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【2023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。

 

 

  1. Google Cloud Platform(GCP)の本 人気ランキング/10冊詳細
    1. エンタープライズのためのGoogle Cloud クラウドを活用したシステムの構築と運用
    2. GCP Google Cloud認定 Professional Cloud Architect 模擬問題集(170問 詳...
    3. 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
    4. かんたん理解 正しく選んで使うためのクラウドのきほん
    5. GCPの教科書
    6. 1週間で攻略! Google Cloud(GCP)認定試験 Associate Cloud Engineer 110問 ...
    7. GCP Google Cloud認定試験 Professional Data Engineer 模擬問題集 クラウド認定...
    8. 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]
    9. GCPの教科書II 【コンテナ開発編】
    10. 読むだけで合格率↑↑↑する本 Google Cloud Certified Professional Cloud Arc...
  2. Google Cloud Platform(GCP)の本 最新・高評価のおすすめの5冊
    1. APIではじめるディープラーニング・アプリケーション開発-Google Cloud API活用入門-
    2. Google Cloud Platform GAEソフトウェア開発入門――Google Cloud Authorized...
    3. ゲーム開発が変わる!GCPゲームインフラ実践ガイド (NextPublishing)
    4. かんたん理解 正しく選んで使うためのクラウドのきほん
    5. エンタープライズのためのGoogle Cloud クラウドを活用したシステムの構築と運用
  3. Google Cloud Platform(GCP)の本「新書一覧(2021年、2022年刊行)」
  4. Google Cloud Platform(GCP)の本「Kindle Unlimited 読み放題 人気本ランキング」
  5. おまけ:本より高コスパ?「Udemy GCPおすすめ講座」
  6. 関連:Webサービス開発のためのプログラミング
  7. 関連:Google Apps Scriptの本
 

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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。

ランキングはAmazonの書籍売上ランキングに基づき毎日更新されています。

(2023/11/27 12:05 更新)
Rank製品価格
1
エンタープライズのためのGoogle Cloud クラウドを活用したシステムの構築と運用...
発売日 2022/01/18
遠山 雄二, 矢口 悟志, 小野 友也, 渡邊 誠 (翔泳社)
総合評価
(4.3)
3,630円
(+109pt)
1,815円
3,630円
3,630円
2
980円
3
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
(4.1)
2,728円
2,728円
(+135pt)
2,728円
2,728円
4
かんたん理解 正しく選んで使うためのクラウドのきほん
発売日 2022/01/26
髙橋 秀一郎, 大澤 文孝 (マイナビ出版)
総合評価
(4.4)
2,519円
2,267円
2,519円
2,519円
5
GCPの教科書
発売日 2019/04/19
クラウドエース株式会社 吉積 礼敏・他 (リックテレコム)
総合評価
(4)
3,960円
(+119pt)
3,881円
(+117pt)
3,960円
3,960円
6
980円
7
980円
8
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 2021/02/18
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
(4.2)
3,740円
(+113pt)
3,665円
(+111pt)
3,740円
3,740円
9
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
(4)
3,080円
2,860円
2,860円
3,080円
10
500円
 

エンタープライズのためのGoogle Cloud クラウドを活用したシステムの構築と運用

エンタープライズのためのGoogle Cloud クラウドを活用したシステムの構築と運用
(著)遠山 雄二, 矢口 悟志, 小野 友也, 渡邊 誠
発売日 2022/01/18
総合評価
(4.3)
(2023/11/27 12:05時点)
Google Cloudのエンジニアによる本格解説書!

クラウドコンピューティングが普及する中で、エンタープライズシステムもまた、
オンプレミスからクラウドへの円滑かつ効果的な移行が求められています。

本書は、エンタープライズシステムを構築・運用するエンジニアのために、
Google Cloudの具体的なユースケースや設計ポイントを
Google Cloudのエンジニア陣が徹底的に解説する一冊です。

プロダクトカットで機能の説明にフォーカスをするのではなく、
従来オンプレミスでシステム開発を行う際にも考慮が必要である
「アカウント設計」「セキュリティ設計」「ネットワーク設計」
「プロダクト設計」「監視・運用設計」「移行設計」といった設計軸で、
Google Cloudを利用する際のポイントについて述べています。

また、説明の軸足を置くユースケースとしては主に、従来オンプレミスで
稼働していたようなエンタープライズシステムを、どのように
Google Cloud上で実現するかにフォーカスしているため、
あえてコンテナ、データ分析、AI/MLといった領域の説明は
簡易な記載にとどめています。

本書を読めば、エンタープライズ用途にも耐えうるクラウドアプリケーションの
 ・アカウント設計
 ・セキュリティ設計
 ・ネットワーク設計
 ・プロダクト設計
 ・監視・運用設計
 ・移行設計
などのノウハウを、広く深く学ぶことができます。

【目次】
・Chapter 1:Google Cloudの概要
・Chapter 2:アカウント設計
・Chapter 3:セキュリティ設計
・Chapter 4:ネットワーク設計
・Chapter 5:プロダクト設計
・Chapter 6:監視・運用設計
・Chapter 7:移行設計
・Chapter 8:Google Cloudを用いたエンタープライズシステム(クラウド移行プロジェクトの例)

※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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内容サンプル

(引用元Amazon)

