【2021年】Google Cloud Platform(GCP)本「人気・高評価のおすすめ 15冊」

こちらでは、Googleのクラウドコンピューティングサービス「Google Cloud Platform(GCP)」の人気・おすすめの参考書を紹介していきまっす。

 

 

 

Contents

 

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Google Cloud Platform(GCP)の本 人気ランキング/10冊詳細

以下が「Google Cloud Platform(GCP)の本」人気ランキングと人気の10冊詳細です。

(2021/10/02 12:02 更新)
Rank製品価格
1
図解即戦力 Google Cloudのしくみと技術がこれ1冊でしっかりわかる教科書...
発売日 2021/08/31
株式会社grasys, Google Cloud 西岡典生, Google Cloud 田丸司 (技術評論社)
総合評価
2,728円
2,728円
2,728円
2,728円
2
GCPの教科書
発売日 2019/05/29
吉積礼敏 (リックテレコム)
総合評価
3,960円
3,762円
3,960円
3,960円
3
385円
4
GCPの教科書II 【コンテナ開発編】
発売日 2020/05/26
クラウドエース株式会社, 飯島宏太, 高木亮太郎, 妹尾登茂木 (リックテレコム)
総合評価
3,080円
2,860円
2,860円
3,080円
5
Google Cloudではじめる実践データエンジニアリング入門[業務で使えるデータ基盤構築]...
発売日 2021/02/20
下田 倫大, 寳野 雄太, 饗庭 秀一郎, 吉田 啓二 (技術評論社)
総合評価
3,740円
3,740円
3,740円
3,740円
6
ゲーム開発が変わる!GCPゲームインフラ実践ガイド (NextPublishing)...
発売日 2019/11/22
實方 和幸, 邵 正, 粟田 大樹, 石川 泰式 (インプレスR&D)
Kindle Unlimited対象
総合評価
1,210円
7
ハンズオンで分かりやすく学べる Google Cloud実践活用術 AI・機械学習編...
発売日 2021/05/20
日経クロステック, 大澤 文孝 (日経BP)
総合評価
2,970円
2,673円
2,970円
2,970円
8
Google Cloud Platform エンタープライズ設計ガイド
発売日 2018/05/17
遠山 陽介, 深津 康行, 中庄谷 哲平, 小島 仁志 (日経BP)
Kindle Unlimited対象
総合評価
4,980円
2,673円
2,970円
2,365円
9
880円
10
3,300円
(+150pt)
2,970円
(+149pt)
3,300円
3,300円
 

図解即戦力 Google Cloudのしくみと技術がこれ1冊でしっかりわかる教科書

図解即戦力 Google Cloudのしくみと技術がこれ1冊でしっかりわかる教科書
(著)株式会社grasys, Google Cloud 西岡典生, Google Cloud 田丸司
発売日 2021/08/31
総合評価
(2021/10/02 12:02時点)
 
内容サンプル

(引用元Amazon)

 
目次
■第1章 Google Cloud の基礎知識
01 Google Cloudとは
 ~Googleが提供するクラウドサービス
02 Google Cloudのサービス
 ~100種類以上のサービスを提供
03 Google Cloudを利用しやすくするしくみ
 ~誰でもかんたんにサービスを利用できる
04 Google Cloudの導入事例
 ~大手企業や金融機関での採用も多数
■第2章 クラウドのしくみとGoogle の取り組み
05 クラウドとは
 ~クラウドはさまざまな価値を提供する
06 パブリッククラウドとプライベートクラウド
 ~クラウドの利用形態
07 IaaS、PaaS、SaaS
 ~クラウドのサービスが提供する範囲
08 The Datacenter as a Computer
 ~Googleのインフラ設計における考え方
09 グローバルなインフラ
 ~クラウドのサービスを支える技術
10 クラウドにおけるセキュリティ対策
 ~クラウドでもセキュリティ対策は必要
11 ハイブリッドクラウドとマルチクラウド
 ~オンプレミスやほかクラウドを利用した構成
12 オープンクラウド
 ~クラウドの技術をオープンにする取り組み
■第3章 Google Cloud を使うには
13 Google Cloudを使う流れ
 ~Webブラウザさえあればすぐに使える
14 Google Cloudコンソール
 ~リソースの操作がGUIで可能
15 リソース階層
 ~複数のリソースを管理するしくみ
16 IAM
 ~リソースへのアクセスを管理する
17 リージョンとゾーン
 ~世界中に展開されているデータセンター
18 Cloud Billing
 ~料金を管理するしくみ
■第4章 サーバーサービス「Compute Engine」
19 Compute Engine
 ~仮想マシンを作成できるサービス
20 Compute Engineを使う流れ
 ~仮想マシンを使うまで
21 Compute Engineの料金
 ~使った分だけ払う従量課金制
22 マシンタイプ
 ~用途別にまとめられた仮想的なハードウェア
23 Compute Engineのストレージオプション
 ~利用できるストレージには種類がある
24 Compute Engineへのアクセス方法
 ~アクセスするには複数の方法がある
25 インスタンスのバックアップ
 ~インスタンスの復元に利用できる
■第5章 ネットワークサービス「VPC」
26 Google Cloudのネットワーク
 ~安全で高速なネットワーク
27 VPC
 ~仮想ネットワークサービス
28 デフォルトネットワーク
 ~自動で作成されるネットワーク
29 サブネット
 ~Google Cloudにおけるサブネットの扱い
30 VPCネットワークの2つのモード
 ~サブネットを作成する2つの方法
31 ファイアウォール
 ~通信制御を行うしくみ
32 VPCネットワークの拡張
 ~VPCネットワークの相互接続や共有
33 ルーティングとNAT
 ~セキュアなネットワークを構築する
34 Cloud Load Balancing
 ~負荷分散サービス
35 Cloud CDN
 ~表示速度を向上させるしくみ
36 Cloud DNS
 ~DNSサービス
■第6章 ストレージサービス「Cloud Storage」
37 Cloud Storage
 ~安全で信頼性が高いストレージサービス
38 Cloud Storageを使う流れ
 ~ストレージを使うまで
39 ストレージクラス
 ~用途に応じて選べるストレージ
40 オブジェクトとバケット
 ~ファイルと保存する入れ物
41 アクセス制限
 ~データの機密性を守るしくみ
42 オブジェクトのアップロードとダウンロード
 ~さまざまなアップロード方法を提供
43 バージョニングとライフサイクル管理
 ~オブジェクトの履歴を管理する方法
■第7章 コンテナとサーバーレスのサービス
44 コンテナとは
 ~アプリケーション単位で仮想化する技術
45 Kubernetes(K8s)
 ~コンテナを管理するツール
46 Google Kubernetes Engine(GKE)
 ~Google Cloudで使えるKubernetes
47 GKEのアーキテクチャ
 ~コンテナを管理するしくみ
48 GKE/K8sを使うメリット
 ~GKEとCompute Engineの比較
49 GKEを使用する流れ
 ~GKEでコンテナを動かすまで
50 サーバーレスサービス
 ~サーバーを意識する必要がないしくみ
51 App Engine
 ~Webアプリケーション開発のサービス
52 Cloud Functions
 ~関数を実行できるサーバーレスサービス
53 Cloud Run
 ~コンテナを動かせるサーバーレスサービス
54 Cloud Build
 ~テストやビルドを自動化
■第8章 データベースサービス
55 データベースとは
 ~整理されたデータの集合体
56 Google Cloudのデータベースサービス
 ~用途別に提供されているデータベース
57 Cloud SQL
 ~RDBサービス
58 NoSQLデータベース
 ~大規模データを処理できるデータベース
59 そのほかのデータベース
 ~インメモリ型などのデータベース
■第9章 データ分析のサービス
60 データ分析とは
 ~データ分析が注目を浴びる理由
61 Google Cloudのデータ分析サービス
 ~さまざまなデータ分析サービスを提供
62 BigQuery
 ~代表的なデータ分析サービス
63 BigQueryを使用する流れ
 ~データ分析をするまで
64 BigQueryのベストプラクティス
 ~BigQueryのコストを抑制する方法
65 BIツール
 ~データを可視化できるサービス
■第10章 そのほかに知っておきたいGoogle Cloudのサービス
66 Anthos
 ~オンプレミスとクラウドで一貫した開発と運用
67 Google CloudのAI・機械学習関連サービス
 ~かんたんに機械学習できる
68 Operations suite
 ~監視・運用ツール

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Users Voice
2021年9月現在時点でのサービスの全体感の把握を理解しようとして買ったが目的通りだった。
サービスの全体感だけでもなく、GKEの説明やBeyond Corp, VPCSCなど今まであまりわかってなかった部分などもちゃんと説明されてあった。
人と会話するための知識レベルくらいを身につけるにはちょうど良さそう。 (参考:honto)

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内容サンプル

(引用元Amazon)

 
著者略歴

著:株式会社grasys / Google Cloud 西岡典生、田丸司
株式会社grasys
Google Cloudの技術を主に活用して、クラウドインフラの設計・構築・運用を行う。
データ分析の分野では、1日あたり兆単位のデータを処理するデータ分析基盤も運用している。

西岡 典生
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 パートナーエンジニア。株式会社野村総合研究所を経て2018年より現職。
エンタープライズのクラウド活用に向け、クラウドアーキテクトとしてさまざまな業界のクラウド戦略立案や設計、導入に従事。

田丸 司
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 カスタマーエンジニア。開発会社にてGoogle Cloudを使用し始め、クラウド活用の魅力に目覚める。
現在はカスタマーエンジニアとして、主にゲーム業界のお客様とともに、課題を解決するため日夜技術支援を行っている。


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GCPの教科書

GCPの教科書
(著)吉積礼敏
発売日 2019/05/29
総合評価
(2021/10/25 12:02時点)
【対象読者】
本書は、自他共に認めるGoogle CloudPlatform(以下、GCP)マニアであるクラウドエースが、
GCP をぜひ皆さんに使っていただきたいと考えて執筆したものです。
「GCPを使ってみたいけど使い方がよく分からない」方から、
「ある程度使っているけれども使いこなせてはないかも?」というクラウドに関して初級から中級の技術者の方を対象にしています。

【本書の内容】
GCPに触れたことのない方には、まずは触ってみて体感すること、
次に基礎的なことを押さえて効果的によりたくさんのプロダクトを活用できるようになることを体系的に解説した「教科書」です。
クラウドエンジニア必携の一冊です。

【本書の効用とゴール】
本書では、GCPの機能・操作法や他のクラウドとの比較など、
ひととおり解説してありますので、GCPの基本・特徴については理解できます。
GCP を理解し、触ってみて、今後の「クラウドネイティブ時代」を生きる一助となるべく一冊です。

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内容サンプル

(引用元Amazon)

 
目次
【本書の構成】
第1章 Google Cloud Platformとは?
第2章 GCPの基本を知ろう
第3章 GCPの基本サービスを学ぼう
第4章 高度なサービスを知ろう(その1)
第5章 高度なサービスを知ろう(その2)
第6章 機械学習
第7章 GCPで使えるAPIの紹介
第8章 AWSユーザーへ
第9章 GCPのまとめと今後の展望

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Users Voice
GCPについてわかりやすく説明されています。初心者から中級者まで幅広く活用できそうです。まだ全部は読んでませんが読みやすいです。 (参考:YahooShopping)

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AWSは慣れてきつつあるけどGoogleはなかなかなのでお勉強しようとしてみている。本だけでは厳しいかもな (参考:honto)

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(引用元Amazon)

 
著者略歴
吉積礼敏(ヨシズミアヤトシ)
クラウドエース株式会社取締役会長。東京大学工学部精密機械工学科99年卒。卒業後、アクセンチュアに新卒で入社し、主にインフラ領域を担当。同社にて大規模システム構築プロジェクトを歴任後、退職して吉積情報を創業。16年クラウドエースを分社創業し代表取締役に。Googleのクラウド・エンタープライズ領域のコンサルタントとして活躍し、現在は主に経営に専念しつつ講演・執筆などを行う。GoogleAppsのCertified Deployment Specialistの資格を日本人として(Google社内を除く)初めて取得。GCPのユーザー会であるGCPUGも発起人として活動し全国行脚も実施(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)

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GCPの教科書
発売日 2019/05/29
(2021/10/25 12:02時点)

  

仕事で使える!Google Cloud Platform 最新クラウドインフラ導入マニュアル (仕事で使える!シリーズ(...

