【徹底解説】GCPエンジニアとは？できることや導入メリットも紹介

GCPはGoogle社が提供するクラウドサービス群の総称です。膨大なデータ活用や、機械学習サービスに活用できることから、注目されており、多くの企業がGCPエンジニアを採用するようになるでしょう。

GCPを使うメリット・デメリットや主な案件の内容、AWSとの違いについてもご紹介していますので、参考にしてみてください。

そもそもGCPとは何か

「GCP」とは、「Google Cloud Platform」の略であり、Google社が提供するクラウドサービス群の総称です。GCPを使うことにより、Google社内で使用されているGoogle検索やYouTubeなどのテクノロジーを活用できるのです。

GCPは開発から実行までのシステム開発のプロセスをスピーディに進められ、サーバーの管理も楽になります。Google社のサービスだからこそできる膨大なデータの解析や、機械学習サービスにも活用できます。

また、従量課金制サービスのGCPは一定の使用量までは無料で使用でき、かつインフラ構築や開発後の運用保守のコスト削減を期待できるでしょう。

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GCPで提供されているサービスとは

GCPは100種類以上の幅広いサービスを提供しています。

たとえば、以下のようなものがあります。

・AI・機械学習サービス
・APIを開発できるAPI管理
・データベース
・ネットワーキング
・デバイスの接続・管理が行えるIoT
・動画のストリーミングなどができるメディアなど。

また、金融サービス、医療とライフサイエンスと業種向けのサービスも充実しています。

ここからは、GCPが提供している代表的なサービスを簡単にご紹介します。

Google App Engine

Google App Engineは、Google Cloudのサーバーレスサービスの1つでPaaS（Platform as a Service）と呼ばれています。

プログラミングが豊富なことやインフラ環境が安定していることが大きなメリットです。

細かい設定が不要なスタンダード環境と好きなようにカスタマイズできるフレキシブル環境の2つの環境が用意されています。料金形態や対応している言語などに違いがあるため、それぞれをよく比較して、用途に応じて使い分けをすると良いでしょう。

Google Compute Engine

Google Compute Engineは、Google Cloudで提供されている仮想マシンのことでIaas（Infrastructure as a Service）と呼ばれています。

柔軟な構築ができることやセキュリティ性が高いこと、自動スケーリングに対応していることがメリットと言えるでしょう。また、クラウドでインフラ環境を利用できることから、コストを抑えることも可能です。

また、障害などが起こっても仮想マシンを再起動する必要がないため、作業を止めずに目的を遂行できます。

Cloud Datastore

Cloud Datastoreは、NoSQLドキュメント データベースのことを指し、アプリケーションの開発を簡素化する目的で構築されています。柔軟なストレージや読み取り・書き込み処理の可用性の高さなどが特徴です。

高速処理を得意としており、拡張性や分散性についても注目すべきポイントでしょう。トラフィックが増えても、データ量によって自動で拡張されるため、負荷を心配せずに作業を続けることが可能です。

Googleが運用に必要なサーバー管理を行っているため、業務に集中できることもメリットです。

Datastoreは従量課金制を採用しています。機能ごとに無料利用枠が設定されており、その枠を超えると料金が発生します。使用した分だけ料金が発生する仕組みであるため、使い方によっては、コストを最小限に抑えることができるでしょう。

BigQuery

BigQueryは、ビッグデータプロダクトの1つです。このサービスの特徴は、データ処理が高速であることでしょう。これは、何千ものサーバー群でクエリを並列で処理していることが理由です。

BigQueryは、カラム型データストアとツリーアーキテクチャという2つの仕組みによって並行処理を可能としています。

一般的なシステムでは行単位にデータ保存をしていますが、 BigQueryでは列ごとデータ保存を行います。また、クエリがツリー構造で広がる分散処理も実現しています。

この2つの仕組みにより、トラフィックの最小化や大規模分散処理、高い圧縮率を実現可能としているのです。

また、BigQueryは、アクティブストレージや長期保存、ストリーミング挿入などそれぞれ料金が課せられています。ただ、決まっている課金対象以外の処理などは無料であるため、使いやすい仕様となっています。

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GCPがエンジニアに注目されているのはなぜ？

上記のように多くのサービスが提供されるGCPですが、近年注目が高まっているのがAIや機械学習、ビッグデータ、IoTなどの分野です。

そのため、ITエンジニアはビッグデータを解析する「BigQuery」や機械学習モデルを構築できる「Cloud Machine Learning Engine」などのサービスに触れる機会が増えるでしょう。

