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◆この一冊で、Google Cloudのすべてがわかる！
◆ 本書は、Googleのクラウドコンピューティングサービス「Google Cloud」のしくみや関連技術をフルカラー図解した書籍です。エンジニア1年生や転職・就職を目指す人、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、具体的な製品を挙げてわかりやすく解説します。Geminiをはじめとする最新の生成AI関連サービスについても、詳細に解説しています！
■こんな方におすすめ ・Google Cloudの基本や全体像を知りたい人
■目次
●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
●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 13 生成AI 〜テキストや画像などを生成するAI 14 大規模言語モデル（LLM） 〜生成AIを支える技術 15 Gemini 〜Googleが提供する基盤モデル 16 生成AIに関するGoogleの取り組み 〜AIファーストという考え方
●3章 Google Cloud を使うには 17 Google Cloudを使う流れ 〜Webブラウザさえあればすぐに使える 18 Google Cloudコンソール 〜リソースの操作がGUIで可能 19 リソース階層 〜複数のリソースを管理するしくみ 20 IAM 〜リソースへのアクセスを管理する 21 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 22 Cloud Billing 〜料金を管理するしくみ
●4章 サーバーサービス「Compute Engine」 23 Compute Engine 〜仮想マシンを作成できるサービス 24 Compute Engineを使う流れ 〜仮想マシンを使うまで 25 Compute Engineの料金 〜使った分だけ払う従量課金制 26 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 27 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 28 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 29 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
●5章 ネットワークサービス「VPC」 30 Google Cloudのネットワーク 〜安全で高速なネットワーク 31 VPC 〜仮想ネットワークサービス 32 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 33 サブネット 〜Google Cloudにおけるサブネットの扱い 34 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 35 ファイアウォール 〜通信制御を行うしくみ 36 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 37 ルーティングとNAT 〜セキュアなネットワークを構築する 38 Cloud Load Balancing 〜負荷分散サービス 39 Cloud CDN 〜表示速度を向上させるしくみ 40 Cloud DNS 〜DNSサービス
●6章 ストレージサービス「Cloud Storage」 41 Cloud Storage 〜安全で信頼性が高いストレージサービス 42 Cloud Storageを使う流れ 〜ストレージを使うまで 43 ストレージクラス 〜用途に応じて選べるストレージ 44 オブジェクトとバケット 〜ファイルと保存する入れ物 45 アクセス制限 〜データの機密性を守るしくみ 46 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 47 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
●7章 コンテナとサーバーレスのサービス 48 コンテナとは 〜アプリケーション単位で仮想化する技術 49 Kubernetes（K8s） 〜コンテナを管理するツール 50 Google Kubernetes Engine（GKE） 〜Google Cloudで使えるKubernetes 51 GKEのアーキテクチャ 〜コンテナを管理するしくみ 52 GKE/K8sを使うメリット 〜GKEとCompute Engineの比較 53 GKEを使用する流れ 〜GKEでコンテナを動かすまで 54 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 55 App Engine 〜Webアプリケーション開発のサービス 56 Cloud Functions 〜関数を実行できるサーバーレスサービス 57 Cloud Run 〜コンテナを動かせるサーバーレスサービス 58 Cloud Build 〜テストやビルドを自動化
●8章 データベースサービス 59 データベースとは 〜整理されたデータの集合体 60 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 61 Cloud SQL 〜RDBサービス 62 AlloyDB 〜ハイパフォーマンスなRDB 63 Cloud Spanner 〜グローバル規模のトランザクションに対応 64 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 65 Memorystore 〜インメモリデータベース
●9章 データ分析のサービス 66 データ分析とは 〜データ分析が注目を浴びる理由 67 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 68 BigQuery 〜代表的なデータ分析サービス 69 BigQueryを使用する流れ 〜データ分析をするまで 70 BigQueryのベストプラクティス 〜BigQueryのコストを抑制する方法 71 Looker/Looker Studio 〜データの可視化サービス
●10章 AIサービス 72 Google CloudのAIサービス 〜大きく4つの分類がある 73 Vertex AI 〜統合AI開発プラットフォーム 74 Gemini for Google Cloud 〜システム開発を支援するAI 75 そのほかのAIサービス 〜特定のタスク向けAI
■著者プロフィール 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。のべ3億人超のエンドユーザーの活動を支え、全世界で数百万人が利用するオンラインゲーム基盤、IoT基盤、分析基盤など、大規模で複雑なクラウドインフラを多数構築。さらに、AI導入ではKPI設計支援から構築・運用まで伴奏し、最適なソリューションを提供している。 大沼 翔（おおぬま しょう）：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リング パートナーエンジニア。ヤフー株式会社、任天堂株式会社を経て2022年より現職。エンジニアとしてキャリアをスタートし、データプラットフォーム、ゲームサーバーの開発業務に従事。現職では開発経験を活かし、Google Cloud画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。
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