ハイブリッドクラウド

RAG 対応生成 AI アプリケーションのプライベートネットワーク接続の設計

Fri, 13 Mar 2026 03:00:00 +0000

※この投稿は米国時間 2026 年 3 月 3 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

Google Cloud は柔軟性に優れており、企業が AI ワークロード向けに安全で信頼性の高いアーキテクチャを構築することを可能にします。この投稿では、検索拡張生成（RAG）対応生成 AI アプリケーションのプライベート接続のリファレンスアーキテクチャについて説明します。このアーキテクチャは、システム全体で通信にプライベート IP アドレスを使用する必要があるようなシナリオで、通信がインターネットを通過してはならないような場合に適しています。

RAG の効力

RAG は、大規模言語モデル（LLM）の出力を最適化するために使用されるパワフルな手法であり、LLM の出力を、元のトレーニングデータ以外の特定の信頼できるナレッジベースにグラウンディングできます。アプリケーションから RAG を使って、ドキュメント、データソース、データベースから関連情報をリアルタイムで取得することができます。ここで取得したコンテキストは、ユーザーのクエリとともにモデルに提供されます。これにより、AI の回答を正確で検証可能なものにするとともに、業務内容との関連性を高めます。この仕組みによって、回答の質が向上し、ハルシネーションが減少します。

このアプローチは、生成 AI においてモデルの既存の知識のみに依存することなく、指定された信頼できる情報源を使用できるため、モデル自体を再トレーニングやファインチューニングしなくて済むという点で利便性に優れています。

設計パターンの例

RAG アプリケーションのプライベート接続向けにネットワークを設定するということを念頭におきながら、このようなリージョン設計のパターンを見ていきましょう。

このネットワークは、外部ネットワーク（オンプレミスおよび他のクラウド）と Google Cloud 環境で構成されています。Google Cloud 環境は、ルーティングプロジェクト、RAG 用の共有 VPC ホストプロジェクト、3 つの特化したサービスプロジェクト（データ取り込み、サービング、フロントエンド）で構成されています。

この設計では、次のサービスを使用してエンドツーエンドのソリューションを提供します。

Cloud Interconnect または Cloud VPN: オンプレミスまたは他のクラウドからルーティング VPC ネットワークに安全に接続する
Network Connectivity Center: VPC スポークおよびハイブリッドスポークを介して、ルーティング VPC ネットワークと RAG VPC ネットワーク間の接続を管理するオーケストレーションフレームワーク
Cloud Router: ルーティングプロジェクト内で、外部ネットワークと Google Cloud 間の動的な BGP ルート交換を行う
Private Service Connect: ルーティング VPC ネットワークにプライベートエンドポイントを提供し、パブリックインターネットを経由せずに Cloud Storage バケットにアクセスしてデータを取り込めるようにする
共有 VPC: 複数のサービスプロジェクトで、共通の一元的な VPC ネットワークを使用できるようにするホストプロジェクトアーキテクチャ
Google Cloud Armor とアプリケーション ロードバランサ: フロントエンドサービスプロジェクトに配置され、ユーザーインタラクションに対してセキュリティとトラフィック管理を提供する
VPC Service Controls: すべてのリソースの周囲にマネージドセキュリティ境界を作成し、データ漏洩のリスクを軽減する

トラフィックフロー

RAG の挿入フロー

上の図の緑色の点線が RAG の挿入フロー（データエンジニアからベクトルストレージへとデータが移動する仕組み）を表しています。

外部ネットワークからのデータが、Cloud Interconnect または Cloud VPN 経由で渡されます。
ルーティングプロジェクト内の Private Service Connect エンドポイントを使って Cloud Storage バケットにアクセスします。
データ取り込みサービスプロジェクト内のデータ取り込みサブシステムが Cloud Storage バケットからの元データを処理します。
AI モデルがチャンクからベクトルを作成し、データ取り込みサブシステムに返します。データ取り込みサブシステムはこれを受け、サービングサービスプロジェクトの RAG データストアに書き込みます。

推論フロー

上の図のオレンジ色の点線が推論フロー（お客様またはユーザーのリクエスト）を表しています。

リクエストは、Cloud Interconnect または Cloud VPN 経由でルーティング VPC ネットワークに渡され、その後、VPC スポーク経由で RAG VPC ネットワークに渡されます。
リクエストは、Cloud Armor で保護されたアプリケーションロードバランサ に到達し、許可されるとフロントエンドサブシステムに渡されます。
フロントエンドサブシステムはリクエストをサービングサブシステムに転送します。サービングサブシステムは、RAG データストアのデータでプロンプトを拡張し、AI モデルを介して回答を生成します。
上記によってグラウンディングされた回答が、リクエスト元に同じパスで返されます。

管理とルーティング

上の図の青い点線は、Network Connectivity Center のハイブリッドスポークと VPC スポークが、ルーティングネットワークと RAG VPC ネットワーク間のコントロールプレーンとルートオーケストレーションを管理する様子を表しています。これにより、外部ネットワークから学習したルートが環境全体に適切に伝播されます。

IAM 権限、VPC Service Controls、デプロイに関する考慮事項などについて詳しくは、アーキテクチャドキュメント「RAG 対応生成 AI アプリケーションのプライベート接続」をお読みください。

次のステップ

クロスクラウドネットワークの詳細や、RAG を使用した生成 AI に関する以下のガイドをご覧ください。

ご質問やご意見がございましたら、Linkedin 経由で筆者までご連絡ください。

- デベロッパーリレーションズエンジニア、Ammett Williams

企業データを活用してエージェント型 AI を加速させる: Ab Initio の取り組み

Wed, 25 Feb 2026 03:00:00 +0000

※この投稿は米国時間 2026 年 2 月 19 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

AI エージェントの性能は、その背後にあるデータによって決まります。エージェント型 AI を構築する企業チームにとって、これはチャンスであると同時に、核心的な問題でもあります。最新のクラウドサービスから従来のメインフレームまで、数十ものシステムにデータが分散している場合、Gemini や他の AI モデルに正確で十分に文書化されたデータへのアクセスをどのように許可すればよいのでしょうか。

これは多くの組織が積極的に取り組んでいる問題です。Gemini やその他の AI モデルは、エージェントワークフローをサポートするために、大量の AI 対応データに依存しています。

現在、ほとんどの企業は、さまざまなクラウドプロバイダ、オンプレミスサーバー、レガシーシステムなど、多くの場所にデータを保存しています。効果的な AI エージェントを実現するために必要なデータとメタデータをまとめるには、それらすべてを接続する必要があります。

AI 時代のデータに関する課題に対処するため、Google Cloud と Ab Initio は、新しいデータコネクタ、メタデータコネクタ、エージェントを含む一連のプロダクトを発表します。これらを組み合わせることで、自律的なアクションと、迅速な人間参加型の意思決定を可能にするエージェント型 AI エクスペリエンスを構築できます。Ab Initio のデータ統合、ガバナンス、アクティブメタデータ、エージェント型 AI の機能は、Google Cloud プラットフォーム（特に BigQuery、Dataplex Universal Catalog、Gemini）と直接統合されます。

Google のデータクラウドがエージェント型 AI をどのように強化するか

Google のデータクラウドは、エージェント型 AI を強化するために必要なデータとコンテキストを提供できるように構築されています。BigQuery は、Google Cloud 内でデータストレージを提供するとともに、スケーラブルな分析と処理を実現します。Dataplex は、Google Cloud 全体のデータ、AI アセット、メタデータを整理し、AI のカタログとして機能します。AI が大規模に推論して行動するために必要な、定義、制約、関係などの検出可能性と重要なビジネスコンテキストを提供する動的な記録システムを提供します。

しかし、多くの組織はデータが分散したマルチクラウド環境で運用されています。外部データが利用可能であっても、その出所、信頼性、ビジネス上の意味を説明するメタデータが不足している場合があります。Ab Initio とのパートナーシップにより、このような障害が克服されています。

ハイブリッドエンタープライズ向け統合ハブ

Ab Initio は、マルチクラウドエンタープライズデータファブリックを作成するニュートラルなハブとして機能します。特に、Ab Initio は 500 以上のソース間で双方向のメタデータ交換を行うことで Dataplex を拡張します。この範囲が重要です。最新のクラウドサービスから従来のメインフレームまで、あらゆるものがカバーされます。

この統合により、COBOL、DataStage、Informatica、SAS などの最新のテクノロジーと、長年にわたって使用されてきた複雑なレガシーシステムの両方に対応するネイティブコンバータを含む、100 以上のエクストラクタからフィールドレベルのエンドツーエンドのリネージが提供されます。

Google Cloud のお客様向けに、Ab Initio はオンプレミス環境とマルチクラウド環境のデータを単一の統合レイヤにフェデレーションし、エージェントアプリケーションを実現します。

コンポーネントが連携して動作する仕組みは次のとおりです。

Ab Initio は、リネージと変換のコンテキストを提供しながら、システム全体でデータとメタデータへのアクセスを統合します。このリネージ履歴を使用すると、任意の時点に遡ってメタデータの状態に関する質問に答えることができるため、監査可能性とコンプライアンスがサポートされます。
BigQuery は、データを保存し、大規模な分析とモデリングを実行します。これには、外部の分散データも含まれます。つまり、分析はデータがどこにあっても実行できます。
Dataplex Universal Catalog は、自動化されたガバナンス基盤を拡張し、AI エージェントのグラウンディングとデータ分析情報の迅速化に必要な、信頼できるセマンティックコンテキストを提供します。Ab Initio Metadata Hub との統合により、マルチクラウド環境全体でメタデータを管理できます。
Gemini は、グラウンディングされた説明可能な推論とエージェント活動のために、包括的なデータとメタデータを使用します。コンテキストが豊富であるほど、AI はデータをより適切に推論できます。

図 1. ハイブリッドクラウドとマルチクラウドのデータおよびメタデータのハブとして機能する Ab Initio

データと AI のライフサイクル全体にわたるガバナンス

このモデルでは、データは分散された異種データとして残りますが、メタデータは統合されて標準化されます。Ab Initio のアーキテクチャは、世界最大規模の企業の本番環境で実績を上げています。

Ab Initio は、変換、品質、リネージ、ガバナンス、オーケストレーションなど、データエンジニアリングのライフサイクル全体を包括的にカバーし、すべてが連携して機能します。これにより、正確で説明可能な Gemini の推論をサポートできる、より豊富なメタデータが生成されます。

エージェント型 AI の基盤としてのコンテキスト

エージェント型 AI には、信頼できる AI 対応のデータとメタデータが必要です。情報の出所、品質、意味を理解することは、データそのものと同じくらい重要です。Gemini はエージェントレイヤの重要なコンポーネントとして機能し、このコンテキストを使用して説明可能かつ監査可能な意思決定を行います。

Ab Initio と BigQuery、Dataplex、Gemini の統合は、マルチクラウド企業がその理解を深めるのに役立ちます。Ab Initio をハブとして使用することで、透明性とコントロールを維持しながら、分散データで機能するエージェントをデプロイできます。このハブは、説明可能性、コンプライアンス、運用の信頼性をサポートします。

始める

データ機能を拡張し、エージェント型 AI をワークフローに組み込むにつれて、データソース全体で接続されたコンテキストを維持することが不可欠になります。Ab Initio は、Google Gemini エージェントがハイブリッド環境とマルチクラウド環境全体で効果的に動作できるように、データとコンテキストを提供します。

統合の詳細については、Ab Initio の Google Cloud パートナーページをご覧いただくか、Google Cloud の担当者にお問い合わせください。

Ab Initio は、大規模なデータ処理とガバナンスのためのエージェントデータプラットフォームを提供しており、世界で最も要求の厳しい企業から信頼されています。また、アクティブメタデータと透明性の高い高性能なデータ統合を組み合わせることで、AI 主導の分析と自動化をサポートし、組織が複雑なシステムをモダナイズしてリスクを軽減し、信頼できるデータプロダクトをより迅速に提供できるようにします。

- Ab Initio、開発責任者、Scott Studer 氏

- Google Cloud、データガバナンス / 共有 / 統合担当プロダクトリード、Chai Pydimukkala

Google Distributed Cloud、エアギャップ環境でパブリッククラウドのようなネットワーキングを実現

Wed, 18 Feb 2026 03:00:00 +0000

※この投稿は米国時間 2026 年 2 月 11 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

規制の厳しい業界の組織では、エアギャップ環境の厳格なセキュリティと、クラウドが持つアジリティや柔軟性に対するニーズとのバランスを取ることに苦労することが少なくありません。これに対処するため、Google Distributed Cloud（GDC）エアギャップ 1.15 では、セキュリティポスチャーを損なうことなくより直接的な制御と可視性を実現する、新しいネットワーキング機能がプレビュー版で導入されました。また、サブネット管理を簡素化する新しい IPAM 機能も一般提供されました。今回プレビュー版で提供される機能は、Cloud NAT、標準クラスタの接続性の強化、ロードバランサでの高度な HTTP および HTTPS ヘルスチェックです。これらを組み合わせて使うことで、複雑なワークロードを安全な環境で簡単に管理できます。

Cloud NAT でアウトバウンドトラフィックを管理する

GDC エアギャップ用の Cloud NAT は、以前の外向きソリューションに代わるもので、インスタンスと他のネットワークとの通信を、パブリッククラウドの機能と同等に制御できます。Cloud NAT には、以下のような利点があります。

構成可能な外向き IP: 外向きトラフィックに複数の外向き IP アドレスを割り当てて管理できるため、通信しているワークロードを正確に特定できます。
カスタマイズ可能なタイムアウト: さまざまな種類のトラフィックのタイムアウトを調整して、接続のライフサイクルを管理できます。
きめ細かな制御: 管理者は、外向き IP 用に特定のサブネットを作成できます。一方、アプリケーションオペレーターは、Pod と VM によるトラフィックのルーティング方法を定義できます。

標準クラスタを組織に直接接続する

安全な環境で、分離によりサイロが分断されることがあってはなりません。最新リリースでは、標準クラスタのネットワーキング機能が更新され、セキュリティ境界を厳格に維持しながら組織全体で通信することが可能となり、環境をより効率的に管理できるようになりました。主な更新内容は以下のとおりです。

Pod の直接通信: 標準クラスタの Pod が、組織のデフォルト VPC 内のワークロードと直接通信できるようになりました。これにより、標準クラスタと共有クラスタの接続が簡素化されます。
柔軟なファイアウォールポリシー: Project Network Policy API と Kubernetes Network Policy API を使用して、Pod やノードを出入りするトラフィックに詳細なルールを設定できます。
マネージドロードバランシング: 標準の Kubernetes Service API を使用して内部ロードバランサと外部ロードバランサを作成できます。一方、基盤となる構成は GDC で管理します。

標準クラスタ内の Pod は、直接または ClusterIP を介して他の Pod に接続できるようになりました。インフラ VPC へのトラフィックは引き続きブロックされますが、共有クラスタワークロードには GDC 内部ロードバランサを介してトラフィックを送信できます。これにより、アプリケーションは必要なサービスに迅速にアクセスできるようになります。

ロードバランサの HTTP および HTTPS ヘルスチェックで信頼性を向上させる

これまでの L4 ロードバランシングのヘルスチェックでは、基本的な TCP 接続のみをモニタリングし、ポートが開いているかどうかのみを確認していました。このたび、GDC エアギャップのロードバランサが HTTP および HTTPS ヘルスチェックに対応したため、アプリケーションが実際に正しく機能しているかどうかを確認できるようになりました。ステータスコードと応答の内容を確認することで、以下のことが可能になります。

アプリケーションの健全性の確認: サーバーの電源が入っていることだけでなく、サービスが正しく応答していることを確認します。
信頼性の向上: 内部エラーが発生しているアプリケーションのトラフィックを自動的に検出して別経路にルーティングします。
可視性の向上: VM ベースのワークロードの健全性に関する、より有益なデータにアクセスし、問題が発生する前にパフォーマンスを管理します。

サブネットグループを使用してサブネット管理を容易にする

従来、子サブネットは 1 つの親サブネットしか参照できませんでした。サブネットグループの導入により、子サブネットは複数の親サブネットを含むサブネットグループを参照できるようになりました。この方法には、以下のような利点があります。

変更できないサブネット CIDR の課題を克服: サブネット CIDR の範囲は変更できませんが、サブネットグループを使用すると、新しいサブネットをサブネットグループに加えることで、IP リソースのスケールアップを簡素化できます。単一の親サブネットではなくサブネットグループを参照すると、簡単にスケールアップできます。
親サブネットを自動的に特定: サブネットグループを、単一のサブネットとしてではなく、親として参照できるようになりました。サブネットグループをこのように使用すると、利用可能な IP リソースを持つ親サブネットを手動で特定する必要がなくなります。その代わりに、利用可能な IP スペースが十分にあるサブネットグループ内のサブネットが、GDC IPAM により親として自動的に検出されます。
より小さな CIDR から始めて計画をより容易に: サブネットグループを使用して IP リソースをスケールするということは、新しい親サブネットを作成する際、より小規模で不連続な CIDR から始められるということでもあります。これにより、IP リソースをより効率的に使用できるようになり、計画プロセスがより容易になります。

使ってみる

これらの機能の詳細については、ドキュメントを参照するか、Google Cloud のアカウント担当者にお問い合わせください。

- プロダクトマネージャー、Michael Yitayew

- プロダクトマネージャー、Philip Bai

画期的な AWS とのコラボレーションで Google Cloud のクロスクラウドネットワークを拡大

Fri, 12 Dec 2025 02:00:00 +0000

※この投稿は米国時間 2025 年 12 月 1 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

本日 Google は、Amazon Web Services（AWS）との重要なコラボレーションを発表します。両社が協業することで、クロスクラウド接続のための、プライバシーとセキュリティが確保されたマネージド型オンデマンドソリューションを提供いたします。このソリューションは、Google Cloud と AWS の両方の環境にまたがる、エンタープライズグレードのアプリケーションを簡単に構築できるように設計されています。このコラボレーションは、AI の台頭も一因となってマルチクラウドアプリケーションの導入が急速に加速している今、特にタイムリーなものです。Forbes のアンケートでは、回答者の 82% が、AI サービスの登場により、専用アクセラレータリソースの不足とさまざまなベンダーの多様な AI エージェントの利用可能性から、マルチクラウドネットワーキングの需要が増加すると予想していることが強調されています。マルチクラウド導入の急激な増加は、エージェント AI アプリケーションの構築、ワークロードの最適化、最先端のサービスへのアクセス、データ所在地要件の遵守、最新のハイブリッドアプリケーションとマルチクラウドアプリケーションに必要な復元力の確保を目指す組織にとって、戦略的に不可欠なことです。