また、Googleの仮想マシンによるインフラである「Compute Engine」や、アプリケーションのプラットフォームである「App Engine」などもエンジニアにとって重要なサービスです。

GCPを導入するメリット

数あるクラウドサービスの中でもAWS（Amazon Web Service）とともに広く利用されているGCPは、多くのメリットを持っています。

GCPを導入するメリットを見ていきましょう。

• インフラ環境が整っている
• 運用コストを抑えられる
• AIサービスなど機能が充実している
• Google Workspace（旧 G Suite）製品との相性がいい
• 必要な機能が集まっている
• 高いセキュリティ基準をクリアしている
• ビッグデータの解析に強い
• 仮想マシンの起動が高速
• ライブマイグレーションが活用されている
• 必要なサービスを選択できる

インフラ環境が整っている

Google検索やGoogle MAPやYouTubeなどで利用されているGCPということもあり、安定性が高く評価されています。

Google社は、世界中にデータセンターが配置され、24時間365日、急激なアクセス増加などの負荷にも耐えることができる安定した環境を提供できます。

自動スケーリングやサーバーのインスタンス起動が速いなどのインフラ面におけるメリットもあります。

数十万マイルの光ファイバーと数本の海底ケーブルで成り立っているGoogleのネットワークにより、世界中のプライベートネットワークが1つに繋がっています。

また、外部からのアクセスを様々なサーバーに振り分けることで負荷を分散させることができるロードバランサーについても大きな特徴を持っています。

GCPのロードバランサーは、1つのグローバルIPだけで負荷を分散させることができるのです。強力かつ世界各国のリージョンをまたぐことができるのは大きな強みでしょう。

運用コストを抑えられる

GCPの費用形態は従量課金制で、使用量に応じて秒単位で請求されます。また、前払い料金や解約料金がなく、一部のサービスで無料利用枠もあるため、運用コストが抑えられるというメリットがあります。

さらに、インフラに関する初期投資費用も抑えられることや少人数の開発にも向いていることから、GCPはスタートアップ企業などにおすすめのサービスといえるでしょう。

AIサービスなど機能が充実している

GCPは、今後の発展が期待されるAIサービスの機能が充実していることも大きな魅力です。BigQueryやTensorFlowを活用し、機械学習などのAI開発を進められます。

TensorFlowについては、Googleのプロダクト開発に実際に活用されていることから、多くの人が利用していることが特徴です。

TPU（Tensor Processing Unit）と呼ばれるプロセッサもGoogleで自社開発しています。TPUは、TensorFlowの処理に最適化したプロセッサであり、こちらも現在、進化を続けながら提供されています。

Cloud AutoMLというサービスについては、機械学習の専門知識があまりなくても、数分で独自のカスタム機械学習モデルを構築することが可能です。

主にAutoML Vision、AutoML Translation、AutoML Natural Languageなどのサービスを提供しているため、参考にしてみてください。

Google検索やGmailなどの実績を持つGoogle社ならではの、ビッグデータを高速処理する技術を活かしたサービスが、用途や専門性に応じて多数用意されています。自社に必要なサービスだけを選んで利用することができるでしょう。

Google Workspace（旧 G Suite）製品との相性がいい

かつては「G Suite」と呼ばれていた「Google Workspace」は、ビジネスシーンで活用するツールをパッケージとして提供するオンラインのアプリケーションセットです。

たとえば、GmailやGoogleカレンダー、Googleスプレッドシート、Googleドキュメント、Googleスライドなど、業種にかかわらず活用している企業が多いでしょう。

GCPはこれらGoogle Workspace（旧 G Suite）製品との相性が良く、連携を想定した製品の開発には適しています。

必要な機能が集まっている

GCPには、インフラ整備やデータ解析、API管理、データベース、動画のストリーミングなどができるメディアなど様々なサービスが集約されています。

GCPを使うだけで、エンジニアの開発環境を整えることができるのは非常に便利でしょう。

高いセキュリティ基準をクリアしている

GCPは、情報セキュリティマネジメントシステムに関連する国際規格の「ISO/IEC 27001」や世界的なセキュリティ基準の「ISO/IEC 27017」など、各種認証を取得しています。

またGoogleは、セキュリティやコンプライアンス統制の監査をよく実施していることも大きな特徴です。

ビッグデータの解析に強い

Googleの検索エンジンに関する評価が高いことは周知の事実でしょう。

Googleは、ビックデータの解析の技術も高いです。ビッグデータとは、組織に存在する大量のデータのことを指します。量の多さと複雑さによって、簡単に管理や分析ができないのが問題でした。