 
目次
1 Google Cloudの概要
2 アカウント設計
3 セキュリティ設計
4 ネットワーク設計
5 プロダクト設計
6 監視・運用設計
7 移行設計
8 Google Cloudを用いたエンタープライズシステム(クラウド移行プロジェクトの例)
Users Voice
当方は保険会社IT部門の社員としてインフラとセキュリティの経歴があり、GCPに興味を持ったことからこちらを購入した。

多くの他の書籍と異なり、まさに題名通りのエンタープライズ向け。多くの企業が採用するオンプレミスの構成による課題から、それをクラウドでどのように改善できるか、どのようなプロセスを経てクラウドの恩恵を受けられる構成に遷移するかを記載している。クラウドをうまく活用すればアジリティとコスト面で多くの恩恵が得られることを再確認した。
書籍内で特に参考になったのはネットワークとセキュリティの章であり、これまで見たエンタープライズ向けの技術書の中でもかなり実際に則しており、To-Beを学ぶ上で非常に参考になった。著者の多くの経験から得た知識のエッセンスが濃縮されているように感じた。

GCPの利用や検討しているユーザに限らず、他のプロバイダを利用してクラウド移行やその恩恵を十分に得られていないと感じているユーザ全般にオススメできる一冊である。
-------------------------
2022/3/29 追記
Professional Cloud Security Engineerに合格しました。この本をしっかり読み込んで手を動かしてみると、模擬試験で合格点を出し、間違えたところと弱い所を復習すれば合格できました。 (参考:楽天)

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(引用元Amazon)

 
著者略歴
遠山雄二(トオヤマユウジ)
Google Cloudのカスタマーエンジニア。大手Sierで通信事業者の大規模基幹系システムの開発/更改案件にアプリケーションエンジニア、ITアーキテクトとして従事した後、2019年より現職。技術知識を活かして、さまざまなお客様のビジネス課題を解決することに強い情熱を持っており、Google Cloudでは業界/業種を問わず、インフラ、アプリケーション、データ分析など、フルスタックで幅広く、お客様の課題解決に努めている

中井悦司(ナカイエツジ)
1971年4月大阪生まれ。予備校講師を経て、外資系ベンダーでLinuxエンジニアを生業に。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、Google Cloudのソリューションズ・アーキテクトとして活動。機械学習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

佐藤聖規(サトウマサノリ)
お客様のビジネスの成功のために技術支援や新サービスの利用促進などを行うGoogle Cloudカスタマーエンジニアリング技術本部長。システムインテグレーターでのR&DやITアーキテクトITベンダーのコンサルタントを経て現職。ライフワークとして、技術書籍執筆やイベントでの講演も多く手がけてきた(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 Google Cloud認定 Professional Cloud Architect 模擬問題集(170問 詳...

出題範囲に完全対応した模擬問題集!

Google Cloud認定Professional Cloud Architect 試験の本番レベルの模擬問題集です。

全50問の模擬問題を3セット含んでおり、解説付き一問一答セクション と本番試験セクション (問題のみのセクションと回答解説セクションから構成) の2セクションを用意しています。
なお、解説付き一問一答セクションは記憶定着の観点から、ランダムシャッフルしたものを2つ(170問題×2セット)配置しています。

本書を用いた勉強を行うことで最短合格を目指すことが可能です。
 
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Google Cloud Professionalの試験問題集の書籍はまだ少なく内容の精度もマチマチですが、これは大変参考になり合格することが出来ました。是非Professional Data Engineerの問題集も出してください。 (参考:楽天)

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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
(4.1)
(2023/11/24 12:29時点)
(概要)

本書は、Googleのクラウドコンピューティングサービス「Google Cloud」(旧称:Google Cloud Platform、GCP)のしくみや関連技術をフルカラー図解した解説書です。エンジニア1年生や転職・就職を目指す人、クラウドサービスの導入を検討している人が、「Google Cloud」に関する技術を一通り学ぶことができるよう、クラウドコンピューティングの基礎から、サーバーサービス、ネットワークサービス、ストレージサービス、サーバーレスサービス、データベースサービス、データ分析サービスについて、具体的な製品や重要用語をイラストを交えてわかりやすく解説します。今までのGoogle Cloudの解説書では難しかったという人も、本書なら安心して学ぶことができます!


(こんな方におすすめ)

・Google Cloudのしくみやサービスの全体像を知りたい人


(目次)

