 【対象読者】 本書は、自他共に認めるGoogle CloudPlatform（以下、GCP）マニアであるクラウドエースが、GCP をぜひ皆さんに使っていただきたいと考えて執筆したものです。 「GCPを使ってみたいけど使い方がよく分からない」方から、「ある程度使っているけれども使いこなせてはないかも？」というクラウドに関して初級から中級の技術者の方を対象にしています。 【本書の内容】 GCPに触れたことのない方には、まずは触ってみて体感すること、次に基礎的なことを押さえて効果的によりたくさんのプロダクトを活用できるようになることを体系的に解説した「教科書」です。クラウドエンジニア必携の一冊です。 【本書の効用とゴール】 本書では、GCPの機能・操作法や他のクラウドとの比較など、ひととおり解説してありますので、GCPの基本・特徴については理解できます。GCP を理解し、触ってみて、今後の「クラウドネイティブ時代」を生きる一助となるべく一冊です。 【本書の構成】 第1章　Google Cloud Platformとは？ 第2章　GCPの基本を知ろう 第3章　GCPの基本サービスを学ぼう 第4章　高度なサービスを知ろう（その１） 第5章　高度なサービスを知ろう（その２） 第6章　機械学習 第7章　GCPで使えるAPIの紹介 第8章　AWSユーザーへ 第9章　GCPのまとめと今後の展望 【本書の構成】 第1章　Google Cloud Platformとは？ 第2章　GCPの基本を知ろう 第3章　GCPの基本サービスを学ぼう 第4章　高度なサービスを知ろう（その１） 第5章　高度なサービスを知ろう（その２） 第6章　機械学習 第7章　GCPで使えるAPIの紹介 第8章　AWSユーザーへ 第9章　GCPのまとめと今後の展望

Google Cloud Platform（GCP）でシステム、アプリケーションを構築するための実践的な入門書です。 インフラ基礎知識とセットで学ぶ！ Google Cloud Platformの機能＆システム構築パターン！ 本書は、Google Cloud Platform（GCP）でシステム、アプリケーションを 構築するための実践的な入門書です。 GCPを初めて利用する開発者をメインターゲットとし、GCPの提供する サービス（コンポーネント）の全体像と、サービスを組み合わせて最適な アプリケーションアーキテクチャを実現する方法を、具体的なサンプルを 使ってわかりやすく解説します。 Webアプリケーションを動かす具体的な手順の解説に加えて、コンテナ、 オーケストレーションといったテーマもカバーするため、業務で本格的な 利用を考えている方にも適しています。 単にGCPの使い方を説明する手順書にとどまらず、GCPを利用する上で 理解しておきたいインフラの基礎技術などを解説することで、技術動向の 変化が激しいクラウドの解説書でありながらも陳腐化を最小化するよう 工夫しています。 また、GCPの強みであるクラウドネイティブなアーキテクチャによる アプリケーション実行環境の構築をサンプルとして挙げているのも 大きな特徴です。本書の強みは、具体的なサンプルを使って丁寧に 説明することで、GCPの良さを体得してもらえるところにあります。 GCPの利用や導入を検討している／初めて使う、あるいは、AWSなど 他のクラウドを使ったことがあるプログラマ／開発者の方におすすめの 一冊です。 第1章　Google Cloud Platformの概要 1.1　Google Cloud Platformへようこそ 　　1.1.1　GCPがもたらすシステムアーキテクチャ 　　　　本書で扱うGCPのサービス 　　　　Google App EngineとGCPの歴史 　　1.1.2　GCPのコンセプト 1.2　Google Cloud Platformを支えるインフラ 　　1.2.1　GCPの全体像 　　1.2.2　ユーザーアカウントとプロジェクト 　　1.2.3　仮想ネットワーク 1.3　はじめてのGoogle Cloud Platform 　　1.3.1　アカウント登録 　　　　［1］登録の開始 　　　　［2］アカウント情報の登録 　　1.3.2　プロジェクトの作成 　　　　［1］プロジェクトの作成 　　　　［2］プロジェクト名の設定 　　1.3.3　Cloud Consoleの使い方 　　　　［1］ツールとサービス 　　　　［2］ダッシュボード 　　　　［3］Cloud Shell 　　1.3.4　Google Cloud Platformの開発／運用管理ツール 　　　　