Google Cloudは、サーバーレスのコンテナ実行環境である「Cloud Run」に関する説明会を開催した。イオンリテールによるCloud Runを用いたデータ分析プラットフォームの内製事例が披露された。 【もっと写真を見る】

写真：アスキー

　Google Cloudは、2024年9月25日、「Cloud Run」に関する説明会を開催した。 　 　Cloud Runは、サーバーレスのコンテナ実行環境であり、2024年8月にCloud Functionsを統合して、新たにGPUに対応したばかりだ（参考記事：Cloud Functions、Cloud Runとの統合を進めてリブランディング、その影響は？） 　 　説明会では、イオンリテールによるCloud Runを用いたデータ分析プラットフォームの内製事例が披露されると共に、Google CloudからCloud Runの特徴とアップデートについて語られた。 　 　イオンリテールのデータソリューショングループ マネージャーである今井賢一氏は、「我々のチームは非エンジニア人材であるが、Cloud Runを活用することで、スピーディーでより効果が高いプロダクト開発ができるようになった」と説明する。 　 イオンリテール：非エンジニアのチームがデータ分析基盤をCloud Runで開発・運用 　イオンリテールは、デジタル戦略部内にて、クラウド設計やAI・機械学習の実装を担う「データソリューションチーム」を設けている。チームメンバーは、外部エンジニアを雇わずプロパー人材が中心であり、「社内のビジネスドメインを理解する人材がデジタルを身に着ける方が（エンジニアを採用するより）早い」（今井氏）という考えのもとで内製化に取り組む。 　 　同社は現在、データを価値に変換する「データマネジメントプロジェクト」を推進中であり、基幹システムやEC・アプリのデータを集約・分析することで、顧客のLTV（Life Time Value）を最大化することなどを目指している。 　 　このプロジェクトのファーストステップとして、顧客データの分析プラットフォームを構築する必要があった。各店舗のスタッフがデータに基づきアクションがとれるよう、Google CloudのBIツール（Looker Studio）からフルスクラッチのBIツール、ダウンローダーまで、ニーズに応じたデータ可視化環境が整ったプラットフォームを理想とした。 　 　非エンジニアからなるデータソリューションチームは、サーバー管理のスキルも不足する中で、多くの従業員が接続する分析基盤を構築・運用する必要があった。「サーバー管理に多くの時間を取られてしまうと、ユーザー（従業員）のニーズにスピーディーに応えるために内製化する意味合いが薄れてしまう」と今井氏。この課題を解決したのがCloud Runだ。 　 　Cloud Runはサーバーレスであるため、OSやミドルウェアのインストールやバージョン管理といったサーバー管理の煩雑な作業をなくすことができる。加えて、最大1000インスタンスまで高速で自動スケーリングでき、ゼロスケールアウトも可能でコスト効率も高い。 　 　サービス選定の際に、人時でシミュレーションをしたところ、VMでサーバーを立ててアプリ開発した場合とCloud Runを比較して、約3分の1に工数を圧縮できたという。コストシミュレーションにおいても、自動スケーリングにより、約5分の1に抑えられた。「サーバー管理が不要で、簡単にデプロイでき、オートスケーリングかつ低コストで稼働できるというCloud Runのメリットは大きい。1000名以上の従業員の利用するデータ分析プラットフォームの展開が我々でも可能になる」と今井氏。 　 　こうしてCloud Runで構築したデータ分析プラットフォームは、アカウントごとに閲覧ページやフィルタリングを制御する仕組みをとっており、初期状態の対象を絞ることで、データ量を減らす工夫をしている。 　 　2024年度中には、1000名以上の従業員に対して本稼働を開始し、業務効率化や顧客理解の促進につなげていく予定だ。テスト段階では、販促（チラシ）の有効なエリアを分析したり、商品がターゲット世代に響いているか来店率を分析したりと、既に成果が表れているという。 　 　クイックに構築ができ、容易に改修・デプロイができるCloud Runであるが、「クラウドを使い始めた当初はハードルの高い領域」（今井氏）だったという。