本書はGoogleによるクラウド環境Google Cloud Platform(GCP)を仕事の現場に導入し、生産性と効率を高めるためのガイドブックです。GCPのしくみと特徴、その強みをはじめとして、ビッグデータ処理に定評のあるBigQueryなど各サービスの概要を紹介しています。現在AWSやAzureなど他社サービスからの乗り換えを検討していたり、オンプレミス環境からクラウドへの移行を考えている方にまず最初に読んでいただきたい一冊です。

【目次】
第1章 Google Cloud Platformとは?
Googleは15年以上のクラウドの経験/世界最大級のコンピュータ/グローバルネットワーク/分散コンピューティングの革新をリードするソフトウェア
第2章 Google Cloud Platformの製品・サービス
基本構成/製品・サービス全体像/コンピュート/ストレージ/Big Data/APIサービス/ネットワーク/管理/他のクラウドとの比較/GCPの特徴とメリット/GCPに足りないところ
第3章 Google Cloud Platformを使ってみる!
簡単登録・無料試用/GCEでサーバを起ち上げ/BigQueryでログ検索を試す/Cloud Storageにバックアップ/GAEで静的サーバを起ち上げる
第4章 やっぱり不安?セキュリティについて
クラウドに対する漠然とした不安/Googleにとってセキュリティは最優先事項/Googleのセキュリティの特徴/データの所有権/独立した第三者による認定/クラウドに何を預けるのを決めるのは自分自身
第5章 まとめ
特にGCPを薦めたい5つのケース/あえて挙げる「お薦めできない」ケース/複数のクラウド利用によるさらなるメリット/サポート情報等

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GCPの教科書II 【コンテナ開発編】

GCPの教科書II 【コンテナ開発編】
(著)クラウドエース株式会社, 飯島宏太, 高木亮太郎, 妹尾登茂木
発売日 2020/05/26
総合評価
(2021/10/25 12:01時点)
GCP上でのコンテナベースの開発する際の御作法 すべて教えます!

近年、アプリケーションエンジニアにとってコンテナベースでの開発は「超必須」とも
言える重要な技術となっております。しかし、一通りの開発ができたとしても、コンテ
ナの利点を十分に活かすことは難しいものです。
Googleが提供するGCP(Google Cloud Platform)には、このコンテナ開発ができる
様々なツールが多く用意されています。本書では、この中でも開発者がよく使う
(けど、わかりづらい)Kubernetes、GKE、Cloud Runを中心に解説しました。

◆本書の主な内容
第1章 Google Cloud Platformの紹介
 1.1 Google Cloud Platformとは
 1.2 プロジェクトの準備
 1.3 GCPのプロジェクトの作成
第2章 Google Container Registry
  2.1 Google Container Registryとは
 2.2 Container Imageの形式
 2.3 GCRにイメージを保存
 2.4 Cloud Storageとの関連性
 2.5 コンテナイメージの脆弱性スキャン
第3章 Cloud Build
 3.1 Cloud BuildはGCPのCI/CDサービス
 3.2 Cloud Buildで利用可能なコードホスティングサービス
 3.3 Cloud Buildトリガー
 3.4 Cloud Build構成ファイル
 3.5 Cloud BuildでCI/CD基盤構築
第4章 Kubernetes
 4.1 コンテナ
 4.2 Kubernetesの概要
 4.3 Kubernetesの機能
 4.4 宣言的な構成管理
 4.5 Minikube
 4.6 Kubernetesのアーキテクチャ
 4.7 Kubernetes APIオブジェクト
第5章 GKE
 5.1 Cloud Consoleで始めるGKE
 5.2 Cloud SDKで始めるGKE
 5.3 GKEを用いたアプリケーションの公開
 (以降については「目次」を参照)
第6章 Cloud Run
第7章 サービスメッシュ

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目次
第1章 Google Cloud Platformの簡易的な紹介
 1.1 Google Cloud Platformとは
 1.2 プロジェクトの準備
 1.3 GCPのプロジェクトの作成
第2章 Google Container Registry
  2.1 Google Container Registryとは
 2.2 Container Imageの形式
 2.3 GCRにイメージを保存
 2.4 Cloud Storageとの関連性
 2.5 コンテナイメージの脆弱性スキャン
 2.6 まとめ
第3章 Cloud Build
 3.1 Cloud BuildはGCPのCI/CDサービス
 3.2 Cloud Buildで利用可能なコードホスティングサービス
 3.3 Cloud Buildトリガー
 3.4 Cloud Build構成ファイル
 3.5 Cloud BuildでCI/CD基盤構築
 3.6 まとめ
第4章 Kubernetes
 4.1 コンテナ
 4.2 Kubernetesの概要
 4.3 Kubernetesの機能
 4.4 宣言的な構成管理
 4.5 Minikube
 4.6 Kubernetesのアーキテクチャ
 4.7 Kubernetes APIオブジェクト
 4.8 まとめ
第5章 GKE
 5.1 Cloud Consoleで始めるGKE
 5.2 Cloud SDKで始めるGKE
 5.3 GKEを用いたアプリケーションの公開
 5.4 高度なクラスタの構築
 5.5 他サービスとの連携
 5.6 Podのスケールアウトとスケールイン
 5.7 GKEにおける永続ディスク
 5.8 Cloud Buildを用いたGKEへのデプロイ
第6章 Cloud Run
  6.1 Cloud Run とは?
 6.2 2つのモード
 6.3 実践Cloud Run
 6.4 まとめ
第7章 サービスメッシュ
  7.1 マイクロサービスアーキテクチャ
 7.2 マイクロサービスの課題
 7.3 stioの概要
 7.4 Istioのアーキテクチャ
 7.5 Istioハンズオン
 7.6 まとめ

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著者略歴

他著:飯島 宏太
GCP を用いたインフラ設計・構築に従事。Kubernetes、Istio、Terraformなども日々勉強中。
最近の趣味はお散歩。

他著:高木 亮太郎
SRE エンジニア。業務ではIaC やCI/CDの構築、GCPのアーキテクチャ設計やGoogle Cloud認定トレーナーとして従事。
最近の趣味はお料理。


  

Google Cloudではじめる実践データエンジニアリング入門[業務で使えるデータ基盤構築]

Google Cloudではじめる実践データエンジニアリング入門[業務で使えるデータ基盤構築]
(著)下田 倫大, 寳野 雄太, 饗庭 秀一郎, 吉田 啓二
発売日 2021/02/20
総合評価
(2021/10/21 12:02時点)
(概要)
AIやIoTが実用化フェーズに入りつつあるのみならず、デジタルトランスフォーメーション(DX)への注目の高まりによって、事業やサービスを取り巻くデータを分析・活用・管理するためのインフラであるデータ基盤の重要性が増しています。 データ基盤を構築するにあたり、先行する事例から、Google Cloud(Google Cloud Platform, GCP)はデータ領域に強みがある、あるいは、BigQueryは高速に動作するデータウェアハウスである、と聞いたことがある方は多いでしょう。
本書では「データ基盤」そのものを体系的に整理しながら、Google Cloudの各サービスをどのように活用することで実用的なデータ基盤を構築できるか、また発展的なデータ分析ニーズに答えるデータ基盤をどのように設計できるか、といった点について解説しています。 特にGoogle Cloudはマネージドサービスを中心として提供されているため、その特性を正しくとらえることで、最大限の価値を発揮できるようになります。 実際にGoogle Cloudやオンプレミス、他のクラウドサービスを用いたデータ基盤の構築や設計に携わってきた筆者らによる一歩踏み込んだ解説が本書の特徴です。

(こんな方におすすめ)
・これからデータ基盤の構築に関わる可能性があるエンジニア
・Google Cloudや他のクラウドサービスを利用しており、これからデータ領域での活用を広げようとしている方

(目次)
第1章 データ基盤の概要
1.1 データ基盤に取り組む意義
1.2 データ基盤とは?
1.3 Google Cloud上で構築するデータ基盤
1.4 まとめ
第2章 BigQueryのコンセプトと利用方法
2.1 DWHとは
2.2 Googleのデータ処理を支える技術
2.3 BigQueryの内部アーキテクチャを理解する
2.4 DWHとしてのBigQueryの基本操作
2.5 BigQueryユーザー向けのクエリの最適化
2.6 まとめ
第3章 データウェアハウスの構築
3.1 データウェアハウスに求められるさまざまな要件
3.2 高可用性、Disaster Recovery計画
3.3 用途別の影響隔離
3.4 サイジング
3.5 目的環境別の影響隔離
3.6 テーブルを設計する
3.7 データの投入
3.8 バックアップとリストア
3.9 BigQueryにおけるトランザクションとパーティションを用いたDMLの最適化
3.10 DMLをまとめる/パーティションの利用
3.11 外部接続の最適化 - Storage APIの利用とBI Engineの利用
3.12 データマートジョブの設計最適化
3.13 まとめ
第4章 データレイクの構築
4.1 データレイクとは
4.2 Hadoopとは
4.3 Google Cloudで構築するデータレイク
4.4 Google Cloudのおもなデータレイク関連のサービス
4.5 Google Cloudでデータレイクを中心としたデータ分析基盤を構築することのメリット
4.6 オンプレミス環境からGoogle Cloudへのデータレイクの移行
4.7 まとめ
第5章 ETL/ELT処理
5.1 ETL/ELTとは
5.2 ETL/ELT 処理を実施するサンプルシナリオ
5.3 サンプルシナリオ実施用の環境の構築
5.4 BigQueryでのELT
5.5 BigQueryでのETL
5.6 DataflowでのETL
5.7 DataprocでのETL
5.8 サンプルシナリオ実施用の環境の破棄
5.9 その他のETL/ELT処理の実施方法
5.10 ETLとELTの各手法の使い分け
5.11 まとめ
第6章 ワークフロー管理とデータ統合
6.1 Google Cloudのワークフロー管理とデータ統合のためのサービス
6.2 Cloud Composerの特徴
6.3 Cloud Composerでのワークフロー管理
6.4 Cloud Data Fusionの特徴
6.5 Cloud Data Fusionでのワークフロー管理
6.6 Cloud ComposerとCloud Data Fusionの比較と使い分けのポイント
6.7 まとめ
第7章 データ分析基盤におけるセキュリティとコスト管理の設計
7.1 Google Cloud Platformのセキュリティサービス
7.2 Google Cloudのリソース構成とエンタープライズ向けの管理機能
7.3 IAMを利用したBigQueryのアクセス制御
7.4 IAMとAccess Control List(ACL)を利用したCloud Storageのアクセス制御
7.5 VPC Service Controlsを利用したアクセス制御とデータ持ち出し防止
7.6 監査
7.7 Security Command Centerを利用したデータリスクの検知と自動修復
7.8 組織のポリシーサービスの適用
7.9 アクセス管理とコスト管理の設計
7.10 まとめ
第8章 BigQuery へのデータ集約
8.1 BigQueryへデータ集約を行うメリット
8.2 BigQueryへのデータ集約の方法
8.3 BigQuery Data Transfer Service(BigQuery DTS)
8.4 BigQueryへのデータパイプライン構築
8.5 サービス間連携によるBigQueryへのデータ連携
8.6 まとめ
第9章 ビジネスインテリジェンス
9.1 BIとBIツール
9.2 コネクテッドシート
9.3 データポータル
9.4 Looker
9.5 BIツールと親和性の高いBigQueryの機能
9.6 まとめ
第10章 リアルタイム分析
第11章 発展的な分析

