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GoogleリスペクトなエンジニアがGoogle Cloud Next Tokyo '18で感じたこれからのエンジニア生存戦略

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筆者について


  • Googleの考え方に共感を覚える

  • 幸せなエンジニアリングとそのための組織作りに対して強い興味を持っている



Google Cloud Next Tokyo '18で見てきたテーマ


  • DevOps(SRE)

  • インフラ技術

  • データ活用

  • 働き方



免責事項

本記事の内容について


  • 各サービスの具体的な紹介や使い方は紹介しない

  • Googleのサービス展開意図などは筆者の妄想推測によるもので、公式発表ではない

  • Google Cloud Next Tokyo '18で言及されていたものを網羅してはいない

  • 利用している画像に権利上の問題が発生したら即座に取り下げる



全体を通した所感


  • GCPの立ち位置を再定義している


    • エンタープライズ向け利用の促進

    • マルチクラウドでの選択肢として



  • データドリブンな文化の促進


    • ナレッジのコモディティ化は進んでいる

    • データに対してインサイトを得ることに人の価値が生まれる時代





GCPの立ち位置

クラウドインフラ分野でシェア4位と言われるGCPの立ち位置を明確にしようとしている。

すなわち、独走首位のAWSからユーザを切り崩すのではなく、マルチクラウドで第2の選択肢としてGCPを利用する方法を提案する。



どうやって?



AI1

GCPの中でもひときわ他クラウドに関わりなく利用されがちなBigQueryとの親和性をもったBigQuery MLを中心に、AI企業としての色を強く出している。

分析用のデータを多く保存するBigQueryなので、この融合は既定路線で、かつビジネス層へのアピールとしてもわかりやすい。

当然のようにAWSもAzureもAIを推進しているが、競争力の強いデータストアを持つことがアドバンテージと考えられる。



Cloud Service Platform

他サービスに対して大きくリードしているGCPのコンテナを中心に置いたエコシステムで存在感を示すとともに、他クラウドやオンプレを同時に管理できるCloud Service Platformでオーケストレーションを実現する。



Knative

FaaS on k8sとでも言うべきだろうか。

サーバレスといえばLambdaの使い勝手が良い中で、ポータビリティを高めるためにk8sでホスティングできるようにしたものだと捉えている。

その上で、GKE、Serverless Containersと組み合わせることでより抽象度を上げていく。



データドリブンな環境作り


  • Stackdriver

  • GSuite Insights

  • Spinnaker2



スマートクリエイティブ

How Google Worksでも言及されていた、Googlerの行動様式

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データの重要性

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データをどう取得するか


  • 開発者がデータを意図的にため込むもの


    • ノイズを抑える、サービス固有の観点を入れ込むため

    • Stackdriver3

    • BigQuery (ML)



  • 利用することで自動的に取得されるもの


    • Gsuite Insghts

    • Spinnaker





これからの生存戦略



変化に柔軟であること


  • GCPがクラウドプラットフォームシェアで後塵を拝しているからこそ生まれてきた戦略もあるように感じられた

  • 検索エンジンで拡大したGoogleだが、ただの検索エンジンに終始していない

  • OKR


    • Googleでは長期計画を持たない

    • それ以上の結果を出すことができないため

    • 走りながら考えるのがGoogle流





客観的に根拠を計測する


  • 人間は必ずしも最適な判断をできるわけではない4

  • 客観的な根拠を常に求めることで、宗教戦争から脱却する可能性を得る



自動化とデータの収集


  • 人をアルゴリズムから解放する

  • アルゴリズムの中で必要なものは自動化する

  • エンジニアを幸せに


    • 自由を許し生産性を高く

    • プロダクトが必要とする情報はプラットフォームが取得する





まとめ

筆者自身の興味によりバイアスのかかった見方となっていることは否めないが、Googleらしい打ち出し方を感じられた。

制限するのではなく自由を許す。そのために必要なものを、プラットフォームとして用意する。それにはデータを正しく利用することが必要不可欠である。

今時珍しくもない考え方ではあるが、これらを実践することはなかなか難しい。文化の徹底した浸透によって好ましい環境が生まれているものと考えている。

関係者を信頼し、ビジョンを共有することで、結果的に成果に結びつけるGoogleにますます注目したい。



脚注





  1. 何でもAIと呼ぶ風潮は技術者として面白くないが、GCNextのように非エンジニアからも注目度の高いカンファレンスで訴求しやすいことは理解できる。 



  2. 閾値を設定してリリースの正真性を測り、人の経験則を排除する 



  3. New Relickに代表されるAPMと思想が異なり、どちらが本当に必要とするものなのかまだ判断つかない 



  4. 筆者の母親が機械の操作で意図しない結果となったときに「所詮機械だから仕方ない」とよく言うが、ほとんどは人間が使い方を誤っている場合である。判断を誤らないという点において機械の方が優秀であることは、本記事を読んでる方々には同意いただけるのではないだろうか。