アプリケーション開発ツール 　　　　デバッグ／トレース／分析ツール 　　　　ロギング／モニタリング 　　　　自動デプロイ 第2章　Webアプリケーション実行基盤を構築しよう 2.1　知っておきたいWebシステムを支える技術 　　2.1.1　Webアプリケーションの基礎 　　　　Webアプリケーションとネイティブアプリケーション 　　　　リクエストとレスポンス 　　　　HTTP通信の仕組み 　　2.1.2　データベースの基礎 　　　　データベース 　　　　データ操作言語 　　　　トランザクション処理 　　2.1.3　サーバ仮想化技術の基礎 　　　　ホスト型仮想化 　　　　ハイパーバイザー型仮想化 　　　　コンテナ型仮想化 2.2　Webシステムで利用する主なGCPサービス 　　2.2.1　Google Compute Engine（GCE） 　　　　仮想マシンのスペック 　　　　ストレージ 　　　　ネットワーク 　　　　無停止での仮想マシン運用　　2.2.2　Google Cloud Storage 　　2.2.3　Google Cloud SQL 2.3　GCPを使ったWebシステムのアーキテクチャ 2.4　Webアプリケーションの実行基盤構築 　　2.4.1　要件定義とアーキテクチャ設計 　　　　GCEを使ったサンプルアプリケーション実行環境の構築（v1.0） 　　　　Cloud SQLを使ったデータの管理（v2.0） 　　　　Cloud Storageを使った画像データの保存（v3.0） 　　2.4.2　GCEを使ったサンプルアプリケーション実行環境の構築 　　　　Compute Engineの仮想マシン起動 　　　　Pythonの実行環境構築 　　　　サンプルアプリケーションのデプロイ（v1.0） 　　2.4.3　Cloud SQLを使ったデータの管理 　　　　Cloud SQLのインスタンス作成 　　　　データベースの作成 　　　　サンプルアプリケーションのデプロイ（v2.0） 　　2.4.4　Cloud Storageを使った画像データの保存 　　　　Cloud Storageのバケット作成 　　　　サンプルアプリケーションのデプロイ（v3.0） 第3章　止まらないWebアプリケーション基盤を構築しよう 3.1　知っておきたいネットワーク技術 　　3.1.1　物理ネットワークと仮想ネットワーク 　　3.1.2　IPアドレス 　　3.1.3　ネットワーク通信プロトコル 　　3.1.4　ファイアウォールとルーター 　　3.1.5　DNSの基礎 　　3.1.6　負荷分散の基礎 　　3.1.7　仮想ネットワークの基礎 　　　　物理ネットワークの基礎 　　　　仮想ネットワーク 　　　　仮想ネットワークを実現する技術 3.2　知っておきたいGCPのネットワークの仕組み 　　3.2.1　GCPのネットワーク構成 　　3.2.2　グローバルIPアドレス 　　3.2.3　GCPのファイアウォール機能 　　3.2.4　Cloud Load Balancingによる負荷分散機能 　　3.2.5　Cloud DNSによる名前解決 3.3　Cloud Load Balancingでの負荷分散システム構築 　　3.3.1　負荷分散システムのインフラアーキテクチャ概要 　　3.3.2　仮想マシン起動イメージの作成 　　　　［1］スナップショットの作成 　　　　［2］ディスクの作成 　　　　［3］イメージの作成 　　3.3.3　複数インスタンスの自動生成 　　　　［1］インスタンステンプレートの作成 　　　　［2］インスタンスグループの作成 　　3.3.4　ロードバランサの作成 　　　　［1］バックエンドの設定 　　　　［2］ホストとパスのルール 　　　　［3］フロントエンドの設定 　　3.3.5　動作確認 3.4　Cloud DNSを使った名前解決 　　3.4.1　独自ドメイン名でのアクセス 　　　　［1］ゾーンの作成 　　　　［2］レコード設定 　　　　［3］レジストラへの登録 　　　　［4］動作確認 第4章　コンテナ実行環境でマイクロサービスアーキテクチャを体験しよう 4.1　知っておきたいDocker／Kubernetesの基礎 　　4.1.1　Dockerを利用したアプリケーション開発 　　　　Dockerとは 　　　　Dockerが解決する課題 　　　　Dockerの基本機能 　　4.1.2　Kubernetesによるコンテナオーケストレーション 　　　　クラスタリングとは 　　　　コンテナオーケストレーションツールとは 　　　　