第1章 Google Cloud の基礎知識

  01 Google Cloudとは

  02 Google Cloudのサービス

  03 Google Cloudを利用しやすくするしくみ

  04 Google Cloudの導入事例

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

  06 パブリッククラウドとプライベートクラウド

  07 IaaS、PaaS、SaaS

  08 The Datacenter as a Computer

  09 グローバルなインフラ

  10 クラウドにおけるセキュリティ対策

  11 ハイブリッドクラウドとマルチクラウド

  12 オープンクラウド

第3章 Google Cloud を使うには

  13 Google Cloudを使う流れ

  14 Google Cloudコンソール

  15 リソース階層

  16 IAM

  17 リージョンとゾーン

  18 Cloud Billing

第4章 サーバーサービス「Compute Engine」

  19 Compute Engine

  20 Compute Engineを使う流れ

  21 Compute Engineの料金

  22 マシンタイプ

  23 Compute Engineのストレージオプション

  24 Compute Engineへのアクセス方法

  25 インスタンスのバックアップ

第5章 ネットワークサービス「VPC」

  26 Google Cloudのネットワーク

  27 VPC

  28 デフォルトネットワーク

  29 サブネット

  30 VPCネットワークの2つのモード

  31 ファイアウォール

  32 VPCネットワークの拡張

  33 ルーティングとNAT

  34 Cloud Load Balancing

  35 Cloud CDN

  36 Cloud DNS

第6章 ストレージサービス「Cloud Storage」

  37 Cloud Storage

  38 Cloud Storageを使う流れ

  39 ストレージクラス

  40 オブジェクトとバケット

  41 アクセス制限

  42 オブジェクトのアップロードとダウンロード

  43 バージョニングとライフサイクル管理

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)

  46 Google Kubernetes Engine(GKE)

  47 GKEのアーキテクチャ

  48 GKE/K8sを使うメリット

  49 GKEを使用する流れ

  50 サーバーレスサービス

  51 App Engine

  52 Cloud Functions

  53 Cloud Run

  54 Cloud Build

第8章 データベースサービス

  55 データベースとは

  56 Google Cloudのデータベースサービス

  57 Cloud SQL

  58 NoSQLデータベース

  59 そのほかのデータベース

第9章 データ分析のサービス

  60 データ分析とは

  61 Google Cloudのデータ分析サービス

  62 BigQuery

  63 BigQueryを使用する流れ

  64 BigQueryのベストプラクティス

  65 BIツール

第10章 そのほかに知っておきたいGoogle Cloudのサービス

  66 Anthos

  67 Google CloudのAI・機械学習関連サービス

  68 Operations suite

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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
Google Cloud認定資格の勉強のために購入しました。上位の資格には物足りない内容かも知れませんが、Cloud Digital Leader等、初級レベルには分かりやすい内容と思います。 図や表で分かりやすく纏められており、外観を掴むには最適と思います。 (参考:YahooShopping)

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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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Amazon EC2->Compute Engine->Azure Virtual Machines
Amazon S3->Cloud Strage->Azure Blob Storage
Amazon RDS,Amazon Aurora->Cloud SQL,Cloud Spanner->Azure SQL Database,Azure Database for MySQL/PostgreSQL
Amazon Redshift->BigQuery->Azure Synapse Analytics
Amazon machine Learning->Vertex AI->Azure Machine Learning

BigQueryはSQLの構文をサポートしつつ、NoSQLの特徴も併せ持つハイブリッドなシステム (参考:楽天)

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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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かんたん理解 正しく選んで使うためのクラウドのきほん

かんたん理解 正しく選んで使うためのクラウドのきほん
(著)髙橋 秀一郎, 大澤 文孝
発売日 2022/01/26
総合評価
(4.4)
(2023/11/27 12:01時点)
※当商品には動画は付きません。動画セットをご希望の方は紙版の<【Amazon特別セット】『かんたん理解 正しく選んで使うためのクラウドのきほん』動画講座付きセット>をご購入ください。


AWS、Azure、Google Cloudを一気に知りたい、欲張りなあなたへ!

本書は、AWS(Amazon Web Services)、Azure、Google Cloudという、現在よく使われているクラウドサービスについて、横断的に学習できる書籍です。

「クラウドサービスの全体像を理解したい」
「3つの違いをしっかり把握してから、どれを使うか選びたい」
「Amazon Web Servicesのこのサービスについては知っているけれど、他のサービスではどうなっているのかな?」

そんな風に思っている方に、ぴったりの1冊です。


※この商品は固定レイアウト型の電子書籍です。
※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。
※お使いの端末で無料サンプルをお試しいただいた上でのご購入をお願いいたします。
※本書内容はカラーで制作されているため、カラー表示可能な端末での閲覧を推奨いたします

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内容サンプル

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目次
Chapter 1 AWS・Azure・Google Cloudの概要と特徴
Chapter 2 クラウドの仕組みと使い方
Chapter 3 インフラを構成する基本サービス
Chapter 4 クラウドのデータにかかわるサービス
Chapter 5 コンテナとサーバーレスなサービス
Chapter 6 チームでの開発と運用を助けるサービス
Users Voice
AWS、Azure、Google Cloudについて、横断的に知ることができる。

それぞれの本はあるが、3つの特徴をまとめている本はなかなかないので、クラウドごとの違いが知りたい時や、広く浅くクラウドについて知りたいときにはちょうどいい本。 (参考:楽天)

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AWSは一通り学んでいたので、真新しい情報は少なかったけど、AWSのサービスに対応する、AzureとGCPのサービス名がわかり、参考になりました。 (参考:楽天)

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AWS、Azure、Googleクラウドという言葉は知っているけど、選び方や、実際の使い方が分からないという人にオススメ。

初歩から簡単な言葉で分かりやすく書いてあるので、迷子にならずにサクサク読める。
ちょっと分かりにくそうな概念には、分かりやすい身近な例えを入れたりして説明されていて、親切。

長年SEをしている著者の目線で、実際にクラウドを使う時に引っかかりがちなところを、やさしく説明してくれているので、仕事でこれからクラウドを学びたい人は、すぐ使えそうな気持ちになれると思う。

