
【Google Cloud Next San Francisco ’23 現地レポート】 Day2 基調講演
2023.08.30
Googleが主催する世界的なイベント「Google Cloud Next」が、2023年8月29日~8月31日にかけてアメリカのサンフランシスコにて開催されます。本ブログでは、Google Cloud Next San Francisco '23に実際に参加したエンジニアから、イベントの様子やKeynote(基調講演)の現地レポートをいち早くお届けします。
今回は、8/30(水) 10:30~11:45(現地時間)に実施されたForrest Brazeal(フォレスト・ブレイザル)による基調講演の内容をお伝えします。
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 |
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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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