Kubernetesの基本構成 　　　　Kubernetesによるコンテナオーケストレーション 4.2　コンテナ環境で利用する主なGCPサービス 　　4.2.1　Google Container Engine 　　4.2.2　Google Container Registry 　　4.2.3　Google Cloud Datastore 4.3　GCPを使ったコンテナ実行環境のアーキテクチャ 4.4　オンラインゲームのコンテナ実行環境構築 　　4.4.1　要件定義／設計 　　4.4.2　GKEによるコンテナクラスタ構築 　　4.4.3　ランダム対戦機能のDockerイメージ作成（v1.0） 　　　　Dockerfileの用意 　　　　Dockerイメージの作成 　　　　ローカル環境での動作確認 　　　　Dockerイメージの公開 　　4.4.4　ランダム対戦機能のデプロイ（v1.0） 　　　　バックエンド機能のアプリケーションデプロイ 　　　　フロントエンド機能のアプリケーションデプロイ 　　　　ランダム対戦機能の動作確認 　　4.4.5　AI機能へのバージョンアップ（v1.1） 　　　　AI機能のDockerイメージ作成 　　　　バックエンド機能のバージョンアップ 　　　　AI対戦機能の動作確認 　　4.4.6　コンテナクラスタの停止と削除 第5章　機械学習を用いたGAEアプリケーション 5.1　機械学習と関連サービスの概要 　　5.1.1　機械学習、ディープラーニング、人工知能 　　5.1.2　GCPの機械学習関連サービス 　　5.1.3　APIサービスの利用方法 　　　　JavaScriptからAPIサービスを呼び出す 5.2　Google App Engine入門 　　5.2.1　Google App Engineの概要 　　5.2.2　Cloud Datastoreの概要 　　5.2.3　Cloud Datastoreを使用する際の注意点 　　5.2.4　GAEのその他の機能 5.3　写真アルバムサービスのデプロイ 　　5.3.1　サンプルアプリケーションの仕組み 　　　　Cloud Vision APIによる画像のラベル付け 　　　　Cloud Translation APIによるテキスト翻訳 　　　　Cloud Datastoreでのデータ管理 　　5.3.2　アプリケーションのデプロイ 　　5.3.3　動作確認 5.4　［参考］Cloud Machine Learning Engineによる機械学習モデルのトレーニング 　　5.4.1　事前準備 　　5.4.2　Cloud MLEによる学習処理の実施 　　5.4.3　学習済みモデルによる予測処理の実施 付録A　Stackdriverによるシステム運用 　　A.1　Stackdriverの初期設定 　　A.2　Stackdriverによるアプリケーション監視 　　　　［1］監視対象インスタンスの作成 　　　　［2］監視エージェントのインストール 　　　　［3］稼働時間チェックの設定とアラートポリシーの作成 　　　　［4］監視グラフの作成 　　　　［5］ログの確認 付録B　Cloud IAMによるアカウント管理 　　B.1　Cloud IAMの基本機能 　　B.2　サービスアカウントの作成 付録C　GCPの最新技術情報の入手

Googleが提供するクラウドサービス AWSとの違いを軸に徹底解説 Googleが提供するクラウドサービス AWSとの違いを軸に徹底解説 　「Google Cloud Platform」(GCP)は、Amazon Web Services(AWS)や Microsoft Azureと同じく、企業向けのクラウドサービスとして提供されている。 後発であることは否めないが、後発であるからこその特徴を備えている。 　一般的な用途では「マネージドサービス」の充実が特徴と言える。 そのほか、今注目の「機械学習」「ビッグデータ」関連のサービスが特に充実しており、 AI関連のシステム基盤として要注目であることは間違いない。 　本書では、「コンピューティング」「ストレージ」「ネットワーキング」「ビッグデータ」 「機械学習」「アカウント管理」「運用監視」という7つのカテゴリーに分類し、 GCPの特徴を、AWSとの違いを軸に解説している。 　また、GCPのサービスを解説するほか、エンタープライズ用途のユースケースに基づいて、 GCPを用いた設計ガイドをまとめている。技術力に定評のあるGoogleのクラウドサービスを 検討するのに最適な1冊である。 ◎第1章　Google Cloud Platformの特徴 1-1　GCPが注目を集める理由 1-2　AWSやAzureにはないGCPの特徴 1-3　現時点のGCPの懸念点 1-4　AWSとGCPの大まかな違い ◎第2章　コンピューティングサービス 2-1　コンピューティングサービスの種類 2-2　Compute Engine 2-3　App Engine 2-4　Kubernetes Engine 2-5　Cloud Functions（ベータ版） ◎第3章　ストレージサービス 3-1　ストレージサービスの種類と使い分け 3-2　Cloud Storage 3-3　Bigtable 3-4　Datastore 3-5　Cloud SQL 3-6　Spanner ◎第4章　ネットワーキングサービス 4-1　ネットワーキングサービスの種類 4-2　VPC 4-3　Cloud Load Balancing 4-4　Cloud CDN 4-5　Cloud DNS 4-6　Cloud Interconnect ◎第5章　ビッグデータサービス 5-1　ビッグデータサービスの種類と使い分け 5-2　Cloud Pub／Sub 5-3　BigQuery 5-4　Cloud Dataflow 5-5　Cloud Dataproc 5-6　Cloud Datalab ◎第6章　機械学習サービス 6-1　機械学習関連サービスの概要 6-2　学習済みAPI 6-3　独自モデル作成支援サービス ◎第7章　アカウント管理・請求管理 7-1　アカウント／請求管理の概要 7-2　請求アカウント管理 7-3　Cloud IAMによるアカウント管理 7-4　GCPにおける監査証跡 ◎第8章　運用監視サービス 8-1　運用監視サービスの種類と使い分け 8-2　Stackdriverの基本概念 8-3　運用監視業務を行うためのStackdriver 8-4　効率的なアプリケーション開発を実現するStackdriver ◎第9章　シナリオ　「GCPを活用したWebシステムの設計／構築」 9-1　Lift＆Shift方式で移行 9-2　マネージドサービスを活用 ◎第10章　シナリオ　「GCPを活用したハイブリッドクラウド環境の構築」 10-1　導入前の検討内容 10-2　システムアーキテクチャー ◎第11章　シナリオ　「Webサイトと業務システムのデータ統合／分析を小さく始める」 11-1　データをためる場所を作る 11-2　分析のための環境を用意する 11-3　データの入力から加工、蓄積までの流れを作る 11-4　アプリケーションのログを集約する ●Appendix　機械学習サービスの使い方 A-1　学習済みAPIの基本的な使い方 A-2　Cloud Machine Learning Engineの基本的な使い方

本書は、Googleのクラウドコンピューティングサービス「Google Cloud」（旧称：Google Cloud Platform、GCP）のしくみや関連技術をフルカラー図解した解説書です。エンジニア1年生や転職・就職を目指す人、クラウドサービスの導入を検討している人が、「Google Cloud」に関する技術を一通り学ぶことができるよう、クラウドコンピューティングの基礎から、サーバーサービス、ネットワークサービス、ストレージサービス、サーバーレスサービス、データベースサービス、データ分析サービスについて、具体的な製品や重要用語をイラストを交えてわかりやすく解説します。今までのGoogle Cloudの解説書では難しかったという人も、本書なら安心して学ぶことができます！ ■第1章　Google Cloud の基礎知識 01 Google Cloudとは 　～Googleが提供するクラウドサービス 02 Google Cloudのサービス 　～100種類以上のサービスを提供 03 Google Cloudを利用しやすくするしくみ 　～誰でもかんたんにサービスを利用できる 04 Google Cloudの導入事例 　～大手企業や金融機関での採用も多数 ■第2章　クラウドのしくみとGoogle の取り組み 05 クラウドとは 　～クラウドはさまざまな価値を提供する 06 パブリッククラウドとプライベートクラウド 　～クラウドの利用形態 07 IaaS、PaaS、SaaS 　～クラウドのサービスが提供する範囲 08 The Datacenter as a Computer 　～Googleのインフラ設計における考え方 09 グローバルなインフラ 　～クラウドのサービスを支える技術 10 クラウドにおけるセキュリティ対策 　