GCPとは?AWSと比較してできることをまとめ【すぐわかる】 | サービス | プロエンジニア

    GCPとは?AWSと比較してできることをまとめ【すぐわかる】

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    公開日:2020年09月25日 最終更新日:2020年09月25日

    GCPやAWSは世界的に有名なクラウドサービスの一つであり、インフラとしてGCPやAWSどちらを使えばいいのかはよく議論されています。実際に、2つのサービスがどう違うのかよくわかっていない方も多いと思います。今回はそれぞれの特徴やできること、AWSと比較して何が違うのかをわかりやすく解説していきます。

    1. GCP(Google Cloud Platform)とは

    出典:Google Cloud

    Googleにより運営されているクラウドサービスであるGoogle Cloud Platformの略称です。検索エンジンやYouTubeなどを運営しているGoogleにおいて、社内で利用されていたシステムと同じテクノロジーを使い運営されており、一般企業や個人開発者でもパブリッククラウドサービスとして利用可能です。

    Amazonが提供するAWSと並ぶ、世界的に有名なパブリッククラウドの1つであり、新規でプロジェクトを立ち上げるときやシステムのリプレースの際、「インフラとしてAWS、GCPどちらを使うか」がよく議論に挙げられます。結論から言えば、シンプルなサービスであればGCPの方が低コストです。一方で信頼性や堅牢性・日本語サービスの質ではAWSが安全です。

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    1.1 GCP(Google Cloud Platform)でできること

    GmailやGoogle Mapsといった、Googleが提供する幅広いサービスと同等のインフラを活用したクラウドサービスを利用できます。

    Google App Engineを中心に、AWSのEC2に相当するGoogle Compute Engine、NoSQLであるCloud Datastore、ビッグデータ解析ツールのBigQueryなど、様々な製品をひとまとめにした環境です。Googleの安定したインフラ上で、Webアプリケーションの開発・運用をしたり、大量データの高速処理などが可能です。

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    1.2 GCP(Google Cloud Platform)の代表的なサービス

    GCPの代表的なサービスとして3つをご紹介します。

    • BigQuery
    • Google App Engine
    • Cloud Machine Learning Engine

    それぞれの特徴を解説します。

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    ◆ BigQuery

    出典:BigQuery|Google Cloud

    BigQueryとはGoogle Cloud Platform(GCP)で提供されるビッグデータプロダクトの一つで、2012年の Google I/O(年次で開発された開発者向けカンファレンス)にて公式サービスとしてリリースされました。

    元々Google社内で使用されていたDremelという大規模クエリを実行するシステムを、ユーザー向けに提供したものです。大量データでも高速処理が可能で、2.5億件のトランザクションデータを約2分半で処理することができます。

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    ◆ Google App Engine

    出典:Google App Engine|Google Cloud

    Google が提供するPlatform as a Service(PaaS)です。2008年の4月にサービスが開始されました。『自分のアプリケーションを Google のインフラストラクチャー上で動かすことができる』のが売りです。

    Google の強固で安定したインフラ上でアプリケーションを運用でき、スケーリングもほぼ手間が不要で、サーバーの構築や保守が不要です。さらには負荷があがってくるとコンテナーがさくさく増えて、負荷が下がるとまた戻り、勝手にスケールするため爆発的なアクセスにも悩まされることがないです。

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    ◆ Cloud Machine Learning Engine

    出典:Cloud Machine Learning Services|Google Cloud

    Google Cloud Platform(以下、GCP)の機械学習専用サービスです。Cloud Machine Learning Engineは機械学習を実行するためのクラウドサービスで、Googleが開発した機械学習ライブラリのTensorFlowの処理を高速、かつ安価に実行できるのが売りです。

    出典:TensorFlow

    TensorFlowを中心に、大きく分けて2つの機能があります。大きく以下の2つの機能を持っています。


    1. TensorFlowで書いた学習用コードを実行するためのリソースを提供する
    2. TensorFlowの学習済みモデルをデプロイしてWeb APIを生成するセキュリティモデル

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    2. GCP(Google Cloud Platform)のメリット

    GCPのメリットは主に4つです。

    • 安定性の高い通信
    • 高負荷に強い
    • AWSよりも全体的に低コスト
    • 機械学習関係のサービスが豊富

    それぞれのメリットを詳しく解説します。

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    2.1 安定性の高い通信

    数千マイルにもおよぶ光ファイバーケーブルと、先進的なSDN(Software Defined Network)、エッジキャッシングサービスなどの様々な技術によって、高速かつ安定したパフォーマンスを実現します。

    また、垂直統合型のセキュリティモデル、世界規模のインフラストラクチャ、自社ネットワーク、革新的な独自の機能により、お客様の組織の安全を守り、コンプライアンスの徹底をサポートします。