3つのクラウドの違いや、使い分け方の前に、そもそも、なんでオンプレよりクラウドがいいんだっけ?という大前提のメリットも説明してから入っているので、クラウドを学ぶことの納得感があるし、もし人に説明(説得?)が必要な機会があったら使える、と思った。

これだけ分かりやすい書き方をしてる本なら、表紙にでかでかと「分かりやすい」とか書いてもいいと思う。

個人的には、重要なことがざっくりと抑えられて、とても勉強になった。 (参考:楽天)

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(引用元Amazon)

 
著者略歴

著:高橋 秀一郎
1981年長崎生まれ、神奈川育ち。大学卒業後SIerに所属、約16年間IT 系の業務に従事する。メガバンクのシステム更改やDWH更改に携わり、現在は地域自治体の課題の発見・ITを活用した課題解決を行う。エッヂデバイスからクラウドを使用したサービスまで、一通りの実装が可能な技術をもとに、現実世界の情報を電子データ化する技術を磨く。Google Cloud Platform 認定 Professional Cloud Architect。
著:大澤 文孝
技術ライター。プログラマー。
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」)。
雑誌や書籍などで開発者向けの記事を中心に執筆。主にサーバやネットワーク、Webプログラミング、セキュリティの記事を担当する。近年は、Webシステムの設計・開発に従事。
主な著書に、『ちゃんと使える力を身につける Webとプログラミングのきほんのきほん』(マイナビ出版)、『いちばんやさしい Python入門教室』(ソーテック社)、『AWS Lambda実践ガイド』(インプレス)、『さわって学ぶクラウドインフラ docker 基礎からのコンテナ構築』(日経BP)、『ゼロからわかる Amazon Web Services超入門 はじめてのクラウド』(技術評論社)、『UIまで手の回らないプログラマのためのBootstrap 3実用ガイド』(翔泳社)、『Jupyter NoteBookレシピ』(工学社)などがある


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GCPの教科書

GCPの教科書
(著)クラウドエース株式会社 吉積 礼敏・他
発売日 2019/04/19
総合評価
(4)
(2023/11/27 12:05時点)
Google Cloud Platform(GCP)マニアの
クラウドエースが解説するクラウドエンジニア必携「GCPの教科書」!

Google Cloud Platform、略称「GCP」はグーグルが提供するプラットフォームで、
その中では、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の環境となっています。

【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。

【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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(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
基本的な事はだいたい載ってるので、入門には丁度良い内容になっている。 コンテナ開発に関しては2で詳細に説明されてるのでそちらを。 (参考:YahooShopping)

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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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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 2019/04/19
(2023/11/27 12:05時点)

  

1週間で攻略! Google Cloud(GCP)認定試験 Associate Cloud Engineer 110問 ...

Google Cloud認定試験 Associate Cloud Engineer 対策用問題集の決定版!
本番試験を複数回受験して傾向と対策を熟知した筆者によって精選された、本番ライクな問題を110問(50問 × 2セット + 10問)用意しています。
各問題には詳細な解説が付記されており、本番前の集中的な対策が可能です。
本書は(1)本番試験のようなランダムな出題、(2)Google Cloudが定める5つの出題分野ごとの出題、(3)本番形式での出題、の3セクションで構成されているため、総合的な対策だけでなく、弱点分野対策、本番試験対策も行うことが可能です。
 
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予算警告や予算アラート
です。"Internal"
asia-northeast-AゾーンのCloud Engineインスタンス
のような翻訳ミスが多い
Google翻訳しただけで確認してないのかも
Googleワークスペースは、異なるGCPプロジェクトやAWSアカウントのクラウドリソースを監視するツールです。?
答えが間違ってる (参考:楽天)

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GCP Google Cloud認定試験 Professional Data Engineer 模擬問題集 クラウド認定...

GCP Google Cloud認定試験 Professional Data Engineer 模擬問題集 クラウド認定試験模擬問題集シリーズ
(著)クラウド認定試験研究会
発売日 2022/01/29
総合評価
(3.7)
(2023/11/27 12:05時点)
出題範囲に完全対応した模擬問題集!

Google Cloud認定Professional Data Engineer 試験の本番レベルの模擬問題集です。

全50問の模擬問題を3セット含んでおり、解説付き一問一答セクション と本番試験セクション (問題のみのセクションと回答解説セクションから構成) の2セクションを用意しています。
なお、解説付き一問一答セクションは記憶定着の観点から、ランダムシャッフルしたものを2つ(50問題×3セット )配置しています。

本書を用いた勉強を行うことで最短合格を目指すことが可能です。
 
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この問題集を2回やったら合格出来ました! (参考:楽天)

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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 2021/02/18
総合評価
(4.2)
(2023/11/27 12:05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応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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実はGoogleの人が共著
GoogleCloudのbigQueryを中心としたデータ分析基盤を構築しようとしている私にとって、教科書的な内容と、実際の画面など実践的な内容が書かれておりこれ一冊あれば大方網羅できるのでは。と感じる。
読んでいて楽しい。あとは実践あるのみ。

BIツールのTableau、lookerなども紹介されている数少ない書籍。


(参考:楽天)

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これから Google Cloud を用いてデータ分析基盤を設計することを考えられている方に、非常におすすめです。
本書では Google Cloud を用いたデータ分析基盤の全体を解説しており、データパイプラインの上流から下流まで、どの Google Cloud サービスでどのように実現するかを理解することができます。