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目次
第1章 データ基盤の概要
1.1 データ基盤に取り組む意義
1.2 データ基盤とは?
1.3 Google Cloud上で構築するデータ基盤
1.4 まとめ
第2章 BigQueryのコンセプトと利用方法
2.1 DWHとは
2.2 Googleのデータ処理を支える技術
2.3 BigQueryの内部アーキテクチャを理解する
2.4 DWHとしてのBigQueryの基本操作
2.5 BigQueryユーザー向けのクエリの最適化
2.6 まとめ
第3章 データウェアハウスの構築
3.1 データウェアハウスに求められるさまざまな要件
3.2 高可用性、Disaster Recovery計画
3.3 用途別の影響隔離
3.4 サイジング
3.5 目的環境別の影響隔離
3.6 テーブルを設計する
3.7 データの投入
3.8 バックアップとリストア
3.9 BigQueryにおけるトランザクションとパーティションを用いたDMLの最適化
3.10 DMLをまとめる/パーティションの利用
3.11 外部接続の最適化 - Storage APIの利用とBI Engineの利用
3.12 データマートジョブの設計最適化
3.13 まとめ
Column マルチクラウドでのクラウドデータ基盤の利用
第4章 データレイクの構築
4.1 データレイクとは
4.2 Hadoopとは
4.3 Google Cloudで構築するデータレイク
4.4 Google Cloudのおもなデータレイク関連のサービス
4.5 Google Cloudでデータレイクを中心としたデータ分析基盤を構築することのメリット
4.6 オンプレミス環境からGoogle Cloudへのデータレイクの移行
4.7 まとめ
第5章 ETL/ELT処理
5.1 ETL/ELTとは
5.2 ETL/ELT 処理を実施するサンプルシナリオ
5.3 サンプルシナリオ実施用の環境の構築
5.4 BigQueryでのELT
5.5 BigQueryでのETL
5.6 DataflowでのETL
5.7 DataprocでのETL
5.8 サンプルシナリオ実施用の環境の破棄
5.9 その他のETL/ELT処理の実施方法
5.10 ETLとELTの各手法の使い分け
5.11 まとめ
Column Apache BeamとDataflow の関係は?
第6章 ワークフロー管理とデータ統合
6.1 Google Cloudのワークフロー管理とデータ統合のためのサービス
6.2 Cloud Composerの特徴
6.3 Cloud Composerでのワークフロー管理
6.4 Cloud Data Fusionの特徴
6.5 Cloud Data Fusionでのワークフロー管理
6.6 Cloud ComposerとCloud Data Fusionの比較と使い分けのポイント
6.7 まとめ
Column Google Cloudにおけるジョブオーケストレーションの選択肢
第7章 データ分析基盤におけるセキュリティとコスト管理の設計
7.1 Google Cloud Platformのセキュリティサービス
7.2 Google Cloudのリソース構成とエンタープライズ向けの管理機能
7.3 IAMを利用したBigQueryのアクセス制御
7.4 IAMとAccess Control List(ACL)を利用したCloud Storageのアクセス制御
7.5 VPC Service Controlsを利用したアクセス制御とデータ持ち出し防止
7.6 監査
7.7 Security Command Centerを利用したデータリスクの検知と自動修復
7.8 組織のポリシーサービスの適用
7.9 アクセス管理とコスト管理の設計
7.10 まとめ
Column データ暗号化とデータ損失防止
第8章 BigQuery へのデータ集約
8.1 BigQueryへデータ集約を行うメリット
8.2 BigQueryへのデータ集約の方法
8.3 BigQuery Data Transfer Service(BigQuery DTS)
8.4 BigQueryへのデータパイプライン構築
8.5 サービス間連携によるBigQueryへのデータ連携
8.6 まとめ
Column BigQueryのデータ取り込み方法の使い分け
Column Firebaseを用いたデータ分析の活用方法
第9章 ビジネスインテリジェンス
9.1 BIとBIツール
9.2 コネクテッドシート
9.3 データポータル
9.4 Looker
9.5 BIツールと親和性の高いBigQueryの機能
9.6 まとめ
第10章 リアルタイム分析
10.1 リアルタイム分析とユースケース
10.2 リアルタイム分析基盤に求められるもの
10.3 Google Cloudを利用したリアルタイム分析基盤のアーキテクチャ
10.4 Pub/Sub
10.5 Dataflow
10.6 BigQuery
10.7 リアルタイムタクシーデータを用いたリアルタイム分析基盤の構築
10.8 まとめ
Column Dataflow のアーキテクチャと分散処理におけるコンピュート、ストレージ、
メモリの分離
第11章 発展的な分析
11.1 Google Cloudによる発展的な分析
11.2 BigQueryによる地理情報分析
11.3 BigQuery上での機械学習
11.4 AutoML Tables
11.5 AI Platformを活用したデータサイエンスと機械学習
11.6 まとめ
Column Pub/Subのアーキテクチャ

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著者略歴

他著:下田 倫大
下田倫大 Google CloudのCustomer Enginner。Web系企業の研究開発職、データ分析企業のエンジニアマネジャーを経て2017年より現職。 テクノロジーを活用したデータの価値創出に興味があり、興味の赴くままに仕事をしていると気づいたらクラウドプラットフォーマーに所属していた。現在は、小売業界のお客様を中心にGoogle Cloudの導入や活用をお手伝いしており、データ基盤のお仕事が多め。BigQuery以外で好きなGoogle CloudのプロダクトはDataflowとDataproc。 Dataflowはもっと活用が広がってもいいし、Dataprocはもっと評価されてもいいと常々思っている。

他著:寳野 雄太
寳野雄太 Google CloudのCustomer Engineering Solution&Technology部門の技術部長(Analytics&DB)を務める。日系通信会社でPdMとして意思決定のためのデータ基盤を作ったり、エンジニアとしてさまざまなサービスのマイグレーションをしているうち、データ活用の魅力に惹かれ入社。Google Cloud東京リージョン立ち上げから在籍し、さまざまなお客様のデータ基盤構築立案、構築支援をしながらBigQuery東京リージョンのローンチなどのプロジェクトに携わる。2019年より現職。 現在は日本におけるアナリティクスとデータベース技術統括の傍ら、社内の意思決定のためのデータマートの整備もやっているBigQueryヘビーユーザー。好きなプロダクトはData Catalog。メタデータ管理がBigQueryの自動補完と連携するのはアツいと感じている。

他著:饗庭 秀一郎
饗庭秀一郎 Google CloudのCustomer Engineer Data Analytics Specialist。モビリティ系ベンチャー企業でBigQueryを用いた分析基盤の構築と運用や分析業務に携わった後、2020年より現職。 自分の興味が技術の仕組みや中身からいかにビジネスに活かすかに移るにつれ、キャリアも研究開発からシステム開発、データ分析、プリセールス技術支援へと変わってきました。現在は、データ分析の領域に特化してお客様のビジネスを加速するクラウド活用のお手伝いをしています。BigQuery以外で好きなGoogle Cloudのサービスは、Cloud Shellです。ユーザとして、Google Cloudに出会ったときからこの便利さに常に魅了されてきました。


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ゲーム開発が変わる!GCPゲームインフラ実践ガイド (NextPublishing)

ゲーム開発が変わる!GCPゲームインフラ実践ガイド (NextPublishing)
(著)實方 和幸, 邵 正, 粟田 大樹, 石川 泰式
発売日 2019/11/22
総合評価
(2021/10/25 12:02時点)
本書はGCP(Google Cloud Platform)のゲーム基盤としての活用を、ゲーム業界のエンジニアが解説します。各社のエンジニアが寄稿により生の声を寄せ、さらにGCPのディープな情報も盛り込んでいます。
【目次】
第1章 Google Cloud Platformの特徴
1.1 コンピューティング
1.2 データベース
1.3 ストレージ
1.4 ネットワーク
1.5 運用/監視/管理ツール
1.6 データ分析
1.7 AIと機械学習
第2章 GCP Deep Dive
2.1 Helmで構築するGKEモニタリング環境構築(株式会社grasys)
2.2 リージョン間通信とCloud Spanner(ジェットブラックフラワーズ合同会社)
2.3 BigQueryとLooker(アイレット株式会社)
2.4 まとめ
第3章 ゲームインフラにおけるワークロード
3.1 ワークロードごとの特徴
3.2 本章のまとめ
第4章 ゲームサーバーホスティングにおける活用事例
4.1 リファレンスアーキテクチャー
4.2 GKEとCloud Spannerで実現する大規模ゲームサーバー(株式会社コロプラ)
4.3 ポコロンダンジョンズのGCP移行とマネージドサービス活用実例(株式会社グレンジ)
第5章 プラットフォームサービスにおける活用事例
5.1 リファレンスアーキテクチャー
5.2 Google App Engineによる運用レスなゲームサーバー(株式会社バンダイナムコスタジオ)
5.3 無停止の課金基盤をGAEで構築するための設計と運用(株式会社アカツキ)
5.4 Google Maps Platform:既存ゲームへのマップ機能の追加について-モンスターストライクの事例-(株式会社ミクシィ)
第6章 データ分析における活用事例
6.1 リファレンスアーキテクチャー
6.2 データ分析の生産性を高める、データ基盤とKPIダッシュボード(株式会社サイバード)
6.3 BigQueryで作るクラウド活用型データ基盤(KLab株式会社)
6.4 機械学習を活用した分析(澪標アナリティクス株式会社)

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ハンズオンで分かりやすく学べる Google Cloud実践活用術 AI・機械学習編

クラウドのサービスが高度化を続けています。素の仮想コンピューターに一からシステムを構築するというのはもはや時代遅れ。用意されたさまざまなサービスを組み合わせて短期間で目的のシステムを構築することが重要になっています。
 Google Cloud(旧名称Google Cloud Platform=GCP)にはさまざまなサービスがあり、これらを活用することで、開発・運用・保守の短縮化・低コスト化・安定化が可能です。本書はGoogleの監修を受けており、2巻構成でGoogle Cloudの「AI・機械学習」「ビッグデータ」「コンテナ」の機能と使い方を解説します。本巻ではこの中で「AI・機械学習」に焦点を当てます。
 AI・機械学習は自分で一から作るのが困難な分野です。モデルを構築するのに専門知識が必要なだけでなく、数多くのデータを用意したり、それを学習させたりと、大変な労力がかかり、ノウハウも必要です。Google CloudではGoogleが培ってきた学習済みのモデルを使ったり、ユーザーが学習させたりすることで容易にシステムを構築できます。
 本書ではハンズオンでこれらを学習できます。データはGoogleがビッグデータとして用意しているものを使っているので、実際に試すのも容易です。