～クラウドでもセキュリティ対策は必要 11 ハイブリッドクラウドとマルチクラウド 　～オンプレミスやほかクラウドを利用した構成 12 オープンクラウド 　～クラウドの技術をオープンにする取り組み ■第3章　Google Cloud を使うには 13 Google Cloudを使う流れ 　～Webブラウザさえあればすぐに使える 14 Google Cloudコンソール 　～リソースの操作がGUIで可能 15 リソース階層 　～複数のリソースを管理するしくみ 16 IAM 　～リソースへのアクセスを管理する 17 リージョンとゾーン 　～世界中に展開されているデータセンター 18 Cloud Billing 　～料金を管理するしくみ ■第4章　サーバーサービス「Compute Engine」 19 Compute Engine 　～仮想マシンを作成できるサービス 20 Compute Engineを使う流れ 　～仮想マシンを使うまで 21 Compute Engineの料金 　～使った分だけ払う従量課金制 22 マシンタイプ 　～用途別にまとめられた仮想的なハードウェア 23 Compute Engineのストレージオプション 　～利用できるストレージには種類がある 24 Compute Engineへのアクセス方法 　～アクセスするには複数の方法がある 25 インスタンスのバックアップ 　～インスタンスの復元に利用できる ■第5章　ネットワークサービス「VPC」 26 Google Cloudのネットワーク 　～安全で高速なネットワーク 27 VPC 　～仮想ネットワークサービス 28 デフォルトネットワーク 　～自動で作成されるネットワーク 29 サブネット 　～Google Cloudにおけるサブネットの扱い 30 VPCネットワークの2つのモード 　～サブネットを作成する2つの方法 31 ファイアウォール 　～通信制御を行うしくみ 32 VPCネットワークの拡張 　～VPCネットワークの相互接続や共有 33 ルーティングとNAT 　～セキュアなネットワークを構築する 34 Cloud Load Balancing 　～負荷分散サービス 35 Cloud CDN 　～表示速度を向上させるしくみ 36 Cloud DNS 　～DNSサービス ■第6章　ストレージサービス「Cloud Storage」 37 Cloud Storage 　～安全で信頼性が高いストレージサービス 38 Cloud Storageを使う流れ 　～ストレージを使うまで 39 ストレージクラス 　～用途に応じて選べるストレージ 40 オブジェクトとバケット 　～ファイルと保存する入れ物 41 アクセス制限 　～データの機密性を守るしくみ 42 オブジェクトのアップロードとダウンロード 　～さまざまなアップロード方法を提供 43 バージョニングとライフサイクル管理 　～オブジェクトの履歴を管理する方法 ■第7章　コンテナとサーバーレスのサービス 44 コンテナとは 　～アプリケーション単位で仮想化する技術 45 Kubernetes（K8s） 　～コンテナを管理するツール 46 Google Kubernetes Engine（GKE） 　～Google Cloudで使えるKubernetes 47 GKEのアーキテクチャ 　～コンテナを管理するしくみ 48 GKE／K8sを使うメリット 　～GKEとCompute Engineの比較 49 GKEを使用する流れ 　～GKEでコンテナを動かすまで 50 サーバーレスサービス 　～サーバーを意識する必要がないしくみ 51 App Engine 　～Webアプリケーション開発のサービス 52 Cloud Functions 　～関数を実行できるサーバーレスサービス 53 Cloud Run 　～コンテナを動かせるサーバーレスサービス 54 Cloud Build 　～テストやビルドを自動化 ■第8章　データベースサービス 55 データベースとは 　～整理されたデータの集合体 56 Google Cloudのデータベースサービス 　～用途別に提供されているデータベース 57 Cloud SQL 　～RDBサービス 58 NoSQLデータベース 　～大規模データを処理できるデータベース 59 そのほかのデータベース 　～インメモリ型などのデータベース ■第9章　データ分析のサービス 60 データ分析とは 　～データ分析が注目を浴びる理由 61 Google Cloudのデータ分析サービス 　～さまざまなデータ分析サービスを提供 62 BigQuery 　～代表的なデータ分析サービス 63 BigQueryを使用する流れ 　～データ分析をするまで 64 BigQueryのベストプラクティス 　～BigQueryのコストを抑制する方法 65 BIツール 　～データを可視化できるサービス ■第10章　そのほかに知っておきたいGoogle Cloudのサービス 66 Anthos 　～オンプレミスとクラウドで一貫した開発と運用 67 Google CloudのAI・機械学習関連サービス 　～かんたんに機械学習できる 68 Operations suite 　～監視・運用ツール

