Google Cloud Next とは？

Google Cloud Next ’23とは、Google Cloud のインスピレーション、イノベーション、教育の世界的な展示会です。

意思決定者、開発者、そしてアクセシブルでスケーラブル、かつ社会的責任のあるクラウドに情熱を燃やすすべての人々が一堂に会し、課題、ソリューション、10 倍のアイデア、ゲームを変えるテクノロジーを共有する場です。

基調講演の現地レポート（Day2、What’s Next for Your App?）

2回目の基調講演レポートとなる今回は、8/30(水)10:30～11:45に開催された「Developer Keynote: What’s Next for Your App?」についてリポートします。

公式サイトによるセッション紹介を日本語訳すると、以下のような内容です。

“「レガシー」は悪い言葉ではない。それは、長持ちするほど優れたソフトウェア、つまりビジネスに真の価値を提供するアプリを構築したことを意味する。さて、次に何が来るのでしょうか？Google Cloud の開発者やコミュニティ リーダーと一緒に、デモや実際のユースケース、そして思いもよらない話を交えながら、Google Cloud の最新の機能やプラクティスが、最も重要な「クラウドへの新しい道」をどのように切り開くのか、そして運がよければ、まったく新しいレガシーを構築することができるのかをご覧ください。“

引用元：Google Cloud Next San Francisco ’23

登壇者

登壇者はこちらの方です。

会社名	登壇者	役職
Google Cloud	Forrest Brazeal（フォレスト・ブレイザル）	Head of Developer Media
Google	Richard Seroter（リチャード・セロター）	Director of Developer Relations and Product Management
Tech Snobs	Mark Johnson（マーク・ジョンソン）	Solutions Architect & Cloud Trainer
Altissimo	Lukas Karlsson（ルーカス・カールソン）	Founder
AliceKeelerLLC	Alice Keeler（アリス・キーラー）	Queen of Spreadsheets
SADA	Miles Ward（マイルズ・ウォード）	CTO

会場の様子

Google Cloud Next’23も2日目となりましたが、Keynoteの会場は更なる熱気を醸し出していました。

セッション開始までのカウントダウンが終わると、本講演のキーワードである「レガシー」を連想させる8ビットゲームのような画像をバックにオープニングが始まり、会場が盛り上がっていきました。

Keynote開始

冒頭ではレガシーなロードバランサーで起きた重大なバグなど、これまでGoogleのレガシーアプリケーションで起きたインシデントの歴史やその対応について、Google Cloud Champion Innovatorのメンバーへのインタビュー動画を交えながら説明していました。

その上で、レガシーアプリケーションのモダナイゼーションを行うにあたり重要となる4つのポイントについて、Google Cloudの最新サービス・機能を使用したデモンストレーションを通してどのようなことができるのかを説明していました。

Product

Platform

Security

Data

また上記項目に該当する過去の事例があればそれを提示し、アプリケーションの設計から運用において気をつけるポイントを述べていました。

Product

デモンストレーション

このセクションでは、以下の要件を満たす生成AIアプリケーションのビルドに関するデモンストレーションが行われました。

AppSheetとDuet AIを使用したカスタムアプリケーションのビルドがしたい

電話もしくはタブレットを使用してデータを簡単に取得したい

AIを使用して強化と自動化をしたい

デモンストレーションの様子（使用されたサービス・機能）

デモンストレーションの様子を交えながら、要件を達成するために使用されたサービス・機能を紹介していきます。

Duet AI with AppSheet

Day 1のKeynoteでも紹介されたDuet AIをAppSheetにて使用しています。ビルド時にどのようなアプリケーションを作りたいか、どんなデータがほしいかをチャット形式でリクエストしていき、そのまま進めるとspreadsheet形式でデータテーブルが作成されます。

Vertex AI

また、今回はデータの安全性を対話形式で保証するためにVertex AIをバックグラウンドに実装しています。

デモンストレーションのまとめ

このデモンストレーションでは以下のことがわかりました。今までは膨大なコーディングが必要だったであろう作業がノーコード（チャット上でのやり取り・コンソール上での操作のみ）で行うことができています。

自然言語プロンプトを使用したアプリケーションプロトタイプの提供

Duet AIを使用したオーディオキャプチャの組込み

Google Cloudの他API・機械学習サービスの呼び出し

Platform

LEGACY LORE「One Little bool」

ここからは過去の事例から得た知見も述べていました。

この事例では、アプリケーション開発をするうえで、小さな変更を加えるのにどのくらいの時間を要するのかを、修正カ所のみではなくプロダクト全体として意識することが重要であることを述べていました。