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目次
第1章 Google Cloudの基本
第2章 AI・機械学習サービスの概要
第3章 Cloud Speech-to-Text APIを体験する
第4章 Cloud AutoMLで機械学習を体験する
第5章 BigQuery MLで機械学習を体験する
第6章 Cloud AIの導入・運用時に心得ておくべきこと
Appendix A Cloud Storageのバケットを作成する
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著者略歴
大澤文孝(オオサワフミタカ)
テクニカル・ライター、プログラマ/システムエンジニア。専門はWebシステム。情報処理技術者(「情報セキュリティスペシャリスト」「ネットワークスペシャリスト」)。Webシステム、データベースシステムを中心とした記事を多数発表(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)

  

Google Cloud Platform エンタープライズ設計ガイド

Google Cloud Platform エンタープライズ設計ガイド
(著)遠山 陽介, 深津 康行, 中庄谷 哲平, 小島 仁志
発売日 2018/05/17
総合評価
(2021/10/25 12:02時点)
Googleが提供するクラウドサービス
AWSとの違いを軸に徹底解説

 「Google Cloud Platform」(GCP)は、Amazon Web Services(AWS)やMicrosoft Azureと同じく、企業向けのクラウドサービスとして提供されている。後発であることは否めないが、後発であるからこその特徴を備えている。

 一般的な用途では「マネージドサービス」の充実が特徴と言える。そのほか、今注目の「機械学習」「ビッグデータ」関連のサービスが特に充実しており、AI関連のシステム基盤として要注目であることは間違いない。

 本書では、「コンピューティング」「ストレージ」「ネットワーキング」「ビッグデータ」「機械学習」「アカウント管理」「運用監視」という7つのカテゴリーに分類し、GCPの特徴を、AWSとの違いを軸に解説している。

 また、GCPのサービスを解説するほか、エンタープライズ用途のユースケースに基づいて、GCPを用いた設計ガイドをまとめている。技術力に定評のあるGoogleのクラウドサービスを検討するのに最適な1冊である。

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目次
◎第1章 Google Cloud Platformの特徴
1-1 GCPが注目を集める理由
1-2 AWSやAzureにはないGCPの特徴
1-3 現時点のGCPの懸念点
1-4 AWSとGCPの大まかな違い
◎第2章 コンピューティングサービス
2-1 コンピューティングサービスの種類
2-2 Compute Engine
2-3 App Engine
2-4 Kubernetes Engine
2-5 Cloud Functions(ベータ版)
◎第3章 ストレージサービス
3-1 ストレージサービスの種類と使い分け
3-2 Cloud Storage
3-3 Bigtable
3-4 Datastore
3-5 Cloud SQL
3-6 Spanner
◎第4章 ネットワーキングサービス
4-1 ネットワーキングサービスの種類
4-2 VPC
4-3 Cloud Load Balancing
4-4 Cloud CDN
4-5 Cloud DNS
4-6 Cloud Interconnect
◎第5章 ビッグデータサービス
5-1 ビッグデータサービスの種類と使い分け
5-2 Cloud Pub/Sub
5-3 BigQuery
5-4 Cloud Dataflow
5-5 Cloud Dataproc
5-6 Cloud Datalab
◎第6章 機械学習サービス
6-1 機械学習関連サービスの概要
6-2 学習済みAPI
6-3 独自モデル作成支援サービス
◎第7章 アカウント管理・請求管理
7-1 アカウント/請求管理の概要
7-2 請求アカウント管理
7-3 Cloud IAMによるアカウント管理
7-4 GCPにおける監査証跡
◎第8章 運用監視サービス
8-1 運用監視サービスの種類と使い分け
8-2 Stackdriverの基本概念
8-3 運用監視業務を行うためのStackdriver
8-4 効率的なアプリケーション開発を実現するStackdriver
◎第9章 シナリオ 「GCPを活用したWebシステムの設計/構築」
9-1 Lift&Shift方式で移行
9-2 マネージドサービスを活用
◎第10章 シナリオ 「GCPを活用したハイブリッドクラウド環境の構築」
10-1 導入前の検討内容
10-2 システムアーキテクチャー
◎第11章 シナリオ 「Webサイトと業務システムのデータ統合/分析を小さく始める」
11-1 データをためる場所を作る
11-2 分析のための環境を用意する
11-3 データの入力から加工、蓄積までの流れを作る
11-4 アプリケーションのログを集約する
●Appendix 機械学習サービスの使い方
A-1 学習済みAPIの基本的な使い方
A-2 Cloud Machine Learning Engineの基本的な使い方

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設計ガイドとあるが、書籍の大半はGCPサービスの概要説明になっており、実質的な設計ガイドは最後の3章のみ。どちらかというとGCPの全体像がつかめる書籍なので、「設計ガイド」としてとらえず「GCPの全体像」として読むと良い気がした。
GCPが提供する各サービスに関する説明は分かりやすくまとまっており、最初に読む1冊としては良かったと思う。 (参考:honto)

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Associateの勉強のために購入しました。
GCPに関する知識が体系的に整理されており、
GCPの全容を把握するのにとても役に立ちました。 (参考:honto)

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著者略歴
遠山陽介(トオヤマヨウスケ)
野村総合研究所基盤インテグレーション推進部グループマネジャー。金融機関のシステム基盤設計・構築に従事した後、各種企業のシステム化構想・計画策定のコンサルティング業務に従事。クラウド活用に関する各種コンサルテーション・マルチクラウド運営サービスを担当。GOOGLE CLOUD CERTIFIED Professional Cloud Architect

深津康行(フカツヤスユキ)
野村総合研究所基盤インテグレーション推進部上級システムコンサルタント。Java/Webのアプリケーションフレームワーク製品の開発、導入支援やユーザー企業への提案業務に従事した後、各種企業のクラウド導入計画策定のコンサルティング業務に従事。クラウド活用に関する各種コンサルテーション、マルチクラウド運営サービスを担当。GOOGLE CLOUD CERTIFIED Professional Cloud Architect

中庄谷哲平(ナカショウヤテッペイ)
野村総合研究所基盤インテグレーション推進部上級テクニカルエンジニア。金融機関のシステム基盤設計・構築・運用維持管理に従事した後、クラウド活用に関するコンサルティング、マルチクラウド運営サービスを担当。GOOGLE CLOUD CERTIFIED Professional Cloud Architect

小島仁志(コジマヒトシ)
野村総合研究所基盤インテグレーション推進部システムエンジニア。クラウド活用に関するコンサルティング、マルチクラウド運営サービスに従事。GCP、AWSを活用したシステムの方式設計を専門とする。GOOGLE CLOUD CERTIFIED Professional Cloud Architect(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)

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取ろう!GCP Professional Cloud Architect (技術の泉シリーズ(NextPublishin...

取ろう!GCP Professional Cloud Architect (技術の泉シリーズ(NextPublishing))
(著)高橋 秀一郎
発売日 2021/02/19
総合評価
(2021/10/25 12:02時点)
Professional Cloud Architectとは、GCP(Google Cloud Platform) における基本的な操作に加え、全体のアーキテクチャ、インフラストラクチャについての知識があることを証明する資格です。本書ではGCPの主要なサービスの使い方の詳細を解説し、多数あるGCPのサービスについても紹介します。Google Workspace(旧G Suite)など、GCPを語る上で外せないGoogleのサービスについても、どのようにGCPと関連するかを解説しています。

【目次】
第1章 合格するために
第2章 GCP概要
第3章 主要サービスを知る:Cloud Compute Engine
第4章 主要サービスを知る:Virtual Private Cloud
第5章 主要サービスを知る:Google Cloud Storage
第6章 主要サービスを知る:BigQuery
第7章 主要サービスを知る:App Engine
第8章 主要サービスを知る:Google Kubernetes Engine
第9章 主要サービスを知る:Identity and Access Management
第10章 コンピューティングサービスを知る
第11章 ネットワーキングサービスを知る
第12章 ストレージサービスを知る
第13章 ビッグデータサービスを知る
第14章 人工知能サービスを知る
第15章 ツールサービスを知る
第16章 GCP以外のサービス
第17章 アーキテクチャを考えてみる
第18章 試験を受ける前に

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プログラマのためのGoogle Cloud Platform入門 サービスの全体像からクラウドネイティブアプリケーション...

インフラ基礎知識とセットで学ぶ!
Google Cloud Platformの機能&システム構築パターン!

本書は、Google Cloud Platform(GCP)でシステム、アプリケーションを
構築するための実践的な入門書です。

GCPを初めて利用する開発者をメインターゲットとし、GCPの提供する
サービス(コンポーネント)の全体像と、サービスを組み合わせて最適な
アプリケーションアーキテクチャを実現する方法を、具体的なサンプルを
使ってわかりやすく解説します。

Webアプリケーションを動かす具体的な手順の解説に加えて、コンテナ、
オーケストレーションといったテーマもカバーするため、業務で本格的な
利用を考えている方にも適しています。

単にGCPの使い方を説明する手順書にとどまらず、GCPを利用する上で
理解しておきたいインフラの基礎技術などを解説することで、技術動向の
変化が激しいクラウドの解説書でありながらも陳腐化を最小化するよう
工夫しています。

また、GCPの強みであるクラウドネイティブなアーキテクチャによる
アプリケーション実行環境の構築をサンプルとして挙げているのも
大きな特徴です。本書の強みは、具体的なサンプルを使って丁寧に
説明することで、GCPの良さを体得してもらえるところにあります。

GCPの利用や導入を検討している/初めて使う、あるいは、AWSなど
他のクラウドを使ったことがあるプログラマ/開発者の方におすすめの
一冊です。


※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。
※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。
※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。
※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。


