はじめに
Google Cloud Next '23 現地参加組の田中孝明です。
Google Cloud Next はクラスメソッドからは初参加らしいので現地の雰囲気も合わせてお伝えできればと思います。
お知らせ
9/4(月) 帰国後すぐにクラスメソッド日比谷オフィスにて recap イベント開催します。ビアバッシュ交えながら現地の熱狂をお伝えできればと思いますので是非ご参加お願いします。
セッション概要
金融サービスのイノベーターは、比類のないスケーラビリティとハンズフリー管理のために Spanner を信頼しています。Spanner をより強力にし、銀行、フィンテック、規制産業にとって利用しやすいものにする AI、運用分析、分散 SQL の最新のイノベーションについて学びます。このセッションでは、CERC が Spanner を使用してブラジルの為替債権市場をどのように混乱させているかについて詳しく説明します。Spanner と Google Cloud を中核として、非常に最適なコストでビジネスを拡大し、規制要件を満たした方法を共有します。
セッション動画
セッション内容
Cloud Spanner はリレーショナルで水平スケーラビリティーを備え、メンテナンスダウンタイムの概念がない高可用性を備えたデータベースです。
Google 社内はもちろん、10億を超えるユーザー製品で利用されている。
Cloud Spanner は1秒あたり30億以上のリクエストを実行する。
さらに12エクサバイトを超えるデータを管理している。
金融サービス、小売であろうと、ミッションクリティカルなワークロードを実行していて、高い外部整合性を備え、99.999％（ファイブナイン）の高可用性を要する規模の用途には Cloud Spanner は適した選択となる。
1000個の MySQL / PostgreSQL のインスタンスを一つの Cloud Spanner に移行した例がある。
Cloud Spanner の能力を活かすために AI/ML の力を活用していくことに注力している。
支払いアプリケーションの一環には、この取引が安全な取引であるかを確認する必要がある。Vertex AI を用いて実現できないか。
事前トレーニングされた機械学習モデルを Vertex AI から Cloud Spanner のスキーマに登録する。支払いトランザクションを実行しているときに呼び出す。
SQLクエリを記述するのは面倒なことがある。
開発者を支援するために基調講演でも話した Duet AI が活用できる。
Duet AI はAIのアシスタントで Google Cloud のコンソールからアクセスできる。対話形式で SQLクエリ を生成してくれる。
基調講演でも話された Spanner Studio には動的オブジェクトエクスプローラー、新しいSQLエディター、および新しいDMLエディターがあります。
Google は、ユーザーが運用データを最大限に活用できるようにする新しいテクノロジーの開発に重点を置いている。
運用データに基づいて、いくつか分析クエリを実行する必要が出てくる。
運用データベースからデータをエクスポートしている可能性もある。
Data Boost はトランザクションアプリケーションに影響を与えることがなく、あらゆる種類のワークロードに対応できる、革新的なテクノロジーツールです。
何よりもまず、ワークロードが分離される。トランザクションアプリケーションの影響を与えることがなく、分析クエリやデータエクスポートを行える。
GA でアプリケーション内ではなく、スキーマ内でキーが自動生成されるようになった。これはランダムに生成された一意のものなので、ホットスポットが防止される。
ブラジルでは、クレジットカードでの支払いも含め、あらゆるものを売掛金として使用できる。
最も重要な問題は料金で、ブラジルでは、支店金利が高いため、銀行が売掛金に関連する詳細なデータを把握することが困難になっている。
取引が発生するたびに取得者は日中はこの情報を受け取り夜間には当社に情報を送信する。
ユーザーからのクエリには、バッチリクエストと複雑なクエリという2つのソースを介して送信される可能性がある。
トラフィックの1日の変動は10倍で、パフォーマンスを損なうことなくデータベースの弾力性が必要であるが、オーバープロビジョニングでより多くのリソースを投入し、それに資金を投入するだけではいけないことも意味する。
OLTPシステムで分析クエリを実行するとシステムに影響がでる。
ボリュームに関しては、合計 300TB のデータがインスタンスに保存され、最大のインスタンスは 187TB ほどある。
赤色の線はレイテンシーです。驚くことにトラフィックに関係なくパフォーマンスは安定しています。
Data Boost は我々にとって大きな変革をもたらしました。これによりコストやパフォーマンスを犠牲にすることなく分析クエリを実行できます。
現在500を超える銀行でクレジットカードの80％以上を処理する前にどのように説明したかを示した。 今後はもっと多くのクライアントに導入される予定がある。
所感
Cloud Spanner のアップデートを始め、実際に現場で活用されている Data Boost のパフォーマンスデータも見れるなど、今後のアーキテクチャを検討する上で有用な情報が詰まったセッションでした。
Duet AI の登場によって、学習コストが高いと言われていた Cloud Spanner の導入の障壁が下がることも期待できそうです。
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