先日、Google Cloud Dayに参加してみて、いろんな企業の事例を拝見させていただきましたが、GCPをつかう理由をまとめてみたいなと思いました。

【クラウドへの移行理由】

◆オールアバウト

・密結合な構成の限界：
低いメンテナンス性（バージョンアップ等が容易にできない、別アプリの不具合による事故誘発、障害調査の難上昇）
スケールしにくい（他のアプリへの影響考慮がマストで。即時スケールができない。）
・開発·運用コストの増大と圧迫：
ネットワークサーバの運用コスト（各標装置や配線帯の保守。導入時の対応(調入、設置、設定など)。ハードウェア故障への対応）
障害対応へのコスト（障害に備えた冗長構成の考慮。事故時の現地駆けつけまでの時間）
・属人化

◆動画名：オンプレからGCPへのLift&Shift事例

・オンプレミスでの課題：
保守コスト（定期的な機器/ライセンスの更新や、突発的なハードウェア故障への対応。メンバーが DC に行って作業しなければならない場合もある。）
リソース増減に柔軟性がない（仮想基盤自体のリソース調整は物理マシン単位での増減となり即時対応ができない。一時的に大規模にリソースを使いたいようなケースは対応コスト的に諦めざるをえない）
基盤障害（仮想基型の障書による広範囲なサービス障害がゼロではない状態だった）
・アプリケーション (forSurvey) の課題
インスタンスの構成が管理できていない（多数あるインスタンスに一貫性がなく、現在どういう機成になっているかの全体体宅握も大変。よって、ミドルウェア更新にも手間がかかる）
負荷の増減に動的に対応できない（高負荷に耐えられるリソースを常特割り当てているが無駄が多い。突発的な高負荷時には人力で対応、対応できるメンバーも取られる。事前に高付加が予想される場合も同様）

【課題解決のためにクラウドでできること】

オートスケール
ネットワークやサーバの仮想化
故障・障害への対応はクラウド事業者が対応
↓

【次にでてくる課題】

・高そう
・難しそう
・クラウドを活用できなさそう

【なぜGCPを選ぶのか？】

・Lockerというデータ可視化ツールがある
・料金が安い
・Migrate for compute Engineという機能がある
・少人数でもLiftは可能
・アプリケーション (forSurvey) の課題⇛コンテナとGKEがある
・分析に定評がある
・データ基板にほしい機能はそろっている　ETL、データウェアハウス、BI、監視、ロギング、通知

【GCPを選んだ理由】

◆モンスト

Gsuiteとの親和性
　分析のアウトプットとして利用されるサービスと連携しやすい。
　Google Groupsの連携による権限管理も可能
　Lockerを使いたかった
データを必要としている人が必要なときにアクセスできるようにしたい

◆日テレ

グループ会社ではデータの基盤がBigQuery を利用していた
BigQueryのパフォーマンスがよい、安い。
Google Analtyics 360, Google　AD Manager など、BigQeuryの恩恵が受けられそう

◆動画名：オンプレからGCPへのLift&Shift事例

・シンプルな料金体型：
１ヶ月継続利用で自動的に30％OFFはシンプルでわかりやすい。運用も楽。
・LiveMigration：
ホストシステムのイベントを自動通知してインスタンスを起動中のまま別ホストに移動してくれる。運用上何も気にしなくていい。

・GKE
k8sのマネージドサービスとしては他社よりも優れていた。

※ネット情報

◆クラウドエース

他社クラウドサービスと比べて、利用料が安い

◆日経クロステック

・深層学習、データ分析ではGoogleが強い
・AWｓはRIのため、計画性が必要になるが、GCPは長期利用した場合に割引になるので、計画性がなくても割引になる

【GCPが最適なユーザ】

・クラウドにしたいが費用を下げたい
・他社クラウドを利用しているが、GCPも利用してみたい（Anthosがあるので）
・分析もやってみたい
・Gsuiteも利用して権限管理やデータ分析をしたい