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目次
第1章 Google Cloud Platformの概要
1.1 Google Cloud Platformへようこそ
  1.1.1 GCPがもたらすシステムアーキテクチャ
    本書で扱うGCPのサービス
    Google App EngineとGCPの歴史
  1.1.2 GCPのコンセプト
1.2 Google Cloud Platformを支えるインフラ
  1.2.1 GCPの全体像
  1.2.2 ユーザーアカウントとプロジェクト
  1.2.3 仮想ネットワーク
1.3 はじめてのGoogle Cloud Platform
  1.3.1 アカウント登録
    [1]登録の開始
    [2]アカウント情報の登録
  1.3.2 プロジェクトの作成
    [1]プロジェクトの作成
    [2]プロジェクト名の設定
  1.3.3 Cloud Consoleの使い方
    [1]ツールとサービス
    [2]ダッシュボード
    [3]Cloud Shell
  1.3.4 Google Cloud Platformの開発/運用管理ツール
    アプリケーション開発ツール
    デバッグ/トレース/分析ツール
    ロギング/モニタリング
    自動デプロイ
第2章 Webアプリケーション実行基盤を構築しよう
2.1 知っておきたいWebシステムを支える技術
  2.1.1 Webアプリケーションの基礎
    Webアプリケーションとネイティブアプリケーション
    リクエストとレスポンス
    HTTP通信の仕組み
  2.1.2 データベースの基礎
    データベース
    データ操作言語
    トランザクション処理
  2.1.3 サーバ仮想化技術の基礎
    ホスト型仮想化
    ハイパーバイザー型仮想化
    コンテナ型仮想化
2.2 Webシステムで利用する主なGCPサービス
  2.2.1 Google Compute Engine(GCE)
    仮想マシンのスペック
    ストレージ
    ネットワーク
    無停止での仮想マシン運用  2.2.2 Google Cloud Storage
  2.2.3 Google Cloud SQL
2.3 GCPを使ったWebシステムのアーキテクチャ
2.4 Webアプリケーションの実行基盤構築
  2.4.1 要件定義とアーキテクチャ設計
    GCEを使ったサンプルアプリケーション実行環境の構築(v1.0)
    Cloud SQLを使ったデータの管理(v2.0)
    Cloud Storageを使った画像データの保存(v3.0)
  2.4.2 GCEを使ったサンプルアプリケーション実行環境の構築
    Compute Engineの仮想マシン起動
    Pythonの実行環境構築
    サンプルアプリケーションのデプロイ(v1.0)
  2.4.3 Cloud SQLを使ったデータの管理
    Cloud SQLのインスタンス作成
    データベースの作成
    サンプルアプリケーションのデプロイ(v2.0)
  2.4.4 Cloud Storageを使った画像データの保存
    Cloud Storageのバケット作成
    サンプルアプリケーションのデプロイ(v3.0)
第3章 止まらないWebアプリケーション基盤を構築しよう
3.1 知っておきたいネットワーク技術
  3.1.1 物理ネットワークと仮想ネットワーク
  3.1.2 IPアドレス
  3.1.3 ネットワーク通信プロトコル
  3.1.4 ファイアウォールとルーター
  3.1.5 DNSの基礎
  3.1.6 負荷分散の基礎
  3.1.7 仮想ネットワークの基礎
    物理ネットワークの基礎
    仮想ネットワーク
    仮想ネットワークを実現する技術
3.2 知っておきたいGCPのネットワークの仕組み
  3.2.1 GCPのネットワーク構成
  3.2.2 グローバルIPアドレス
  3.2.3 GCPのファイアウォール機能
  3.2.4 Cloud Load Balancingによる負荷分散機能
  3.2.5 Cloud DNSによる名前解決
3.3 Cloud Load Balancingでの負荷分散システム構築
  3.3.1 負荷分散システムのインフラアーキテクチャ概要
  3.3.2 仮想マシン起動イメージの作成
    [1]スナップショットの作成
    [2]ディスクの作成
    [3]イメージの作成
  3.3.3 複数インスタンスの自動生成
    [1]インスタンステンプレートの作成
    [2]インスタンスグループの作成
  3.3.4 ロードバランサの作成
    [1]バックエンドの設定
    [2]ホストとパスのルール
    [3]フロントエンドの設定
  3.3.5 動作確認
3.4 Cloud DNSを使った名前解決
  3.4.1 独自ドメイン名でのアクセス
    [1]ゾーンの作成
    [2]レコード設定
    [3]レジストラへの登録
    [4]動作確認
第4章 コンテナ実行環境でマイクロサービスアーキテクチャを体験しよう
4.1 知っておきたいDocker/Kubernetesの基礎
  4.1.1 Dockerを利用したアプリケーション開発
    Dockerとは
    Dockerが解決する課題
    Dockerの基本機能
  4.1.2 Kubernetesによるコンテナオーケストレーション
    クラスタリングとは
    コンテナオーケストレーションツールとは
    Kubernetesの基本構成
    Kubernetesによるコンテナオーケストレーション
4.2 コンテナ環境で利用する主なGCPサービス
  4.2.1 Google Container Engine
  4.2.2 Google Container Registry
  4.2.3 Google Cloud Datastore
4.3 GCPを使ったコンテナ実行環境のアーキテクチャ
4.4 オンラインゲームのコンテナ実行環境構築
  4.4.1 要件定義/設計
  4.4.2 GKEによるコンテナクラスタ構築
  4.4.3 ランダム対戦機能のDockerイメージ作成(v1.0)
    Dockerfileの用意
    Dockerイメージの作成
    ローカル環境での動作確認
    Dockerイメージの公開
  4.4.4 ランダム対戦機能のデプロイ(v1.0)
    バックエンド機能のアプリケーションデプロイ
    フロントエンド機能のアプリケーションデプロイ
    ランダム対戦機能の動作確認
  4.4.5 AI機能へのバージョンアップ(v1.1)
    AI機能のDockerイメージ作成
    バックエンド機能のバージョンアップ
    AI対戦機能の動作確認
  4.4.6 コンテナクラスタの停止と削除
第5章 機械学習を用いたGAEアプリケーション
5.1 機械学習と関連サービスの概要
  5.1.1 機械学習、ディープラーニング、人工知能
  5.1.2 GCPの機械学習関連サービス
  5.1.3 APIサービスの利用方法
    JavaScriptからAPIサービスを呼び出す
5.2 Google App Engine入門
  5.2.1 Google App Engineの概要
  5.2.2 Cloud Datastoreの概要
  5.2.3 Cloud Datastoreを使用する際の注意点
  5.2.4 GAEのその他の機能
5.3 写真アルバムサービスのデプロイ
  5.3.1 サンプルアプリケーションの仕組み
    Cloud Vision APIによる画像のラベル付け
    Cloud Translation APIによるテキスト翻訳
    Cloud Datastoreでのデータ管理
  5.3.2 アプリケーションのデプロイ
  5.3.3 動作確認
5.4 [参考]Cloud Machine Learning Engineによる機械学習モデルのトレーニング
  5.4.1 事前準備
  5.4.2 Cloud MLEによる学習処理の実施
  5.4.3 学習済みモデルによる予測処理の実施
付録A Stackdriverによるシステム運用
  A.1 Stackdriverの初期設定
  A.2 Stackdriverによるアプリケーション監視
    [1]監視対象インスタンスの作成
    [2]監視エージェントのインストール
    [3]稼働時間チェックの設定とアラートポリシーの作成
    [4]監視グラフの作成
    [5]ログの確認
付録B Cloud IAMによるアカウント管理
  B.1 Cloud IAMの基本機能
  B.2 サービスアカウントの作成
付録C GCPの最新技術情報の入手

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コメントが必須とか Yahoo! はどうかしている (参考:YahooShopping)

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Compute Engine, App Engine, Kubernetes Engine, Vision API, AI Platform,
Cloud Storage, Cloud SQL, Cloud Load Balancing, Cloud DNS,
Cloud Datastore等の概要を実際に構築して触れるサンプルアプリケーションを
交えて解説してくれるGoogle Cloud初心者に適している本だと思いました。
実際の運用関するトピックにも触れていて、例えばCloud Load Balancingと
複数台のCompute EngineでWeb Applicationの負荷分散をしたり、
Kubernetes Engineで新しい機能のリリースを無停止で行う方法などが
個人的に面白かったです。
平易な表現でかつ手順の説明が丁寧なので初心者でも簡単に理解でき、
サンプルアプリケーションを構築してGCPを肌で感じることができました。
難点としては、私は2020/03中に読み始めて読み終わりましたが、
Google Cloudのアップデートサイクルが早いためか既に大部分が本書にある
スクリーンショットと変わってしまっていることです。
設定画面は適宜読み替えが必要で、Vision API, AI Platformに至っては
サンプルの一部がそのままでは動きませんでした。 (参考:honto)

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Google Cloud Platformの入門書としてだけでなく、通常のVM、ネットワーク、コンテナ技術、Bigdata(AI)、機械学習のエッセンスが含まれている。
Google Cloud Platformとは?という観点で読むには内容が薄く公式ドキュメントで補足確認が必要であるが、どんなものかを知るには十分かと思う一冊でした。 (参考:honto)

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著者略歴
阿佐志保(アサシホ)
金融系シンクタンクなどで銀行/証券向けインフラエンジニア、製造業向けインフラエンジニアとして従事。都市銀行情報系基盤システム構築やシステム統合、証券会社向けバックオフィスシステムの共通基盤開発や統合認証基盤構築プロジェクト、石油/LNGプラント建設を行うエンジニアリング企業のシステム基盤構築プロジェクトなどを経験。出産で離職後、Linuxやクラウドなどを独学で勉強し、技術書を執筆。約8年間の専業主婦を経て、2016年5月より、TIS株式会社の調査研究部門である戦略技術センターで、広報・人材採用を担当

中井悦司(ナカイエツジ)
1971年4月大阪生まれ。ノーベル物理学賞を本気で夢見て、理論物理学の研究に没頭する学生時代、大学受験教育に情熱を傾ける予備校講師の頃、そして、華麗なる(?)転身を果たして、外資系ベンダーでLinuxエンジニアを生業にするに至るまで、妙な縁が続いて、常にUnix/Linuxサーバと人生を共にする。その後、Linuxディストリビューターのエバンジェリストを経て、現在は、米系IT企業のCloud Solutions Architectとして活動(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)

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Google Cloud Platform(GCP)の本 最新・高評価のおすすめの5冊

以下が「Google Cloud Platform(GCP)の本」最新・高評価のおすすめの5冊詳細です。

(2021/10/25 12:02 更新)
Rank製品価格
1
ゲーム開発が変わる!GCPゲームインフラ実践ガイド (NextPublishing)...
発売日 2019/11/22
實方 和幸, 邵 正, 粟田 大樹, 石川 泰式 (インプレスR&D)
Kindle Unlimited対象
総合評価
1,210円
2
ハンズオンで分かりやすく学べる Google Cloud実践活用術 データ分析・システム基盤編...
発売日 2021/07/08
日経クロステック, 大澤 文孝 (日経BP)
総合評価
3,960円
3,564円
3,960円
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3
Google Cloudではじめる実践データエンジニアリング入門[業務で使えるデータ基盤構築]...
発売日 2021/02/20
下田 倫大, 寳野 雄太, 饗庭 秀一郎, 吉田 啓二 (技術評論社)
総合評価
3,740円
3,740円
3,740円
3,740円
4
Google Cloud Platform GAEソフトウェア開発入門――Google Cloud Authorized Trainerによ...
発売日 2020/02/20
小林 明大, 北原 光星 (技術評論社)
総合評価
3,608円
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3,608円
3,608円
5
GCPの教科書II 【コンテナ開発編】
発売日 2020/05/26
クラウドエース株式会社, 飯島宏太, 高木亮太郎, 妹尾登茂木 (リックテレコム)
総合評価
3,080円
2,860円
2,860円
3,080円
 

ゲーム開発が変わる!GCPゲームインフラ実践ガイド (NextPublishing)

ゲーム開発が変わる!GCPゲームインフラ実践ガイド (NextPublishing)
(著)實方 和幸, 邵 正, 粟田 大樹, 石川 泰式
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(2021/10/25 12:02時点)
本書はGCP(Google Cloud Platform)のゲーム基盤としての活用を、ゲーム業界のエンジニアが解説します。各社のエンジニアが寄稿により生の声を寄せ、さらにGCPのディープな情報も盛り込んでいます。
【目次】
第1章 Google Cloud Platformの特徴
1.1 コンピューティング
1.2 データベース
1.3 ストレージ
1.4 ネットワーク
1.5 運用/監視/管理ツール
1.6 データ分析
1.7 AIと機械学習
第2章 GCP Deep Dive
2.1 Helmで構築するGKEモニタリング環境構築(株式会社grasys)
2.2 リージョン間通信とCloud Spanner(ジェットブラックフラワーズ合同会社)
2.3 BigQueryとLooker(アイレット株式会社)
2.4 まとめ
第3章 ゲームインフラにおけるワークロード
3.1 ワークロードごとの特徴
3.2 本章のまとめ
第4章 ゲームサーバーホスティングにおける活用事例
4.1 リファレンスアーキテクチャー
4.2 GKEとCloud Spannerで実現する大規模ゲームサーバー(株式会社コロプラ)
4.3 ポコロンダンジョンズのGCP移行とマネージドサービス活用実例(株式会社グレンジ)
第5章 プラットフォームサービスにおける活用事例
5.1 リファレンスアーキテクチャー
5.2 Google App Engineによる運用レスなゲームサーバー(株式会社バンダイナムコスタジオ)
5.3 無停止の課金基盤をGAEで構築するための設計と運用(株式会社アカツキ)
5.4 Google Maps Platform:既存ゲームへのマップ機能の追加について-モンスターストライクの事例-(株式会社ミクシィ)
第6章 データ分析における活用事例
6.1 リファレンスアーキテクチャー
6.2 データ分析の生産性を高める、データ基盤とKPIダッシュボード(株式会社サイバード)
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6.4 機械学習を活用した分析(澪標アナリティクス株式会社)