ですが、GCPを導入していると、自動化ワークフローやSQLなどを利用して、圧倒的なスピードと高い精度でビッグデータの解析を行うことが可能です。

仮想マシンの起動が高速

仮想マシンは、1台のコンピュータによって複数のコンピュータを動かすことが可能な技術のことを指します。

GCPはその仮想マシンの起動速度が速く、高速に処理をすることが可能です。他のクラウドサービスでは、仮想マシンを起動するまでのステップが6ステップや16ステップであることに対し、GCPは2ステップと驚異的な少なさです。

また、GCPはOSのログインについても無駄を省いており、全体としてシンプルなつくりにしていることから、起動速度を上げることができたのです。

ライブマイグレーションが活用されている

基本的に、GCPは、メンテンナンス作業のための計画停止や再起動を行うといったことはありません。それは、ライブマイグレーションという技術が活用されていることが関係しています。

ライブマイグレーションとは、OSやアプリケーションを停止させずにサーバー仮想化環境で稼働している仮想マシンを別の物理サーバー上へ移す技術のことです。

TCPの接続切れ、ネットワークのパケットロスなどが起きずに、自動的に実行してくれることから、ユーザーが気付かないうちに、いつのまにか作業が完了しているということもあります。

必要なサービスを選択できる

GCPは、Google検索やYouTubeなどのサービスで使用されているようなクオリティーのツールを利用することが可能です。

会社でこのような環境を整えることやシステムを揃えることは、かなり大変です。GCPを利用すれば、自分が利用したいサービスによって契約をする必要がなくなることは大きなメリットでしょう。

必要なサービスだけを選択し利用できる手軽さにより、管理も簡素化できます。

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GCPを導入するデメリット

運用コストを抑えることができたり、セキュリティ面についても安心だったりとGCPを導入するメリットは多くありました。ここからは、デメリットについても解説していきます。

日本語での情報が少ない

GCPは日本語の情報が少ないとされているため、英語が苦手な方にとっては学習しづらい分野です。日本語訳のものであっても、Google翻訳で翻訳されたものなので読みづらいです。

このように日本語のサポートの対応が他のクラウドサービスよりも遅れていることから、トラブルがあった際、対処法などを海外のサイトなどから探しだす必要があります。

これはGCPを利用する日本人の技術者が少ないことや、日本語の技術記事があまりないことが関係しています。

ただ、代理店で契約すれば、日本語のサポートを受けられる可能性もあります。

AWSよりもサービスの種類が比較して少ない

GCPは他のクラウドサービスと比較して、提供しているサービスの種類が非常にシンプルだと言われています。複雑なアプリケーションの開発を目的にしている方だと、GCPでは物足りなく感じてしまう場面が生じるでしょう。

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GCP関連の主な案件内容

ここまで述べてきたように、多くのメリットを有するGCPを扱えるようになることは、ITエンジニアが案件を獲得するうえで有利に働きます。

ただし、GCP関連案件であっても、GCPの知識やスキルのみを求められていることは少なく、必要なスキルの1つとしてとらえておくと良いでしょう。

それを踏まえたうえで、GCPに関連する案件の内容を見ていきましょう。

アプリケーションエンジニア

GCPに関するスキルは、アプリケーションエンジニアの案件で求められることがあります。「App Engine」や「Cloud Datastore」などアプリケーション開発にかかわるGCPのサービスがあるため、GCP関連のアプリケーションエンジニアの案件は豊富です。

また、アプリケーションエンジニアは、経験を積むにつれてバックアップ・リカバリやセキュリティ対策などの非機能要件を設計する業務もあります。これらの業務を含む案件の場合、GCPやAWSなどのクラウドを利用した経験が求められる可能性があります。

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インフラエンジニア

GCP関連の業務でもっとも考えられるのがインフラエンジニアの案件です。インフラエンジニアの案件としては、LinuxやWindowsサーバーの設計、セキュリティの構築、運用・保守など、インフラ周辺の業務が含まれます。

企業の秘匿情報を、社外インフラであるクラウドへ移行するため、インフラエンジニアにはインフラの知識はもちろん、クラウドサービスへの理解やセキュリティに関する知識が欠かせないといえるでしょう。