マルチクラウドの導入によって生じる固有のネットワークインフラストラクチャの課題に対処するため、Google はクロスクラウドネットワークを設計し、Google Cloud と他のプロバイダ間のネットワーキングをシンプルにして最適化しました。マルチクラウド統合へのこの取り組みにより、現在 Fortune 500 の 50% 以上がクロスクラウドネットワークを使用しており、今回のコラボレーションは大きな後押しとなります。重要なのは、AWS と共同で設計されたこの新しいソリューションがオープン仕様で公開されることです。これにより、他のプロバイダがこのソリューションに参加して貢献する機会が増え、自社の環境に実装できるようになるため、それぞれのお客様にさらなるメリットがもたらされます。

AWS 向け Cross-Cloud Interconnect のご紹介

本日、マルチクラウドをシンプルかつ安全にするための大きな一歩を踏み出しました。このたび、お客様の環境とさまざまなクラウドプロバイダの環境との間のプライベートネットワーク接続を根本的に効率化する、業界初のオープン仕様を発表いたします。この画期的な共同仕様は、Cloud Interconnect ポートフォリオを強力に拡張する AWS 用 Partner Cross-Cloud Interconnect のプレビュー版として結実したものです。このイノベーションにより、Google Cloud と AWS VPC 間のオンデマンド接続を数分で構築できるようになり、マルチクラウドネットワーキングが、苦労して構築するものからシンプルなマネージドサービスへと変わります。

これは単なる接続方法に留まらず、マルチクラウドソリューションの導入方法を完全に変えるものです。両社は、共通のお客様に、以下のような大きな価値を提供しています。

シンプルさとスピード: 複雑なネットワーク構築は不要です。これは、フルマネージドのクラウドネイティブなエクスペリエンスであり、クラウド間の接続は 2 つの VPC のピアリングと同じくらい簡単です。エンドツーエンドのセットアップ時間は数日からわずか数分に短縮し、帯域幅は、プレビュー期間中の 1 Gbps から、一般提供時には 100 Gbps まで、オンデマンドで柔軟に拡張できます。
デフォルトで保護: データのセキュリティは非常に重要です。両社のクラウドのエッジルーター間における全接続は MACsec で暗号化され、常時暗号化しながら、回線の最高速度を達成する性能を備えているため、基盤のセキュリティが強化されます。
本質的な復元力: 本質的に復元力のあるアーキテクチャのメリットは、設備、ネットワーク、ソフトウェアの障害に対して各レイヤで対応し、重要なアプリケーションのオンライン接続を維持できることです。
オープンで最適化されている: 基盤は、業界全体でシームレスに採用できるオープン仕様です。また、ベンダーの統合と、必要なときに必要なものだけを利用できるオンデマンドサービスモデルにより、総所有コストを最適化できます。

このサービスは、ノーザンバージニア、オレゴン、ロンドン、フランクフルトの主要拠点でリリースを開始しました。今後、世界中のさらに多くの場所に急速に拡大する予定です。

クラウド間の接続をシンプルに

今回の共同設計ソリューション以前は、複数のクラウド環境にまたがるアプリケーションの構築は大事業となっており、しばしばマルチクラウド導入の障壁となっていました。お客様が直面する複雑で多層的なプロセスは、部門横断型チームの関与と大幅なリードタイムを強いるものでした。

典型的なデプロイでは、次のようないくつかの複雑な手順が必要でした。

調達: 専用接続または共有パートナーサービスを介して物理的な接続を確立し、ネットワークの可用性を確保して障害を分離するために必要なインフラストラクチャを構築、管理する。
論理構成: リンクローカル IP アドレスが重複しないように慎重に調整して割り当て、VLAN を設定することで、基本的な接続を確立する。
ルーティングの設定: BGP セッションを設定し、自律システム（AS）番号を割り当て、所定のパフォーマンスと信頼性の要件を満たす複雑なルーティングポリシーを作成する。
セキュリティの実装: 徹底的なセキュリティレビューを実施し、個別のクラウド環境間のトラフィックを暗号化するカスタムソリューションを実装する。

統合された Partner Cross-Cloud Interconnect サービスでは、この複雑な手順が完全に不要になります。お客様は、手動の手順をすべて省略し、セキュリティと復元力が組み込まれた事前構築済みの物理接続を即座に活用して、Google Cloud VPC と AWS 間のオンデマンド接続を効率的に実現できます。

このたび、この強力なクロスクラウド接続の構築が、非常に簡単になりました。お客様は、Google Cloud で 1 つの「トランスポート」リソースを構成し、AWS でそれを受け入れます。このトランスポートは、基盤となる物理相互接続、VLAN アタッチメント、Cloud Router インスタンスを完全に抽象化してプロビジョニングする、革新的なマネージドサービスです。この大幅なシンプル化により、マルチクラウドのデプロイが、数日かかるエンジニアリングプロジェクトから、シンプルな短時間の構成作業に変わり、エンドツーエンドの接続が数分で完了します。

内部の仕組み: 安全で復元力に優れた基盤

両社は、クロスクラウドアプリケーションのための安全で復元力に優れた基盤を提供するために、エンタープライズ環境の主要な可用性原則を損なうことのない、シンプルな新しいサービスによるソリューションを共同設計しました。

プライバシーとセキュリティ: すべてのピアリング関係はリンクローカルアドレス間で構築されるため、両方の環境にまたがる IPv4 と IPv6 のプライベートアドレス空間同士の接続が容易になります。Google Cloud と AWS のエッジルーター間のすべての基盤となる物理接続は MACsec で暗号化されており、両方のプロバイダともに鍵のローテーションを管理してエンタープライズグレードのセキュリティ要件を満たしています。
四重冗長性: Google Cloud と AWS クラウドリージョン間の接続を可能にするために、四重冗長接続を利用して、施設とエッジルーターの両方の冗長性を確保しています。この設計は、複数の同時障害シナリオから保護し、共同のお客様に高い復元力をもたらします。
マネージドオペレーションは、統合ソリューションを実現するための鍵となります。新たに導入されたソリューションは、お客様に代わって物理的および論理的な構築を効率化するだけでなく、お客様が障害の影響を受ける前に障害を検出して対応する、堅牢なプロアクティブモニタリングシステムを基盤として活用しています。このシステムは、エンドツーエンドのサービスの可用性に影響する可能性のある重複を避けるために、調整されたメンテナンス方式を採用しており、お客様に代わって潜在的な問題に対処するためにサポート業務を効率化しています。

さまざまなマルチクラウドワークロード

Google Cloud と AWS 間の効率化された新しいネットワーク接続により、アプリケーションチームは、さまざまな興味深いアプリケーションのネットワーク構築を自動化できます。次のようなシナリオを考えてみましょう。

アクティブ / アクティブまたはアクティブ / スタンバイの障害復旧戦略をサポートするインフラストラクチャと AI のデプロイ。2 つのピアサービス（エージェント AI アプリケーションやデータベースレプリカなど）間の基本的な接続により、アプリケーションはあたかも同一環境にあるかのようにクラウド境界を越えてステータスを同期し、アプリケーションの最大限の復元力と運用の一貫性を確保します。
AWS のお客様が Google Cloud にインバウンドリクエストを発行し、AWS で実行中のサービスが Google Cloud API に安全かつプライベートにアクセスできるようにします。たとえば、Compute Engine で実行されるカスタムアプリケーションや、セキュリティとパフォーマンスを強化するために公共のインターネットをバイパスする BigQuery でホストされる重要なデータウェアハウスなどがあります。
Google Cloud のお客様が AWS に向けてアウトバウンドリクエストを発行する場合、Google Cloud でオーケストレーションされるデータパイプラインが、S3 や RDS インスタンスなどの AWS データストアから大量のデータセットをプライベートでプルできます

Google Cloud と AWS で今すぐアプリケーションを構築

お客様の組織が、ユースケースにかかわらず、Google Cloud と AWS 環境間のシンプルかつ安全で堅牢なオンデマンド接続によってメリットが得られるとお考えの場合は、複数のクラウドをまたがるアプリケーションの構築を開始し、ネットワーク接続インフラストラクチャの管理は Google にお任せください。

このコラボレーションは、Google Cloud と AWS に限定されるものではありません。他のクラウドプロバイダやサービスプロバイダにも、Google Cloud とのこの効率化されたプライベートピアリング機能を顧客に提供していただくよう呼びかけています。詳しくは、オープン仕様をご確認のうえ、cross-cloud@google.com までお問い合わせください。Google は、両社のお客様の利益のために、このエコシステムを拡大できることを心から楽しみにしています。

-プロダクト管理担当ディレクター、Himanshu Mehra

-シニアプロダクトマネージャー、Judy Issa

AWS と Google Cloud が連携してマルチクラウドネットワーキングを簡素化

Wed, 03 Dec 2025 03:00:00 +0000

※この投稿は米国時間 2025 年 12 月 1 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

マルチクラウドアーキテクチャを採用する組織が増えるにつれ、クラウドサービスプロバイダ間の相互運用性への要求はかつてないほど高まっています。しかし、これまで異なるクラウド環境を接続することは困難であり、お客様はグローバルな多層ネットワークを大規模に管理するために、複雑な「自前主義」の方式を余儀なくされていました。

これらの課題に対処し、よりオープンなクラウド環境を推進するために、Amazon Web Services（AWS）と Google Cloud は協業し、クラウドサービスプロバイダ同士がシンプルに接続する方法を変革しました。

このたび、AWS と Google Cloud は、AWS Interconnect - multicloud と Google Cloud Cross-Cloud Interconnect の両方を使用する、共同設計のマルチクラウドネットワーキングソリューションを発表しました。このコラボレーションでは、ネットワークの相互運用性に関する新しいオープン仕様も導入されました。これによりお客様は、Google Cloud と AWS の間でプライベートな高速接続を確立し、高度な自動化とスピードを実現できます。

「Salesforce Data 360 をより広範な IT 環境と統合するには、堅牢でプライベートな接続が必要です。AWS Interconnect - multicloud を使用すると、Google Cloud への非常に重要な連携が、社内の AWS リソースをデプロイするのと同じくらい簡単に確立できます。このとき、事前構築された容量プールと、チームがいつも愛用しているツールを利用できます。プロビジョニングから継続的なサポートまで、このネイティブで合理化されたエクスペリエンスにより、お客様はデータの保存場所に関係なく、信頼できるデータに基づいて AI と分析を構築する能力を加速できます。」- Salesforce、ソフトウェアエンジニアリング担当シニアバイスプレジデント、Jim Ostrognai 氏

以前は、クラウドサービスプロバイダに接続するために、お客様は物理的な接続や機器などの複雑なネットワーキングの構成要素を手動で設定する必要がありました。このアプローチでは、長いリードタイムが必要となり、社内外の複数のチームと連携する必要がありました。この作業には数週間、あるいは数か月かかることもあります。AWS は、この機能をあらゆるクラウドサービスプロバイダが採用できる統一仕様として開発するというビジョンを持っており、Google Cloud と協力して市場に投入しました。

この新しいソリューションは、物理的なインフラ管理を脱却して、マネージドクラウドネイティブエクスペリエンスに移行することで、マルチクラウド接続を再構築します。AWS を Google Cloud のクロスクラウドネットワークアーキテクチャと統合することで、物理接続、ネットワークアドレス指定、ルーティングポリシーの複雑さを意識させずに扱いやすくしています。お客様は回線プロビジョニングに数週間も待つ必要がなくなり、専用帯域幅をオンデマンドでプロビジョニングし、好みのクラウドコンソールまたは API を使用して数分で接続を確立できます。

信頼性とセキュリティは、この連携の基盤です。この連携ソリューションにおいては、物理的に冗長な相互接続設備とルーター全体で 4 重の冗長化を行うことで、高い復元力を実現しています。AWS、Google Cloud の両プロバイダとも、継続的なモニタリングを実施し、問題をプロアクティブに検出して解決します。このソリューションは、Google Cloud と AWS のエッジルーター間の MACsec 暗号化を利用して、信頼基盤のもとに構築されています。

「AWS と Google Cloud のこのコラボレーションは、マルチクラウド接続における根本的な転換を表しています。お客様にとっての物理コンポーネントの複雑さを解消する標準を定義して公開し、高可用性とセキュリティをその標準に融合しました。今後、お客様は必要な接続を構築するための手間のかかる作業を心配する必要がなくなります。マルチクラウド接続が必要な場合は、簡単なクリック操作で数分以内に有効化できます。」- AWS、ネットワークサービス担当バイスプレジデント、Robert Kennedy 氏

「このコラボレーションに非常に期待しています。これによりお客様は、データとアプリケーションをクラウド間で移行する際にグローバルな接続が簡素化され、運用効率が向上します。今回の発表は、オープンで統合されたマルチクラウドエクスペリエンスをお客様に提供することに重点を置いた Google Cloud のクロスクラウドネットワークソリューションをさらに強化するものです。」- Google Cloud、クラウドネットワーキング担当バイスプレジデント兼ゼネラルマネージャー、Rob Enns

AWS と Google Cloud のこのコラボレーションは、単なるマルチクラウドソリューションではありません。よりオープンなクラウド環境に向けた一歩です。このプロダクト向けに開発された API 仕様は、他のプロバイダやパートナーが採用できるよう公開されています。すべてのお客様のグローバルな接続を簡素化することを目指しています。ぜひ、この新機能を今すぐお試しください。マルチクラウド運用を合理化する方法について詳しくは、Google Cloud Cross-Cloud Interconnect のブログと AWS Interconnect - multicloud のウェブサイトをご覧ください。

-Google Cloud、クラウドネットワーキング担当バイスプレジデント兼ゼネラルマネージャー Rob Enns

-Amazon Web Services、ネットワークサービス担当バイスプレジデント Robert Kennedy 氏

Google Distributed Cloud でオンプレミスなどあらゆる場所で Gemini を実行

Fri, 05 Sep 2025 02:00:00 +0000

※この投稿は米国時間 2025 年 8 月 28 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

今年、Google は Gemini をオンプレミス環境で利用できるようにする取り組みを発表しました。これを可能にするのが、Google Distributed Cloud（GDC）です。このたび、GDC 上の Gemini がお客様にご利用いただけるようになりました。

データセキュリティとデータ主権に関する最も厳格な要件を持つ企業や政府機関は、長年にわたり、最新の AI を導入するか、データを保護するかという難しい選択に直面してきました。その妥協が過去のものとなります。このたび、GDC のエアギャップ環境で Gemini の一般提供を開始し、GDC の接続環境で Gemini のプレビュー版を提供することをお知らせいたします。これにより、Google の最先端モデルをデータセンターで直接ご利用いただけるようになります。

シンガポールの Centre for Strategic Infocomm Technologies（CSIT）、Government Technology Agency of Singapore（GovTech Singapore）、Home Team Science and Technology Agency（HTX）、KDDI、Liquid C2 などのお客様から、GDC 上の Gemini で生成 AI のメリットを得られることに期待しているという初期フィードバックをいただいています。

革新的な AI 機能をオンプレミスで

Gemini モデルは、広範なコンテキストの処理から、テキスト、画像、音声、動画のネイティブなマルチモーダル理解まで、画期的な機能を提供します。これにより、安全なインフラストラクチャ上で、影響力の大きいさまざまなユースケースを実現できます。

新しい市場とグローバルなコラボレーションを開拓: 国際的な事業全体で言語の壁を即座に取り払い、よりつながりのある効率的なグローバルな従業員を育成します。
意思決定の迅速化: AI を使用してドキュメントを自動的に要約し、感情を分析し、独自のデータセットから分析情報を抽出することで、データドリブンな意思決定を迅速に行うことができます。
従業員の効率と顧客満足度を向上: 顧客と従業員向けにインテリジェントな chatbot と仮想アシスタントを開発することで、24 時間 365 日即座にサポートを提供し、ユーザー満足度を高めます。
開発速度の向上: Gemini を使用してコード生成の自動化、インテリジェントなコード補完、プロアクティブなバグ検出を行うことで、高品質のソフトウェアをより迅速にリリースできます。
安全性とコンプライアンスの強化: 有害なコンテンツを自動的にフィルタリングし、業界のポリシーを確実に遵守する AI 搭載の安全ツールでユーザーを保護します。

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必要な場所に安全な AI インフラストラクチャを

生成 AI を利用してビジネス上の価値を高めるにはモデルだけでは足りません。スケーラブルな AI インフラストラクチャ、最新の基盤モデルを備えたライブラリ、高性能な推論サービス、Agentspace 検索などの事前構築済み AI エージェントを含む、完全なプラットフォームが必要です。GDC は、最新世代の AI インフラストラクチャと Gemini モデルのパワーを組み合わせたエンドツーエンドの AI スタックにより、これらすべてを実現し、あらゆる AI ワークロードを加速および強化します。

これらの変革的な機能を安全に提供するには、Google が現在提供しているような、完全なエンドツーエンドのプラットフォームが必要です。

大規模なパフォーマンス: GDC は、NVIDIA Hopper や Blackwell GPU などの最新の NVIDIA GPU アクセラレータを利用しています。フルマネージドの Gemini エンドポイントは、お客様またはパートナーのデータセンター内で利用でき、シームレスでゼロタッチの更新エクスペリエンスが特徴です。Gemini エンドポイントの自動負荷分散と自動スケーリングは、当社の L7 ロードバランサと高度なフリート管理機能によって処理され、高いパフォーマンスと可用性が維持されます。
セキュリティと制御の基盤: セキュリティは Google のソリューションの中核となるコンポーネントであり、監査ログとアクセス制御機能により、お客様に完全な透明性を提供します。これにより、オンプレミスの AI 環境に出入りするすべてのデータトラフィックを監視し、厳格なコンプライアンス要件を満たすことができます。また、このプラットフォームは、Intel TDX を使用した CPU と、NVIDIA のコンフィデンシャルコンピューティングを使用した GPU の両方で Confidential Computing をサポートしており、機密データを保護して改ざんやデータ漏洩を防ぎます。
AI 戦略の柔軟性とスピード: このプラットフォームは、Gemini 2.5 Flash と Pro、Vertex AI タスク固有モデル（翻訳、光学文字認識、音声文字変換、エンべディング生成）、Google のオープンソース Gemma モデルなど、業界をリードするさまざまなモデルをサポートしています。GDC は、マネージド VM シェイプ（A3 および A4 VM）と Kubernetes クラスタも提供しており、お客様は任意のオープンソースまたはカスタム AI モデルと、選択したカスタム AI ワークロードをデプロイできます。これに加えて、マネージドサービングエンジン、データコネクタ、Agentspace 検索（プレビュー版）などの事前構築済みエージェントを含むエンドツーエンドの AI プラットフォームを提供する Vertex AI サービスにより、オンプレミスデータ全体で統合された検索エクスペリエンスが実現します。

