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このブログは各社のサービスの比較をする記事ではありません。また、マルチクラウド構成を推奨するものでもありません。
CX事業本部Delivery部サーバーサイドチーム の 田中孝明 です。
DevelopersIO Day One にて「AWS / Google Cloud / Azure それぞれの推しサービス」というテーマでお話ししましたので、内容を簡単にご紹介します。
資料
内容
前提
このブログ・資料の前提をお伝えします。
- 性能を比較はしません
- マルチクラウドを推奨する内容ではないです
この登壇に関するモチベーション
以下の記事に触発されたものになります。
他のクラウドを学ぶモチベーション
- クラウドの共通言語を学ぶことで、他のクラウドを学ぶときの学習時間を短縮する
- プライマリクラウドを深く掘り下げた上で、セカンダリクラウドを学ぶ
- 裏側の技術を学ぶのが面白い
この資料を作るにあたって、Google Cloud が出している各社サービスの対応表が役に立ちました。
AWS
AWS の好きなサービス
- AWS Lambda
- AWS Step Functions
- Amazon Kinesis Data Firehose
- AWS IoT
- AWS Application Composer
- Amazon CodeCatalyst
- AWS App Runner
AWS Step Functions
- サービス同士を疎結合に
- 柔軟性、可視性
- デバッグがやりやすい
- Saga パターンでエラーハンドリング・フェールオーバー
- Distributed Map で大量のデータ処理にも対応できるように
AWS Application Composer
- re:Invent 2022 で発表されたサーバーレスアプリケーション構築のためのサービス
- イベントドリブンの処理を可視化するのに有効
Google Cloud
Google Cloud の好きなサービス
- Cloud Run
- Anthos
- BigQuery
- AlloyDB
- Artifact Registry
- Firebase
- Cloud Spanner
Cloud Run
- 必要なときに起動、スケール
- AlwaysCPUなどで常にCPUを割り当てれる
- CPUブースト (preview) での起動高速化
- Cloud Run Jobs でバッチ処理をサーバーレスで実現
- Eventarc に対応しているサービスと連携
Google Cloud の事例
Anthos
- Kubernetes ベースのマルチクラウド管理
- 異なるベンダー、オンプレミスを管理
- サービスメッシュでネットワークをビジネスロジックから分離
AlloyDB
- PostgreSQL と互換性のあるフルマネージドデータベース
- インテリジェントなストレージ、高可用性
- Cloud SQL / Cloud Spanner の間を埋める存在
Azure
Azure の好きなサービス
- Azure Functions
- Azure Cosmos DB
- Azure Open AI Service
- Azure Mobile Apps
- Azure IoT
- Azure DevOps
- Azure Application Insights
Azure DevOps
- クラウドの開発を進める上で効率的に共同作業を行い、リリースするために必要な機能を提供
- アジャイル・スクラム開発に対応
- Pipeline / Board / Artifacts / Repos / Test Plans など開発に必要なサービスが揃っている
- GitHub や任意のリポジトリと連携
Azure Functions
- 拡張機能の Durable Functions でワークフローを作成
- Azure Application Insights で監視
Azure Cosmos DB
- マルチモデル (NoSQL / MongoDB / Cassandra / Gremlin / Table / PostgreSQL (Citus))
- グローバル分散・水平スケーリング
- Azure Azure Synapse Link for Azure Cosmos DB でリアルタイム分析
所感
せっかくのお祭りイベントなので原点に帰って「好きなこと」をとにかくしゃべってみましたが、内容はもっと特定の技術領域に絞った方が良かったかもと反省しています。
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