AWS使いがGoogle Cloud使うのは大変？
はじめに
私は仕事でAWSを使用しており、いくつか資格を持っておりますが、個人案件（bot、自動取引）でGoogle Cloudに乗り換えたいなと思って来ました。難しいのかな？
クラウド市場でのシェア拡大
総務省の令和6年版情報通信白書によると、日本国内のクラウドサービスの利用状況が大きく変化しているようですね。
Google Cloudのシェアは10%を超えて成長を続けています。AWS一強の時代から、マルチクラウド戦略が当たり前になりつつある現状を表しています（でもまだまだAWSが圧倒的）。
なお、AWSは好きなので、今年もAWSサミットに参加しようと思っております。
AWSの構築における課題感
実際のプロジェクトでAWSを使うと課題を感じます。これってみなさんも同じなんだろうか。
構築の複雑さ
軽めのプロジェクトでも、以下のような設定が必要になります:
- VPC、サブネット、ルートテーブルの設計
- セキュリティグループとNACLの管理
- IAMロールとポリシーの細かい設定
- マルチAZ構成における冗長性の考慮
これらは確かに柔軟性をもたらしますが、小規模プロジェクトでは過剰に感じることも多いです。
IaCを使うこともできますが、それもちょっと手間がかかる。
Google Cloud使ってみたい動機
1. Bot運用の効率化
Google Cloudは、軽量なサーバーレスアプリケーションの構築に強みがありそうな気がする。
- Cloud Functionsのシンプルな構成
- Cloud Runのコンテナベース実行環境
- Firebase連携によるリアルタイム処理
Botのような小規模アプリケーションでは、AWSのLambda + API Gateway + DynamoDBといった組み合わせよりも、GCPの方が構築がシンプルになる可能性があるのかなと思った次第です。
2. データサイエンスとの親和性
データサイエンティストとしての活動を考えると、Google Cloudには以下の優位性がありそうな気がする。
- BigQueryの高速な分析性能
- Vertex AIによる機械学習パイプラインの統合
- Colabとの連携によるプロトタイピング
- TensorFlowやKerasとのネイティブな統合
特にBigQueryは、大規模データの分析において、AWSのAthenaやRedshiftと比較して使いやすいという評判を聞きます。
AWS Sagemakerは個人的には扱いが難しく、インスタンス停止漏れで課金されてしまったこともあるので気が重い。
AWS SAAに対応するGoogle Cloud認定資格
AWS Certified Solutions Architect - Associate（SAA）に相当するGoogle CloudのAssociate Cloud Engineer認定資格をとりあえず取ろうと思います。
まとめ
身近はAWSばかりで、Google Cloudのエンジニアが少ないため（これがシェアの差か）、感触掴めていない部分もありますが、理解を深めていきたいと思います。
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