お客様の声

「GDC エアギャッププロダクトロードマップの策定とデプロイソリューションの検証における主要な GDC コラボレーションパートナーとして、この先駆的な役割が、当社の最先端の機能を強化し、同様の要件を持つ他の代理店にも役立つ実績のあるデプロイブループリントを確立するのに役立ったことを嬉しく思います。これは、CSIT と Google Cloud の深い戦略的コラボレーションによってのみ実現可能です。また、GDC で Gemini が利用可能になることも楽しみです。パートナーシップをさらに発展させ、国家安全保障の使命を果たすためのエージェント AI アプリケーションを開発、デプロイすることを楽しみにしています。」- Centre for Strategic Infocomm Technologies（CSIT）、副最高責任者、Loh Chee Kin 氏

「私たちの優先事項の一つは、AI の可能性を活用しながら、市民や企業が頼りにするシステムやサービスを安全に保つことです。Google Cloud は、AI のアジャイルかつ責任ある導入を可能にする活動を通じて、公共部門を支援することに強いコミットメントを示しています。Google Cloud とさらに緊密に連携して、公共の利益のためにテクノロジーを提供できることを楽しみにしています。」- Government Technology Agency of Singapore、最高責任者 Goh Wei Boon 氏

「Google Distributed Cloud に Gemini をデプロイできることで、オンプレミスのデータと AI の最新の進歩とのギャップを埋めることができます。Google Distributed Cloud は、厳格なデータ所在地とコンプライアンスの要件を損なうことなく、AI を活用してイノベーションを起こすための安全なマネージドプラットフォームを提供してくれます。」 - Home Team Science & Technology Agency（HTX）、最高 AI 責任者、Ang Chee Wee 氏

「Google Cloud とのパートナーシップと、Google の最先端の Gemini モデルの統合により、最先端の AI 機能が実現し、特定のパフォーマンス要件を満たし、日本企業や消費者のデータローカリティと規制のニーズに対応できるようになります。」- KDDI、執行役員、先端プラットフォーム開発本部長、丸田徹氏

「データのセキュリティと主権は、お客様にとって最重要事項です。Google Distributed Cloud 上の Gemini を使用することで、当社の Liquid Cloud とサイバーセキュリティソリューションは戦略的価値を提供し、規制の厳しい業界のお客様が最も価値の高いデータを管理しながら AI の力を活用できるようにします。」- Liquid C2、CEO Oswald Jumira 氏

Gemini がどこでも使えるように

妥協のないオンプレミス AI の時代が到来しました。Gemini の機能をオンプレミス環境に導入するために、ぜひ Google の戦略エキスパートにお問い合わせください。

-Google Distributed Cloud 担当バイスプレジデント兼ゼネラルマネージャー、Vithal Shirodkar

公共部門のイノベーションを推進: GDC エアギャップの新しいネットワーキング機能

Thu, 17 Jul 2025 01:02:00 +0000

※この投稿は米国時間 2025 年 7 月 3 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

Google Distributed Cloud（GDC）エアギャップは、主権と規制に関する厳格な要件を持つ組織向けに、重要かつ高度なネットワーキング機能を備えたフルマネージドエクスペリエンスを提供します。しかし、完全に隔離された環境で運用すると、ネットワーキングに関して特有の課題が生じます。接続されたネットワークと比べると、ルーチンタスクは大幅に複雑化して手作業が多くなり、必要なプランニングとカスタムソリューションが増えます。

今回は、こうした課題の解決を支援する、GDC エアギャップの進化した 3 つのネットワーキング機能である、ネイティブの IP アドレス管理（IPAM）、マルチゾーンのロードバランシング、ワークロードレベルのファイアウォールポリシーを紹介します。これらはすべて、エアギャップ環境をより細かく制御できるように設計された強力な新機能です。

それぞれの機能を見ていきましょう。

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GDC の IP 管理の効率化

GDC の IP アドレス管理を使用して、すべてのワークロードとインフラストラクチャの IP アドレスを計画、追跡、モニタリングできるようになりました。多くのエアギャップデプロイメントでは、組織の既存のプライベート IP アドレス空間から IP アドレスが使用されていますが、こうした IP アドレス空間は、管理が難しく、スケーラビリティに乏しく、セキュリティも不十分で、しかも有限であることから、GDC の IPAM は有効なツールとなります。GDC の IPAM は、次の機能を提供します。

IP 管理の自動化と効率化: 組織ごとに所有する外部 IP と内部専用の VPC サブネットなどの機能により、手作業によるエラーを最小限に抑え、デプロイを迅速化できます。
スケーラブルな IP 管理: 運用開始後の IP 増加に対応できるようネットワークを柔軟に拡張し、重複する IP アドレスの競合を回避しつつ、非連続のサブネットにも対応できます。
セキュリティとコンプライアンスの強化: サブネット委任やゾーンインフラストラクチャのプライベート IP など、堅牢な IPAM コントロールを活用することでセキュリティポスチャーを強化し、厳格なコンプライアンス要件に対応できます。
IP リソース使用率の最適化: IP のスプロールを抑え、限られた IP リソースを最大限に活用できます。

GDC の IPAM は、安全なエアギャップ環境において IP ライフサイクル全体を管理するために欠かせないインテリジェントな自動化と一元的な監視を提供し、運用の最適化と重要な規制への準拠を支援します。

マルチゾーンロードバランサによる高可用性

重要なアプリケーションでは、ダウンタイムは許されません。ゾーン障害が発生した場合でも、ワークロードの復元力とアクセス性を維持できるようになりました。

新しいマルチゾーンロードバランシング機能を使用すると、GDC 環境内の複数のアベイラビリティゾーンにトラフィックを分散できます。内部ロードバランサと外部ロードバランサの両方がこのマルチゾーン機能に対応しているので、稼働時間を最大化しながら運用を簡素化できます。これには、次のような利点があります。

継続的な可用性: 1 つのゾーンが完全に停止した場合でも、アプリケーションへのアクセスを維持できます。
運用の簡素化: アプリケーションには単一のエニーキャスト IP アドレスが割り当てられており、バックエンドの場所にかかわらず利用できます。
パフォーマンスの最適化: トラフィックは、ネットワークトポロジとルーティング指標に基づいて、最も近くて利用可能なインスタンスに転送されます。

ロードバランシングシステムは、ロードバランサ（LB）オブジェクトを作成し、新しいロードバランサ API コントローラがそれを処理します。これらのコントローラは、相互参照や仮想 IP アドレス（VIP）の自動予約などのオブジェクトの状態を管理し、すべてのクラスタにわたって Kubernetes サービスを作成します。

ワークロード単位のネットワークファイアウォールポリシー

環境のセキュリティを確保するには、エッジだけでなく内部のすべてのコンポーネント間のトラフィックも制御する必要があります。そこで、GDC エアギャッププロダクトの一部として、ワークロード単位のファイアウォールポリシーを導入しました。この機能により、プロジェクト内の個々のワークロード（VM や Pod など）間の通信をきめ細かく制御できます。この機能は以下のことに役立ちます。

セキュリティポスチャーの強化: ワークロードを分離し、ワークロード間の通信を制限します。
ポリシー適用の簡素化: 特定のワークロードまたはワークロードグループにポリシーを定義して適用します。
規制基準への準拠: 規制要件と社内基準への準拠を支援します。

GDC エアギャップは、デフォルトの基本ネットワークポリシーを適用して安全なアーキテクチャを構築します。ワークロード単位でプロジェクト内またはプロジェクト間のトラフィックを許可するために、これらのデフォルトポリシーを必要に応じて更新できます。ポリシーはデフォルトでマルチゾーンです。このため、ラベル付けされたワークロードが存在するすべてのゾーンに影響します。ラベルとワークロードセレクタを使用して、ワークロード単位でポリシーを適用できます。

ネットワーク制御の新時代

GDC の IPAM、マルチゾーンのロードバランシング、ワークロード単位のファイアウォールポリシーといった新機能は、エアギャップクラウドにおいて、堅牢で復元力が高く、セキュリティに優れたネットワーク環境を提供するための大きな前進となります。これらが連携することで、運用が簡素化されるだけでなく、セキュリティポスチャーも強化され、最も機密性の高いアプリケーションを安心して実行できるようになります。

これらの機能の詳細については、ドキュメントを参照するか、Google Cloud のアカウント担当者にお問い合わせください。

-シニアプロダクトマネージャー、Vikram Pendharkar
-プロダクトマネージャー、Michael Yitayew

マルチクラウド戦略を簡素化する Cloud Location Finder をプレビュー版で提供開始

Fri, 27 Jun 2025 03:40:00 +0000

※この投稿は米国時間 2025 年 6 月 17 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

クラウド環境が従来のアーキテクチャを超えて複数のクラウドに拡大するにつれ、インフラストラクチャの管理はより複雑になり、効果的に対処することが難しくなってきます。さまざまなクラウドプロバイダの最新のロケーション情報を整合性のある形で容易に確認できれば、パフォーマンス、セキュリティ、規制コンプライアンスを考慮したマルチクラウドアプリケーションの設計と最適化が可能になります。

このたび発表する Cloud Location Finder は、これを実現するために、Google Cloud、Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure、Oracle Cloud Infrastructure（OCI）すべてにわたる最新のロケーションデータを提供する新しい Google Cloud サービスです。これにより、管理性を維持しながら、複数のクラウドプロバイダをまたぐワークロードを自信を持って戦略的にデプロイできるようになります。

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Cloud Location Finder の特長

集約されたロケーションデータ: Cloud Location Finder は Google Cloud、AWS、Azure、OCI のクラウドロケーションデータの信頼できる情報源となり、最新のロケーション情報に簡単にアクセスできます。
豊富なロケーション属性: データには、パブリッククラウドのリージョンとゾーンの情報のほかに、地理的な近さ1、地域コード、カーボンフットプリントなどのロケーションメタデータが含まれます。
最新の情報: Cloud Location Finder は、アクティブなリージョンについては 24 時間ごとにデータを更新し、ロケーションが利用されなくなった場合は古い情報を迅速に削除します。これにより、ハードコードされたリストのように不整合が生じることがなく、手動でモニタリングしなくても情報を最新に保つことができます。
プログラムでアクセス可能: Cloud Location Finder を使用すると、手動でロケーションを管理したり新しいロケーションを選択したりする必要がなくなるため、クラウドやロケーションに関する要件が多様な組織にとって特に有用です。また、API であるため、アプリケーションへの統合も容易です。

Cloud Location Finder のメリット

Cloud Location Finder は、パートナー、一般ユーザー、ハイブリッド環境を設計するクラウドアーキテクトやアプリケーション開発者、ガバナンス確保を担うプラットフォーム管理者など、さまざまな立場の方に役立つ以下のようなメリットを提供します。

デプロイの最適化: 既存の AWS / Azure / OCI 環境に最も近い Google Cloud のリージョンまたはゾーンを簡単に特定でき、マルチクラウドアプリケーションのパフォーマンスやレイテンシの最適化に役立てることができます。
サステナビリティ目標の達成: ビジネスの成長に合わせて、サステナビリティに優れた近くのクラウドロケーションを選択できます。
コンプライアンスの確保を支援: 指定した国または地域のリージョンとゾーンのリストを取得して、複数のクラウドにまたがるログストレージやデータ処理のコンプライアンス確保に活用できます。
信頼性の向上: アプリケーションに直接統合でき、ロケーションデータの一貫した信頼できる情報源を確保できます。

ご利用にあたって

Cloud Location Finder は、REST API や gcloud CLI を介してアクセスでき、無料でご利用いただけます。ロケーションの一覧表示、特定のロケーションの詳細情報の取得、近くのロケーションの検索などを簡単に行うことができ、クラウドプロバイダ、ロケーションタイプ、国や地域、カーボンフットプリントなどの条件に基づいてそれらをフィルタできます。

マルチクラウドのロケーション戦略を合理化する準備はできていますか？詳細は、Cloud Location Finder のドキュメントでご確認いただけます。整合性のある正確なロケーションデータを使用して今すぐ構築を始めましょう。

1. 現在は Google Cloud リージョンでのみ利用可能

シニアプロダクトマネージャー、Jess Killips

グループプロダクトマネージャー、Sridivya Bonam

エアギャップエクスペリエンスをエミュレートする GDC Sandbox の一般提供を開始

Fri, 27 Jun 2025 01:04:00 +0000

※この投稿は米国時間 2025 年 6 月 4 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

規制の厳しい業界や公共部門の多くの組織が生成 AI の使用を開始し、クラウドベースの AI ソリューションを導入しようとすると、厳格な規制要件、主権要件、低レイテンシ処理の必要性、大規模なオンプレミスデータなどという大きな課題に直面します。これらすべてが組み合わさって、AI の導入を阻む組織的な障壁となり、高度な AI 機能を使用するのか、それとも運用やコンプライアンスのフレームワークを遵守するのか、どちらかを選択しなければならないという難しい状況に追い込まれます。

このたび、Google Distributed Cloud（GDC）Sandbox - AI Optimized の一般提供を開始しました。GDC エアギャップのラックとアプライアンスのエクスペリエンスをミラーリングした仮想化プラットフォームが提供されるため、デベロッパーは生成 AI 機能を使用して新しいアプリのイノベーションを加速することができます。

GDC Sandbox は、組織がデータのコントロールを維持し、厳格な規制上の義務を満たしながら、Google の生成 AI テクノロジーを活用し、オンプレミスでの AI 主導のイノベーションの新時代を切り開くのに役立ちます。柔軟なデプロイモデル、堅牢なセキュリティアーキテクチャ、Google Agentspace 検索などの革新的な AI アプリケーションを備えた GDC Sandbox により、組織はイノベーションを加速させ、セキュリティを強化し、AI の可能性を最大限に引き出すことが可能になります。

隔離された環境での安全な開発

主権を持つエンティティや規制の厳しい業界にとって、GDC Sandbox のようなプラットフォームを介した安全なゼロトラストアーキテクチャは、高度な AI を活用するための前提条件となっています。GDC Sandbox を使用すると、組織はエージェントによる自動化や安全なデータ分析から、コンプライアンスを確保したインタラクションまで、強力なユースケースを実装できます。同時に、セキュリティとコンプライアンスに関する主権ゼロトラスト要件を維持できます。

「GDC Sandbox は、Elasticsearch を使用したエアギャップのある生成 AI アプリケーション開発を可能にする独自の機会を Elastic にもたらしています。加えて、お客様が当社のセキュリティインシデントおよびイベント管理（SIEM）機能を迅速にデプロイできるようになりました。」- Elastic、最高プロダクト責任者、Ken Exner 氏

「Accenture は、Google Distributed Cloud エアギャップを、高度なセキュリティが求められるワークロード向けの独自のソリューションとして、世界中のお客様に提供できることを嬉しく思います。エアギャップワークロード用のエミュレータである GDC Sandbox を使用することで、当社は技術レビューを迅速化できます。これにより、エンドユーザーは専用ハードウェアで概念実証に長い時間を費やさなくても、ワークロードが GDC で実行されることを確認できるようになりました。」- Accenture、マネージングディレクター、Praveen Gorur 氏

エアギャップ環境は難易度が高い

機密データや極秘データを取り扱う公的機関、金融機関などの組織は、セキュリティを強化するために、公共インターネットから意図的に隔離（エアギャップ）されています。この物理的な分離により、サイバー攻撃や外部ネットワークからの不正なデータアクセスを防ぎ、重要な業務や機密性の高い情報のための安全な環境を構築できます。しかし、この分離は、最先端のテクノロジーの開発やテストの面で大きな妨げとなります。従来型のエアギャップ開発では、複雑なハードウェアのセットアップ、長い調達サイクルが必要になることが多く、最新のツールやフレームワークへのアクセスが制限されます。このような制限は、開発に不可欠な短いイテレーションサイクルの妨げとなります。

GDC Sandbox で構築された動画分析アプリケーション

Gartner® のアナリストである Michael Brown 氏は、最近のレポート U.S. Federal Government Context: Magic Quadrant for Strategic Cloud Platform Services で、Google Cloud を注目すべきベンダーとして評価し、次のように述べています。「連邦政府の CIO は、GCC（政府コミュニティクラウド）プロバイダを選択する際に、費用と、利用できる機能を考慮する必要があります。コンプライアンスの範囲内で利用可能なサービスを慎重に検討しなければいけません。よくある落とし穴として、ソリューションの初期開発段階で市販のサービスを使用し、その後、そのサービスの一部が対象の政府コミュニティ環境で利用できないことが判明する場合があります。この場合、リファクタリングを必要とする技術的負債が生じ、遅延と追加費用が発生します。」

GDC Sandbox: 仮想化されたエアギャップ環境

GDC Sandbox は、これらの課題に正面から対処します。この仮想環境は、GDC エアギャップのエクスペリエンスをエミュレートし、一般的な開発ツールと CI / CD パイプラインを使用して生成 AI アプリケーションを構築、テスト、デプロイできるようにします。これにより、厳格なセキュリティ要件を持つアプリケーションを本番環境に移行する前に、テストのためにハードウェアを調達したり、エアギャップインフラストラクチャをセットアップしたりする必要がなくなります。お客様は、Vertex AI の API を利用して、次のような GDC Sandbox - AI Optimized との主要なインテグレーションが可能です。

Google AI Studio: Vertex の API にアクセスする
光学式文字認識（OCR）: 画像やドキュメントからテキストを抽出する
Speech-to-Text: 音声をテキストに変換する
翻訳: 多言語アプリケーションの言語の壁を克服する
コンテナ化されたモデルホスティング: コンテナ内でカスタム生成 AI モデルをデプロイして管理する
GPU: ユーザー空間 GPU を生成 AI 開発専用にする

GDC Sandbox の操作

GDC Sandbox の特徴の一つに、一貫したユーザーインターフェースがあります。上の画像のように、Google Cloud に精通したデベロッパーは、使い慣れた快適な環境で作業できるため、開発プロセスを効率化し、使用方法を簡単に習得できます。つまり、生成 AI アプリケーションの構築とテストをすぐに開始できます。

