Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure 日本語版

Overview

Class Central Tips

このコースでは、Google Cloud Platform（GCP）の操作に必要な重要な概念と用語について説明していきます。Google Cloud Platform で使用できる Google App Engine、Google Compute Engine、Google Kubernetes Engine、Google Cloud Storage、Google Cloud SQL、BigQuery などのさまざまなコンピューティングサービスとストレージサービスについて説明し、それぞれを比較します。さらに、Google Cloud Resource Manager のリソース階層や Google Cloud Identity and Access Management といった、リソースとポリシーを管理するための重要なツールについても説明します。ハンズオンラボでは、GCP を操作するための基本的なスキルを習得します。

注:
• 現在、Google のサービスは中国では利用できません。

Syllabus

Google Cloud Platform の紹介

Google Cloud Platform に用意されている主なサービスには、コンピューティング、ストレージ、ビッグデータ、機械学習の 4 種類があります。このコースでは、最初の 2 種類のサービスと、Google Virtual Private Cloud（VPC）ネットワーキングに焦点を当てます。またこちらのモジュールでは、Google Cloud Platform の基本について学習します。クラウドコンピューティングの進化の歴史を辿り、この分野に関する Google 独自の取り組みについて説明していきます。また、リージョンとゾーンについて、構造上重要な概念についても触れます。

Google Cloud Platform を使用する

GCP ではプロジェクトを使ってリソースを整理します。これらのリソースに対して誰が何を実行できるかコントロールするには、Google Cloud Identity and Access Management（「IAM」と呼ばれます）を使用します。GCP への接続に使うテクノロジーは、複数のオプションの中から任意に選ぶことができます。このモジュールではそれらを 1 つずつ取り上げ、加えて GCP をすぐに使い始めることができる Cloud Launcher というサービスを紹介します。

クラウドの仮想マシン

Compute Engine を使用すると、Google のグローバルインフラストラクチャ上で仮想マシンを実行することができます。このモジュールでは、Compute Engine の仕組みについて Google の仮想ネットワーキングを中心に説明します。

クラウドのストレージ

アプリケーションでは、データを保存する必要があります。アプリケーションとワークロードによって、必要となるストレージやデータベースソリューションは異なります。このモジュールでは、GCP のコアストレージオプションである Cloud Storage、Cloud SQL、Cloud Spanner、Cloud Datastore、Google Bigtable について説明し、それぞれの違いを明らかにしていきます。

クラウドのコンテナ

シンプルで相互運用可能なコンテナは、シームレスできめ細かいスケーリングを実現します。Kubernetes は、コンテナのオーケストレーションレイヤです。Kubernetes Engine は、サービスとしての Kubernetes です。スケーラブルなマネージドサービスとして、Google のインフラストラクチャで実行されます。Kubernetes Engine では、クラスタの作成を指示すると、コンテナがクラスタにスケジュールされて、定義した要件に基づいて自動的に管理されます。このモジュールでは、Kubernetes Engine がどのように機能するのか、アプリケーションをコンテナにデプロイするのにどのように役立つのかを説明します。

クラウドのアプリケーション

App Engine とは Platform-as-a-Service（PaaS）であり、コードの実行に必要なハードウェアとネットワークインフラストラクチャを管理します。App Engine には、多くのウェブアプリケーションに必要なサービスが組み込まれています。このモジュールでは App Engine の仕組みについて説明します。

クラウドでの開発、デプロイ、モニタリング

開発、デプロイ、モニタリングで一般的に利用されているツールは、GCP でも機能します。同時に、GCP に密接に統合されているものも用意されています。このモジュールでは、こうしたツールについて説明します。

クラウドでのビッグデータと機械学習

GCP のビッグデータと機械学習のサービスは、お客様がデータを最大限に活用できるようサポートすることを目的としており、アプリケーションに簡単に統合して実際に利用できるような形で提供されています。このモジュールでは、現在提供されているビッグデータサービスと機械学習サービスを紹介し、それぞれがどのように活用できるかについて説明していきます。