Google Cloud Platform

連携により、Google Cloud Platformに存在するユーザーの以下のデータがAdminaに連携されます。

・メールアドレス
・従業員 または 外部アカウント
・Google Cloud Platformの権限（ロール）
・ステータス

また、Google Cloud Platform上に退職者アカウントが存在した場合にアラート機能が作動します。

Google Cloud Platformは、Googleが提供しているクラウドサービス群です。ビッグデータ解析をするプラットフォームのBigQuery、Googleのインフラ上でWebアプリケーションを作成・管理などが行えるGoogle App Engine、AIモデルを簡単に構築できるCloud Machine Learning Engineなどのソリ ュ ー ションがあります。安定したインフラ環境で様々なクラウド、ストレージが利用可能、独自のネットワーク機器を利用しているのでネットワークのスピードと安定性があります。また、セキュリティは第三者認証であるFIPS 140-2を取得しています。様々な企業のクラ ウド 化を支援します。

Google Cloud Platform 機能一覧

・CPUの選択
・オートスケーリングの設定
・GPUグラフィックス機能の追加
・ストレージ容量の選択
・仮想マシンイメージの選定
・google cloud platform gcpの利用

機能詳細

Google Cloud Platform（GCP）は、Googleが提供しているクラウドコンピューティングサービスです。さまざまなクラウドサービスを利用できます。以下に、GCPの主な機能とその詳細をご紹介します。

コンピューティング:
Google Compute Engine: 仮想マシン（VM）を提供するIaaS（Infrastructure as a Service）プロバイダで、高パフォーマンスなカスタムVMを展開可能です。

Google Kubernetes Engine (GKE): コンテナ化されたアプリケーションを管理するためのマネージドKubernetes環境を提供します。

ストレージ:
Google Cloud Storage: オブジェクトストレージサービスで、データの保存、アクセス、バックアップが可能です。

Cloud SQL: マネージドなリレーショナルデータベースサービスで、MySQLやPostgreSQLなどのデータベースを提供します。

Firestore: マネージドなNoSQLデータベースで、スケーラビリティとリアルタイム同期が特徴です。

ネットワーキング:
Virtual Private Cloud (VPC): カスタムネットワークを構築し、セキュアなVMインスタンスをプライベートなネットワーク内で実行します。

Load Balancing: グローバル負荷分散を提供するロードバランサーで、高可用性とパフォーマンスを確保します。

データ解析:
BigQuery: ペタバイト級のデータをリアルタイムでクエリできるデータウェアハウスです。 Dataproc: Apache SparkやHadoopを使用したビッグデータ処理のためのマネージドサービスです。

人工知能と機械学習:
Google AI Platform: モデルのトレーニングとデプロイを支援するMLプラットフォームで、TensorFlowやScikit-Learnをサポートします。
Vision AI, Speech-to-Text, Natural Language Processing: GoogleのAIテクノロジーを活用した画像解析、音声認識、自然言語処理サービスを提供します。

セキュリティと管理:
Identity and Access Management (IAM): アクセス権限の管理を行い、リソースへのアクセスを制御します。 Cloud Security Command Center: セキュリティの脆弱性を監視し、セキュリティ管理を強化します。

これらはGCPの一部であり、さらに多くのサービスがあります。GCPはスケーラビリティ、柔軟性、セキュリティ、データ分析能力など多様な機能を提供し、クラウド上でアプリケーションを構築、運用、最適化するためのツールを提供しています。

Google Cloud Platform 料金プラン

Google Cloudは従量制課金で使用したサービスのみに料金が発生します。解約手数料、前払い金は不要です。 詳しい料金については 公式サイト にてお問い合わせください。

使い方

Google提供のGoogle Cloud Platform（GCP）の使い方について基本的なステップを以下に説明します。

アカウントの作成とプロジェクトの作成:
GCPアカウントを作成し、ログインします。 Google Cloud Consoleにアクセスし、新しいプロジェクトを作成します。プロジェクトはリソースをまとめる単位です。

リソースの作成と管理:
コンソール内で必要なリソース（VM、データベース、ストレージなど）を作成します。選択するサービスに応じて適切な設定を行います。 リソースをグループ化するためのリソース階層を設定し、セキュリティやアクセスの管理が可能です。

デプロイとアプリケーションの実行:
Compute Engineを使ってVMを作成し、OSやアプリケーションをデプロイします。 Kubernetes Engineを使ってコンテナアプリケーションをデプロイし、スケーリングや管理を行います。

データ処理と分析:
BigQueryを使用してデータクエリを実行し、リアルタイムで大量のデータを分析します。 Dataprocを使ってビッグデータ処理を行い、データ分析のパイプラインを構築します。

人工知能と機械学習の活用:
AI Platformで機械学習モデルをトレーニングし、デプロイします。 Vision AIやSpeech-to-TextなどのAIサービスを使って画像解析や音声認識を行います。

ネットワーキングとセキュリティ:
VPCを構築してネットワークをセグメント化し、セキュアな通信を確保します。 IAMを使ってアクセス権限を管理し、リソースへのアクセスを制御します。

モニタリングと管理:
Cloud Monitoringを使用してアプリケーションのパフォーマンスを監視し、アラートを設定します。 Cloud Loggingを使ってログを収集し、トラブルシューティングや分析に活用します。

コスト管理:
Cost Management Toolsを使用してクラウドのコストを最適化し、予算を設定して管理します。 リソースのスケーリングや自動化を使ってコストを抑えます。

Googleが提供しているGCPは、多岐にわたるサービスとツールが用意されています。アプリケーションの開発、データ分析、人工知能の活用、セキュリティ強化などのさまざまな用途に活用できます。公式ドキュメントやチュートリアルも参考にして、GCPを効果的に利用してください。