同チームでは、Tech Acceleration Program（TAP）というGoogle Cloudのワークショップ型の内製支援プログラムに参加しており、そこで自社のボトルネックに対するGoogle Cloudでの解決策を学べたことが、今回のCloud Runでの構築につながっている。 　 　今後は、生成AIを介したデータ抽出やグラフ表示機能によってデータ民主化を推進したり、従業員だけではなくメーカーに対してマーケティングデータを販売するプラットフォームの構築などを検討しているという。 　 コンテナをシンプルに使えて、機能も豊富、様々なユースケースに適したCloud Run 　続いて、グーグル・クラウド・ジャパンの技術部長である安原稔貴氏が、Cloud Runの位置付けや特徴、直近のアップデートについて解説した。 　 　Google Cloudでは、5つのコンピューティングサービスを提供しており、サーバーレスでコンテナの実行環境を構築できるのがCloud Runである。サーバーレスのサービスは、Cloud Runに加え、アプリケーション実行環境の「App Engine」、Functions as a Serviceの「Cloud Functions」を提供するが、2024年8月にCloud FunctionsがCloud Runに統合されて、「Cloud Run Functions」にリブランディング（パブリックプレビュー中）されている。 　 　Cloud Run Functionsは、コンソール内でコーディングをしてデプロイするという、“シンプル機能を簡素化した開発体験で構築できる”Cloud Runファミリーとして位置付けられ、Cloud Runの機能にもシームレスにアクセスできる。 　 　一方、コンテナ開発を前提としたサービスは、Google Kubernetes Engine（GKE）とCloud Runの2つがあるが、「GKEはカスタマイズ性が高く、大規模なアプリケーションでコンテナ基盤を利用する際に適している。小規模なアプリケーション、開発者だけなど、人数の少ないチームで運用する場合には、手軽に開発ができるCloud Runが最適」と安原氏。 　 　安原氏は、Cloud Runの特徴を3点挙げた。 　 　ひとつは、「開発生産性」。サーバーレスネイティブで設計され、インフラストラクチャーの管理・設計に費やす時間を減らして、その分をコード作成などの時間に費やすことができる。従来のPaaSやFaaSにあった言語やライブラリの制約もない。 　 　2つ目は「信頼性」。標準で冗長構成がとられ、Google Cloudがフルマネージする高い信頼性の環境で利用できる。 　 　3つ目は、「コスト」。ニーズに応じて高速に自動スケーリングし、リクエストがない場合にはゼロまで縮小。使った分だけコストが発生する完全な「Pay per Use」で提供される。 　 　また、他社のサーバレスサービスと異なる点として、OSSの「Knative」と互換性があるため、ベンダーロックインにならない。「Google Cloudと合わなければ、オンプレミスや他社クラウドなどで、Knativeベースで環境を構築でき、ロックインに陥らずサービスを使える」と安原氏。 　 　ひとつのコンテナとひとつのリソースで複数の同時接続を処理できること、CPUをAllocationすることでHTTPリクエストがない状況でもバックグラウンドタスクの実行が可能なこと、Cloud Service Mesh（パブリックプレビュー）を適用することでサービス間認証の実装が不要なことなども、Cloud Runの特徴として紹介された。 　 　あわせて紹介されたのが、Cloud RunでNVIDIA GPUがアクセスできるようになったというアップデートだ（パブリックプレビュー中）。安原氏は、「端的に言うとGPUをサーバーレスで使えるようになった。様々な最適化機能も含まれており、例えばドライバーがインストール済みなためコードを書くだけでGPUが使える」と説明する。 　 　安原氏は、「Cloud Runは、コンテナをシンプルに使える上に、色々な機能が揃っているため、色々なユースケースに適用できるのがポイント」と強調する。加えて、App Engineと比べても「最新のトレンドに応じた機能の拡張も、Cloud Runに投資が集中しているので、使いやすい」と付け加えた。 　 文● 福澤陽介／TECH.ASCII.jp