「データソースからデータを取り出し Dataflow や Dataproc で処理をして BigQuery に投入。 Looker やデータポータルで可視化。全体のワークフローは Cloud Composer で管理」のような具合です。

個々のサービスの個別解説はある程度の深さにとどまっていますが、特に BigQuery のアーキテクチャやパフォーマンスチューニングの方法はある程度詳しく解説されており、非常に分かりやすいです。またサービスの解説にとどまらず、 IAM や VPC Service Controls を用いたアクセス制御、コスト管理の勘所なども解説されています。 (参考:楽天)

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(引用元Amazon)

 
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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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
(4)
(2023/11/27 12:03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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1は基本的な広めの内容だったがこちらはコンテナ開発を重点的に説明されてるのでk8sを利用するならこちらがオススメです。 (参考:YahooShopping)

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CloudBuild, GKE, CloudRunについての基本的な機能の紹介がされている。
不要な所で画像つきで詳細な説明があるのに詳細な説明が欲しい所で内容が薄く、若干不完全燃焼感があった。
対象サービスの概要を把握するには良いと思う。 (参考:楽天)

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Docker/K8sの書籍は多いけど、GKE、Cloud Run、サービスメッシュなども絡めて体系的に書いてあるものってあまりない気がします。この書籍ではそのあたり含めて無駄なく解説されています。
Docker/K8s/GKE/Cloud Runの関連性もわかりやすく、GCPを利用してコンテナ開発をしようしている人には、非常に有意義なのではないかなと思います。

個人的にGKEやCloud Runを趣味や検証でも使用し始めているので、本書はとても参考になりました。 (参考:楽天)

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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。


  

読むだけで合格率↑↑↑する本 Google Cloud Certified Professional Cloud Arc...

読むだけで合格率↑↑↑する本 Google Cloud Certified Professional Cloud Architect: 試験2日前にダメ押しで読むっ!
(著)クラウド認定推進委員会
発売日 2022/06/05
総合評価
(3.5)
(2023/11/27 12:05時点)
 海外ではもっとも高収入が得られる認定試験として常にトップに上がる Google Cloud Certified Professional Cloud Architect(通称PCA)。近年、3大パブリッククラウドプロバイダとしてBigQueryや機械学習で注目を浴びているGoogle Cloud Platform(Google Cloud)で人気のあるPCA。そのPCAを受験するにあたって、これまで5年で4回の受験歴(2回の不合格、1回の合格、1回の更新合格)のあるわたくしの経験をもとに、PCA合格のポイントを最短で習得して頂ける内容となっています。

 PCAはGoogle Cloud認定試験の中でも最も出題範囲が広く、総合的な内容となっているため、ただ闇雲に覚えるだけでなく、ある程度のポイントを最初に理解することにより合格率を高めることができます。本書は皆さんがPCA受験勉強を始める前、そして受験直前でも「読むだけ」で効率的に合格率を改善するための参考書となっています。是非最後までお付き合いいただければと思います。
 
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(引用元Amazon)

 
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このシリーズ好きです。
とても勉強になりました。
現在、PCA, PCSE, PCNEがあるかと思いますが、GCPの試験自体、日本語で説明されてる本は少ないです。
当方、AWS全冠ですが、GCPはAWSと比べると日本語の本が少ないです。
期待も込めて⭐️5つとします。
ちなみに、試験は一発合格しました。 (参考:楽天)

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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。

(2023/11/27 12:05 更新)
Rank製品価格
1
APIではじめるディープラーニング・アプリケーション開発-Google Cloud API活用入門-...
発売日 2020/02/07
渡辺政彦, 坂本伸, 森嶋晃介, 柳澤伸紘 (オーム社)
総合評価
(5)
3,520円
(+106pt)
3,168円
3,520円
3,520円
2
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
(4.6)
3,608円
(+109pt)
3,536円
(+107pt)
3,608円
3,608円
3
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
(4.5)
1,210円
4
かんたん理解 正しく選んで使うためのクラウドのきほん
発売日 2022/01/26
髙橋 秀一郎, 大澤 文孝 (マイナビ出版)
総合評価
(4.4)
2,519円
2,267円
2,519円
2,519円
5
エンタープライズのためのGoogle Cloud クラウドを活用したシステムの構築と運用...
発売日 2022/01/18
遠山 雄二, 矢口 悟志, 小野 友也, 渡邊 誠 (翔泳社)
総合評価
(4.3)
3,630円
(+109pt)
1,815円
3,630円
3,630円
 

APIではじめるディープラーニング・アプリケーション開発-Google Cloud API活用入門-

APIではじめるディープラーニング・アプリケーション開発-Google Cloud API活用入門-
(著)渡辺政彦, 坂本伸, 森嶋晃介, 柳澤伸紘
発売日 2020/02/07
総合評価
(5)
(2023/11/27 12:05時点)
※このKindle本はプリント・レプリカ形式で、Kindle Paperwhiteなどの電子書籍リーダーおよびKindle Cloud Readerではご利用いただけません。Fireなどの大きいディスプレイを備えたタブレット端末や、Kindle無料アプリ (Kindle for iOS、Kindle for Android、Kindle for PC、Kindle for Mac) でのみご利用可能です。また、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用については、一部機能しない場合があります。文字だけを拡大することはできません。
※プリント・レプリカ形式は見開き表示ができません。