「GDC Sandbox は、エアギャップインフラストラクチャをクラウドに対応させたいと考えている、規制の厳しいお客様に向けて、当社のソリューションを開発、テストするための非常に有用なツールであることが実証されています。」- Sopra Steria Group、防衛および国土安全保障担当ディレクター、David Olivier 氏

「GDC Sandbox は、公的機関や規制の厳しい他の業界のお客様が、Google Cloud と AI によって独自の課題を解決する方法をプロトタイプ化してテストするための安全な環境を提供します。他の形態のコンピューティングとの整合性を確保することで、開発とデプロイが簡素化されるため、お客様がアイデアを実現しやすくなります。お客様が GDC Sandbox を使用して、可能性の限界を押し広げていく様子を見るのが楽しみです。」- Google Cloud、バイスプレジデント兼 CTO、Will Grannis

GDC Sandbox のアーキテクチャとエクスペリエンス

GDC Sandbox は、GDC エアギャップと GDC エアギャップアプライアンスの API、UI、CLI エクスペリエンスをミラーリングすることにより、使い慣れた直感的な環境をデベロッパーに提供します。これは仮想マシン、Kubernetes クラスタ、ストレージ、オブザーバビリティ、ID 管理などを備えた包括的なサービススイートとなっています。このため、デベロッパーは幅広い生成 AI アプリケーションを構築してデプロイし、安全な専用環境内で Google が持つ AI と ML に関する専門知識を活用できるようになります。

GDC Sandbox - プロダクトアーキテクチャ

GDC Sandbox のユースケース

GDC Sandbox は、エアギャップ環境を持つ組織に多くのメリットをもたらします。魅力的なユースケースをいくつか見てみましょう。

生成 AI の開発: GPU を介して Vertex AI や生成 AI のアプリケーションを開発、テストし、安全な本番環境での検証を高い費用対効果で行います。
パートナー支援: パートナーがアプリケーションの構築、GDC Marketplace のサービスのホスト、スタッフのトレーニング、本番環境に向けたサービスの準備を行えるよう支援します。
トレーニングと概念実証: GDC エアギャップのテクノロジーとベストプラクティスについて、デベロッパーとエンジニアに実践的なトレーニングを提供します。顧客やパートナーに、画期的な新機能を発表し、可能性を実現する技術を披露します。

GDC Sandbox でアプリケーションを構築する

GDC Sandbox は、コンテナと Kubernetes を利用してアプリケーションをホストします。アプリケーションを稼働させる手順は次のとおりです。

ビルドと push: Docker を使用してアプリケーションイメージをローカルでビルドし、必要な依存関係がすべて Dockerfile に含まれていることを確認します。ソースリポジトリでイメージにタグ付けし、Harbor インスタンスの URI と同期して、指定された Harbor リポジトリに push します。
Kubernetes でデプロイ: Harbor イメージの URI やイメージへのアクセスに必要な認証情報など、アプリケーションの仕様を定義する Kubernetes デプロイ YAML ファイルを作成します。kubectl コマンドラインツールを使用してこのファイルを適用し、Sandbox 内の Kubernetes クラスタにアプリケーションをデプロイします。
公開とアクセス: Kubernetes サービスを作成して、アプリケーションをエアギャップ内で公開します。kubectl get svc を使用してサービスの外部 IP を取得し、アプリケーションにアクセスします。
移行と移植: ソリューションを GDC Sandbox から GDC エアギャップとアプライアンスのデプロイメントに移行します。

GDC Sandbox を試してみる

GDC サンドボックスの機能とメリットについて詳しくは、オンデマンド動画とスタートガイドデモをご覧ください。GDC Sandbox へのアクセス方法についてのご相談は、こちらのフォームにご記入ください。Google チームのメンバーより連絡いたします。

^{「U.S. Federal Government Context: Magic Quadrant for Strategic Cloud Platform Services」、Michael Brown 著、2025 年 2 月 3 日}

^{GARTNER は、米国およびその他の国における Gartner, Inc. またはその関連会社の登録商標およびサービスマークであり、MAGIC QUADRANT は、Gartner, Inc. またはその関連会社の登録商標であり、許可を得て使用しています。権利はすべて同社が有しています。Gartner は、リサーチに関する発行物に掲載されている特定のベンダー、製品、サービスを推奨するものではありません。また、最高の格付けまたはその他の評価を得たベンダーのみを選択するように助言するものでもありません。Gartner のリサーチの刊行物は、Gartner のリサーチ組織の見解により構成されるものであり、事実を述べたものとは解釈しないでください。Gartner は、明示または黙示を問わず、本リサーチの商品性や特定の目的への適合性を含め、いかなる保証も行いません。}

-Google Distributed Cloud、シニアディレクター、Rohan Grover
-Google Distributed Cloud、シニアプロダクトマネージャー、TJ Banasik

お客様のクラウドにおける主権、選択肢、セキュリティを強化

Mon, 16 Jun 2025 00:00:00 +0000

※この投稿は米国時間 2025 年 5 月 22 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

他の多くの組織と同様に、Google Cloud はお客様、パートナー、政策立案者と継続的に連携し、ニーズを反映したテクノロジー機能を提供すべく取り組んでいます。デジタル主権のソリューションに関しては、Google Cloud は 10 年近くにわたりお客様と協力してきました。

このたび、Google はお客様向けの主権クラウドソリューションに関する重要な技術的、商用的なアップデートを発表いたしました。また、機能性を損なうことなく、クラウドでより優れた制御、選択肢、セキュリティを実現する方法についても詳しくご説明します。

数年前に導入した最初の主権ソリューションを基盤として、Google はインフラストラクチャのフットプリントを世界規模で大幅に拡大し、現在では 42 以上のクラウドリージョン、127 のゾーン、202 のネットワークエッジロケーション、33 の海底ケーブル投資を擁しています。

また、これらの主権ソリューションをアジア、ヨーロッパ、中東、米国で提供するため、ドイツの Schwarz Group と T-Systems、フランスの S3NS、スペインの Minsait、イタリアの Telecom Italia、ベルギーとルクセンブルクの Clarence、サウジアラビアの CNTXT、日本の KDDI、米国の World Wide Technology など、主要なパートナーシップを築いてきました。

お客様の選択肢を拡大

デジタル主権は暗号鍵の制御だけに留まりません。根本的には、グローバルなビジネスに必要な柔軟性をお客様に提供することです。つまりは複数のクラウドでの運用を可能にし、最先端のテクノロジーでデータを保護することです。

Google は、お客様が 1 つの選択肢に縛られることなく、ニーズに最適なクラウドプロバイダとソリューションを選択できるように長年取り組んできました。クラウドにおける主権については、万能なソリューションはありません。Google は、お客様のビジネスニーズ、規制要件、リスクプロファイルに沿ったソリューションポートフォリオを提供しています。

お客様との契約に基づく強固なコミットメントは、すべて現在利用可能な強固な主権管理とソリューションによって支えられています。最新の主権クラウドソリューションポートフォリオには、次のものが含まれます。

Google Cloud Data Boundary: お客様がデータ主権の境界を確立し、コンテンツの保存場所と処理場所を管理できる機能を提供します。この境界により、お客様は Google のインフラストラクチャの外部に暗号鍵を保存、管理することもできるようになり、市場を問わずデータアクセスと制御に関する特定の要件を満たすことが可能です。Google Cloud Data Boundary のお客様は、AI サービスを含む広範な Google Cloud プロダクトにアクセスでき、Confidential Computing や External Key Management（Key Access Justifications 機能付き）などの機能を有効にして、データへのアクセスを制御し、理由を問わずアクセスを拒否できます。さらに、Google Workspace のお客様は Google Cloud Data Boundary の主権管理を活用して、コンテンツの処理を米国または EU に限定する、データをローカルに保存する国を選択する、クライアントサイド暗号化を使用して最も重要なコンテンツへの不正アクセス（Google によるものも含む）を防止する、といったことが可能です。今回、Google Cloud Data Boundary 上に構築されたお客様のアプリケーションのセキュリティを検証する Mandiant サービスを追加したソリューション「User Data Shield」も発表しました。User Data Shield はお客様のアプリケーションのセキュリティテストを反復的に実施して、主権に関連する体制を検証します。
Google Cloud Dedicated : 地域の独立したパートナーの協力のもと、各地域の主権要件を満たすように設計されたソリューションを提供します。たとえば、Google Cloud は 2021 年から Thales と提携して、ヨーロッパ向けのこれまでにないソリューション Trusted Cloud by S3NS を構築しています。Thales とのこのサービスは、AI ワークロードをサポートするために GPU を備えた豊富な Google Cloud サービスを提供するよう設計されており、独立したフランスの企業である S3NS によって運用されています。現在プレビュー版の S3NS のソリューションは、フランスの SecNumCloud 基準の厳格なセキュリティとオペレーショナルレジリエンスに関する要件を満たすように設計されています。Google Cloud Dedicated は世界中で展開範囲を拡大しており、次はドイツでサービスを開始する予定です。「フランスがデジタル主権を真に受け入れるためには、ハイパースケールテクノロジーの圧倒的なパワーと、最も厳格なローカルセキュリティと運用管理を組み合わせたクラウドソリューションが不可欠です。S3NS は、重要な AI 機能を含む高度なクラウドサービスへのアクセスをフランスの組織に提供するよう取り組んでいます。これらのサービスはすべて厳格な SecNumCloud 基準を満たし、さらにはそれを上回るべく、ヨーロッパの事業者によってフランス国内で運営されています」と、Thales の情報システムおよびセキュアコミュニケーション担当 EVP である Christophe Salomon 氏は述べています。
Google Cloud Air-Gapped: 外部ネットワークへの接続を必要としない、完全なスタンドアロンのエアギャップソリューションを提供します。このソリューションは、データセキュリティとデータ所在地に関する要件が厳しいインテリジェンス、防衛などの分野のお客様向けにカスタマイズされています。エアギャップソリューションは、Google、お客様、または Google パートナーによるデプロイ、運用が可能です。オープンソースコンポーネントで構築されており、ターゲットを絞った AI、データベース、インフラストラクチャサービスを備えています。エアギャップソリューションはオープンソースコンポーネントで実行されるため、サービスが中断した場合でもビジネスの継続性と存続性を確保できるように設計されています。Google Cloud Air-Gapped は、2024 年に米国政府の「Top Secret（最高機密）」および「Secret（秘密）」レベルのデータをホストするための認可を取得しました。Accenture のシニアマネージングディレクター兼 Google ビジネスグループ担当リードである Scott Alfieri 氏は次のように述べています。「Google Cloud と連携して主権サービスを導入することで、基盤となるクラウドアーキテクチャの機能を損なうことなく、私たち共通のお客様により優れたクラウドの制御、選択肢、セキュリティを提供できます。Google Cloud の広範なグローバルインフラストラクチャと、Accenture のトランスフォーメーションと業界に関する専門知識を組み合わせることで、組織はアジャイルでスケーラブルな基盤を構築し、成長と継続的なイノベーションの機会を獲得できます。」

ローカルでの制御、グローバルなセキュリティ

セキュリティと主権は表裏一体です。データと運用をローカルで管理することで、お客様には自社のセキュリティにより自信を持っていただけますが、従来のインフラストラクチャに依存しているためにデータが紛失や盗難の危険にさらされるようでは、どの組織も主権があるとはみなされません。

Google Threat Intelligence グループと Google Cloud の CISO オフィスによる分析では、悪意のある行為者が AI を活用したツールや手法を駆使して古いソフトウェアプロダクト、プラットフォーム、時代遅れのインフラストラクチャを狙うようになるにつれて、世界的なサイバー脅威の状況はますます複雑化すると予想されます。

Google Cloud を利用することで、お客様は主権ソリューションを入手できるだけでなく、Google の最先端のセキュリティ機能を利用できるようになります。その内容としては、安全性を重視した設計技術に徹底して重きを置く姿勢や、世界中のサイバー紛争の最前線で活動し、世界 80 か国以上の政府と信頼できるパートナーシップを維持している Google Threat Intelligence グループと Mandiant コンサルティングの深い専門知識が含まれます。

さらに、Google Cloud CyberShield は、AI とインテリジェンス主導のサイバー防御を提供し、国家規模の脅威から防衛できるよう各国政府を支援します。また、Mandiant Managed Defense サービスにより、世界中のお客様が Mandiant のセキュリティチームを活用して自社のセキュリティチームを簡単に拡張できます。

Google Sovereign Cloud ソリューションにより、お客様は Google Cloud の安全な基盤を活用しながら、Confidential Computing、ゼロトラスト、ポスト量子暗号、AI を活用したプラットフォーム防御などの高度なセキュリティ機能に、自力で実現するよりも迅速かつ費用対効果の高い方法でアクセスできます。

あらゆる組織のための主権ソリューション

Google は、お客様のために信頼と制御の環境を育み、世界中の組織がデジタル主権の複雑な状況を自信を持って乗り越えられるよう、引き続き尽力していきます。また、世界中のお客様、パートナー、政策立案者と協力して、Google の主権クラウドサービスを改良し、ニーズに応えるテクノロジーを提供し続けます。

Google がお客様のデジタル主権の実現をどのように支援しているかについて詳しくは、Google のウェブページをご覧いただくか、担当のアカウントマネージャーまでお問い合わせください。

-Google Cloud、カスタマーエクスペリエンス担当プレジデント、Hayete Gallot

オンプレミス環境で Gemini と Google Agentspace を提供開始

Wed, 09 Apr 2025 03:40:00 +0000

本日、Google の最も高性能なモデルの Gemini が Google Distributed Cloud (GDC) で利用可能になることを発表しました。2025 年第 3 四半期からパブリックプレビューを開始し、オンプレミス環境でも高度な AI 機能をご利用いただけるようになります。この実現に向け、NVIDIA と提携し、Gemini モデルを NVIDIA Blackwell システム上に導入し、Google または任意のチャネルから購入いただけるようになりました。

GDC は、フルマネージド型のオンプレミスおよびエッジクラウドソリューションで、Connected と Air-gapped 環境の両方で提供し、単一のサーバーから数百ラック規模まで拡張可能です。IaaS、セキュリティ、データ、AI サービスを提供し、豊富な ISV エコシステムで機能拡張できます。GDC がインフラストラクチャ管理を担うことで、開発者は AI を最大限に活用してアプリケーション、アシスタント、エージェントの開発に集中できます。

「NVIDIA と Google Distributed Cloud は、エンタープライズデータセンターや規制の厳しい業界に Gemini モデルをもたらす安全な AI プラットフォームを提供します。NVIDIA Blackwell インフラストラクチャとコンフィデンシャルコンピューティングにより、Google Distributed Cloud はプライバシーとセキュリティを強化し、Dell が提供する DGX B200 および HGX B200 システム上で業界をリードするパフォーマンスを実現します。」 – NVIDIA エンタープライズ AI ソフトウェア担当バイスプレジデント Justin Boitano 氏

これまで厳格な規制、データ主権、レイテンシ、またはデータ量の課題に直面する組織は、データをオンプレミスに保持する必要があるため、最新の AI 技術を活用できませんでした。唯一の選択肢は、オープンソースのモデルとツールのみで、多くの場合、ソフトウェアとハードウェアを自社で構築する必要があり、運用負担と複雑さが増していました。Gemini on GDC を使用すると、最先端の AI の利用とオンプレミスでのデータ保持という両方の要件を同時に満たすことができます。

当社の GDC Air-gapped 製品は、現在米国政府の機密（Secret）および最高機密（Top Secret）ミッションでの使用認可を取得しており、Gemini も利用可能です。最高水準のセキュリティとコンプライアンスを確保しています。

Gemini on Google Distributed Cloud: 生成 AI をどこでも利用可能に

Gemini モデルは画期的な AI パフォーマンスを実現します。100 万トークンという広範なコンテキストを分析でき、マルチモーダル対応でテキスト、画像、音声、ビデオなどの多様なデータ形式を処理し、100 を超える言語を通して世界中で利用可能です。

さらに、Gemini API は、インフラストラクチャ、OS 管理、またはモデルライフサイクル管理を意識することなく AI 推論を実行できます。これにより、以下のことが可能になります。

独自のビジネスコンテキストの追加: Retrieval Augment Generation (RAG) を使用して、モデルの微調整や再トレーニングなしで AI モデルの出力をパーソナライズおよび拡張できます。
情報処理と知識抽出の自動化: 生成 AI を活用して、長いドキュメントをすばやく要約したり、レポートやフィードバックの感情分析、画像、オーディオ、ビデオコンテンツに自動キャプション付与などを行い、業務効率を向上できます。
インタラクティブな対話体験の創出: Gemini を活用したカスタマーサポートエージェント、自然言語によるチャットボット、従業員支援アシスタントを有効にすることで、顧客とより深い関係を構築できます。
業界特化型エージェントの開発: 金融アドバイザーからセキュリティアシスタント、ロボティクスまで、特定用途に最適化されたエージェントを開発し、専門的ワークフローを実現できます。

「Gemini on Google Distributed Cloud により、ServiceNow は堅牢な API を介して既存システムに推論などの強力なエージェント AI 機能を組み込むことができます。この戦略的な展開により、顧客の信頼とデータ保護へのコミットメントを維持しながら、最先端技術の探求と実装が可能になります」 - ServiceNow、最高技術責任者兼 DevOps 担当 EVP、Pat Casey氏

Vertex AI: クラウドとオンプレミスを統合するプラットフォーム

お客様は、Gemini を Google Distributed Cloud 上で Gemini を利用できるようになることに加え、すでに GDC 上の Vertex AI プラットフォームでもメリットを享受しており、エージェントアプリケーションの開発、デプロイ、管理を加速することができます。

この包括的な AI プラットフォームは、以下を提供します。

事前学習グ済みの API: Google の高度なモデルを基盤とした、翻訳、音声テキスト変換、光学式文字認識 (OCR) 向けに事前学習された API で、すぐに使用可能でタスクに最適化します。カスタム用語集やドキュメント内翻訳などの高度な機能も利用可能です。
生成 AI 開発ツール: GKE で最適化されたオープンソースおよびサードパーティモデルにより、高速起動と自動スケーリングを実現します。
Retrieval Augmented Generation (RAG): Google Agentspace 検索によるグラウンディングと、Apigee オンプレミスによる LLM API の管理とガバナンスを提供します。
組み込みの埋め込み API と AlloyDB ベクトルデータベース: パーソナライゼーションとレコメンデーションのための強力なアプリケーションにより、ユーザーエクスペリエンスの向上を実現します。