デモンストレーション

このセクションでは以下の3つの要件に対しどのようにを対応するかについて、動的なWebアプリケーションを使用してデモンストレーションが行われました。

スケーリングイベントに対する対応

メンテナンスが容易なインフラストラクチャの実現

よりパーソナライズされた顧客のエクスペリエンスの構築

デモンストレーションの様子（使用されたサービス・機能）

Cloud Run

WebアプリケーションのAPI層にはCloud Runを使用しています。これにより、自動スケーリングを実現しています。

またCloud RunのコンテナインスタンスのCPU Boostオプションを有効にすることで、コールドスタートによるレイテンシを軽減することができるとのことです。

Cloud Deploy

デプロイ時には、Cloud Deployの「multiTarget」オプションを使用し、複数環境に対する並列デプロイを実施しています。

デモンストレーションのまとめ

このデモンストレーションにより以下のことがわかりました。

CPU Boostを使用して高パフォーマンスの実現

Cloud Deployで並列デプロイを行うことでより効果的なサービス提供の実現

インフラ部分に関する独自のコーディングなしにフルマネージドのCloud Runジョブの実行

Security

LEGACY LORE「Zero day」

2021年に脆弱性が発見され話題となった「log4j」を元に事例紹介がされました。

デモンストレーション

このセクションでは以下の3つの要件を満たすようなCI/CDパイプラインのデモンストレーションが行われました。

開発環境の保護

ビルドプロセスの整合性を確保

本番環境におけるアプリケーションの保護

デモンストレーションの様子（使用されたサービス・機能）

Cloud Workstations

Cloud Workstationsを使用することで、組込みセキュリティと事前構成済み・カスタマイズ可能なマネージド開発環境を用意できます。

Cloud Build + Binary Authorization

承認されていないソースコードからビルドされたコンテナイメージのデプロイを防ぐことができます。

slsa.dev

またslsa.devを適用することで、Cloud Buildを含むCI/CDパイプラインの保護を行っています

なお、Binary Authorizationとslsa.devに関してはGKE Enterpriseでも使用可能とのことでした。

Security Command Center

Security Command Centerを使用することで、構成ミス、脆弱性、脅威を特定・検出を行い、リスク軽減を図ります。

リスクを検出する際には、Duet AIを使用し検出結果のサマリが表示されます。

デモンストレーションのまとめ

本項のはじめに提示した要件と、デモンストレーションにて実際に使用したサービス・機能の紐付けは以下のようになります。

Cloud Workstationsによる開発環境の保護

Binary Authorizationによるビルドプロセスの整合性確保

Security Command Center with Duet AIによるランタイム（本番環境アプリケーション）保護

Data

LEGACY LORE「Spannacles」

Google Workspaceチームにて実施された、Gmail内のすべてのメールをレガシーデータベースからSpannerへ移行する事例が紹介されました。

デモンストレーション

このセクションでは以下の3つの要件を満たすような分析レイクハウスのデモンストレーションが行われました。

セキュリティを含むデータ操作を簡素化する

所有するデータをAIと連携する

最も適したオープンソースのマネージドツールを使用する

デモンストレーションの様子（使用されたサービス・機能）

Cloud Storage

Cloud Storageのバケットにデータを保管します。

BigLake

BigQuery

先に作成したBigLakeテーブルを対象にそのままクエリを実行することができます。

テーブルデータに対しポリシータグと行アクセスポリシーを使用することで、データの保護も可能です。

またDuet AIを使用したクエリの自動生成・実行も可能です。

BigQuery Studio

Google Cloud のデータ分析スイートの統合された共同ワークスペースであるBigQuery Studioが発表されました。

データの取り込みから可視化、またMLトレーニングなど、データから AI へのワークフローを高速化するのに役立ちます。

Apache Icebarg

Apache Icebergなどのオープンソースのファイル形式を使用したデータの変換ができます。

デモンストレーションのまとめ

本項のはじめに提示した要件と、デモンストレーションにて実際に使用したサービス・機能の紐付けは以下のようになります。

BigQueryによりセキュリティを含むデータ操作を簡素化する

BigQuery Studioを使用して所有するデータをAIと連携する

Apache Icebergなどのオープンソースのマネージドツールを使用する

感想

1日目のKeynoteにて焦点が当たった生成AIが、開発分野にも深く関わり始めている印象を持ちました。

これをきっかけに、AIを視野に入れた開発環境やプロセスのさらなる見直しができればなと思います。

まとめ

今回は2日目の基調講演「What’s Next for Your App?」の内容を紹介しました。

さまざまなソリューション設計が紹介されるとともに、新機能の発表が織り交ぜられた内容でした。

今回のデモンストレーションで使用されたソリューションサンプルは以下URLにて公開されていますので、興味のある方はご覧いただければと思います。

Google Cloud ソリューション – ジャンプスタート ソリューション

本記事の内容が皆さんの参考になれば幸いです。