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。
発売したて・発売予定の新書をピックアップ
技術書は情報の鮮度も重要、人気ランキングの前に新しい書籍もチェックしておきましょう。
- 2021/08/31発売 「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」
- 2021/11/26発売 「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」
- 2022/01/18発売 「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」
- 2022/01/26発売 「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 ~Amazon Web Services・Azure・Google Cloudを横断的に理解しよう」
- 2022/05/25発売 「Google Cloud エンタープライズIT基盤設計ガイド」
- Google Cloud Platform(GCP)の本 人気ランキング/10冊詳細
- 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
- 取ろう!GCP Professional Cloud Architect (技術の泉シリーズ(NextPublishin...
- 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 ~Amazon Web Services・Azure・Google...
- GCPの教科書
- 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
- ゲーム開発が変わる!Google Cloud Platform 実践インフラ構築 (NextPublishing)
- 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
- 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(...
- GCPの教科書III【Cloud AIプロダクト編】 機械学習API、AutoML、BigQuery ML、AI Pla...
- 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 Platform(GCP)の本 最新・高評価のおすすめの5冊
- Google Cloud Platform(GCP)の本「新書一覧(2021年、2022年刊行)」
- Google Cloud Platform(GCP)の本「Kindle Unlimited 読み放題 人気本ランキング」
- おまけ:本より高コスパ?「Udemy GCPおすすめ講座」
- 関連:Webサービス開発のためのプログラミング
- 関連:Google Apps Scriptの本
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。
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
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
目次
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)
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内容サンプル
著者略歴
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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取ろう!GCP Professional Cloud Architect (技術の泉シリーズ(NextPublishin...
(著)高橋 秀一郎
発売日 2021/02/19
【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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内容サンプル
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内容サンプル
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 ~Amazon Web Services・Azure・Google...
(著)高橋 秀一郎, 大澤 文孝
発売日 2022/01/26
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。
内容サンプル
目次
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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内容サンプル
著者略歴
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発売日 2022/01/26
GCPの教科書
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
目次
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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内容サンプル
著者略歴
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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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
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
目次
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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内容サンプル
著者略歴
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ゲーム開発が変わる!Google Cloud Platform 実践インフラ構築 (NextPublishing)
(著)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
発売日 2016/03/04
【目次】
第1章 GCPの概要
GCPのサービス概要/GCPの各サービスにおけるゲームインフラとしてのユースケース
第2章 GCPの特徴
“The Datacenter as a Computer”/一般的なクラウドサービス、オンプレミスとの比較
GCEのベンチマークとコスト比較
第3章 ゲームインフラとしてのGCP
ゲームインフラの特徴/最近のトレンド/GCPのゲームでの活用/ゲームインフラとMSP
第4章 オンプレミスからGCPへ
シリコンスタジオゲームフレームワークの概要/事例: 開発途中にGCPへ移行、運用中ゲームタイトルの移行、新規の運用予測
第5章 Aimingでのゲームサーバ構築事例
GCPへの移行について/GCPでのサーバ運用
第6章 GCPでのゲームサーバアーキテクチャ
ゲームインフラ構築/ゲームアーキテクチャ事例/データベース構成/常時接続/構築・運用からみた他社クラウドの違い
第7章 Aimingでのデータ分析環境の紹介
過去の分析環境/BigQueryを使った分析環境/データ分析環境/ログを収集、集計、可視化/データの活用とKPI/BigQueryのコスト/SQL実例
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内容サンプル
Users Voice
内容サンプル
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
(著)日経クロステック, 大澤 文孝
発売日 2021/07/08
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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内容サンプル
目次
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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内容サンプル
著者略歴
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)
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(...
(著)吉積 礼敏, 福田 潔
発売日 2016/03/25
【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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内容サンプル
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内容サンプル
発売日 2016/03/25
GCPの教科書III【Cloud AIプロダクト編】 機械学習API、AutoML、BigQuery ML、AI Pla...