※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。

ディープラーニング・アプリケーション開発をAPIを活用してはじめるための入門書。
本書は、API(Application Programming Interface、Web
サービスの機能を外部から利用するためのインターフェース)を活用してディープラーニング・アプリケーション開発をはじめるための入門書です。
第1部でAPIおよびディープラーニングの原理と全体像を解説した後、第2部でAPIの実装について、そして第3部では、Google Cloud APIの基本的な活用シーンを解説します。

これからのエンジニアにとって必須の知識を、自ら手を動かして気軽に学べます。

第1部 APIとは? ディープラーニングとは?
 1章 APIの原理
 2章 ディープラーニングの原理
 3章 ディープラーニングのしくみ・基礎

第2部 API呼び出しのポイント
 1章 APIを呼び出す環境を構築しよう
 2章 いますぐ使えるAPI:利用可能なクラウドサービス

第3部 いますぐできる2つの活用シーン
 シーン1 テスト採点の自動化:分析情報抽出APIの活用
 シーン2 会話による健康管理サポート:音声操作アプリケーションの活用

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(引用元楽天Books)

 
目次
第1部 APIとは?ディープラーニングとは?(APIの原理
ディープラーニングの原理
ディープラーニングのしくみ・基礎)
第2部 API呼び出しのポイント(APIを呼び出す環境を構築しよう
いますぐ使えるAPI:利用可能なクラウドサービス)
第3部 いますぐできる2つの活用シーン(テスト採点の自動化:分析情報抽出APIの活用
会話による健康管理サポート:音声操作アプリケーションの活用)

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グーグル猫の解説など、猫好きにおすすめの今話題のディープラーニング入門書。 (参考:楽天)

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(引用元楽天Books)

 
著者略歴
渡辺政彦(ワタナベマサヒコ)
キャッツ株式会社取締役副社長最高技術責任者、博士(工学)。九州大学スマートモビリティ研究開発センター客員教授。九州工業大学大学院情報工学部客員教授。組込みシステム技術協会(JASA)AI技術研究委員会委員長(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 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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小学校4年生の自由研究で底辺と高さの値を入力してボタンを押すと面積を求めるアプリを作成しました。
私(父親)が予習を十分にしておく必要がありましたが、小学校高学年程度の自由研究として
一つのアプリをデプロイするという取り組みができました。
子どもへの教育としてもいい一歩が踏み出せたのではと満足しています。
この本の序盤だけで、flaskでHTMLに値等を送信して、WEB上で確認する簡単なアプリが出来ます。
なお、親はpythonの基礎文法程度はあらかじめ習得しておくことが必要です。
(四則計算、リストや辞書などがつかえると良いかと思います)
flaskは未修でOKです。
HTMLもcssもそんなものがあるということを知っているだけで大丈夫です。
知らなくても、仕組みをなんとく想像する力があれば行けると思います。 (参考:楽天)

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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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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
(4.5)
(2023/11/27 12:05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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マーチンは1cm刻みでしか靴の販売がない為、私のサイズには必須品です。 おかげでピッタリサイズになり靴下を重ね履きしなくて済むようになりました。 さすがドクターマーチンのインソールです、歩きやすさがアップして長距離歩けます。 (参考:YahooShopping)

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古着屋で購入したものにインソールがなく購入しました。 しばらくは気がつかずインソールなしで履いてましたが…当然ですが履き心地が全く違う! 早く購入しておけば良かったです(笑)。 (参考:YahooShopping)

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つい最近購入したドクターマーチン用に購入しました。少し大きめなのでカットして使えます。元のクッションよりもいいので履きごごちが良くなりました。 (参考:YahooShopping)

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かんたん理解 正しく選んで使うためのクラウドのきほん

かんたん理解 正しく選んで使うためのクラウドのきほん
(著)髙橋 秀一郎, 大澤 文孝
発売日 2022/01/26
総合評価
(4.4)
(2023/11/27 12:01時点)
※当商品には動画は付きません。動画セットをご希望の方は紙版の<【Amazon特別セット】『かんたん理解 正しく選んで使うためのクラウドのきほん』動画講座付きセット>をご購入ください。


AWS、Azure、Google Cloudを一気に知りたい、欲張りなあなたへ!

本書は、AWS(Amazon Web Services)、Azure、Google Cloudという、現在よく使われているクラウドサービスについて、横断的に学習できる書籍です。

「クラウドサービスの全体像を理解したい」
「3つの違いをしっかり把握してから、どれを使うか選びたい」
「Amazon Web Servicesのこのサービスについては知っているけれど、他のサービスではどうなっているのかな?」

そんな風に思っている方に、ぴったりの1冊です。


※この商品は固定レイアウト型の電子書籍です。
※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。
※お使いの端末で無料サンプルをお試しいただいた上でのご購入をお願いいたします。
※本書内容はカラーで制作されているため、カラー表示可能な端末での閲覧を推奨いたします

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目次
Chapter 1 AWS・Azure・Google Cloudの概要と特徴
Chapter 2 クラウドの仕組みと使い方
Chapter 3 インフラを構成する基本サービス
Chapter 4 クラウドのデータにかかわるサービス
Chapter 5 コンテナとサーバーレスなサービス
Chapter 6 チームでの開発と運用を助けるサービス
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AWS、Azure、Google Cloudについて、横断的に知ることができる。