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ハンズオンで分かりやすく学べる Google Cloud実践活用術 データ分析・システム基盤編

クラウドのサービスが高度化を続けています。素の仮想コンピューターに一からシステムを構築するというのはもはや時代遅れ。用意されたさまざまなサービスを組み合わせて短期間で目的のシステムを構築することが重要になっています。
 Google Cloud(旧名称Google Cloud Platform=GCP)にはさまざまなサービスがあり、これらを活用することで、開発・運用・保守の短縮化・低コスト化・安定化が可能です。本書はGoogleの監修を受けており、2巻構成でGoogle Cloudの「AI・機械学習」「ビッグデータ」「コンテナ」の機能と使い方を解説します。本巻ではこの中で「ビッグデータ」と「コンテナ」に焦点を当てます。
 ビッグデータを管理するBigQueryは従来のデータベースと異なり、インデックスを作る必要がないのが特徴。データ分析に力を発揮します。コンテナを管理するオーケストレーション・ツールではGoogleが開発したKubernetesが業界標準となっていますが、Google CloudではKubernetesを使いやすくするGoogle Kubernetes Engine(GKE)を用意しています。
 本書ではハンズオンでこれらを学習できます。データはGoogleが用意しているものを使っているので、実際に試すのも容易です。

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目次
第1章 ビッグデータサービスの概要
第2章 BigQueryを体験する
第3章 BigQueryの内部構造
第4章 タイムトラベル機能を使ったデータの復元
第5章 BigQueryへのデータ取り込み
第6章 Data Catalogを用いたメタデータの管理
第7章 リアルタイム分析
第8章 セキュリティ設計とコスト管理
第9章 コンテナの仕組みと歴史
第10章 コンテナを体験する
第11章 コンテナオーケストレーションの仕組みとKubernetesの特徴
第12章 Google Kubernetes Engine(GKE)を体験する
第13章 GKEを活用した設計のポイント
第14章 GKEを使ったシステム運用のポイント
Appendix Google Cloudの基本

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著者略歴
大澤文孝(オオサワフミタカ)
テクニカル・ライター、プログラマ/システムエンジニア。専門はWebシステム。情報処理技術者(「情報セキュリティスペシャリスト」「ネットワークスペシャリスト」)。Webシステム、データベースシステムを中心とした記事を多数発表。作曲と電子工作も嗜む(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)

  

Google Cloudではじめる実践データエンジニアリング入門[業務で使えるデータ基盤構築]

Google Cloudではじめる実践データエンジニアリング入門[業務で使えるデータ基盤構築]
(著)下田 倫大, 寳野 雄太, 饗庭 秀一郎, 吉田 啓二
発売日 2021/02/20
総合評価
(2021/10/21 12:02時点)
(概要)
AIやIoTが実用化フェーズに入りつつあるのみならず、デジタルトランスフォーメーション(DX)への注目の高まりによって、事業やサービスを取り巻くデータを分析・活用・管理するためのインフラであるデータ基盤の重要性が増しています。 データ基盤を構築するにあたり、先行する事例から、Google Cloud(Google Cloud Platform, GCP)はデータ領域に強みがある、あるいは、BigQueryは高速に動作するデータウェアハウスである、と聞いたことがある方は多いでしょう。
本書では「データ基盤」そのものを体系的に整理しながら、Google Cloudの各サービスをどのように活用することで実用的なデータ基盤を構築できるか、また発展的なデータ分析ニーズに答えるデータ基盤をどのように設計できるか、といった点について解説しています。 特にGoogle Cloudはマネージドサービスを中心として提供されているため、その特性を正しくとらえることで、最大限の価値を発揮できるようになります。 実際にGoogle Cloudやオンプレミス、他のクラウドサービスを用いたデータ基盤の構築や設計に携わってきた筆者らによる一歩踏み込んだ解説が本書の特徴です。

(こんな方におすすめ)
・これからデータ基盤の構築に関わる可能性があるエンジニア
・Google Cloudや他のクラウドサービスを利用しており、これからデータ領域での活用を広げようとしている方

(目次)
第1章 データ基盤の概要
1.1 データ基盤に取り組む意義
1.2 データ基盤とは?
1.3 Google Cloud上で構築するデータ基盤
1.4 まとめ
第2章 BigQueryのコンセプトと利用方法
2.1 DWHとは
2.2 Googleのデータ処理を支える技術
2.3 BigQueryの内部アーキテクチャを理解する
2.4 DWHとしてのBigQueryの基本操作
2.5 BigQueryユーザー向けのクエリの最適化
2.6 まとめ
第3章 データウェアハウスの構築
3.1 データウェアハウスに求められるさまざまな要件
3.2 高可用性、Disaster Recovery計画
3.3 用途別の影響隔離
3.4 サイジング
3.5 目的環境別の影響隔離
3.6 テーブルを設計する
3.7 データの投入
3.8 バックアップとリストア
3.9 BigQueryにおけるトランザクションとパーティションを用いたDMLの最適化
3.10 DMLをまとめる/パーティションの利用
3.11 外部接続の最適化 - Storage APIの利用とBI Engineの利用
3.12 データマートジョブの設計最適化
3.13 まとめ
第4章 データレイクの構築
4.1 データレイクとは
4.2 Hadoopとは
4.3 Google Cloudで構築するデータレイク
4.4 Google Cloudのおもなデータレイク関連のサービス
4.5 Google Cloudでデータレイクを中心としたデータ分析基盤を構築することのメリット
4.6 オンプレミス環境からGoogle Cloudへのデータレイクの移行
4.7 まとめ
第5章 ETL/ELT処理
5.1 ETL/ELTとは
5.2 ETL/ELT 処理を実施するサンプルシナリオ
5.3 サンプルシナリオ実施用の環境の構築
5.4 BigQueryでのELT
5.5 BigQueryでのETL
5.6 DataflowでのETL
5.7 DataprocでのETL
5.8 サンプルシナリオ実施用の環境の破棄
5.9 その他のETL/ELT処理の実施方法
5.10 ETLとELTの各手法の使い分け
5.11 まとめ
第6章 ワークフロー管理とデータ統合
6.1 Google Cloudのワークフロー管理とデータ統合のためのサービス
6.2 Cloud Composerの特徴
6.3 Cloud Composerでのワークフロー管理
6.4 Cloud Data Fusionの特徴
6.5 Cloud Data Fusionでのワークフロー管理
6.6 Cloud ComposerとCloud Data Fusionの比較と使い分けのポイント
6.7 まとめ
第7章 データ分析基盤におけるセキュリティとコスト管理の設計
7.1 Google Cloud Platformのセキュリティサービス
7.2 Google Cloudのリソース構成とエンタープライズ向けの管理機能
7.3 IAMを利用したBigQueryのアクセス制御
7.4 IAMとAccess Control List(ACL)を利用したCloud Storageのアクセス制御
7.5 VPC Service Controlsを利用したアクセス制御とデータ持ち出し防止
7.6 監査
7.7 Security Command Centerを利用したデータリスクの検知と自動修復
7.8 組織のポリシーサービスの適用
7.9 アクセス管理とコスト管理の設計
7.10 まとめ
第8章 BigQuery へのデータ集約
8.1 BigQueryへデータ集約を行うメリット
8.2 BigQueryへのデータ集約の方法
8.3 BigQuery Data Transfer Service(BigQuery DTS)
8.4 BigQueryへのデータパイプライン構築
8.5 サービス間連携によるBigQueryへのデータ連携
8.6 まとめ
第9章 ビジネスインテリジェンス
9.1 BIとBIツール
9.2 コネクテッドシート
9.3 データポータル
9.4 Looker
9.5 BIツールと親和性の高いBigQueryの機能
9.6 まとめ
第10章 リアルタイム分析
第11章 発展的な分析

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目次
第1章 データ基盤の概要
1.1 データ基盤に取り組む意義
1.2 データ基盤とは?
1.3 Google Cloud上で構築するデータ基盤
1.4 まとめ
第2章 BigQueryのコンセプトと利用方法
2.1 DWHとは
2.2 Googleのデータ処理を支える技術
2.3 BigQueryの内部アーキテクチャを理解する
2.4 DWHとしてのBigQueryの基本操作
2.5 BigQueryユーザー向けのクエリの最適化
2.6 まとめ
第3章 データウェアハウスの構築
3.1 データウェアハウスに求められるさまざまな要件
3.2 高可用性、Disaster Recovery計画
3.3 用途別の影響隔離
3.4 サイジング
3.5 目的環境別の影響隔離
3.6 テーブルを設計する
3.7 データの投入
3.8 バックアップとリストア
3.9 BigQueryにおけるトランザクションとパーティションを用いたDMLの最適化
3.10 DMLをまとめる/パーティションの利用
3.11 外部接続の最適化 - Storage APIの利用とBI Engineの利用
3.12 データマートジョブの設計最適化
3.13 まとめ
Column マルチクラウドでのクラウドデータ基盤の利用
第4章 データレイクの構築
4.1 データレイクとは
4.2 Hadoopとは
4.3 Google Cloudで構築するデータレイク
4.4 Google Cloudのおもなデータレイク関連のサービス
4.5 Google Cloudでデータレイクを中心としたデータ分析基盤を構築することのメリット
4.6 オンプレミス環境からGoogle Cloudへのデータレイクの移行
4.7 まとめ
第5章 ETL/ELT処理
5.1 ETL/ELTとは
5.2 ETL/ELT 処理を実施するサンプルシナリオ
5.3 サンプルシナリオ実施用の環境の構築
5.4 BigQueryでのELT
5.5 BigQueryでのETL
5.6 DataflowでのETL
5.7 DataprocでのETL
5.8 サンプルシナリオ実施用の環境の破棄
5.9 その他のETL/ELT処理の実施方法
5.10 ETLとELTの各手法の使い分け
5.11 まとめ
Column Apache BeamとDataflow の関係は?
第6章 ワークフロー管理とデータ統合
6.1 Google Cloudのワークフロー管理とデータ統合のためのサービス
6.2 Cloud Composerの特徴
6.3 Cloud Composerでのワークフロー管理
6.4 Cloud Data Fusionの特徴
6.5 Cloud Data Fusionでのワークフロー管理
6.6 Cloud ComposerとCloud Data Fusionの比較と使い分けのポイント
6.7 まとめ
Column Google Cloudにおけるジョブオーケストレーションの選択肢
第7章 データ分析基盤におけるセキュリティとコスト管理の設計
7.1 Google Cloud Platformのセキュリティサービス
7.2 Google Cloudのリソース構成とエンタープライズ向けの管理機能
7.3 IAMを利用したBigQueryのアクセス制御
7.4 IAMとAccess Control List(ACL)を利用したCloud Storageのアクセス制御
7.5 VPC Service Controlsを利用したアクセス制御とデータ持ち出し防止
7.6 監査
7.7 Security Command Centerを利用したデータリスクの検知と自動修復
7.8 組織のポリシーサービスの適用
7.9 アクセス管理とコスト管理の設計
7.10 まとめ
Column データ暗号化とデータ損失防止
第8章 BigQuery へのデータ集約
8.1 BigQueryへデータ集約を行うメリット
8.2 BigQueryへのデータ集約の方法
8.3 BigQuery Data Transfer Service(BigQuery DTS)
8.4 BigQueryへのデータパイプライン構築
8.5 サービス間連携によるBigQueryへのデータ連携
8.6 まとめ
Column BigQueryのデータ取り込み方法の使い分け
Column Firebaseを用いたデータ分析の活用方法
第9章 ビジネスインテリジェンス
9.1 BIとBIツール
9.2 コネクテッドシート
9.3 データポータル
9.4 Looker
9.5 BIツールと親和性の高いBigQueryの機能
9.6 まとめ
第10章 リアルタイム分析
10.1 リアルタイム分析とユースケース
10.2 リアルタイム分析基盤に求められるもの
10.3 Google Cloudを利用したリアルタイム分析基盤のアーキテクチャ
10.4 Pub/Sub
10.5 Dataflow
10.6 BigQuery
10.7 リアルタイムタクシーデータを用いたリアルタイム分析基盤の構築
10.8 まとめ
Column Dataflow のアーキテクチャと分散処理におけるコンピュート、ストレージ、
メモリの分離
第11章 発展的な分析
11.1 Google Cloudによる発展的な分析
11.2 BigQueryによる地理情報分析
11.3 BigQuery上での機械学習
11.4 AutoML Tables
11.5 AI Platformを活用したデータサイエンスと機械学習
11.6 まとめ
Column Pub/Subのアーキテクチャ