Google Cloudのエンジニアによる本格解説書！ クラウドコンピューティングが普及する中で、エンタープライズシステムもまた、 オンプレミスからクラウドへの円滑かつ効果的な移行が求められています。 本書は、エンタープライズシステムを構築・運用するエンジニアのために、 Google Cloudの具体的なユースケースや設計ポイントを Google Cloudのエンジニア陣が徹底的に解説する一冊です。 プロダクトカットで機能の説明にフォーカスをするのではなく、 従来オンプレミスでシステム開発を行う際にも考慮が必要である 「アカウント設計」「セキュリティ設計」「ネットワーク設計」 「プロダクト設計」「監視・運用設計」「移行設計」といった設計軸で、 Google Cloudを利用する際のポイントについて述べています。 また、説明の軸足を置くユースケースとしては主に、従来オンプレミスで 稼働していたようなエンタープライズシステムを、どのように Google Cloud上で実現するかにフォーカスしているため、 あえてコンテナ、データ分析、AI/MLといった領域の説明は 簡易な記載にとどめています。 本書を読めば、エンタープライズ用途にも耐えうるクラウドアプリケーションの 　・アカウント設計 　・セキュリティ設計 　・ネットワーク設計 　・プロダクト設計 　・監視・運用設計 　・移行設計 などのノウハウを、広く深く学ぶことができます。 【目次】 ・Chapter 1：Google Cloudの概要 ・Chapter 2：アカウント設計 ・Chapter 3：セキュリティ設計 ・Chapter 4：ネットワーク設計 ・Chapter 5：プロダクト設計 ・Chapter 6：監視・運用設計 ・Chapter 7：移行設計 ・Chapter 8：Google Cloudを用いたエンタープライズシステム（クラウド移行プロジェクトの例） Chapter 1　Google Cloudの概要 1.1　クラウドコンピューティングとオンプレミスシステム 1.2　Google Cloudの歴史 1.3　Google Cloudの特徴 1.4　Google Cloudのインフラストラクチャ 1.5　Google Cloudのプロダクト 1.6　Google Cloudの料金 1.7　まとめ Chapter 2　アカウント設計 2.1　リソース管理 2.2　請求先の管理 2.3　ユーザー権限の管理 2.4　ベストプラクティス 2.5　まとめ Chapter 3　セキュリティ設計 3.1　Google Cloudにおけるセキュリティ 3.2　セキュリティ関連のプロダクト 3.3　構成例 3.4　まとめ Chapter 4　ネットワーク設計 4.1　Google Cloudネットワークの全体像 4.2　VPCの設計 4.3　オンプレミス環境との接続（ハイブリッド接続） 4.4　DNS 4.5　Cloud CDNとCloud Load Balancing 4.6　まとめ Chapter 5　プロダクト設計 5.1　Compute Engine 5.2　App Engine 5.3　Google Kubernetes Engine（GKE） 5.4　Cloud Functions 5.5　Cloud Run 5.6　Cloud Storage 5.7　Cloud Bigtable 5.8　Cloud SQL 5.9　Cloud Spanner 5.10　Memorystore 5.11　Cloud Firestore（Nativeモード／Datastoreモード） 5.12　まとめ Chapter 6　監視・運用設計 6.1　監視・運用とは 6.2　Google Cloudの監視・運用に関するプロダクト 6.3　体制設計のポイント 6.4　監視設計のポイント 6.5　運用設計のポイント 6.6　まとめ Chapter 7　移行設計 7.1　移行パターン 7.2　移行ステップ 7.3　移行方法 7.4　まとめ Chapter 8　Google Cloudを用いたエンタープライズシステム（クラウド移行プロジェクトの例） 8.1　架空企業とシステム 8.2　移行するワークロードの評価 8.3　移行計画の策定 8.4　移行の実施 8.5　移行後環境の最適化 8.6　まとめ