「Google Distributed Cloud、Vertex AI、Agentspace 検索により、Home Team のイノベーターに安全な AI/ML プラットフォームと統合検索機能を提供します。これにより、AI を活用して生産性を向上させ、より安全で安心な未来に向けて公共の安全を変革できます。」 - HTX 最高 AI 責任者、Chee Wee Ang 氏

Google Agentspace: オンプレミスデータへの即時アクセスが可能に

企業は生成 AI の導入に意欲的ですが、画像、PDF、テキストなど、さまざまなリポジトリや形式でサイロ化された大量の情報を連携させることに苦労しています。これが生産性とイノベーションの妨げとなっています。また、社内の検索ソリューションの構築には高いコストと希少な AI 専門知識が必要です。

Google Agentspace の検索機能が GDC で利用可能になり、2025 年第 3 四半期にパブリックプレビューを開始します。Google Agentspace 検索は、企業の知識労働者が権限を考慮した安全な方法ですべてのデータへのアクセスを統一する、すぐに使える機能を提供します。

Agentspaceでは、次の機能をご利用いただけます。

企業ブランド対応マルチモーダル検索エージェント: 企業固有の情報に基づいて複雑な質問に回答できる対話型検索インターフェースで、組織全体の信頼できる情報源として機能します。
事前構築済みのエンタープライズデータコネクタ: Confluence、Jira、ServiceNow、Sharepoint など一般的なオンプレミス企業システムからデータをインデックス化するためのコネクタを提供します。
権限対応の検索結果: 堅牢なアクセス制御リスト (ACL) により、検索結果が適切な権限に基づいて表示され、すべてのオンプレミスデータのセキュリティとコンプライアンスを維持できます。
Agentspace エージェント: Vertex AI は、 Agentspace とすぐに統合され、検索エージェントをはじめ、今後さらに多くの事前構築済みエージェントを提供開始予定です。さらに独自のエージェントも開発できるようになります。

GDC で Gen AI を始めましょう

Google Cloud は、GDC を継続的に革新し、どこにでもデプロイ可能な最先端の生成 AI および最新のアプリケーション開発を目指しています。Gemini と生成 AI のオンプレミス環境での導入をご検討の際は、gdc-gemini@google.com までお問い合わせいただくか、認定グローバルパートナーにお問い合わせください。

Google Distributed Cloud の生成 AI 検索ソリューションで機密データを迅速かつ安全に検索

Mon, 20 Jan 2025 01:20:00 +0000

※この投稿は米国時間 2024 年 12 月 20 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

近年は生成 AI により、組織が新たな方法でデータの処理と分析、隠れた分析情報の発見、生産性の向上、新しいアプリケーションの開発を行えるようになっています。しかし、データ主権、規制遵守、低レイテンシの要件が課題となる場合もあります。機密データを特定の場所に保管して、厳格な規制を遵守し、迅速に回答を返す必要があるために、イノベーション、スケーラビリティ、費用対効果といったクラウドの利点を活かしにくくなる可能性があります。

Google Distributed Cloud（GDC）を使用すると、Google AI サービスを、データセンターやエッジなど、お客様が必要とする場所で利用できるようになります。GDC は、AI とデータ量の多いワークロードを念頭に置いて設計され、豊富なサービスが揃ったフルマネージド型のハードウェアとソフトウェアのソリューションです。さまざまな拡張可能ハードウェアフォームファクタが用意されており、GDC マーケットプレイスを通じて業界をリードする独立系ソフトウェアベンダー（ISV）のソリューションを利用できます。Google Cloud のシステムに接続して実行するか、パブリックインターネットとの間にエアギャップのある状態で実行するかも選択できます。

このブログ投稿では、GDC の新しい NVIDIA H100 Tensor Core GPU 搭載 AI 最適化サーバーと、現在プレビュー版が公開されている生成 AI 検索のパッケージソリューションについて詳しくご紹介します。このサーバーとソリューションにより、人気が高まっている検索拡張生成（RAG）をオンプレミス環境に導入し、マルチモーダルかつ多言語対応の自然言語検索をテキスト、画像、音声、動画のデータにわたり活用できるようになります。

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生成 AI 最適化インフラストラクチャ

GDC エアギャップに、高度な NVIDIA Hopper アーキテクチャと第 5 世代インテル Xeon スケーラブルプロセッサを採用した NVIDIA H100 GPU 搭載の新しいサーバーが取り入れられました。この新しいサーバーにより、NVIDIA NVLink インターコネクト向けに最適化された新しい GPU 最適化 A3 VM ファミリーが GDC で実現し、最大 1,000 億パラメータの大規模言語モデルを使用する AI ワークロードのコンピューティングとメモリの共有がより高速になりました。また、NVIDIA マルチインスタンス GPU（MIG）プロファイルセットが拡張され、さまざまな新しい GPU スライス法（均一とミックスモードの両方）と GPU リソースの動的割り当てに対応するため、少ない所有コストで AI サービスのニーズを満たすことができます。

すぐに導入できるオンプレミスの会話型検索

GDC の新しい生成 AI 検索ソリューションを利用すれば、パラメータ数 90 億の Gemma 2 LLM を使用したオンプレミスの会話型検索ソリューションをすぐに導入できます。オンプレミスの機密データを簡単に検索ソリューションに取り込み、自然言語検索により最も関連性が高い情報やコンテンツをすばやく見つけることができるため、従業員の生産性と知識の共有が強化されます。また、検索クエリとデータはすべてオンプレミスに保持されます。

回答には、元のドキュメントへの引用リンクも含まれるため、すべての回答を簡単に検証し、ハルシネーションを減らすことができます。次のデモ動画で、実際のソリューション例をご確認ください。

GDC の生成 AI 検索ソリューションでは、回答の精度を上げるために、RAG アーキテクチャを使用して従来の検索と生成 AI の利点を組み合わせています。ユーザーのクエリは、回答を得るために LLM に送信される前に、関連するオンプレミスデータで拡張されます。標準で付属するその他の重要なインテグレーションには、Vertex AI の事前トレーニング済み API（105 言語の翻訳、13 言語の音声文字変換、46 言語に対応し 24 言語を試験運用中の光学文字認識）があります。これにより、テキスト、画像、音声にわたり、マルチモーダルと多言語のデータの取り込みが可能です。また、取り込まれたデータのエンベディングの保存やセマンティック検索のための AlloyDB Omni データベースサービスも含まれます。

GDC は、そのオープンクラウドアプローチによって、ニーズに応じてソリューションをカスタマイズし、コンポーネントを入れ替えることもできます。たとえば、Elasticsearch など他のデータベースサービス、他のオープンソースモデルや LLM、組織独自のモデルを使用できます。

GDC の開発を始める

GDC の生成 AI 検索ソリューションのプレビュー版で、オンプレミスの生成 AI 検索によって情報の取得方法がどのように変わるのか体験を希望される場合は、Google アカウント担当者にお問い合わせください。その際には、プレビュー版のデプロイと実行に GDC デプロイメントが必要であることにご留意ください。

-Google Distributed Cloud プロダクトマネージャー Antoine Haas

-Google Distributed Cloud プロダクトマネージャー Bhuvi Chopra

トヨタ: "AI プラットフォーム" を Google Cloud とのハイブリッドクラウドで開発、Cloud Workstation でさらに効率化を追求

Wed, 08 Jan 2025 01:00:00 +0000

※この投稿は米国時間 2024 年 12 月 10 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

自動車業界では「CASE（自動運転や電動化をはじめとする技術革新）」が進んでおり、100 年に 1 度といわれる大きな変革に直面しています。また少子高齢化による労働力減少への対応や、さらなる効率化や製造の自動化、品質向上が求められています。そこで注目されてきたのが AI 技術です。

トヨタ自動車は生産ラインの「自働化（*1）」や「ジャスト・イン・タイム方式（*2）」などの向上に一貫して取り組んできましたが、従来の技術の延長では自動化に対応できないような作業項目も多くあるのが実情でした。このような分野に AI を活用すれば作業を効率化し、従業員の負荷も軽減できます。

しかし AI 開発に必要な専門知識を持つ人材は常に不足しており、利用を普及させるうえでネックになってきました。この状況を改善すべく、2022 年初頭には生産デジタル変革室が中心となり、"AI プラットフォーム" の開発に着手。製造工程における重筋作業や目視検査など、人に負担のかかる単純作業をなくし、人にはより付加価値のある作業をしてもらうために、AI の専門知識を持たない現場の従業員でも、ウェブアプリを使って学習モデルを簡単なクリック操作で作成できるシステムの構築を目指しました。

その際に重視したのは、開発を内製化してノウハウを蓄積すること。最新の技術をキャッチアップし、開発の加速化や活用範囲を拡大すること。そしてエンジニアの開発体験を向上させながら、製造現場主導で「AI 技術を民主化する（真に使いやすいプラットフォームを開発する）」ことでした。

^{*1 機械に異常が生じた場合に自動で停止し、不良品の発生を防止する仕組み}^{*2 必要な部品を必要な量だけ、必要なタイミングや順番で調達し、生産の効率化を図る仕組み}

ハイブリッドアーキテクチャがもたらす数々のメリット

"AI プラットフォーム" とは、私たちが独自に開発してきた AI 技術、製造現場で学習モデルを簡単に作成できるウェブアプリ、製造ライン側の対応機器、そしてこれらを支えるシステムの総称です。その開発や運用基盤には、オンプレミスとクラウドを併用したハイブリッドアーキテクチャを選択しました。

1 つ目の狙いはアジャイル開発を進めていくことです。"AI プラットフォーム"ではサービスの増減やライブラリの変更などに柔軟に対応できるよう、マイクロサービスアーキテクチャを採用。数週間の短いサイクルで少しずつ機能をリリースする、「スクラム」と呼ばれる開発方法を採用しました。

少人数かつ短期間での開発が求められるスクラムにおいては、いかに作業を効率化するかが鍵を握ります。機械学習システムをオンプレミス完結でセキュアに開発する場合は、新機能の開発やライブラリを追加するたびに、依存関係も含めた大量のミドルウェアのセキュリティチェックが必要となります。しかしクラウドでは、複雑で大量なコンテナイメージを短時間でビルドしながら、高度なセキュリティを維持することができます。

2 つ目の狙いはリソースの有効活用です。昨今の半導体不足により、高性能な GPU などのリソース確保は難しくなってきており、学習モデルを作成する製造現場でも、シビアなコスト管理が求められてきています。
ハイブリッドクラウドにすれば、通常時はオンプレミス側のリソースを活用し、負荷が集中したときにクラウド側にスケールできるので、最適な形で運用しながら GPU 利用料を抑えることができます。将来、海外で "AI プラットフォーム" の利用者が増えた場合に、柔軟に対応することも可能にします。
ハイブリッドクラウドは、設備投資のコスト削減も実現します。オンプレミスに準拠した従来の環境では、すべての工場に GPU を搭載した高性能サーバを設置する必要がありました。

しかしハイブリッドクラウドなら、オンプレミスのサーバを 1 台に減らし、足りない分をクラウドで補うことができます。「必要なときに必要な分だけリソースを利用する」というハイブリッドクラウドのコンセプトは、弊社の「ジャスト・イン・タイム方式」の発想にも共通するのです。

システムの開発と運用に Google Cloud を選んだ理由

さまざまなメリットを持つハイブリッドクラウドを構築するために、私たちは Google Cloud を採用しました。Google Cloud には明らかなアドバンテージが複数あったからです。
まず挙げられるのは、GPU 利用の自由度です。高機能なGPUが 1 基から利用できることに加え、A2 VM と Google Cloud ならではのマルチインスタンス GPU や GPU タイムシェアリングが使えること、さらには Dynamic Workload Scheduler の存在など、Google Cloud は効率的に使える選択肢が豊富で、ランニングコストで明らかな優位性があります。

次は使い勝手の良さです。今後はマルチリージョンにまたがって、GPU リソーセスを確保しなければならないケースが増えてくることが予想されます。Google Cloud は単一の VPC で管理できるので、ネットワークの複雑性を回避できます。この機能を備えているのは Google Cloud だけでした。

ビルドや処理の速さも大きな魅力でした。とりわけ Google Kubenetes Engine（GKE）の Autopilot とイメージストリーミングを活用すると、柔軟で高速な運用が実現できます。検討過程ではコンテナ化の通信速度も計測しましたが、Google Cloud は既存のサービスよりもゼロスケールが 4 倍高速でした。学習モデルの作成では１万枚にも及ぶ画像データを利用しますので、通信や処理の速さはきわめて重要です。内製で AI 技術を開発し始めた当初は、システムのスケールや運用で苦労していましたので、Google Cloud を利用するのは理想的な選択でした。

わずか 6 名のメンバーで 1 年半で大規模な開発を完了

Google Cloud の採用を決めた後は、Google Cloud 側とアーキテクチャの検討を開始。構想が固まってきた段階で、開発パートナーを紹介いただきました。そのうえで「技術の手の内化（新たなノウハウの習得と蓄積）」のためにスキルを学びつつ、クラウドリフトに向けたウェブアプリのアーキテクチャ変更、プラットフォーム構築、社内の人材育成などに取り組んでいきました。

実装の過程では、オンプレミスとクラウド間でのワークロードの切り分け、通信やリソーセス監視方法の決定に時間をかけました。CI/CD のパイプラインやイメージデータはクラウドに移行。クラウド側でビルドまで行い、オンプレミス側にイメージをキャッシュさせることで、迅速な立ち上げと柔軟な運用を実現させています。

開発を担当したのは私を含めて 6 名のメンバーでしたが、Google Cloud に伴走いただいたおかげで、全工程を 1 年半ほどで完了しました。これは Google Cloud の製品が開発しやすいことに加えて、文化的な要因も大きいと感じています。製造現場の作業をできるだけ自働化するという目的意識は、Google が提唱するサイト信頼性エンジニアリング（SRE）に通底しています。この意味でも、同じ問題意識を共有することができました。

現在、ハイブリッドクラウドでは、オンプレミスに GKE Enterprise クラスタを導入し、Google Cloud 上の GKE クラスタと連携させています。

"AI プラットフォーム" やウェブアプリの開発を行う際には、 Git の CI トリガーで Cloud Build を実行。Artifact Registry と Container Analysis でコンテナイメージの脆弱性を検証しつつ、Binary Authorization でセキュアな環境を確保しています。

製造現場においては、数値データなどの構造データや画像をはじめとする非構造化データがウェブアプリを介して GKE 上に展開され、NVIDIA T4 GPU を基盤とした N1 VM、NVIDIA A100 GPU を基盤とした A2 VM で学習モデルが作成される仕組みです。

"AI プラットフォーム" の運用で得られた目覚ましい成果

このような運用体制は、目覚ましい成果を上げています。まず開発体験に関しては、作業の待ち時間が削減されるとともに、運用やセキュリティ確保の負担が軽減され、開発にさらに集中できるようになりました。

製造現場における "AI プラットフォーム" の利用も拡大しています。学習モデルの作成には、短い場合は 10 分から15 分、長い場合は 10 時間ほどかかりますが、GKE の Image Streaming により、Pod の起動時間や学習時間が短縮され、学習モデルの作成時間が 20% ほど削減されました。この結果、ユーザーエクスペリエンス（UX）が改善され、ユーザー数も増加しているため、製造現場で誕生するモデルの数も右肩上がりに増加。2023 年は 8,000 件でしたが、2024 年は 10,000 件になる見込みです。こうした利用の普及は、実際の製造工程で年間あたり約 1 万時間以上の工数削減を可能にしました。

"AI プラットフォーム" は、すでに弊社すべての車両・ユニット工場（10 工場）で利用されており、活用の幅も広がってきました。高岡工場では完成部品の検査だけでなく、バックドアのガラス貼り付けに使う接着剤の塗布状況の検査、バンパーなどの製造に利用する射出成形機の異常検知にも活用されています。一方、社内のアクティブユーザーも 1,200 名近くに増加し、社内研修には年間、400 名以上が参加するようになりました。

最近では、他の部署で開発を行っていた人が Google Cloud に興味を示し、私たちの開発チームに加わったケースもあります。また今回のプロジェクトを機に、社内でクラウド技術そのものに対する抵抗感が薄れ、他の部署でもクラウドの導入を検討し始めるという、かつてない動きも生まれています。

生成 AI も視野に Cloud Workstations を活用、開発・運用生産性向上を追求

"AI プラットフォーム" に関しては、検知の際の判断基準をより詳細に設定できる AI モデルの開発、自動ピッキングへの実装、製造ライン全体の保守や予兆管理での利用などを計画しています。プラットフォームに集められたビッグデータを元にした、オリジナルの基盤モデル活用も進んできており、今後より積極的に活用が拡大していくことでしょう。

Google Cloud 自体の活用も拡大しつつあります。現在、開発チームでは作業ログや現場からのフィードバックを集計していますが、生成 AI を活用するようになる日も近いと考えています。例えば開発チームでは、機械学習のテスト用に生成 AI で画像を作成することで、今まではデータが不足するため導入が難しかった、生産準備段階での AI 活用も視野に入れています。また、Gemini コードアシスタンスを活用して開発者体験を向上させる、あるいは過去の知見を Gemini で RAG 化し、レコメンド機能を実装することなども検討しています。

さらに 2024 年 3 月には Google Cloud の Tech Acceleration Program（TAP）に参加し、Cloud Workstations を導入しました。これも私たちが取り組んできた、マネージドサービスの活用による効率化や負荷軽減、より快適な労働環境の実現を目的としたものです。

本プロジェクトでは、製造現場主導で、誰もが簡単に AI 学習モデルを作成・活用するという「新たなモノづくり」の方法を確立し、弊社のビジネスバリューを大きく高めることに成功しました。それを可能にしたのが Google Cloud が提供する最先端の技術とサービスです。

生産ラインの「自働化」や「ジャスト・イン・タイム方式」などと同様に、今や "AI プラットフォーム" は弊社の製造現場に欠かせないものになっていますので、今後も Google Cloud を活用しながら、より良いクルマづくりに取り組んでいきたいと考えています。

業界初となる Cloud Interconnect 上の Application Awareness のご紹介

Thu, 07 Nov 2024 01:10:00 +0000

※この投稿は米国時間 2024 年 10 月 31 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

より多くのビジネスクリティカルなアプリケーションがクラウドに移行するにつれて、マルチクラウドアーキテクチャが一般的になってきています。昨年、Google Cloud はクロスクラウドネットワークを導入することによりハイブリッドおよびマルチクラウド接続を変革、簡素化し、組織が分散アプリケーションを容易に構築できるようにしました。組織は AI / ML やその他のマネージドサービスを活用してインフラストラクチャをモダナイズするなかで、運用の複雑さを軽減し、総所有コスト（TCO）を削減するためにクロスクラウドネットワークを採用しています。