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    2.2 高負荷に強い

    Googleでは最低でも年間2兆回*もの検索がされており、1秒あたり6万3,000回の検索がされています。

    これほどまでのデータ量を瞬時に処理するGoogleのインフラを利用できるため、一般的なWebサービスや機械学習用途として十分な高負荷への耐性があります。これにより企業がどんなサービスまたはシステムを構築しようと安心して使用することができます。

    *米メディアのSearch Engine Landで、2016年のGoogle検索回数の推計」より

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    2.3 AWSよりも全体的に低コスト

    特にGCEインスタンスのコスパが良く、長時間割引も自動適用されます。また3万円分の無料クレジットがつくため、特に小規模なサイトやアプリであれば最初の数ヶ月~1年程度は実質無料での運営が可能です。

    また、サーバーに拡張性があるため、急激なアクセスの増加にも対応できます。 GCPはGoogleが提供するサービスであるため、他のサービスも提供できるほか、サポート面に関してもgoogleが窓口であるため類雑にならないというメリットもあります。

    GCPはAWSに比べてシンプルな設計や運用を心がけることで、複雑な要件を減らすことにより運用面でのコストを減らすことができます。

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    2.4 機械学習関係のサービスが豊富

    TensorFlowの使用に必要なインフラを簡単に整備できます。TensorFlow(テンソルフロー)はGoogleがオープンソースで公開している、機械学習に用いるためのライブラリです。インフラについてはすべてGCPに任せられるため、機械学習アルゴリズムの実装に集中できます。

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    3. GCP(Google Cloud Platform)のデメリット

    GCPのデメリットは主に2つです。

    • リージョンや日本語情報が少ない
    • サービスの数が少ない

    それぞれのデメリットを詳しく解説します。

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    3.1 リージョンや日本語情報が少ない

    AWSと比較すると日本語情報が少なく、英語が苦手なエンジニアにとって学習ハードルが高いです。またリージョン(拠点)がまだまだ日本国内に少ないという点もあります。2016年に東京、2019年に大阪のリージョンが追加され、現在ではリージョンの拡大が進められています。リージョンが多い方が基本的にはサービス品質の向上につながるといえるでしょう。

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    3.2 サービスの数が少ない

    AWSが機能が豊富で柔軟性が高いのに対し、どちらかと言えばGCPはシンプルなサービス向け。複雑なアプリケーションの開発などでは、AWSの方が適していることがあります。それぞれの利用用途によって使い分けると良いでしょう。

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    4. GCP(Google Cloud Platform)とAWSの比較・違い

    GCPとAWSはどちらが優れているのか、気になると思います。結論から言うとケースバイケースになります。『信頼性・堅牢性』が求められるならAWSを、『シンプルかつ低コスト』なシステムならGCPが良いでしょう。 詳しく解説していきます。

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    4.1 信頼性・堅牢性が求められるならAWS

    AWSは機能が豊富で柔軟性が高く、機能を理解し、とことん作りこむと運用も管理も楽になります。構成やセキュリティ面も柔軟にカスタマイズできるため、信頼性・堅牢性が求められるならAWSを使用するのが良いでしょう。ただし、必要以上に複雑に設定しすぎないことに注意しましょう。

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    4.2 シンプルかつ低コストなシステムならGCP

    GCPの権限管理はAWSに比べてシンプルで、理解しやすいです。そのためシンプルで低コストなシステム運用をしたいならGCPが良いでしょう。ただし、複雑な権限管理は出来ないのでセキュリティ要件を前もって確認しておく、管理者がポリシーの定義を設計しておく必要があります。

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    5. GCPとAWSのサービス対応表


    GCPAWS
    IaaS Compute Engine(GCE) Amazon EC2(EC2)
    PaaS App Engine(GAE) AWS Elastic Beanstalk
    Object Storage Cloud Storage(GCS) Amazon S3(S3)
    Load Balancer Cloud Load Balancing Elastic Load Balancing
    仮想ネットワーク Virtual Private Cloud(VPC) Amazon VPC
    DNS Cloud DNS Amazon Route 53
    CDN Cloud CDN Amazon CloudFront
    WAF Cloud Armor AWS WAF
    シングルサインオンG Suite AWS Single Sign-On(SSO)
    Monitoring/Logging Stackdriver Monitoring AWS CloudWatch
    cron Cloud Scheduler AWS Batch
    Infrastructure as Code(IaC) Cloud Deployment Manager AWS CloudFormation
    CI/CD Cloud Build AWS CodePipeline
    API開発/管理 Google Cloud Endpoints AWS API Gateway

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    6. まとめ

    今回はGCPとAWSの特徴やできること、違いなどを解説しました。
    結論としては、GCPはシンプルかつ低コストな運用をする場合、AWSは信頼性・堅牢性を重視する場合といったようにそれぞれ向き不向きがあります。本記事を参考にして、どちらが適しているかを考えて利用するようにして頂けたら幸いです。

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