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GCP関連の代理店業務

基本的に、設計や開発などはしませんが、GCPがかかわる案件として代理店業務もあります。

仕事としては、Googleと企業の仲介やGCP関連の知識を利用した開発支援などが挙げられます。GCPは注目されているサービスであることから、代理店でのニーズはあるといえます。

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GCPの今後と単価相場

近年目覚ましい発展を遂げているAI市場ですが、今後もその状況が継続されると考えられています。

そのため、AIやIoTの分野と深くかかわっているGCP関連については、今後も安定した案件数が期待できるでしょう。

また、現在GCPの案件の単価は、30万円～200万円と幅がありますが、相場としてはおよそ60万円～80万円ほどで、他の種類の案件とほぼ変わりありません。ただし、中には特殊なスキルを求められる高額案件もあります。

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GCPを採用している法人はどのような企業が多い？

前述しましたが、GCPはデータ分析や機械学習などのサービスが充実していることが特徴です。そのため、データ解析や機械学習を利用している企業が取り入れていることが多いでしょう。

多くの顧客をもつ企業がデータ分析の基盤とするためにBigQueryを使用する例もあります。一般的に、顧客に商品やサービスに愛着を持ってもらえるようにすることが目的です。

数テラバイトや数ペタバイトなどのビックデータであっても、安定的かつ簡単に扱えるためGCPは企業から重宝されているといえます。

GCPのスキルだけで案件をとるのは難しい？

前述したとおり、GCPに関するスキルのみで案件を獲得しようとしても難しいでしょう。GCPのApp EngineやCloud Machine Learningなどのサービスは、あくまでも開発環境を提供しているだけです。

たとえば、インフラ開発ならBashやTTL、BAT、Perl、Pythonなどのプログラミング言語やセキュリティに関する知識、アプリケーション開発にはC言語やC++、Objective-C、Javaなどの言語が必要です。

インフラエンジニア、もしくはアプリケーションエンジニアとして基礎的なスキルを身につけて実績を積んだ人が、さらにGCPに関する知識を持つことで他のエンジニアとの差別化を図ることができると考えておきましょう。

GCPに特化した資格はある？

Google Cloud認定資格は、2023年6月の段階で11種類の資格が用意されています。

まず、Google Cloudの実務経験が必要のない初心者レベルの「Cloud Digital Leader」、6ヶ月以上の構築経験者推奨の「Associate」レベルが1種類あります。

続いて、業界での職務経験3年以上・Google Cloudの使用経験1年以上の人が推奨の「Professional」レベルが9種類です。

なお、Google Cloudの認定資格の有効期限は、すべて認定を受けた日から2年間です。そのため、資格が形骸化することなく、スキルの保証が担保されます。

出典：Google Cloud 認定資格｜Google Cloud
参照：https://cloud.google.com/certification#certification_paths/

出典：Google Cloud 認定資格の概要｜Google
参照：https://support.google.com/cloud-certification/answer/9750149?hl=ja&ref_topic=9433215/

認定資格を取得するための勉強方法

認定資格を取得するには、まず何から始めたらいいか分からないという方も多いでしょう。

まずは、認定資格のサイトを見てみましょう。試験の準備方法や概要、実施方法などが紹介されています。また、分野ごとに試験内容の最大何パーセントが出題されるかなどの割合も記載されています。

こちらに記載されている事項に沿って、試験の準備を進めていくことが確実でしょう。

試験ガイドやオンライントレーニング、模擬試験などの用意もありますが、内容が英語で書かれているものも多いので注意が必要です。GCPについて理解しておくことが重要であり、単純に試験対策だけをしておけばよいというわけではないことは頭に入れておきましょう。


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GCPとAWSの違いとは

Googleが提供するGCPとAmazonが提供するAWSは、世界中で使用されているクラウドサービスです。

ビッグデータ解析や起動速度を重視する場合は、GCPを採用する価値が大きいでしょう。デメリットは日本語対応が十分でないことです。AWSに比べて日本語ドキュメントが少ないでしょう。

一方、AWSのメリットは柔軟なサービスと豊富なメニューがあることです。特に、商用ライセンスや公式ドキュメントなどのサポート範囲が広いため、安心して利用できます。デメリットとしては、操作が複雑で専門的な知識と経験が必要になることです。


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GCPについての理解を深めよう

GCPはリソースを気にすることなく、高性能なコンピューティングや大規模なストレージを利用することが可能です。大規模なデータ分析の需要は今後も増加すると予想されており、GCPへのニーズも拡大していくでしょう。

このように将来性のあるGCPに関する理解を深め、他のエンジニアに差をつけましょう。

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