こうしたことを背景に、優れたアプリケーション体験とその SLA による保証のほか、正確な予算策定とリスク軽減を可能にする支出の予測可能性がますます求められるようになっています。このたび Google Cloud は、これらの進化するニーズに応え、分散アプリケーションに最適なネットワーク体験を提供する、クロスクラウドネットワークの新しいイノベーションを発表いたします。これらの新しいイノベーションには、以下が含まれます。

業界初となる Cloud Interconnect 上の Application Awareness によるトラフィックの優先順位付け
Cloud Interconnect の予測可能な価格設定による TCO の削減
VPC フローログを使用した Cloud Interconnect のオブザーバビリティの統合
プログラマビリティと新たなプロデューサーでサービスネットワーキングを強化するその他のイノベーション

aside_block: <ListValue: [StructValue([('title', 'Google Cloud のネットワーキングを試用できる $300 分のクレジット'), ('body', <wagtail.rich_text.RichText object at 0x7f53cc0445e0>), ('btn_text', '無料で始める'), ('href', 'http://console.cloud.google.com/freetrial?redirectpath=/products?#networking'), ('image', None)])]>

業界初となる Cloud Interconnect 上の Application Awareness によるトラフィックの優先順位付け

Cloud Interconnect は、Google Cloud への SLA で保証された高帯域幅の堅牢な接続を可能にします。Cross-Cloud Interconnect は、Google から他のクラウドプロバイダへの限定公開の専用接続を可能にします。これらを組み合わせることで、ハイブリッドおよびマルチクラウドの分散アプリケーションを構築するための基盤が形成されます。

これまで、Cloud Interconnect 上でトラフィックの優先順位付けを行う機能がなく、お客様は帯域幅を大幅に過剰プロビジョニングするか、輻輳時のパフォーマンス低下のリスクを受け入れるかの選択を迫られていました。これらは、コストの増加、リソースの非効率な利用、さらにはビジネス運営の中断を招く可能性を持っています。

このトラフィックの優先順位付けのニーズに対応するため、Cloud Interconnect 上の Application Awareness をプレビュー版で導入します。Google Cloud は、Cloud Interconnect 上でのトラフィックの優先順位付けという重要な課題を解決できるマネージド型のトラフィック分別ソリューションを提供する、初めての主要クラウドサービスプロバイダとなります。Application Awareness により、トラフィッククラス間の厳格な優先順位付けと、トラフィッククラスごとの帯域幅共有という 2 つのポリシーから選択できる柔軟性が実現されます。

Application Awareness を活用した Cloud Interconnect 上でのトラフィック処理

Cloud Interconnect 上の Application Awareness には、以下を含む複数のビジネス上のメリットがあります。

ビジネス クリティカルなトラフィックの優先順位付け: Cloud Interconnect 接続の輻輳時に、Google Cloud から送信される低優先度の外向きトラフィックが高優先度のトラフィックに悪影響を与えないようにします。
総所有コスト（TCO）の削減: 適切な容量計画と併用することで、Cloud Interconnect の帯域幅を効率的に活用し、リンクの大幅な過剰プロビジョニングを回避します。
フルマネージド型の SLA で保証されたソリューション: Cloud Interconnect SLA に裏付けられた Google マネージドソリューションであるため、安心してご利用いただけます。ネットワーク機器などの高額なセルフマネージド型の対策は、手動での自己管理の負担を伴い、複雑で運用コストを増大させるため、Application Awareness に優位性があります。

Cloud Interconnect 上の Application Awareness の詳細については、こちらのソリューション概要でご確認いただけます。

「ハイブリッドおよびマルチクラウドのアーキテクチャが一般化するなか、企業はデジタルインフラストラクチャ全体でデータフローとアプリケーションのパフォーマンスを最適化するための、インテリジェントな接続ソリューションを求めています。Google Cloud の Cloud Interconnect 上の Application Awareness は、パケットの分類および優先順位付け機能により、重要なビジネスデータのやり取りを最適化できます。さまざまなタイプのデータトラフィックに幅広く適用でき、インフラストラクチャの復元力とコスト削減を強化しつつ、より高い制御性を提供します。」- IDC、クラウドネットワーキングサービス部門リサーチマネージャー Taranvir Singh 氏

Cloud Interconnect の予測可能な価格設定による TCO の削減

クラウドへの移行時、組織は予測可能なデータ転送コストを重視します。クラウド導入を始めたばかりのお客様や、複数の環境にアプリケーションを分散させているお客様は、ハイブリッド環境およびマルチクラウド環境間のデータ転送コストを見積もるのに苦労することがあります。従量制の変動料金が、この予測しにくさの一因となっています。

そこでこのたび、Dedicated Interconnect と Cross-Cloud Interconnect の定額料金オプションの提供を開始する運びとなりました。定額料金を選択されたお客様には、転送されたトラフィック量に基づく料金ではなく、ポートごとに固定された時間あたりの料金が課金されるため、データ転送量による請求額の変動がなくなります。毎月の費用が予測可能になることで、組織は運用効率を向上させるためのショーバックやチャージバックをより簡単に導入できるようになります。

VPC フローログを使用した Cloud Interconnect のオブザーバビリティの統合

VPC フローログは、Google Cloud 内のネットワークトラフィックをフロー単位で可視化します。VPC フローログは、仮想マシンが送受信するパケットを記録することで、パフォーマンスモニタリングやトラブルシューティングだけでなく、ネットワークフォレンジック、セキュリティとコンプライアンス、そしてコスト最適化のためのネットワークトラフィック分析を可能にします。

一貫性があり使いやすいオブザーバビリティ体験を提供するため、Google Cloud は VPC フローログの対象範囲を拡大し、Dedicated Interconnect、Partner Interconnect、Cross-Cloud Interconnect、Cloud VPN 介したネットワークトラフィックの可視化にも対応しました。今後は、サブネットだけでなく、VLAN アタッチメントや VPN トンネルに対してもフローログを生成でき、Google Cloud 内のトラフィックと同じく、5 タプル（送信元 IP、宛先 IP、送信元ポート、宛先ポート、プロトコル）の粒度で情報を取得できます。すでにサブネットで VPC フローログを有効にしている場合、これらのサブネットとオンプレミス環境やクロスクラウド環境との間のすべてのトラフィックにも、対応するハイブリッド接続メタデータが付加されます。

また、VPC フローログは Cloud Interconnect 上の Application Awareness ポリシーを構成または微調整する際に優先すべきトラフィックタイプを特定しやすくし、トラフィックパターン、帯域幅の利用状況、トラフィッククラスのパフォーマンスに関する分析情報を継続的に提供します。

Cloud Interconnect の VPC フローログの Flow Analyzer による可視化

Flow Analyzer はすべての VPC フローログユーザーが利用でき、複雑な SQL クエリを作成することなく、トップトーカーを含むネットワークトラフィックフローを簡単に特定して可視化するために役立ちます。すべての VPC フローログは、お客様が選択したオブザーバビリティパートナーのサービスや、Cloud Logging、BigQuery などの Google Cloud サービスと統合して分析することもできます。

Flow Analyzer とハイブリッド接続用の VPC フローログは、どちらもプレビュー版で利用可能です。

プログラマビリティと新たなプロデューサーによるサービスネットワーキングの強化

クロスクラウドネットワークの基本理念は、DevOps、NetOps、SecOps の各チームが、他のチームへの作業依頼プロセスを経ることなく、効率的にアプリケーションを提供できるようにすることです。アプリケーションには、セキュリティ、モニタリング、ロギングなどに関して、標準では提供されていない特定のカスタム機能が必要になることがよくあります。そして、SaaS やサードパーティ、顧客管理などの種類を問わず、最高水準のサービスを環境全体に統合すると、運用が複雑になりがちです。このたび、Google Cloud はサービス中心のアプローチを強化し、ビジネスのアジリティを促進するため、イノベーションとパートナーシップを拡大いたします。

Cloud Load Balancing 用 Service Extensions プラグインのご紹介

今回、アプリケーションロードバランサ用の Service Extensions プラグインのプレビュー版を発表いたしました。これにより、WebAssembly（Wasm）を使用してネットワークリクエスト / レスポンスに高度なカスタマイズを追加することが可能になります。Service Extensions は、オープンでプログラム可能なデータプレーンを提供し、これにより SaaS ソリューションやお客様独自のカスタマイズをワークロードのデータパスに組み込むことができます。

ロードバランサ用の Service Extensions プラグインにより、カスタムロジックによるアプリケーションのセキュリティ強化、HTTP ヘッダーや URL の書き換えによるバックエンドへのトラフィックの最適化、トラフィックのモニタリングに役立つカスタムロギング、コンプライアンス用途の監査ログといった幅広いユースケースが可能になります。また、これらの多くに対応した幅広いプラグインの例もこちらで公開しています。

Private Service Connect の新しいプロデューサーによりサービス中心の取り組みを加速

マネージドサービスを使用してアプリケーションをモダナイズする際、Private Service Connect を使用することで、お客様の VPC から Google のサービス、お客様独自のサービス、またはサードパーティパートナーサービスの大規模ドメインへの限定公開の安全な接続を簡単に作成できます。

Private Service Connect エンドポイントとインターフェース向けに、以下の新しいデータおよび AI プロデューサーを発表いたします。

Vertex AI Prediction（一般提供）
Vertex AI Search（一般提供）
Vertex AI Training（プレビュー）
Managed Service for Apache Kafka（一般提供）
BigQuery for Apache Flink（プレビュー）
Datastream（プレビュー）
Cloud Composer 3（一般提供）

これらの新しい AI および分析サービス向けプロデューサーにより、ネットワーク接続を簡素化し、アプリケーションに一貫したセキュリティポリシーを適用できるようになりました。

「デジタル決済のリーダーである PayPal は、世界の 200 以上の市場で商取引に革命を起こしています。PayPal サービスを利用する何億もの購入者と販売者に最適なサービスを提供するには、高い信頼性とセキュリティ、パフォーマンスを備えたネットワークが必要です。

PayPal はクロスクラウドネットワークソリューションの一部である Private Service Connect を活用しており、データ分析と AI サービスを安全に接続することで、お客様への革新的で新しい PayPal サービスの提供に注力しています。」- PayPal、インフラストラクチャプラットフォーム部門責任者、シニアディレクター Saikrishna Kotha 氏

その他のリソース

クロスクラウドネットワークは、ハイブリッドネットワークとマルチクラウドネットワーク全体におけるお客様のワークロード、データ、ユーザー管理の簡素化とセキュリティ保護に有用です。クロスクラウドネットワークについて詳しくは、こちらをご覧ください。また、Google Cloud App Dev & Infrastructure Summit にもぜひご参加ください。これらのイノベーションについてさらに詳しい内容をご視聴いただけます。

-クラウドネットワーキング担当バイスプレジデント Muninder Sambi

新しい Google Distributed Cloud イニシアチブによるソブリンクラウドソリューションの提供

Mon, 19 Aug 2024 02:00:00 +0000

※この投稿は米国時間 2024 年 8 月 14 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

デジタル主権は依然として、公共、金融、製造の各分野の組織における最重要課題となっています。こうした組織は、クラウドテクノロジーを導入する際、イノベーションとバランスを取りながら厳格な規制要件を遵守するという課題に直面します。この課題を達成するには、必要な柔軟性とスケーラビリティを提供するだけでなく、地域や業界固有の規制の遵守を優先するクラウドソリューションが求められます。

Google Sovereign Cloud は、データ主権、運用主権、ソフトウェア主権の要件を確実に満たすための、包括的で柔軟なソリューションです。これらのソリューションには Google Distributed Cloud（GDC）が含まれています。GDC は、データが生成、使用される場所の近くに Google Cloud の機能を配置し、データのロケーション、レイテンシ、接続性に関する課題の克服を支援します。組織は GDC を利用することにより、オンプレミス、エッジ、リモートロケーションなどのさまざまな環境でクラウドサービスをデプロイして管理しながら、最適なパフォーマンスを実現し、規制コンプライアンス要件を満たすことができます。

マネージド Google Distributed Cloud プロバイダイニシアチブの導入

エッジまたはオンプレミスでのアプリケーションのデプロイは、多くの組織で不足しがちな専門スキルやテクノロジーが要求される、複雑なプロセスとなる場合があります。Google Cloud はこの課題を認識しており、業界をリードするパートナーと協力して専門知識を提供し、特定の業界やお客様向けにカスタマイズしたソリューションを作成しています。このたび Google Cloud は、マネージド GDC プロバイダ（MGP）イニシアチブを導入しました。このプログラムは、特定のパートナーに Google Distributed Cloud サービスをフルマネージドサービスとしてデプロイ、運用、管理する権限を付与し、さまざまな環境におけるソリューションのデプロイを簡素化します。これにより、高い主権性を必要とするお客様にクラウドサービスをデプロイする際の技術的な複雑さが減少し、導入が加速されます。現在、GDC をエアギャップで運用しているパートナーには、ルクセンブルクから運用している Clarence（ルクセンブルクの国営企業 LuxConnect と Proximus Luxembourg の合弁企業）、タイから運用している Gulf Energy、ドイツから運用している T-Systems、北米から運用している World Wide Technology（WWT）などがあります。マネージド GDC プロバイダイニシアチブのメンバーとして、これらのパートナーはすでに AI 対応のソブリンクラウドソリューションをお客様に提供しています。今後数か月の間に、さらに多くのパートナーがこのイニシアチブに加わる予定です。

「Clarence は、今日の複雑な地政学的状況、増え続けるサイバー脅威やサイバーテロのリスク、AI ニーズなどにより刺激された、真のデジタル主権への高まる需要に応えています。また、エアギャップのある GDC から Google のクラウドベースアプリケーションの優れたポートフォリオを活用した、他にはない最先端のバンドルソリューションを提供しています。」- Clarence S.A.、ゼネラルマネージャー Pascal Rogiest 氏

「優れた AI 機能を提供するだけでなく、パブリックインターネットから業務を分離する独自の機能が備わっていることから、Google Distributed Cloud（GDC）を選択しました。Google Cloud のマネージド GDC プロバイダ（MGP）である Gulf との協力によるタイでの GDC の提供の成功は、当社の戦略上不可欠なものです。規制の厳しい業界への GDC の導入は、我が国のデジタル競争力を高めるだけでなく、当社に新たな収益機会をもたらすでしょう。」- Gulf Energy Development、最高経営責任者 Sarath Ratanavadi 氏

「T-Systems は、ドイツの Google Distributed Cloud プロバイダであることをとても嬉しく思っています。当社のクラウドポートフォリオにこの貴重な項目が加わったことで、最高水準のセキュリティとデータ所在地要件を満たしながら、Google Cloud のパワフルなクラウドソリューションをお客様に提供できるようになりました。これは、お客様の個々のニーズに合わせた真のハイブリッドクラウド環境を提供するという当社の取り組みを明確にしています。」- T-Systems、クラウドサービス担当シニアバイスプレジデント Greg Hyttenrauch 氏

「WWT は、Google Distributed Cloud と提携できることを光栄に思っています。この MGP イニシアチブを通じて、公共部門のお客様に固有の要件に特化したクラウドソリューションをカスタマイズしました。このソリューションは、機密データのセキュリティを確保し、デジタル主権を維持します。このコラボレーションは、公共部門のお客様に力を与える革新的なソリューションを提供するという当社の取り組みの証です。」- WWT、連邦セールス担当バイスプレジデント Scot Gagnon 氏

マネージド GDC プロバイダイニシアチブプログラムは、信頼できるローカルパートナーが運用する隔離された安全なプライベート環境で Google Cloud テクノロジーを活用するお客様を支援します。このアプローチには、データ所在地を完全に管理して地域の規制を遵守するなど数多くの利点があり、データ主権とコンプライアンスの確保に貢献します。また、ユーザーやアプリケーションにより近い場所でワークロードを実行することで、お客様はレイテンシの短縮とパフォーマンスの向上を実感できます。信頼できるパートナーによるエアギャップのある構成とエキスパートによる管理を活用してセキュリティと管理を強化しながら、プログラムの柔軟性を活かして特定のニーズや要件を満たすカスタマイズされたソリューションを提供できます。さらに、お客様は主権が確保された環境で最新の Google Cloud テクノロジーとサービスを利用できるため、イノベーションの最先端に立ち続けることができます。

マネージド GDC プロバイダになったパートナーには、多くのチャンスがもたらされます。GDC のクラウドサービスプロバイダになると、サービス提供を拡大し、新たな収益源を開拓できます。パートナーは GDC のコマーシャルエクスペリエンスとカスタマーエクスペリエンスを管理およびカスタマイズし、特定の市場ニーズを満たすソリューションを提供できます。また、Google の最先端の AI 対応インフラストラクチャを活用することにより、ソブリンクラウドソリューションのデプロイと管理に関する専門知識を持つ信頼できるクラウドサービスプロバイダとして、拠点とする地域で地位を築くことができます。さらに、Google Cloud の最新のイノベーションと強固なインフラストラクチャを利用できるため、優れたクラウドサービスを提供できます。最終的には、マネージド GDC プロバイダは活動が活発なパートナーエコシステムの一員として、コラボレーションと知識の共有を促進します。

マネージド GDC プロバイダイニシアチブにご参加ください

パートナーの皆様には、マネージド GDC プロバイダイニシアチブをご検討いただき、GDC のエアギャップのあるインスタンスと接続されたインスタンスの運用において信頼できるエキスパートであることを示していただきたいと考えています。認定プロセスの開始をご希望の方は、担当のアカウントチームにご連絡いただくか、gdc-partners@google.com までメールでご連絡ください。

-Google Distributed Cloud、グループプロダクトマネージャー Charlie Gokbayrak
-Partner Advantage プログラムの設計＆戦略担当グローバルディレクター Kim Lasseter

VMware Cloud Foundation on Google Cloud VMware Engine: 20% 低価格で最大 40% の移行インセンティブ

Thu, 25 Jul 2024 03:30:00 +0000

※この投稿は米国時間 2024 年 7 月 19 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

VMware Cloud Foundation on Google Cloud VMware Enginee（GCVE）の一般提供が開始されました。VMware ワークロードを Google Cloud に移行する絶好のタイミングです。費用を抑えて最新のクラウドエクスペリエンスのメリットを活用しましょう。本日は、Broadcom とのパートナーシップにより実現した以下の新機能についてお知らせします。

