kawabatas技術ブログ

試してみたことを書いていきます

Google Cloud Next '19 in Tokyo 参加レポート

gcp

概要

昨年に続き、今年も参加できたので、レポートです。

Google Cloud Nextとは、

Next は Google Cloud に関する技術や事例などを共有するためのイベントです。

kawabatas.hatenablog.com

受講セッション

セッション動画は youtube に徐々に上げられています。

基調講演1日目

  • Cloud Run が東京リージョンへ
  • Anthos。オンプレや他クラウドの VM のアプリを GKE のコンテナにワークロードに変換し、モダナイズできるらしい。今回の Next の目玉だった感。
  • DeNA が オンプレから GCP を選択した一番の理由は、費用ではなく、人材がより創造性にフォーカスできると確信したかららしい。

D1-1-S07 アプリ開発のスピードをあげる Google App Engine と GCP のご紹介

AppEngine 新機能

  • 第二世代ランタイム
    • アーミーナイフ問題（AppEngine に memcache や DB があったり）を解決していってる
    • gVisor で動く
    • しれっと、メモリが倍になってるらしい
  • VPC 接続
    • VPC 作成、VPC コネクタ生成、app.yaml の設定追加 → Internal IP で GCP リソースを使える（Cloud Memorystoreも使える？）
  • Cloud Run 互換性

また AppEngine に Deplicate の予定はなく、これからも長期で開発を進めていく予定だとのこと。

D1-2-S11 ユーザ目線で作る AI アプリ開発の極意 ~ AI 開発を発注するその前に

機械学習を利用して確率を表示するとき、確率だけを表示するのは良くない。

例えば、

×遅延確率 83 %

○現在XX線は通常より1.5倍混み合っているので、10分の遅延が見込まれます

D1-3-S02 Cloud Run ~ Knative を使った新しいサーバーレス

Knative：コンテナをサーバレス like に使える

今までのサーバレスの課題（制約）

  • 言語、ライブラリに制約
  • 特定のベンダーロックイン
  • GPU/TPU 特定のハードウェアへアクセスできない
    • → Cloud Run on GKE なら GPU など使える

IAM Role で認証つきリクエストもできる

一般ユーザ向けのサービスを Cloud Run で提供するなら、Concurrency は検証して、適切な設定をしたほうが良さそう

D1-4-S02 メルペイのマイクロサービスを支える GKE と Cloud Spanner

マイクロサービスの話しはこちらと同じだった感。

Cloud Spanner は SQL like だが、MySQL とは全然違う（Primary Keyダメ）ので、公式ドキュメントをしっかり読み込みましょう、とのこと。

現状、エミュレータがないので、共有インスタンスをローカル用、CI用に立てて利用しているとのこと。辛い。。

D1-5-S01 Google Kubernetes Engine によるコンテナセキュリティの道

CI/CD、コンテナビルドのレイヤー

  • GCR のイメージの脆弱性スキャン

Kubernetes へのデプロイのレイヤー

  • イメージのデプロイ可能なリポジトリをポリシーに設定できる

アプリケーション運用時のレイヤー

  • gVisor
  • Istio のサービスメッシュ
  • （NEW） Event Thread Detection
    • stackdriver のログ出力から脅威を検出するらしい

その他

  • （NEW）Cloud Security Command Center
    • セキュリティの問題を一箇所で確認できるダッシュボード

D1-6-S10 GCPにおけるリソースとコスト管理のベストプラクティス

ドメイン、組織のベストプラクティスは、今まで考えたことなかったので、なるほどと思いました。

  • 重要な役割を複数の人に割り当てる
  • 特権管理者用のメールアドレスを作成

D1-7-S03 GCP で稼働する GO アプリケーションのパフォーマンスチューニング

go tool xxx でトレースや CPU プロファイリングなどができ、パフォーマンスチューニングをできることがわかった。

正直、今の僕では、全然使いこなせないと感じた。

これが使いこなせれば、Stackdriver Profiler も活躍しそう。

Tips f:id:kawabatas:20190811081236j:plain f:id:kawabatas:20190811081218j:plain

基調講演2日目

ファミマの社長のプレゼンが魅力的だったw

Gmail にチャット機能がくる。

データ収集〜分析〜可視化〜機械学習　までのツールが増えた感。

D2-1-S08 Googleスプレッドシートでインサイトを発見し共有するための30の方法

Connected sheetsで BigQuery の何十億のデータをスプレッドシートで分析できるようになる。

スプレッドシートで分析レポートを作成できる。

データポータルが不要になる感。。とりあえずデータは全てBigQueryにつっこみ、軽く分析するならスプレッドシートで、

データアナリストが詳細を分析するなら Loocker 等、BIツールを使う感じになるのかなと。

D2-2-S01 少人数で実現する GKE と Firebase を使ったモバイルアプリ開発手法

ブロックチェーンの理解が少しだけ深まった

D2-3-S11 Google Cloud で読む、書く、翻訳する：テキスト処理を容易に実現する機械学習

AutoML Natural Language では専門用語を学習させることもでき、

僕らも機械学習を使うことができると思った。

Tips

  • 12時のセッションを受講すると、お弁当出ました。18〜19時台のセッションでもお弁当出ました。
  • 充電スペースはありますが、混雑しているのでモバイルバッテリーを持っていった方が良さそうです。
  • Expo 会場では各社がノベルティを配布しているのですが、レベルが上がっていました。。帰りにバックが一杯になったので、PCも持って行かず、荷物少なめの方が良さそうです。

終わりに

多くのインプットがありました。

来年も参加できるといいな。