(著)クラウドエース株式会社, 吉積 礼敏, 神谷 乗治, 高鳥 智正
発売日 2021/11/26
現在ではAI(人工知能)は、社会に溶け込むまで普及してきました。
スマホでのテキスト入力時の変換予測、あるいはカメラ撮影時の顔認
識など、生活のあらゆる場面に出てきます。
このようなAI技術は、機械学習のアルゴリズムや統計学などの高度な
技術で構成されており、開発者にとって高いハードルでした。それを
「ヒョイと」乗り越えられるのが、Google Cloud のAIプロダクト
です。
本書では様々なAIプロダクトをレベル別に詳しく解説しました。
◆本書の内容(抜粋)
第1章 GCPのAIについて
1.1 GCPとは
1.2 機械学習とは
1.3 GCPのAIとは
1.4 GCPの機械学習APIとは
1.5 AutoMLとは
1.6 BigQuery MLとは
1.7 AI Platformとは
第2章 機械学習API
2.1 機械学習APIを利用するために
2.2 Cloud Vision API
2.3 Cloud Video Intelligence API
2.4 Cloud Speech-to-Text API
第3章 AutoML概要
3.1 AutoMLの概要
3.2 AutoMLの種類
3.3 AutoMLモデルのエクスポート
第4章 AutoML(視覚系)
4.1 Cloud AutoML Vision
4.2 Cloud AutoML Vision Object Detection
4.3 Cloud AutoML Video Intelligence
第5章 AutoML(言語系)
5.1 Cloud AutoML Natural Language(テキスト分類)
5.2 Cloud AutoML Natural Language(感情分析)
5.3 Cloud AutoML Translation
第6章 AutoML(テーブルデータ・Edge)
6.1 Cloud AutoML Tables
6.2 Cloud AutoML Vision Edge
第7章 BigQuery ML
7.1 BigQuery MLとは
7.2 BigQueryMLでできること
第8章 AI Platform I
8.1 概要
8.2 AI Platformでデータ探索
8.3 画像ラベリング
第9章 AI Platform II
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目次
1.1 GCPとは
1.2 機械学習とは
1.3 GCPのAIとは
1.4 GCPの機械学習APIとは
1.5 AutoMLとは
1.6 BigQuery MLとは
1.7 AI Platformとは
1.8 各プロダクトの選び方
第2章 機械学習API
2.1 機械学習系APIを利用するために
2.2 Cloud Vision API
2.3 Cloud Video Intelligence API
2.4 Cloud Speech-to-Text API
2.5 Cloud Text-to-Speech API
2.6 Cloud Natural Language API
2.7 Cloud Translation API
第3章 AutoML概要
3.1 AutoMLの概要
3.2 AutoMLの種類
3.3 AutoMLモデルのエクスポート
第4章 AutoML(視覚系)
4.1 Cloud AutoML Vision
4.2 Cloud AutoML Vision Object Detection
4.3 Cloud AutoML Video Intelligence
第5章 AutoML(言語系)
5.1 Cloud AutoML Natural Language(テキスト分類)
5.2 Cloud AutoML Natural Language(感情分析)
5.3 Cloud AutoML Translation
第6章 AutoML(テーブルデータ・Edge)
6.1 Cloud AutoML Tables
6.2 Cloud AutoML Vision Edge
第7章 BigQuery ML
7.1 BigQuery MLとは
7.2 BigQueryMLでできること
7.3 BigQueryMLの始め方
7.4 MLのモデルを実際に作ってみる
第8章 AI Platform Ⅰ
8.1 AI Platform の概要
8.2 AI Platformでデータ探索(AI Platform Notebooks)
8.3 画像ラベリングの依頼(AI Platform Data Labeling Service)
8.4 AI Platformにおける機械学習モデル開発
第9章 AI Platform Ⅱ
9.1 エンドツーエンドの機械学習パイプラインの作成
9.2 エンドツーエンドの機械学習パイプラインの作成(実践)
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著者略歴
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発売日 2021/11/26
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
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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内容サンプル
目次
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
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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。
Rank | 製品 | 価格 |
---|---|---|
1 | ||
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 | |
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 | 2,178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 ~Amazon Web Services・Azure・Google Cloudを横断的... 発売日 2022/01/26 高橋 秀一郎, 大澤 文孝 (マイナビ出版) 総合評価 | |
5 |
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
※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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内容サンプル
目次
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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内容サンプル
著者略歴
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...
(著)小林 明大, 北原 光星
発売日 2020/02/20
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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内容サンプル
目次
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
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発売日 2020/02/20
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
【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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内容サンプル
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内容サンプル
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 ~Amazon Web Services・Azure・Google...
(著)高橋 秀一郎, 大澤 文孝
発売日 2022/01/26
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。
内容サンプル
目次
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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内容サンプル
著者略歴
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発売日 2022/01/26
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
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。
↓全て表示↑少なく表示
内容サンプル
目次
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)
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内容サンプル
著者略歴
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。
製品 | 価格 |
---|---|
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 ~Amazon Web Services・Azure・Google Cloudを横断的... 発売日 2022/01/26 高橋 秀一郎, 大澤 文孝 (マイナビ出版) 総合評価 | |
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 | |
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 | |
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) Kindle Unlimited対象 総合評価 | |
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 | |
取ろう!GCP Professional Cloud Architect (技術の泉シリーズ(NextPublishing))... 発売日 2021/02/19 高橋 秀一郎 (インプレス NextPublishing) Kindle Unlimited対象 総合評価 | 1,800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 2021/02/18 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 |
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。
Rank | 製品 | 価格 |
---|---|---|
1 | 取ろう!GCP Professional Cloud Architect (技術の泉シリーズ(NextPublishing))... 発売日 2021/02/19 高橋 秀一郎 (インプレス NextPublishing) Kindle Unlimited対象 総合評価 | 1,800円 |
2 | 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 | 1,386円 |
3 | 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) Kindle Unlimited対象 総合評価 | |
4 | 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(NextPublis... 発売日 2016/03/25 吉積 礼敏, 福田 潔 (インプレスR&D) Kindle Unlimited対象 総合評価 | 693円 |
5 | 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 | |
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 | 2,178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) Kindle Unlimited対象 総合評価 |
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。
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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。
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---|---|---|
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3 | 総評価数 828件 | |
4 | 総評価数 1870件 | |
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いじょうでっす。
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