VMware Cloud Foundation（VCF）のサポートを、約 20% 低いコミットメント料金でご利用いただけるようになりました。
VCF のライセンスポータビリティのサポートにより、オンプレミスの VCF ライセンスを GCVE に柔軟に移植して VMware への投資を無駄なく維持できるようになります。これにより、ポータビリティをサポートする VE1 ノードを、3 年間の前払いコミットメントで最大 35% 低い価格 ¹ で入手できるようになります（VMware ライセンスを含む以前の料金との比較）。
さまざまな新しい GCVE ノードタイプにより、優れた費用対効果でワークロード要件に対応できます。実際、GCVE（VCF を使用）は、Azure VMware Solution より最大 30% お安くご利用いただけます。
追加の移行インセンティブと消費インセンティブとして GCVE の初年度支出の最大 40% の商用インセンティブ、および無料の概念実証とトライアルを提供します。
転換可能なコミットメントで、さまざまな GCVE ノードタイプと、Compute Engine や Google Kubernetes Engine（GKE）などのその他のコンピューティングプラットフォーム間の移行期間をサポートします。

お客様はすでに GCVE での VCF ライセンスのサポートから恩恵を受けています。

「Google は、VMware ライセンスの変更をあらゆる段階でサポートしてくれました。今後、Google Cloud VMware Engine によって、VMware ワークロードを Google Cloud で迅速に変換できることを嬉しく思います。」- Granite Telecommunications、IT インフラストラクチャ担当ディレクター、Everett Chesley 氏

では、これらの発表について詳しく見ていきましょう。

VMware Cloud Foundation のサポート

Broadcom とのパートナーシップにより、GCVE で VMware Cloud Foundation が完全にサポートされるようになりました。VCF は、VMware のコンピューティング、ストレージ、ネットワーク仮想化機能と、その管理とアプリケーションインフラストラクチャ機能を統合した包括的なプラットフォームです。vSphere、vSAN、NSX、HCX などの GCVE の既存のクラウドインフラストラクチャコンポーネントに加えて、VCF には Aria Suite Enterprise や Aria Operations for Networks Enterprise などの多数の新しい機能が含まれています。これらの Aria 機能は、包括的なモニタリング、分析、インサイトを提供してアプリケーションのパフォーマンスとリソース使用率を最適化し、アプリケーションの健全性の改善、パフォーマンスの向上、効率的なキャパシティ管理を実現します。

VMware Cloud Foundation ライセンスポータビリティ

既存または将来の VMware Cloud Foundation ライセンスへの投資の価値を Google Cloud に持ち込みたいというお客様の声をよく耳にします。そのような声を受けて、Google は Broadcom との連携により、GCVE での VCF ライセンスポータビリティのサポートをリリースしました。簡単に言うと、ポータビリティをサポートする GCVE コミットメントタイプでは、VMware Engine サービスとインフラストラクチャの料金を Google に支払うだけで、以前に購入した VCF ライセンスを適用できるようになります。所有している VCF サブスクリプションを GCVE に持ち込むことで、新たにライセンスを購入する必要がなくなり、以前の料金モデルと比較して費用を節約できる可能性があります。たとえば、3 年間の前払いコミットメントでは、ポータビリティをサポートする VE1 ノードを最大 35% 低い料金で入手できます（VMware ライセンスを含めた以前の料金との比較）。

Google Cloud は、VCF ライセンスポータビリティをサポートする固有の VCF 統合ソリューションを提供する初のクラウドプロバイダです。Google Cloud により、Google のインフラストラクチャの拡張性、セキュリティ、イノベーションのメリットを享受しながら、VMware への投資の価値を最大限に高めることができます。

「Broadcom と Google Cloud 間のパートナーシップは、Broadcom のお客様に大きな価値を提供し続けています。Google Cloud VMware Engine で VMware Cloud Foundation とライセンスポータビリティがサポートされることで、オンプレミスのお客様は、VMware ソフトウェアへの既存の投資を活用して、優れた費用対効果でシームレスに Google Cloud に移行できます。このイノベーションにより、大幅な費用削減と TCO のメリットがもたらされるだけでなく、お客様のデジタル トランスフォーメーションの取り組みも加速されます。」- Broadcom、ハイパースケーラー担当グローバル責任者、Abhay Kumar 氏

ノードタイプの選択肢が増加

長年にわたりお客様から、費用の最適化に適合するより優れた容量を備えた幅広い VMware ワークロードのサポートが必要だとの声が寄せられていました。今年に入り Google は、VE2 ノードプラットフォームで最初のノードタイプとなる ve2-standard-128 を導入しました。

本日は、ve2-mega シェイプファミリーについてご紹介いたします。ve2-mega シェイプには、3.2 TB のキャッシュ容量に加えて、51.2 TB の元データストレージ（ve1 の約 2.7 倍）が搭載されています。このファミリーでは、以下に挙げる 2 つの新しいハイパーコンバージドノードタイプを提供しています。

ve2-mega-96: 96 ハイパースレッド（ve1-standard-72 の約 1.3 倍）。
ve2-mega-128: 128 ハイパースレッド（ve1-standard-72 の約 1.7倍）。

また、ve2-standard-96（48 コア / 96 ハイパースレッドコア）も提供しています。ve2-standard シェイプには、25.6 TB の元データストレージが付属します。

ストレージニーズが高いワークロード向けには、2 つの新しいストレージ専用ノードタイプ、ve2-standard-so（25.6 TB の元データストレージ）と ve2-mega-so（51.2 TB の元データストレージ）を提供しています。GCVE ストレージ専用ノードタイプには、ハイパーコンバージドノードタイプと同じ NVMe ストレージが付属しますが、より低価格で提供されます。既存の GCVE クラスタにストレージ専用ノードタイプを追加することで、ストレージ容量を簡単に費用対効果の高い方法で拡張できます。これにより、簡単な管理で同様の超高速なパフォーマンスを得られます。外部接続やマウントの管理は必要ありません。

詳細については、Google Cloud の営業担当者にお問い合わせください。

コミットメントによる新たな費用削減

GCVE では現在、VE1 ライセンスと VE2 ライセンスを含むノードプラットフォームに対して、新規の 1 年コミットメントと 3 年コミットメントの割引強化を実施しています。

VE1 ノード: 以前の価格から 22% 値下げ¹
VE2 ノード:
- 1 年間の前払いコミットメントで 37% 割引（以前は VE1 の場合 30%）
- 3 年間の前払いコミットメントで 55% 割引（以前は VE1 の場合 50%）

これらの変更により、大幅な費用削減となります。たとえば、ve1-standard-72 の場合、us-central1（アイオワ）での 3 年間の前払いコミットメントの料金は $3.60/時間ですが、「米国中部」ロケーションでの Azure の AV36P の 3 年間の予約インスタンスの料金は $5.17/時間です（約 30% の節約）^*。

詳細については、Google Cloud の営業担当者にお問い合わせください。

TCO を削減する大幅なインセンティブ

VMware ワークロードの移行先として GCVE を検討しているお客様は、財政面と技術面の摩擦を大幅に削減したいと考えています。このご要望に応えるべく、Google は主要なサービスパートナー何社かと緊密に連携し、次の発表に至りました。

お客様に対して無料での評価と POC を、Google のパートナーが提供し、Google Cloud が資金を提供²
新規のお客様が Google Cloud Enterprise Agreement または Flex Agreement を締結する場合:
- 移行サービスのインセンティブ: 移行サービスをサポートするために、増加した初年度の純支出の最大 25%。多数のパートナーが移行サービスを提供するための認定を受けています。
- 増加した消費量のインセンティブ: 初年度に増加した GCVE の純消費量の最大 15% を追加クレジットで提供して、VMware ワークロードを移行するお客様の TCO を削減します。

詳細については、Google Cloud の営業担当者にお問い合わせください。

転換可能なコミットメント

お客様がワークロードを GCVE に持ち込む際には、多くの場合、Google Cloud で使用可能なさまざまなオプションを活用できるように、ワークロードアーキテクチャを進化させます。ただし、これまでは、このようなユースケースで既存の GCVE コミットメントを再利用することはできませんでした。このようなケースに柔軟に対応するために、Google は、新しい転換可能な 3 年間の GCVE コミットメントを発表いたします。これにより、追加費用を支払うことで、コミットメントの一部を Compute Engine や GKE などの他のサービス、または GCVE の他のオプションに転換できます。たとえば、次のようなことができます。

Compute Engine または GKE 上で動的にスケーリングされるウェブ対応サーバーを使用して、VMware 環境を拡張する。
GCVE の柔軟な VE2 ノードプラットフォームでは、さまざまな GCVE ノードタイプ間を移動できるため、アーキテクチャの進化に合わせてワークロードに最適なインフラストラクチャを選択することで、リソースの使用率を最適化する。

価格と利用可能なリージョンの詳細については、Google Cloud の営業担当者にお問い合わせください。

今後のお知らせもどうぞお見逃しなく。また、最新情報を入手できるように、GCVE のリリースノートをブックマークしておいてください。Google Cloud VMware Engine ウェブサイトでも、さらに詳しい情報を入手できます。また、移行の概要を把握したい場合は、こちらフォームにご登録ください。

^{* 2024 年 7 月現在、正規価格に基づく}^{1. Google Cloud 社内データ、2024 年 5 月}^{2.無料評価およびPOCの適用可否については、弊社指定のパートナー様の合意が得られる場合となります}

クロスクラウドネットワーク: 大規模なグローバル分散アプリケーションの設計

Thu, 25 Jul 2024 01:00:00 +0000

※この投稿は米国時間 2024 年 7 月 17 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

クロスクラウドネットワークで分散アプリケーションアーキテクチャを簡素化して、オンプレミス、Google Cloud、サードパーティのクラウド環境でアプリケーションを接続、保護、提供する方法を知りたい方に朗報です。新たに公開された Cloud アーキテクチャセンターの分散型アプリケーション向けのクロスクラウドネットワークに関するセクションが、堅牢なクロスクラウド環境を設計し実装するための包括的なガイドとなります。このブログ投稿では、クロスクラウドネットワークのメリットの一部に焦点を当て、アーキテクチャに関するドキュメントについて取り上げます。

ブログ「クロスクラウドネットワーク: 柔軟性の高い、カスタマイズ可能なプライベートネットワーク」では、このプラットフォームの以下の 3 つの一般的なユースケースを簡単にご紹介しました。

分散アプリケーションの構築
インターネットに接続するアプリケーションとコンテンツの配信
ハイブリッド ワークフォース

アーキテクチャガイド

「分散型アプリケーション向けのクロスクラウドネットワーク」設計ガイドには、このソリューションを活用するための詳細な情報が記載されています。このガイドは複数の Google のスペシャリストが記述したもので、4 種類のドキュメントに分かれています。各ドキュメントでは、各種ユースケースに応じたさまざまなパターンと設計について深く掘り下げています。このガイドを構成するドキュメントは以下のとおりです。

この設計ガイドは、関連するすべての考慮事項を評価する際の主要なリファレンスとして活用できます。また、このガイドで、推奨パターンをデプロイする方法を示すリファレンスアーキテクチャを確認できます。これらの推奨パターンは、ネットワークの設計、調査、プランニングのためのガイド、サンプル、または構成要素として活用できます。すべてのアーキテクチャについて言えることですが、最終設計の柔軟性の程度はさまざまです。

ネットワークセグメンテーションと接続に関するドキュメントで取り上げられている設計の 1 つを簡単に確認してみましょう。

この例では、オンプレミスとその他のクラウド環境の間に「ネットワーク到達性」と呼ばれる主要な機能が示されており、トランジット VPC が使用されています。このトランジット VPC で、オンプレミスとその他のクラウドへの接続すべてが終了します。他の VPC は、Cloud VPN、Network Connectivity Center、または VPC ネットワークピアリング経由で、一元的なトランジット VPC に接続できます。Cloud Router はさまざまなリージョンに配置され、接続されたソース間のルートの交換を促進します。

詳細情報

詳しくは、アーキテクチャガイド「分散型アプリケーション向けのクロスクラウドネットワーク」をご覧ください。以下のリソースでも、クロスクラウドネットワークの詳細を確認していただけます。

ソリューションページ: クロスクラウドネットワーク
IDC ホワイトペーパー: 「Accelerating the Enterprise AI Journey with Cross-Cloud Network」（クロスクラウドネットワークでエンタープライズ AI への取り組みを促進）
Next ’24 のプレゼンテーション動画: 「How to design a cloud network for apps and services in multi- or hybrid clouds」（マルチクラウドまたはハイブリッドクラウドでアプリとサービスのクラウドネットワークを設計する方法）
デモ動画: 「Service-Centric Cross-Cloud Network」（サービス中心のクロスクラウドネットワーク）

ご不明な点やご意見がございましたら、Linkedin 経由で筆者までお送りください。

-デベロッパーリレーションズエンジニア Ammett Williams
-ネットワーキング担当プロダクトマネージャー Victor Moreno

クラウド機能と AI 機能を最前線の現場に実装: Google Distributed Cloud エアギャップアプライアンスの一般提供を開始

Mon, 22 Jul 2024 02:00:00 +0000

※この投稿は米国時間 2024 年 7 月 18 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

災害地域、遠隔地の研究施設、長距離トラックでの輸送業務といった過酷な環境、切断された環境、モバイル環境などでコンピューティング機能を提供する際、組織は重大な課題に直面します。これまでミッションクリティカルなワークロードを抱える組織は、独自の課題や要件がある厳しい現場環境において、重要なクラウドや AI 機能にアクセスすることができずにいました。

このたび、Google Distributed Cloud エアギャップアプライアンスの一般提供が開始されました。これは、最前線の現場環境に Google のクラウド機能と AI 機能を実装できる Google Distributed Cloud の新しい構成です。統合されたハードウェアとソフトウェアのソリューションが、オブジェクト検出、医療画像分析、重要なインフラストラクチャの予測メンテナンスといった AI のユースケースにおけるリアルタイムのローカルデータ処理を実現します。アプライアンスは高耐久性ケースで輸送したり、お客様固有のローカル運用環境内のラックにマウントしたりできる利便性が特長です。

Google Distributed Cloud エアギャップアプライアンスは、以下をご提供します。

国防総省（DoD）影響レベル 5（IL5）認定: このアプライアンスは、未分類の機密情報に要求されるセキュリティ管理と保護の最高レベルに適合していることを示す影響レベル 5 の認定を取得しています。また、影響レベル 6 とそれ以上の認定にも適合するよう設計されており、こうした認定の取得に向けて取り組んでいます。
高度な AI 機能: お客様は Google Distributed Cloud エアギャップアプライアンスに組み込まれた翻訳、スピーチ、光学式文字認識（OCR）などの AI ソリューションを活用して、ミッションクリティカルなアプリケーションのパフォーマンスを強化できます。たとえば、OCR と翻訳の機能を使って複数の言語で書かれたドキュメントをスキャンして翻訳すれば、さまざまなエンドユーザーが理解できるようになります。
耐久性と携帯性に優れた設計: Google Distributed Cloud エアギャップアプライアンスは異常な温度、衝撃、振動などの過酷な環境条件に耐えられるよう設計されています。MIL-STD-810H といった厳格な認証要件を満たす頑丈で持ち運びやすい設計により、困難なシナリオにおいても安定したオペレーションを確実に行います。重量は約 100 ポンド（約 45 kg）のため、さまざまな場所への輸送とデプロイが容易です。
完全分離: Google Distributed Cloud エアギャップアプライアンスは、Google Cloud や公共インターネットに接続されていなくても運用できるよう設計されています。分断された環境でも完全に機能し続け、管理対象のインフラストラクチャ、サービス、API のセキュリティと分離を保ちます。そのため、厳格な規制、コンプライアンス、主権の要件を満たしながら機密データを処理するのに最適です。
統合型クラウド サービス: Google Distributed Cloud エアギャップアプライアンスは、コンピューティング、ネットワーキング、ストレージのような Infrastructure as a Service（IaaS）機能と、データ転送やデータ分析テクノロジーなどの Google Cloud サービスの両方を提供します。
データ セキュリティ: Google Distributed Cloud エアギャップアプライアンスには、暗号化、データ分離、ファイアウォール、機密情報を保護するセキュアブートなどの堅牢なセキュリティ機能が備わっています。

Google Distributed Cloud エアギャップアプライアンスなら、次のような厳格なセキュリティ要件を抱える組織の幅広いユースケースに対応できます。

災害対応: 災害の直後は、災害支援と人命救助のためにタイムリーで正確な情報が重要です。しかし多くの場合、被災地では従来のコミュニケーションとデータ処理システムに対応するのに必要なインフラストラクチャが不足します。自己完結型の堅牢なデバイスである Google Distributed Cloud エアギャップアプライアンスは、インターネット接続がなくても災害の影響を受けた地域に迅速にデプロイできます。データの収集と分析に不可欠なソフトウェアとツールが事前に読み込まれているため、緊急事態への即時対応が可能です。Google Distributed Cloud エアギャップアプライアンスを活用すれば、救助団体は災害対応能力を強化して、連携を向上させ、有事の際に人命を救助できます。
産業オートメーション: Google Distributed Cloud エアギャップアプライアンスは、遠隔地の困難な環境における機器のリモートモニタリング、予測メンテナンス、処理最適化のための革新的なソリューションを提供します。たとえば製造業では、アプライアンスを活用して遠隔地にある工場の設備のパフォーマンスを追跡して最適化することで、生産性を高めてダウンタイムを最小に抑えることができます。
運輸と物流: Google Distributed Cloud エアギャップアプライアンスは、フリート管理、自律走行車、リアルタイムでの物流の最適化といった固有のニーズに対応できます。たとえば、アプライアンスは自律走行車のデプロイと運用に役立ちます。リアルタイムの収集、処理、意思決定を可能にして、自律走行車が複雑な環境で安全かつ効率的に移動するのをサポートします。
連邦政府と国防省向けの制約があるワークロード: Google Distributed Cloud のエアギャップアプライアンスは、セキュリティを適用してコンプライアンス規制を遵守しながら機密データの分析、AI 推論とシミュレーション、インテリジェンス翻訳を実行するといった、制約があるワークロードのニーズを満たすよう設計されています。

