概要
- GCPのデータ保存系サービスを紹介します。
- IT用語を一切使わずに、ITやクラウドについて本当に何も知らない方向けに説明します。
データ保存系サービス
BigQuery
データの分析やAIに使う大量のデータを保存・管理して、分析するところ。
「データウェアハウス」というカテゴリで、AWSとか別の会社も似たようなサービスを出してる。
つまりGoogle CloudのデータウェアハウスがBigQuery。
データ分析では「どの商品が人気か」とか、「どういう人が買ってくれてるか」とか、物事の傾向を調べるんだけど、それには大量のデータが必要。
データウェアハウスは、この大量のデータを使うのに特化してて、効率よく分析ができる。
Cloud Storage
ファイルを保存するところ。
普段PCに保存しているような、Excelファイルとか画像とかを保存できる。
WEBサイトとつなげて、ファイルの保存機能とかダウンロード機能に使うことができる。
Cloud SQL
文字列や数値、日付などのデータを保存するところ。
表の形式でデータを保持していて、1行ずつ保存したり更新したりすることが多い。
WEBサイトとつなげて、ユーザーが打ち込んだ情報や、操作した履歴が保存できる。
AlloyDB
基本的な使いどころはCloud SQLと同じで、表の形式でデータを保存する。
ただし、PostgreSQLという種類の仕組みしか使えない。
その代わり性能はこっちのが良くて、データを取ってくるのを高速にできることがある。
Spanner
これも表の形式でデータを保存する。
上2つと比べて、一度にたくさんの人がデータを取ってきたり保存したりするのに強い。
1つの機械にやらせるんじゃなくて、複数に分担させることが得意だから。
Bigtable
これも行と列の表の形式でデータを保存するんだけど、上3つの仲間じゃない。
ただのシンプルな表形式じゃなくて、行ごとに違う列を持ってたり、列が階層構造になってたりして、いびつな構造をしてる。
Firestore
情報を表形式でなく、複数の項目とか階層構造の形で保存する。
縦横きっちりしてる表形式じゃない分、保持する情報を柔軟に変えられる。
情報がころころ変わるような場面に適した機能をもってて、WEBアプリに使いやすい。
ただし表形式じゃないから、データ同士の複雑な関係を整理するのは苦手。
Memorystore
データを保存するっていうより、一時的に覚えておくってイメージ。
使ったり覚えておいたりするのが素早くできる。
通販サイトのお買い物カートとかで使われる。
BigLake
これはここまでと違ってデータの保存場所ではない。
普通データを分析するときは、分析用のサービスにデータを移すことが多いんだけど、
これを使うとデータ置き場に置きっぱなしでも、そのデータを分析できる。
GCPのサービスだけじゃなくて、AWSやAzureなど他の会社のデータも見れる。