ビッグデータを扱うBigQuery、コンテナを管理するGoogle Kubernetes Engineを解説します。 クラウドのサービスが高度化を続けています。素の仮想コンピューターに一からシステムを構築するというのはもはや時代遅れ。用意されたさまざまなサービスを組み合わせて短期間で目的のシステムを構築することが重要になっています。 Google Cloud（旧名称Google Cloud Platform＝GCP）にはさまざまなサービスがあり、これらを活用することで、開発・運用・保守の短縮化・低コスト化・安定化が可能です。本書はGoogleの監修を受けており、2巻構成でGoogle Cloudの「AI・機械学習」「ビッグデータ」「コンテナ」の機能と使い方を解説します。本巻ではこの中で「ビッグデータ」と「コンテナ」に焦点を当てます。 ビッグデータを管理するBigQueryは従来のデータベースと異なり、インデックスを作る必要がないのが特徴。データ分析に力を発揮します。コンテナを管理するオーケストレーション・ツールではGoogleが開発したKubernetesが業界標準となっていますが、Google CloudではKubernetesを使いやすくするGoogle Kubernetes Engine（GKE）を用意しています。 本書ではハンズオンでこれらを学習できます。データはGoogleが用意しているものを使っているので、実際に試すのも容易です。 Google Cloudのサービスの中からビッグデータを扱うBigQuery、コンテナを管理するGoogle Kubernetes Engineを解説します。 第1章　ビッグデータサービスの概要 第2章　BigQueryを体験する 第3章　BigQueryの内部構造 第4章　タイムトラベル機能を使ったデータの復元 第5章　BigQueryへのデータ取り込み 第6章　Data Catalogを用いたメタデータの管理 第7章　リアルタイム分析 第8章　セキュリティ設計とコスト管理 第9章　コンテナの仕組みと歴史 第10章　コンテナを体験する 第11章　コンテナオーケストレーションの仕組みとKubernetesの特徴 第12章　Google Kubernetes Engine（GKE）を体験する 第13章　GKEを活用した設計のポイント 第14章　GKEを使ったシステム運用のポイント Appendix　Google Cloudの基本

企業システムに関わる人が知っておくべきGoogle Cloudのサービスを網羅的にわかりやすく解説 企業システムに関わる人が知っておくべきGoogle Cloudのサービスを 網羅的にわかりやすく解説 3つのシナリオにおける設計の進め方や注意点も収録 Google Cloudは企業情報システムへの対応を急速に進めており、DX（デジタルトランスフォーメーション）での存在感を高めています。本書は、企業情報システムの担当者やシステム企画部門、サービスを開発・運営する事業部門の担当者などが知っておくべきGoogle Cloudのサービスを網羅的に分かりやすく解説した一冊です。 データベースやセキュリティー、機械学習など11のカテゴリーに分けて重要なサービスを1つひとつ平易に解説しており、Google Cloudの基本的な知識を体系立ててつかむことができます。「ハイブリッドクラウドの構築」「データ分析基盤の構築」「IoT・機械学習システムの構築」という3つのシナリオにおける具体的な開発の進め方、設計例、考慮すべきポイントも収録しました。 企業システムに関わる人が知っておくべきGoogle Cloudのサービスを網羅的にわかりやすく解説 第1章　Google Cloudの特徴 第2章　コンピューティング 第3章　ストレージ 第4章　データベース 第5章　ネットワーキング 第6章　CI／CD 第7章　データ分析 第8章　機械学習 第9章　IDとアクセス管理 第10章　セキュリティー 第11章　オペレーション 第12章　その他のサービス 第13章　シナリオ［ハイブリッドクラウドの構築］ 第14章　シナリオ［データ活用基盤の構築］ 第15章　シナリオ［IoT・機械学習システムの構築］