「Google Distributed Cloud エアギャップアプライアンスなら米国空軍 Rapid Sustainment Office（RSO）は最前線という厳しい環境にいる空軍兵にメンテナンスデジタルエコシステムを提供できるようになり、セキュリティと信頼性を優先しながら空軍のアジャイル目標を達成できます」と、RSO の Rapid、Agile、Integrated Capabilities チームの責任者である Michael Roquemore 氏は述べています。「安全でコンプライアンス性の高いエッジコンピューティングプラットフォームを配置することで、RSO はすでに開発が進んでいる Google ベースのテクノロジーを活用できます。接続されたクラウドと切断されたエッジの両方で、兵士たちがどこで任務に就いていてもデジタルイノベーションを届けることができます。」

詳細については、Google Distributed Cloud エアギャップアプライアンスのウェブサイトをご覧ください。エアギャップクラウドの要件についてのご相談は、こちらのフォームにご記入ください。Google チームのメンバーより連絡いたします。

-Google Cloud、プロダクト担当ディレクター Rohan Grover
-Google Public Sector、テクノロジー、デリバリーおよび運用担当バイスプレジデント Leigh Palmer

Pub/Sub インポートトピックを使用して AWS Kinesis から Google Cloud へデータを簡単にストリーミングする

Fri, 14 Jun 2024 01:05:00 +0000

※この投稿は米国時間 2024 年 5 月 31 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

単一のプロバイダに縛られるのを避けるため、冗長性を高めるため、あるいは異なるクラウドプロバイダの差別化された製品を利用するためといった理由で、多くの企業がビジネスをサポートするためにマルチクラウドモデルを採用しています。

Google Cloud で最も愛用され、差別化されたプロダクトの一つが BigQuery で、フルマネージドで AI に対応したマルチクラウドデータ分析プラットフォームを提供します。BigQuery Omni は、BigQuery を使用して AWS や Azure のデータをクエリし、その結果を Google Cloud コンソールに表示できる統合管理インターフェースを提供しています。また、クラウド間でリアルタイムにデータを組み合わせたり移動したりする場合、Pub/Sub は、外部ソースから Pub/Sub へのワンクリックでのストリーミング取り込みを可能にする新しい機能、インポートトピックを提供します。最初にサポートされる外部ソースは、Amazon Kinesis Data Streams です。これらの新しいインポートトピックと Pub/Sub の BigQuery サブスクリプションを活用して、AWS のストリーミングデータを数クリックで BigQuery で利用できるようにする方法を見ていきましょう。

インポートトピックの概要

Pub/Sub はスケーラブルな非同期メッセージングサービスであり、メッセージを生成するサービスと、それらのメッセージを処理するサービスを切り離すことができます。Pub/Sub は、クライアントライブラリを使って任意のソースから任意のシンクへのデータストリーミングに使用できるようになっており、Google Cloud のエコシステム内にうまく統合されています。Pub/Sub は、BigQuery と Cloud Storage にデータを自動的にストリーミングするエクスポートサブスクリプションをサポートしています。また、Pub/Sub は Cloud Functions や Cloud Run とネイティブに統合されており、たとえば、Google Kubernetes Engine（GKE）や Google Compute Engine、またはどのオンプレミスでも、任意の一般アクセス可能なエンドポイントにメッセージを配信できます。

エクスポートサブスクリプションで提供される機能は BigQuery と Cloud Storage へのデータの書き込み、インポートトピックでは Amazon Kinesis Data Streams からのデータの読み込みとなります。これは、Amazon Kinesis Data Streams から Pub/Sub に直接データを取り込むための、合理化されたフルマネージドの方法です。その結果、クラウド間のデータパイプライン設定の複雑さが大幅に軽減されます。インポートトピックは、データの取り込みプロセスの健全性とパフォーマンスを可視化するための、すぐに使用できるモニタリングも提供します。さらに、インポートトピックは自動スケーリングも提供しているため、データ量の変動に対応するための手動の構成は不要です。

インポートトピックにより、BigQuery によるマルチクラウド分析が実現するだけでなく、Amazon Kinesis Data Streams から Pub/Sub へのストリーミングデータの移行も容易になります。インポートトピックを介して両システム間の接続が確立されると、Amazon Kinesis 製品は、任意のスケジュールで徐々に Pub/Sub パブリッシャーに移行できるようになります。

なお、現時点でサポートしているのは、拡張ファンアウトを備えた Amazon Kinesis コンシューマのみになります。

Amazon Kinesis Data Streams のデータを BigQuery で分析する

たとえば、あなたが Amazon Kinesis Data Streams に保存されている、量の変動がきわめて激しいストリーミングデータを使ってビジネスを運営しているとします。こうしたデータは分析と意思決定に不可欠であり、BigQuery を活用して分析したいと考えています。まず、これらの詳細な手順に沿ってインポートトピックを作成します。インポートトピックは、さまざまな公式 Pub/Sub ライブラリや Google Cloud コンソールを使って作成できます。コンソールの Pub/Sub ページで [トピックを作成] をクリックすると、以下が表示されます。

重要: [作成] を押すと、Pub/Sub はすぐに Amazon Kinesis のデータストリームからの読み込みを開始し、インポートトピックにメッセージをパブリッシュします。すでに Kinesis データストリームにデータがある場合、インポートトピックを作成する際にデータの損失を防ぐためにいくつかの手順を踏む必要があります。トピックにサブスクリプションが関連付けられておらず、メッセージ保持が有効になっていない場合、Pub/Sub はそのトピックにパブリッシュされたメッセージを破棄することがあります。トピックを作成するときにデフォルトのサブスクリプションを作成するだけでは十分ではありません。これらはまだ 2 つの個別のオペレーションであり、トピックがサブスクリプションなしで存在する期間が短時間あります。

データの損失を防ぐには、次の 2 つのオプションがあります。

トピックを作成し、それを更新してインポートトピックにする

インポート以外のトピックを作成します。
トピックへのサブスクリプションを作成します。
トピック構成を更新して Amazon Kinesis Data Streams からの取り込みを有効にし、インポートトピックにします。

メッセージ保持を有効にしてサブスクリプションをシークする

メッセージ保持を有効にしてインポートトピックを作成します。
トピックへのサブスクリプションを作成します。
トピック作成前のタイムスタンプまでサブスクリプションをシークします。

エクスポートサブスクリプションは、作成されるとすぐにデータの書き込みを開始します。そのため過去にさかのぼってシークすると重複が発生する可能性があります。そのため、エクスポートサブスクリプションを使用する際は、最初のオプションを使用することをおすすめします。

データを BigQuery に転送するには、BigQuery サブスクリプションを作成します。そのためには、Pub/Sub コンソールの Pub/Sub サブスクリプションページに移動し、[サブスクリプションを作成] をクリックします。

Pub/Sub は、Amazon Kinesis のデータストリームを積極的にモニタリングすることで自動スケーリングします。Amazon Kinesis ListShards API に定期的にクエリを実施して、ストリームのシャードの最新状態を確認できるようにします。Amazon Kinesis のデータストリーム内で変更（再シャーディング）が発生するたびに、Pub/Sub は自動的にその取り込みの構成を適応させ、すべてのデータを取り込んで、Pub/Sub トピックにパブリッシュするようにします。

Pub/Sub は、Amazon Kinesis の SubscribeToShard API を使用して、親シャードを持たない、または親シャードがすでに取り込まれている各シャードに対して永続的な接続を確立し、Amazon Kinesis のデータストリームの異なるシャードからのデータを継続的に取り込みます。Pub/Sub は、親シャードが完全に取り込まれるまで子シャードの取り込みを開始しません。ただし、メッセージは順序指定キーなしでパブリッシュされるため、厳密な順序指定キーはありません。個々の Amazon Kinesis レコードは、Amazon Kinesis レコードのデータ blob を Pub/Sub メッセージのデータフィールドにコピーする（その後パブリッシュされる）ことで、対応する Pub/Sub メッセージに変換されます。Pub/Sub は、Amazon Kinesis シャードごとのデータ読み取りレートを最大化しようとします。

これで、BigQuery テーブルに直接クエリを実行することで、データ転送が成功したことを確認できるようになりました。簡単な SQL クエリで Amazon Kinesis からのデータがテーブルに入力されたことを確認できるようになり、さらに分析を進め、より広範な分析ワークフローに統合するための準備に着手できます。

クロスクラウドインポートをモニタリングする

データの取り込みパイプラインのモニタリングは、スムーズなオペレーションを確保するために不可欠です。最近、Pub/Sub に 3 つの新しい指標が追加され、インポートトピックの健全性を確認し、そのパフォーマンスを把握できるようになりました。バイト数、メッセージ数、トピックの状態が表示されます。状態が「アクティブ」でない限り、取り込みは構成ミス、ストリームの欠如、またはコンシューマの欠如によってブロックされます。詳しくは、公式ドキュメントで潜在的なエラー状態とそのトラブルシューティング手順の包括的なリストをご確認ください。これらの指標はトピックの詳細ページから簡単にアクセスでき、そこで状態が「アクティブ」かどうか、そのスループット、1 秒あたりのメッセージを確認できます。

まとめ

複数のクラウド環境での運用は、多くの企業にとって標準的な業務手順となっています。ビジネスのさまざまな部分で異なるクラウドを使用する場合でも、それぞれのクラウドが提供する最適な製品を活用できるようにする必要があります。Pub/Sub により、AWS から Google Cloud へのデータストリーミングが簡単になりました。使用を開始するには、Google Cloud コンソールの Pub/Sub をご覧いただくか、無料トライアルに登録して、今すぐお試しください。

-ソフトウェア エンジニア Jaume Marhuenda-Beltran

Google Distributed Cloud 上の Dataproc を使用してハイブリッドデータ処理フットプリントを構築する

Fri, 14 Jun 2024 01:00:00 +0000

※この投稿は米国時間 2024 年 6 月 1 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

データレイクインフラストラクチャの構築やモダナイズに関心のある Google Cloud のお客様は、規制要件または運用要件により、ワークロードとデータの少なくとも一部をオンプレミスで維持しなくてはならないことがよくあります。

Google Cloud Next ‘24 でプレビュー版として発表された Google Distributed Cloud 上の Dataproc により、クラウドベースのテクノロジーを使用してデータレイクを完全にモダナイズできるようになりました。同時に、ハイブリッドデータ処理フットプリントを構築することで、クラウドへの移行が不可能なオンプレミスデータを保存し処理できます。

Google Distributed Cloud 上の Dataproc を使用すると、データセンター内にある Google 提供のハードウェアを使用して、Apache Spark 処理ワークロードをオンプレミスで実行しながら、クラウドとローカルの間で使用するテクノロジーの一貫性を確保できます。

たとえば、ヨーロッパの大手通信会社は、Google Cloud 上のデータレイクをモダナイズしながら、Google Distributed Cloud でオンプレミスに個人を特定できる情報（PII）のデータを保持して規制要件に対応しています。

このブログ記事では、Google Distributed Cloud 上の Dataproc を使用してオンプレミスの PII データを読み取り、集計指標を計算し、結果のデータセットを Google Cloud Storage でクラウド上のデータレイクにアップロードする方法を紹介します。

オンプレミスでセンシティブデータを集計して匿名化する

今回のデモのシナリオでは、イベントログを保存してユーザーの通話を記録する通信会社のお客様を例に説明します。

customer_id	customer_name	call_duration	call_type	signal_strength	device_type	location
1	<編集済み>	141	音声	379	LG Q6	Tammieview（フロリダ州）
2	<編集済み>	26	動画	947	Kyocera Hydro Elite	New Angela（フロリダ州）
3	<編集済み>	117	音声	625	Huawei Y5	Toddville（ミズーリ州）
4	<編集済み>	36	動画	382	iPhone X	Richmondview（ネバダ州）
5	<編集済み>	110	動画	461	HTC 10 evo	Cowanchester（カンザス州）
6	<編集済み>	0	動画	326	Galaxy S7	Nicholsside（ネバダ州）
7	<編集済み>	200	データ	448	Kyocera Hydro Elite	New Taramouth（アーカンソー州）
8	<編集済み>	178	データ	475	Galaxy S7	South Heather（コネチカット州）
9	<編集済み>	200	音声	538	Oppo Reno6 Pro+ 5G	Gregoryburgh（アイダホ州）
10	<編集済み>	113	音声	878	ZTE Axon 30 Ultra 5G	Karaview（ネバダ州）
11	<編集済み>	200	データ	722	Huawei P10 Lite	Petersonstad（アイオワ州）
12	<編集済み>	200	音声	1	HTC 10 evo	West Danielport（コロラド州）
13	<編集済み>	169	音声	230	Samsung Galaxy S10+	North Jose（サウスダコタ州）
14	<編集済み>	198	音声	1	Kyocera DuraForce	East Matthewmouth（米領サモア）
15	<編集済み>	155	データ	757	OPPO Find X	Tuckerchester（メリーランド州）
16	<編集済み>	0	データ	1	ZTE Axon 30 Ultra 5G	New Tammy（ノースカロライナ州）
17	<編集済み>	200	データ	656	Galaxy Note 7	East Jeanside（ニュージャージー州）
18	<編集済み>	15	データ	567	Huawei Y5	Lake Patrickburgh（オハイオ州）

このデータセットには PII が含まれています。規制を遵守するため、PII を自社のデータセンターのオンプレミスに保持する必要があります。この要件を満たすために、お客様はオンプレミスの S3 互換オブジェクトストレージを使用して PII データを保存します。ただし、お客様は Google Cloud の広範なデータレイクを使用して、場所ごとに signal_strength を分析し、新しいインフラストラクチャ投資に最適な地域を特定したいと考えています。

コンプライアンス要件を満たしながら Google Cloud データ分析と統合するために、Google Distributed Cloud 上の Dataproc では、signal_quality で集計を行える Spark ジョブの完全なローカル実行がサポートされています。次のような Spark のサンプルコードを検討してみましょう。

code_block: <ListValue: [StructValue([('code', 'import argparse\r\n\r\nfrom pyspark.sql import SparkSession\r\nimport pyspark.sql.functions as F\r\n\r\nparser = argparse.ArgumentParser()\r\n\r\nparser.add_argument("--input", default="s3a://event-logs/gdc-demo/dataset.tsv")\r\nparser.add_argument("--output", default="")\r\n\r\nargs = parser.parse_args()\r\n\r\n# SparkSession を作成する\r\nspark = SparkSession.builder.appName("demo-query").getOrCreate()\r\n\r\n# データを読み取る\r\nprint("Reading data from %s" % args.input)\r\ndf = spark.read.csv(args.input, sep=r"\\t", header=True)\r\n\r\n# 場所ごとに信号強度の加重平均を検索する\r\nout = df.select("call_duration", "signal_strength", "location").withColumn(\r\n "adj_duration", F.col("call_duration") + 1\r\n).withColumn(\r\n "signal_x_duration", F.col("adj_duration") * F.col("signal_strength")\r\n).groupBy(\r\n "location"\r\n).agg(\r\n F.sum("adj_duration").alias("total_call_duration"),\r\n F.sum("signal_x_duration").alias("total_signal_x_duration"),\r\n).withColumn(\r\n "weighted_avg_signal_strength",\r\n F.col("total_signal_x_duration") / F.col("total_call_duration"),\r\n).select(\r\n "location", "weighted_avg_signal_strength"\r\n).orderBy(\r\n F.asc("weighted_avg_signal_strength")\r\n)\r\n\r\nout.show()\r\n\r\nif args.output:\r\n print("Saving output to %s" % args.output)\r\n out.coalesce(1).write.option("delimiter", "\\t").csv(args.output)'), ('language', ''), ('caption', <wagtail.rich_text.RichText object at 0x7f53cb3f35b0>)])]>

Google Distributed Cloud 上の Dataproc（Dataproc on GDC）は、Kubernetes Resource Manager API でカスタムリソースを公開し、Spark アプリケーションの送信をサポートします。まず、ユーザーは GDC クラスタの認証情報を取得します。

code_block: <ListValue: [StructValue([('code', 'gcloud container hub memberships get-credentials event-logs-gdce-cluster'), ('language', ''), ('caption', <wagtail.rich_text.RichText object at 0x7f53cb3f3c40>)])]>

次に、SparkApplication カスタムリソースを作成し、ローカルオブジェクトストレージからの入力場所と Cloud Storage への出力場所を指定して、上記のジョブを実行できます。

code_block: <ListValue: [StructValue([('code', 'kubectl apply -f - <<EOF\r\napiVersion: "dataprocgdc.cloud.google.com/v1alpha1"\r\nkind: SparkApplication\r\nmetadata:\r\n name: demo-spark-app-local\r\n namespace: demo-ns\r\nspec:\r\n applicationEnvironmentRef: demo-app-env\r\n pySparkApplicationConfig:\r\n mainPythonFileUri: "s3a://bucket-10/demo/demo-script.py"\r\n args:\r\n - "--input=s3a://event-logs/gdc-demo/dataset.tsv"\r\n - "--output=gs://telecom-datalake/gdc-demo/output/"\r\nEOF'), ('language', ''), ('caption', <wagtail.rich_text.RichText object at 0x7f53cb3f38e0>)])]>

Cloud Storage での出力結果では、信号品質が低いエリアがいくつか特定されます。

場所	値
Georgefurt（ミシシッピ州）	1.0
Scottside（マサチューセッツ州）	1.0
Monroemouth（フロリダ州）	1.0
Lake Robert（オハイオ州）	1.0
East Lauren（バージニア州）	1.0
Shelleyburgh（コネチカット州）	1.0
Buckville（アイダホ州）	1.0
Garzaton（ウィスコンシン州）	3.32
North Danielle（ニューヨーク州）	3.99
Port Natalie（アイダホ州）	5.43

このデータセットは、お客様の広範な GCP データレイク戦略の一環として、PII が削除された状態で Cloud Storage で利用できるようになりました。これにより、時間の経過に伴う傾向などの追加の分析や、BigQuery や Dataproc Serverless などのさまざまなデータ分析プロダクトの使用が可能になります。

その他のリソース

このブログ記事では、Google Distributed Cloud 上の Dataproc を活用してハイブリッドデータ処理フットプリントを作成し、データセンターで保持する必要のあるオンプレミスのセンシティブデータを処理し、残りのデータをクラウドに移行する方法について紹介しました。Google Distributed Cloud 上の Dataproc を使用すると、データ所在地に関する規制要件と運用要件を考慮しながら、データレイクをモダナイズできます。Dataproc と Google Distributed Cloud の詳細については、以下をご覧ください。

-シニア プロダクト マネージャー Antonio Scaramuzzino

-シニアスタッフ ソフトウェア エンジニア Chris Nauroth

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