クラウドサービスを選ぶ観点

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Google Cloud Platformの基礎知識

クラウドサービスを選ぶ観点

今日では、国内外含め、多くの事業者がIaaS型のクラウドサービスを提供しています。
では、導入を考える際、どのような点でIaaSの比較を行うべきでしょうか。
まずは、以下のような項目を重点的に確認してみましょう。

スペック

用途に応じて、必要なマシンスペックは異なります。利用する前に、必要なリソースを理解し、その上で各種クラウドサービスがその用途にマッチしているのかを慎重に比較することが重要となるでしょう。

処理能力

クラウドサービスごとに、用意されているマシンの処理能力には差があります。同コストで処理能力が高いマシンを利用することができれば、より少ない台数で構成することが可能になり、結果的にコストの削減につながります。
たとえば Google Cloud Platform  は、他ベンダーの同価格のサービスと比べて、処理能力が50%以上も高いパフォーマンスを発揮することができると言われています。

マシン選択の柔軟性

クラウドサービスによって、マシンタイプの選択方法が異なります。例えば、あらかじめ用意されたいくつかのマシンタイプから選択しなければならないサービスもあれば、 Google Cloud Platform のように、用途に合わせて自由にマシンをカスタマイズできるものもあります。後者の場合、大容量のSSDストレージを利用したいけれど、高いCPU処理能力は必要ないといったケースでも、柔軟にカスタマイズすることができ、無駄なCPUリソースに対して支払いをする必要もありません。
利用するクラウドがどの程度自由にマシンを選択できるのかという点も、選択のための重要なポイントになるでしょう。

コスト

予算が潤沢にある場合を除いて、クラウドの利用にどれだけのコストがかかるのかは、選定のための重要な項目となるでしょう。しかし、クラウドサービスのコストの算出にはいくつもの要素がかかわっています。正確に見積もりを計算しコストメリットを把握するためには、以下の点を確認しながら、総合的な観点で計算をする必要があります。

算出方法

多くのパブリッククラウドでは、利用料金は従量制となります。つまり、あらかじめサーバを用意するためのコストは必要なく、使った分だけの支払いとなります。しかし、長期の契約が必要かどうか、従量課金はどれくらいの単位(日単位、時間単位、分単位など)で課金されるのか、など、クラウドサービス毎に課金方法に違いがあります。
たとえば Google Cloud Platform では、マシンの利用は分単位での計算となるため、短い時間の使用でも無駄が生じることはありません。使用リソースのスパイクへの突発的なオートスケールや、検証のための短期的な用途などでは、このコストメリットは大きくなるでしょう。

ディスカウント

クラウド事業者ごとに、ディスカウントの仕組みにも違いがあります。特に、マシンの長期利用に対するディスカウントがあるのか、あるいは、処理のタイプに合わせたディスカウントがあるのか、などがチェックの対象となるでしょう。
たとえば、 Google Cloud Platform では、長期の利用は最大で30%の割引となったり、バッチ処理などの、実行タイミングが柔軟な処理はプリエンプティブルVMを利用することで通常のVMよりも70%の割引料金で利用することができたりなど、用途に合わせて様々なディスカウントが用意されています。

拡張性・柔軟性

柔軟性が強みのパブリッククラウドサービスを最大限に活用するためには、クラウドの柔軟性や拡張性が重要になります。使用目的に合わせて、これらの項目も確認してみましょう。

リソースのオートスケール

マシンの使用率に応じて、リソースがどのようにスケールするかどうかも重要なポイントです。例えば、運用しているWebサービスにアクセスが集中し、メモリ使用率が100%を超えるようなケースでは、オートスケールが遅れてしまえば、レスポンス速度が低下してしまったり、最悪の場合サーバがダウンしてしまいまうこともあり得ます。そのような状況を避けるため、オートスケールがどれだけのスピードで行われるのか、またそれに対してどれだけのコストがかかるのか、なども、事前に確認しておく必要があるでしょう。
Google Cloud Platform の場合、使用リソースの急上昇時にも、たった一分でインスタンスを立ち上げ、素早くオートスケールすることができます。

他サービスとの連携

クラウドサービスを使用するメリットは、コンピューティングマシンに関するものだけではありません。むしろ、その他のサービスやツールとの連携を目的に導入を考える方も多いでしょう。例えば、 Google Cloud Platform 上には、 Google App Engine というPaaS型の開発環境や、データ分析プラットフォームとして評価の高いBigQuery、柔軟性の高い複数タイプのストレージサービスなど多くの連携サービスが用意されています。用途に合わせて、こうしたサービスで比較することも必要でしょう。
また、導入したい商用ライセンスの正式サポートが受けられるかどうかなども、確認しておくべきポイントのひとつです。

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