それぞれの本はあるが、3つの特徴をまとめている本はなかなかないので、クラウドごとの違いが知りたい時や、広く浅くクラウドについて知りたいときにはちょうどいい本。 (参考:楽天)

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AWSは一通り学んでいたので、真新しい情報は少なかったけど、AWSのサービスに対応する、AzureとGCPのサービス名がわかり、参考になりました。 (参考:楽天)

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AWS、Azure、Googleクラウドという言葉は知っているけど、選び方や、実際の使い方が分からないという人にオススメ。

初歩から簡単な言葉で分かりやすく書いてあるので、迷子にならずにサクサク読める。
ちょっと分かりにくそうな概念には、分かりやすい身近な例えを入れたりして説明されていて、親切。

長年SEをしている著者の目線で、実際にクラウドを使う時に引っかかりがちなところを、やさしく説明してくれているので、仕事でこれからクラウドを学びたい人は、すぐ使えそうな気持ちになれると思う。

3つのクラウドの違いや、使い分け方の前に、そもそも、なんでオンプレよりクラウドがいいんだっけ?という大前提のメリットも説明してから入っているので、クラウドを学ぶことの納得感があるし、もし人に説明(説得?)が必要な機会があったら使える、と思った。

これだけ分かりやすい書き方をしてる本なら、表紙にでかでかと「分かりやすい」とか書いてもいいと思う。

個人的には、重要なことがざっくりと抑えられて、とても勉強になった。 (参考:楽天)

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著者略歴

著:高橋 秀一郎
1981年長崎生まれ、神奈川育ち。大学卒業後SIerに所属、約16年間IT 系の業務に従事する。メガバンクのシステム更改やDWH更改に携わり、現在は地域自治体の課題の発見・ITを活用した課題解決を行う。エッヂデバイスからクラウドを使用したサービスまで、一通りの実装が可能な技術をもとに、現実世界の情報を電子データ化する技術を磨く。Google Cloud Platform 認定 Professional Cloud Architect。
著:大澤 文孝
技術ライター。プログラマー。
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」)。
雑誌や書籍などで開発者向けの記事を中心に執筆。主にサーバやネットワーク、Webプログラミング、セキュリティの記事を担当する。近年は、Webシステムの設計・開発に従事。
主な著書に、『ちゃんと使える力を身につける Webとプログラミングのきほんのきほん』(マイナビ出版)、『いちばんやさしい Python入門教室』(ソーテック社)、『AWS Lambda実践ガイド』(インプレス)、『さわって学ぶクラウドインフラ docker 基礎からのコンテナ構築』(日経BP)、『ゼロからわかる Amazon Web Services超入門 はじめてのクラウド』(技術評論社)、『UIまで手の回らないプログラマのためのBootstrap 3実用ガイド』(翔泳社)、『Jupyter NoteBookレシピ』(工学社)などがある


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エンタープライズのためのGoogle Cloud クラウドを活用したシステムの構築と運用

エンタープライズのためのGoogle Cloud クラウドを活用したシステムの構築と運用
(著)遠山 雄二, 矢口 悟志, 小野 友也, 渡邊 誠
発売日 2022/01/18
総合評価
(4.3)
(2023/11/27 12:05時点)
Google Cloudのエンジニアによる本格解説書!

クラウドコンピューティングが普及する中で、エンタープライズシステムもまた、
オンプレミスからクラウドへの円滑かつ効果的な移行が求められています。

本書は、エンタープライズシステムを構築・運用するエンジニアのために、
Google Cloudの具体的なユースケースや設計ポイントを
Google Cloudのエンジニア陣が徹底的に解説する一冊です。

プロダクトカットで機能の説明にフォーカスをするのではなく、
従来オンプレミスでシステム開発を行う際にも考慮が必要である
「アカウント設計」「セキュリティ設計」「ネットワーク設計」
「プロダクト設計」「監視・運用設計」「移行設計」といった設計軸で、
Google Cloudを利用する際のポイントについて述べています。

また、説明の軸足を置くユースケースとしては主に、従来オンプレミスで
稼働していたようなエンタープライズシステムを、どのように
Google Cloud上で実現するかにフォーカスしているため、
あえてコンテナ、データ分析、AI/MLといった領域の説明は
簡易な記載にとどめています。

本書を読めば、エンタープライズ用途にも耐えうるクラウドアプリケーションの
 ・アカウント設計
 ・セキュリティ設計
 ・ネットワーク設計
 ・プロダクト設計
 ・監視・運用設計
 ・移行設計
などのノウハウを、広く深く学ぶことができます。

【目次】
・Chapter 1:Google Cloudの概要
・Chapter 2:アカウント設計
・Chapter 3:セキュリティ設計
・Chapter 4:ネットワーク設計
・Chapter 5:プロダクト設計
・Chapter 6:監視・運用設計
・Chapter 7:移行設計
・Chapter 8:Google Cloudを用いたエンタープライズシステム(クラウド移行プロジェクトの例)

※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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内容サンプル

