Google Cloud Next ’24 Recap 技術と筋肉を融合したセッションで登壇してきました!(in 日比谷オフィス)

Google Cloud Next ’24 Recap 技術と筋肉を融合したセッションで登壇してきました!(in 日比谷オフィス)

Recapで登壇した**MLB × Google Cloud** のセッション事例をメインに解説します。請求データ管理の「FOCUS」にも注目。
Clock Icon2024.04.18

はじめに

今回登壇した内容は、3つのNextで発表された事例セッション紹介しました。(すでにブログに全てまとめております)
その中でもRecapでは、MLB × Google Cloud のセッション事例をメインに登壇しました。

また、今回のブログでは比較的新しい機能であるFOCUSというBigQuery ビューを使用した請求データ管理について触れたいと思います。

最後にAIが台頭する中で、人間のあるべき形について、1つの考えを皆さまにお伝えしました。

【座談会:真ん中の前腕が発達しているのが私です。他優秀な弊社エンジニア。】

登壇スライド

今回の内容(MLB × Google Cloud の事例)

セッションレポートブログ

概要

MLBでは150以上のGKEクラスターを構築し、6000ものアプリケーションを34のビジネスユニット(事業)で運用し、さらにはすべてのメジャーリーグパークにAnthosを展開しています。

彼らのクラウド監視スイートは、ログやモニタリング、トレース情報を一元化し、BigQueryを活用してこれらのデータを深く分析しているようです。

コスト管理においては、FinOpsのアプローチを取り入れ、詳細な請求データをBigQueryにエクスポートしています。

これにより、コストの割り当てと最適化が可能になり、MLBは効率的なクラウド運用を実現しています。

さらに、GitHub Actionsパイプラインのコスト分析と最適化のデモを通じて、MLBがどのようにして技術的洞察を得ているかが示されておりました。

MLB 請求データの管理

FinOpsの導入

MLBの球場ではさまざまなものが、システムと連携されて、データとして蓄積されています。(売店情報、試合情報、走塁情報、球速情報...etc)

その中で、クラウドの請求に焦点を当てたFinOpsの概念がMLBでも取り入れられております。

FinOpsとは、クラウドサービスの特徴である「使用した分だけ料金が発生する」という従量課金の性質を踏まえ、企業がそのコストを集中的に管理し、いかに効率的にクラウドサービスを運用するかを追求する考え方です。

さらに、上記のブログでも書きましたが、Google CloudにおけるFinOpsの取り組みには、SREの理念が取り入れられています。

例えば、もし課金に関する問題が生じた場合に、その責任個人に帰するのではなく、組織の体制プロセスに不備があったと捉え、同様の問題の再発防止を目指すという考え方が大切にされています。

このようなアプローチにより、企業はクラウドコストをより透明に管理し、ビジネス価値を損なうことなく、賢くコストをコントロールすることが可能になります。

FOCUS

Google Cloudでは、Billing コンソールを通じて課金データを一元的に管理することが可能です。このコンソール内には、数クリックだけでBigQueryに請求データを送信できるBilling Exportという便利な機能が備わっています。

ただし、Google Cloudの課金データは独自のフォーマットで提供されており、他のクラウドプロバイダーやサードパーティ製の請求データフォーマットとは異なるため、これらをBigQueryで統合して分析する際には互換性の問題が発生する可能性があります。

このような課題を解決するために開発されたのが、FOCUS(FinOps Cost and Usage Specification)という規格です。

FOCUSは、異なるクラウドサービスプロバイダーの課金データを共通のデータスキーマに統一することで、一貫した分析と管理を可能にしてくれます。

また、BigQueryビューを利用すると、Google Cloudのデータだけでなく、他のデータソース(例えばSaaS、AWS、Azureなど)の請求データもFOCUSのデータフォーマットに沿ってBigQueryで統合分析することができます。

このように、MLB(Major League Baseball)では、アーキテクチャ/データ分析をGoogle Cloudネイティブな設計に基づいて統合し、システムの設計を行っているようです。

MLBの例を通じて、Google Cloudの強力な分析ツールがどのようにビジネスに価値をもたらすかが示されているとても事例でした。(野球最高)

その他登壇した内容(ブログ)

生成AIを活用した支援事例の実績

クラウド資格を活用したキャリア形成について

生成AIがあるからこそ、人間のバリュー(筋肉)をだそう

Recapで話した筋肉の話

ここの項目は余談ですが、時間があれば見てください。
Recapに参加された方に向けて、私の独断と偏見の考えを述べました。

Next '24のセッションでも、おおよそ7~8割方は生成AIのセッションで埋まっておりました。

昨今、AIの力が伸びている中で、人類がどうあるべきかという課題もあるかと思います。
私は1つだけそこで提案したいと思います。

人間(個人)のバリューを出すために、筋肉を鍛え、動物にはできない人間ならではの知能を有した行動を行う。
それが筋トレだと私は思っております。

筋トレ(筋肉)とは、AIには付けることのできない、とても重要な人間としてのバリューだと私は感じざるをえません。

筋肉をつけた人間がAIを活用する」そんな世の中は幸せしかないと私は思います。

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