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著者略歴

他著:下田 倫大
下田倫大 Google CloudのCustomer Enginner。Web系企業の研究開発職、データ分析企業のエンジニアマネジャーを経て2017年より現職。 テクノロジーを活用したデータの価値創出に興味があり、興味の赴くままに仕事をしていると気づいたらクラウドプラットフォーマーに所属していた。現在は、小売業界のお客様を中心にGoogle Cloudの導入や活用をお手伝いしており、データ基盤のお仕事が多め。BigQuery以外で好きなGoogle CloudのプロダクトはDataflowとDataproc。 Dataflowはもっと活用が広がってもいいし、Dataprocはもっと評価されてもいいと常々思っている。

他著:寳野 雄太
寳野雄太 Google CloudのCustomer Engineering Solution&Technology部門の技術部長(Analytics&DB)を務める。日系通信会社でPdMとして意思決定のためのデータ基盤を作ったり、エンジニアとしてさまざまなサービスのマイグレーションをしているうち、データ活用の魅力に惹かれ入社。Google Cloud東京リージョン立ち上げから在籍し、さまざまなお客様のデータ基盤構築立案、構築支援をしながらBigQuery東京リージョンのローンチなどのプロジェクトに携わる。2019年より現職。 現在は日本におけるアナリティクスとデータベース技術統括の傍ら、社内の意思決定のためのデータマートの整備もやっているBigQueryヘビーユーザー。好きなプロダクトはData Catalog。メタデータ管理がBigQueryの自動補完と連携するのはアツいと感じている。

他著:饗庭 秀一郎
饗庭秀一郎 Google CloudのCustomer Engineer Data Analytics Specialist。モビリティ系ベンチャー企業でBigQueryを用いた分析基盤の構築と運用や分析業務に携わった後、2020年より現職。 自分の興味が技術の仕組みや中身からいかにビジネスに活かすかに移るにつれ、キャリアも研究開発からシステム開発、データ分析、プリセールス技術支援へと変わってきました。現在は、データ分析の領域に特化してお客様のビジネスを加速するクラウド活用のお手伝いをしています。BigQuery以外で好きなGoogle Cloudのサービスは、Cloud Shellです。ユーザとして、Google Cloudに出会ったときからこの便利さに常に魅了されてきました。


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Google Cloud Platform GAEソフトウェア開発入門――Google Cloud Authorized...

(概要)

Google Cloudは、すぐにクラウドでアプリを開発できるので、ビジネスをすばやくIT化できます。フルマネージド(サーバー管理が要らない!)なので、Googleの技術基盤にフルに任せながら、安心してソフトウェア開発に注力できます。しかもGoogle App Engineを使うならば、必要なプログラミング言語はPythonだけです。しかもWebブラウザだけで開発できます。本書はGoogle Cloudの優れた機能を紹介しながら、Python+Flaskフレームワークを使いWebアプリ方を紹介します。この開発工程をともに学ぶことでクラウド上でのソフトウェア開発の要諦を学ぶことができるでしょう。Google Cloudのパワーとテクノロジーを習得しましょう!


(こんな方におすすめ)

・Google Cloudを使ってみたい、試してみたいエンジニアに!


(目次)

1章 Google Cloud Platform

  1.1 Google Cloud Platformとは

  1.2 GCPの歴史

  1.3 なぜGCPなのか

第2章 Google App Engine

  2.1 Google App Engine の種類

  2.2 Google App Engine の特徴

  2.3 GAEの目指すところ

第3章 開発環境の構築

  3.1 GAEアプリケーションの開発環境を準備する

  3.2 3GCPプロジェクトとは

  3.3 GCPプロジェクトを作成する

  3.4 Google Cloud Shellとは

  3.5 コードエディターとは

第4章 GAEアプリケーション作成

  4.1 最初のGAEアプリケーションを作成する

  4.2 アプリケーションのデプロイ

  4.3 デプロイバージョンを管理する

  4.4 [実習]アプリケーションの作成

  4.5 アプリ作成のまとめ

  4.6 課金上限を設定する

第5章 Web アプリケーション概要

  5.1 モダンなWebアプリケーション

  5.2 Web APIとは

  5.3 本書で作成するWebアプリについて

第6章 FlaskによるHTTPリクエストの処理

  6.1 Flask フレームワーク

  6.2 テンプレートの利用

  6.3 [実習]Jinja2を使う

  6.4 エラーページのカスタマイズ

  6.5 [実習]エラーハンドリング

  6.6 フォーム処理

  6.7 Web APIの追加

  6.8 GETメソッド[練習①]

  6.9 [実習]GETメソッド①

  6.10 POSTメソッドの練習

  6.11 [実習]POSTメソッド

  6.12 GETメソッド[練習②]

  6.13 [実習]GETメソッド②

第7章 ログ

  7.1 アプリケーションログ

  7.2 Python logging モジュールを使ったログ出力

  7.3 [実習]ログ出力

  7.4 Logging Client Libraries を使ったログ出力

  7.5 Cloud Logging Handler を使ったログの出力

第8章 Cloud Datastoreを使う

  8.1 Cloud DatastoreとCloud Firestore

  8.2 Datastore にデータを保存する

  8.3 [実習]データの保存

  8.4 Datastore からデータを取得する

  8.5 [実習]データの取得

  8.6 データを1件取得する

  8.7 [実習]Key を使ったデータ取得

  8.8 Datastore からデータを更新する

  8.9 [実習]データの更新

  8.10 Datastore からデータを削除する

  8.11 [実習]データの削除

  8.12 実習をローカル環境で動かす

第9章 エンティティグループ

  9.1 エンティティグループとは

  9.2 エンティティグループを作成する

  9.3 [実習]エンティティグループの作成

  9.4 エンティティグループを取得する

  9.5 [実習]エンティティグループを取得する

第10章 Google Cloud Storageを使う

  10.1 Google Cloud Storageとは

  10.2 実践GCS

  10.3 GAEからGCSを操作する

  10.4 GCSにファイルをアップロードする

  10.5 [実習]GCSにファイルをアップロードする

  10.6 GCSからファイルを取得する

  10.7 [実習]GCSからファイルを取得する

第11章 そのほかのサービス

  11.1 GCPの機能をもっと使うには

  11.2 Cloud Identity-Aware Proxy(Cloud IAP)とは

  11.3 Cloud Tasks

  11.4 Cloud Scheduler

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目次
第1章Google Cloud Platform
 1.1 Google Cloud Platformとは
 1.2 GCPの歴史
 1.3 なぜGCPなのか
第2章 Google App Engine
 2.1 Google App Engine の種類
 2.2 Google App Engine の特徴
 2.3 GAEの目指すところ
第3章 開発環境の構築
 3.1 GAEアプリケーションの開発環境を準備する
 3.2 3GCPプロジェクトとは
 3.3 GCPプロジェクトを作成する
 3.4 Google Cloud Shellとは
 3.5 コードエディターとは
第4章 GAEアプリケーション作成
 4.1 最初のGAEアプリケーションを作成する
 4.2 アプリケーションのデプロイ
 4.3 デプロイバージョンを管理する
 4.4 [実習]アプリケーションの作成
 4.5 アプリ作成のまとめ
 4.6 課金上限を設定する
第5章 Web アプリケーション概要
 5.1 モダンなWebアプリケーション
 5.2 Web APIとは
 5.3 本書で作成するWebアプリについて
第6章 FlaskによるHTTPリクエストの処理
 6.1 Flask フレームワーク
 6.2 テンプレートの利用
 6.3 [実習]Jinja2を使う
 6.4 エラーページのカスタマイズ
 6.5 [実習]エラーハンドリング
 6.6 フォーム処理
 6.7 Web APIの追加
 6.8 GETメソッド[練習①]
 6.9 [実習]GETメソッド①
 6.10 POSTメソッドの練習
 6.11 [実習]POSTメソッド
 6.12 GETメソッド[練習②]
 6.13 [実習]GETメソッド②
第7章 ログ
 7.1 アプリケーションログ
 7.2 Python logging モジュールを使ったログ出力
 7.3 [実習]ログ出力
 7.4 Logging Client Libraries を使ったログ出力
 7.5 Cloud Logging Handler を使ったログの出力
第8章 Cloud Datastoreを使う
 8.1 Cloud DatastoreとCloud Firestore
 8.2 Datastore にデータを保存する
 8.3 [実習]データの保存
 8.4 Datastore からデータを取得する
 8.5 [実習]データの取得
 8.6 データを1件取得する
 8.7 [実習]Key を使ったデータ取得
 8.8 Datastore からデータを更新する
 8.9 [実習]データの更新
 8.10 Datastore からデータを削除する
 8.11 [実習]データの削除
 8.12 実習をローカル環境で動かす
第9章 エンティティグループ
 9.1 エンティティグループとは
 9.2 エンティティグループを作成する
 9.3 [実習]エンティティグループの作成
 9.4 エンティティグループを取得する
 9.5 [実習]エンティティグループを取得する
第10章 Google Cloud Storageを使う
 10.1 Google Cloud Storageとは
 10.2 実践GCS
 10.3 GAEからGCSを操作する
 10.4 GCSにファイルをアップロードする
 10.5 [実習]GCSにファイルをアップロードする
 10.6 GCSからファイルを取得する
 10.7 [実習]GCSからファイルを取得する
第11章 そのほかのサービス
 11.1 GCPの機能をもっと使うには
 11.2 Cloud Identity-Aware Proxy(Cloud IAP)とは
 11.3 Cloud Tasks
 11.4 Cloud Scheduler

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著者略歴

著:小林 明大
1977年生まれ。神奈川県出身の登山とサバイバルゲームが趣味なGoogle大好きエンジニア。最近ではキャンプにもハマり、キャンプしたあとの登山というパイプラインが構築されている。もともとはありふれたJavaエンジニアだったが、趣味で始めたAndroid開発が本職になり、いつのまにか高校大学専門学校で講師として活躍。現在早稲田大学でAndroidとPythonを指導。一方で同じ時期に趣味で続けたGCPもGoogle Cloud Certified Professionalの資格を取得をきっかけに公認トレーナーの道に進む。Google Cloud Authorized Trainerとして公式のGCPトレーニングおよび、Google主催のイベントの講演実績多数あり。講師業以外にも個人事業主として開発もするGCPの技術コンサルタントして活躍。いくつかの有名企業でGCPを使った大規模開発に携わる。また友人と3人で株式会社エル・ストームを起業するも、翌年に役員を退任。現在、楽天モバイル株式会社でクラウド事業に従事。変わった経歴の持ち主として自負しているが、これで良かったと思っている。