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目次
1 Google Cloudの概要
2 アカウント設計
3 セキュリティ設計
4 ネットワーク設計
5 プロダクト設計
6 監視・運用設計
7 移行設計
8 Google Cloudを用いたエンタープライズシステム(クラウド移行プロジェクトの例)
Users Voice
当方は保険会社IT部門の社員としてインフラとセキュリティの経歴があり、GCPに興味を持ったことからこちらを購入した。

多くの他の書籍と異なり、まさに題名通りのエンタープライズ向け。多くの企業が採用するオンプレミスの構成による課題から、それをクラウドでどのように改善できるか、どのようなプロセスを経てクラウドの恩恵を受けられる構成に遷移するかを記載している。クラウドをうまく活用すればアジリティとコスト面で多くの恩恵が得られることを再確認した。
書籍内で特に参考になったのはネットワークとセキュリティの章であり、これまで見たエンタープライズ向けの技術書の中でもかなり実際に則しており、To-Beを学ぶ上で非常に参考になった。著者の多くの経験から得た知識のエッセンスが濃縮されているように感じた。

GCPの利用や検討しているユーザに限らず、他のプロバイダを利用してクラウド移行やその恩恵を十分に得られていないと感じているユーザ全般にオススメできる一冊である。
-------------------------
2022/3/29 追記
Professional Cloud Security Engineerに合格しました。この本をしっかり読み込んで手を動かしてみると、模擬試験で合格点を出し、間違えたところと弱い所を復習すれば合格できました。 (参考:楽天)

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著者略歴
遠山雄二(トオヤマユウジ)
Google Cloudのカスタマーエンジニア。大手Sierで通信事業者の大規模基幹系システムの開発/更改案件にアプリケーションエンジニア、ITアーキテクトとして従事した後、2019年より現職。技術知識を活かして、さまざまなお客様のビジネス課題を解決することに強い情熱を持っており、Google Cloudでは業界/業種を問わず、インフラ、アプリケーション、データ分析など、フルスタックで幅広く、お客様の課題解決に努めている

中井悦司(ナカイエツジ)
1971年4月大阪生まれ。予備校講師を経て、外資系ベンダーでLinuxエンジニアを生業に。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、Google Cloudのソリューションズ・アーキテクトとして活動。機械学習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

佐藤聖規(サトウマサノリ)
お客様のビジネスの成功のために技術支援や新サービスの利用促進などを行うGoogle Cloudカスタマーエンジニアリング技術本部長。システムインテグレーターでのR&DやITアーキテクトITベンダーのコンサルタントを経て現職。ライフワークとして、技術書籍執筆やイベントでの講演も多く手がけてきた(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「新書一覧(2021年、2022年刊行)」

IT技術・プログラミング言語は、最新情報のキャッチアップも非常に重要、すなわち新書は要チェック

ということで、2020年以降に発売したGoogle Cloud Platform(GCP)の本の新書一覧(発売日の新しい順)が以下です。

(2023/11/27 12:05 更新)
製品価格
400円
500円
Google Cloud エンタープライズIT基盤設計ガイド
発売日 2022/05/25
遠山 陽介, 深津 康行, 米川 賢治, 小島 仁志 (日経BP)
総合評価
(3.9)
3,080円
2,772円
3,080円
3,080円
980円
かんたん理解 正しく選んで使うためのクラウドのきほん
発売日 2022/01/26
髙橋 秀一郎, 大澤 文孝 (マイナビ出版)
総合評価
(4.4)
2,519円
2,267円
2,519円
2,519円
エンタープライズのためのGoogle Cloud クラウドを活用したシステムの構築と運用...
発売日 2022/01/18
遠山 雄二, 矢口 悟志, 小野 友也, 渡邊 誠 (翔泳社)
総合評価
(4.3)
3,630円
(+109pt)
1,815円
3,630円
3,630円
980円
798円
980円
GCPの教科書III【Cloud AIプロダクト編】 機械学習API、AutoML、BigQuery ML、AI Platformを詳解...
発売日 2021/11/26
クラウドエース株式会社, 吉積 礼敏, 神谷 乗治, 高鳥 智正 (リックテレコム)
総合評価
(3.9)
4,620円
(+139pt)
4,400円
4,400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。

(2023/11/27 12:05 更新)
Rank製品価格
1
980円
2
980円
3
980円
4
500円
5
385円
6
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)
Kindle Unlimited対象
総合評価
(3.9)
2,970円
2,673円
2,970円
2,970円
7
400円
8
798円
9
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)
639円
2,673円
2,970円
1,331円
10
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
(4.5)
1,210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
Google Cloud認定 Associate Cloud Engineer(ACE)合格コース
発売日 2022/06/17
受講者 2,094人
通常 5,600円
現在 5,600円
(4.3)
総評価数 488件
2
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 9,849人
通常 11,800円
現在 1,200円
(4.3)
総評価数 1564件
3
【最短攻略】Google Cloud 認定 Professional Cloud Architect 模擬問題集...
発売日 2022/01/03
受講者 5,093人
通常 2,400円
現在 1,200円
(4.4)
総評価数 645件
4
Google Cloud(GCP)の基礎 - 図解と実践でインフラの基礎を固める...
発売日 2022/03/11
受講者 4,528人
通常 10,000円
現在 1,200円
(4.4)
総評価数 586件
5
(4.2)
総評価数 70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。

 

いじょうでっす。

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