著:北原 光星
1982年生まれ。長崎県出身の登山とキャンプが好きなエンジニア。主にITベンチャーでGCPやAWSを用いたクラウドネイティブなアプリケーション開発に従事。現在はスマートホテル事業を展開。 する株式会社SQUEEZEでテックリードを担当している。OSS活動としてPythonプロジェクトを保守するコミュニティJazzbandに所属。

監:中井 悦司
1971年4月大阪生まれ。Linuxディストリビュータのエバンジェリストを経て現在は、米系IT企業のCloud Solution Architectとして活動。最近は、機械学習理をはじめとするデータ活用技術の基礎を世に広めるために、講演活動のほか、雑誌記事や書籍の執筆にも注力。執筆書籍は、『[改訂]プロのためのLinuxシステム・ネットワーク管理技術』、『プロのためのLinuxシステム・10年効く技術』、『独習Linux専科――サーバ構築/運用/管理』、『Docker実践入門』、『ITエンジニアのための機械学習理論入門』(技術評論社)、『TensorFlowで試しながら学ぶディープラーニング入門』(マイナビ出版)。『技術者のための基礎解析学』、『技術者のための線形代数学』、『技術者のための確率統計学』、『プログラマのためのGoogle Cloud Platform入門』(翔泳社)など。"


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GCPの教科書II 【コンテナ開発編】

GCPの教科書II 【コンテナ開発編】
(著)クラウドエース株式会社, 飯島宏太, 高木亮太郎, 妹尾登茂木
発売日 2020/05/26
総合評価
(2021/10/25 12:01時点)
GCP上でのコンテナベースの開発する際の御作法 すべて教えます!

近年、アプリケーションエンジニアにとってコンテナベースでの開発は「超必須」とも
言える重要な技術となっております。しかし、一通りの開発ができたとしても、コンテ
ナの利点を十分に活かすことは難しいものです。
Googleが提供するGCP(Google Cloud Platform)には、このコンテナ開発ができる
様々なツールが多く用意されています。本書では、この中でも開発者がよく使う
(けど、わかりづらい)Kubernetes、GKE、Cloud Runを中心に解説しました。

◆本書の主な内容
第1章 Google Cloud Platformの紹介
 1.1 Google Cloud Platformとは
 1.2 プロジェクトの準備
 1.3 GCPのプロジェクトの作成
第2章 Google Container Registry
  2.1 Google Container Registryとは
 2.2 Container Imageの形式
 2.3 GCRにイメージを保存
 2.4 Cloud Storageとの関連性
 2.5 コンテナイメージの脆弱性スキャン
第3章 Cloud Build
 3.1 Cloud BuildはGCPのCI/CDサービス
 3.2 Cloud Buildで利用可能なコードホスティングサービス
 3.3 Cloud Buildトリガー
 3.4 Cloud Build構成ファイル
 3.5 Cloud BuildでCI/CD基盤構築
第4章 Kubernetes
 4.1 コンテナ
 4.2 Kubernetesの概要
 4.3 Kubernetesの機能
 4.4 宣言的な構成管理
 4.5 Minikube
 4.6 Kubernetesのアーキテクチャ
 4.7 Kubernetes APIオブジェクト
第5章 GKE
 5.1 Cloud Consoleで始めるGKE
 5.2 Cloud SDKで始めるGKE
 5.3 GKEを用いたアプリケーションの公開
 (以降については「目次」を参照)
第6章 Cloud Run
第7章 サービスメッシュ

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目次
第1章 Google Cloud Platformの簡易的な紹介
 1.1 Google Cloud Platformとは
 1.2 プロジェクトの準備
 1.3 GCPのプロジェクトの作成
第2章 Google Container Registry
  2.1 Google Container Registryとは
 2.2 Container Imageの形式
 2.3 GCRにイメージを保存
 2.4 Cloud Storageとの関連性
 2.5 コンテナイメージの脆弱性スキャン
 2.6 まとめ
第3章 Cloud Build
 3.1 Cloud BuildはGCPのCI/CDサービス
 3.2 Cloud Buildで利用可能なコードホスティングサービス
 3.3 Cloud Buildトリガー
 3.4 Cloud Build構成ファイル
 3.5 Cloud BuildでCI/CD基盤構築
 3.6 まとめ
第4章 Kubernetes
 4.1 コンテナ
 4.2 Kubernetesの概要
 4.3 Kubernetesの機能
 4.4 宣言的な構成管理
 4.5 Minikube
 4.6 Kubernetesのアーキテクチャ
 4.7 Kubernetes APIオブジェクト
 4.8 まとめ
第5章 GKE
 5.1 Cloud Consoleで始めるGKE
 5.2 Cloud SDKで始めるGKE
 5.3 GKEを用いたアプリケーションの公開
 5.4 高度なクラスタの構築
 5.5 他サービスとの連携
 5.6 Podのスケールアウトとスケールイン
 5.7 GKEにおける永続ディスク
 5.8 Cloud Buildを用いたGKEへのデプロイ
第6章 Cloud Run
  6.1 Cloud Run とは?
 6.2 2つのモード
 6.3 実践Cloud Run
 6.4 まとめ
第7章 サービスメッシュ
  7.1 マイクロサービスアーキテクチャ
 7.2 マイクロサービスの課題
 7.3 stioの概要
 7.4 Istioのアーキテクチャ
 7.5 Istioハンズオン
 7.6 まとめ

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著者略歴

他著:飯島 宏太
GCP を用いたインフラ設計・構築に従事。Kubernetes、Istio、Terraformなども日々勉強中。
最近の趣味はお散歩。

他著:高木 亮太郎
SRE エンジニア。業務ではIaC やCI/CDの構築、GCPのアーキテクチャ設計やGoogle Cloud認定トレーナーとして従事。
最近の趣味はお料理。


   

Google Cloud Platform(GCP)の本「新書一覧(2020年、2021年刊行)」

以下がGoogle Cloud Platform(GCP)の本の新書(2020年,2021年発売)の一覧(発売日の新しい順)です。

(2021/10/02 12:02 更新)
製品価格
図解即戦力 Google Cloudのしくみと技術がこれ1冊でしっかりわかる教科書...
発売日 2021/08/31
株式会社grasys, Google Cloud 西岡典生, Google Cloud 田丸司 (技術評論社)
総合評価
2,728円
2,728円
2,728円
2,728円
ハンズオンで分かりやすく学べる Google Cloud実践活用術 データ分析・システム基盤編...
発売日 2021/07/08
日経クロステック, 大澤 文孝 (日経BP)
総合評価
3,960円
3,564円
3,960円
3,960円
ハンズオンで分かりやすく学べる Google Cloud実践活用術 AI・機械学習編...
発売日 2021/05/20
日経クロステック, 大澤 文孝 (日経BP)
総合評価
2,970円
2,673円
2,970円
2,970円
2,980円
2,980円
Google Cloud認定資格Associate Cloud Engineer公式ガイド
発売日 2021/03/22
ダン・サリバン (インプレス)
総合評価
6,600円
3,300円
6,600円
6,600円
Google Cloudではじめる実践データエンジニアリング入門[業務で使えるデータ基盤構築]...
発売日 2021/02/20
下田 倫大, 寳野 雄太, 饗庭 秀一郎, 吉田 啓二 (技術評論社)
総合評価
3,740円
3,740円
3,740円
3,740円
880円
GCPの教科書II 【コンテナ開発編】
発売日 2020/05/26
クラウドエース株式会社, 飯島宏太, 高木亮太郎, 妹尾登茂木 (リックテレコム)
総合評価
3,080円
2,860円
2,860円
3,080円
Google Cloud Platform GAEソフトウェア開発入門――Google Cloud Authorized Trainerによ...
発売日 2020/02/20
小林 明大, 北原 光星 (技術評論社)
総合評価
3,608円
3,428円
3,608円
3,608円
 

Google Cloud Platform(GCP)の本「Kindle Unlimited 読み放題 人気本ランキング」

「Kindle Unlimited」は、Amazonの定額本読み放題サービス。

最近はKindle Unlimitedで読める本もどんどん増えており、雑誌、ビジネス書、実用書などは充実のラインナップ。

以下がKindle Unlimitedで読み放題となるGoogle Cloud Platform(GCP)の本の一覧です。

30日無料体験も可能なので、読みたい本があれば体験期間で無料で読むことも可能です。

(2021/10/25 12:02 更新)
Rank製品価格
1
385円
2
ゲーム開発が変わる!GCPゲームインフラ実践ガイド (NextPublishing)...
発売日 2019/11/22
實方 和幸, 邵 正, 粟田 大樹, 石川 泰式 (インプレスR&D)
Kindle Unlimited対象
総合評価
1,210円
3
Google Cloud Platform エンタープライズ設計ガイド
発売日 2018/05/17
遠山 陽介, 深津 康行, 中庄谷 哲平, 小島 仁志 (日経BP)
Kindle Unlimited対象
総合評価
4,980円
2,673円
2,970円
2,365円
4
880円
5
ゲーム開発が変わる!Google Cloud Platform 実践インフラ構築 (NextPublishing)...
発売日 2016/03/04
野下 洋, 芝尾 幸一郎, シリコンスタジオ株式会社, 長谷川 祐介 (インプレスR&D)
Kindle Unlimited対象
総合評価
770円
 

おまけ:本より高コスパ?「Udemy GCPおすすめ講座」

UdemyではGCPを基礎から応用までトータルで学べる学習講座があります。

こちらが、セール時には2千円程度で購入可能で、講座によっては本よりコスパよく学習が可能です。

講座は、買い切り型ながら更新あり、質問可能、30日間返金も可能、という本以上の手厚いサポートがあるのが魅力。

以下の表が、GCPの学習講座例。セールの場合、かなりおすすめなのでぜひトライしてみください。

Udemyについては、以下のページでも詳しく紹介しているので覗いてみてください。

人気
Rank
学習コース評価
1
最速で学ぶ - Google Cloud Platform(GCP)入門完全攻略コース
発売日 2020/05/01
受講者 2,956人
通常 10,800円
現在 8,640円
(4.3)
総評価数 498件
2
現役エンジニアが教える、手を動かして学ぶGoogle Cloud Platform(GCP) 入門...
発売日 2019/01/13
受講者 4,074人
通常 9,600円
現在 7,680円
(3.9)
総評価数 907件
3
【GCP認定資格】Google Cloud Platform Associate Cloud Engineer模擬問題集...
発売日 2020/04/05
受講者 2,116人
通常 2,400円
現在 1,920円
(4.2)
総評価数 279件
4
(3.8)
総評価数 43件
5
【GCP認定資格】 Professional Data Engineer 模擬問題集
発売日 2021/05/23
受講者 92人
通常 2,400円
現在 1,920円
(3.9)
総評価数 10件

 

関連:Webサービス開発のためのプログラミング

以下では、GCPで使える代表的なNode.js(JavaScript)やPHPといったWeb開発向けの参考書も紹介しています。合わせて参照ください。

 

関連:Google Apps Scriptの本

以下では同じくGoogle系のサービスで活用可能な「Google Apps Script(GAS)」に関する書籍をまとめています、合わせてのぞいて見てください。

 

関連:最新おすすめのKindle端末

以下では最新のKindle端末について比較、おすすめ紹介しています、合わせてのぞいて見てください。

いじょうでっす。

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