sh1’s diary

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Google Cloud OnBoard 大阪 2018 に行ってきた

プログラミング 行ってきた

What is 「Google Cloud OnBoard」 ?

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Google Cloud Platform (GCP) の入門編のトレーニングセミナー（大阪編）です。

Google OnBoard の参加は、開催の一週間前には満席になっていました。はやめの予約を推奨します。
会場はかなり広かったです。座席の数を数えると500人以上の参加があったと思います。

参加者の傾向は（主観で）、男女比で７：３か８：２くらい。スーツ私服比で６：４か７：３くらい。 年齢層は、学生風は少なく、３０代から年配層まで幅広かった印象です。

入門編のトレーニングではあったのですが、会場には「ask the expert」というブースがあり Google のエンジニアに直接難しいことを聞くことも可能だったみたいです。

参加してよかったこと

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こんな感じのものがもらえました。

  • 300ドル分の GCP 利用クレジット（無料トライアル＋α）
  • GCP Essentials クエストの無料トライアル
  • GCP のサービスのざっくりした理解
  • Google のグッツ（ペン、トートバック）
  • 関係会社の名刺とグッツ（ペン、割引クーポンとか）

一日の間はお話を聞くことになるから、どこかしら興味のあるところはあって、学習のモチベーションを上げるのにも有効だったと思う。実際、こうして勉強した内容をおさらいする気にもなったんだし、個人的には参加してよかったかと。

参加するときに気をつけたほうがいいことは、できればマスクをつけていったほうがいいです。
大きなホールに 500人 がいっぱいに入っています。季節的なことかもしれませんが、絶えず誰かが咳をしています。風邪をもらう恐れは十分ありそうでした。

※水（ペットボトル 500ml）ｘ１、コーヒー、菓子の配布もありますが、後半はコーヒーと菓子が足りなくなっていたので、飲料水に困った人がいたのかもしれません。
※私は、水筒（350ml）とマスクを持っていっていたので快適でした。

トレーニングの内容

  • GCP の概要の説明
  • サービス概要
    • コンピューティング
    • ストレージ、データベース
    • 機械学習

ざっくりこんな感じ。各項目を１時間ずつ拾っていく。
具体的な内容は、資料を含めて公開はダメみたいです。なので Google で公開されている情報ベースで、勉強した中で気になったところだけメモする。

基本用語の一例 IAM（アイ・アム）

Identity and Access Management (Cloud IAM)

これ。オサレに I am (アイ・アム)と呼ぶ。
「誰が」「どのようなアクセス権を」「どのリソースに」持つのかを決める機能。

ER/ES指針 なんかの電子署名と同じようなものだと思う。様々な認証機関をパスするために必須になった（だろうと思っている）機能で、その出来はどうなっているのか要確認・参考にしたい。

GCP へのアクセス方法は３つ

  • Cloud Console
  • Cloud SDK/Cloud Shell
  • Cloud API

とりあえず、よく使う名前を理解しとく。

Cloud Console はブラウザで GCP のサービス状態を調べる一番よく使うブラウザのやつ。
Shell は CUI ベースのコマンドプロンプトみたいなもの。ある程度、コマンドを理解しないとうまく使えない。要勉強。
API はプログラムからアクセスするときのやつ。なので、自分だと過去に Vision とかのテストをしたけど API に分類されるんだと思う。

GCP を使うなら「まず」ってところの部分。
本当に機能がたくさんあるから、ひとつひとつ用語を整理して進めるのが大切っぽい。一歩目。

ストレージとデータベース

  • Relational
    • Cloud SQL
    • Cloud Spanner
  • Non-relational
  • Object
    • Cloud Storage
  • Warehouse
    • BigQuery

自分に関係があるのは「Cloud SQL」と「Cloud Storage」くらいかな、というのはわかった。「BigQuery」はやるなら勉強要。
Spanner は RDBMS を水平スケールできている規模感が、物理で殴るですごい。一回使ってみたいと思わせる解説があって面白かった。

機械学習

  • Cloud AutoML
  • Machine Learning API
    • Cloud Vision API
    • Cloud Text to Speech API
    • Cloud Translation API
    • Cloud Natural Language API など

おおきく２つにわけると、機械学習モデルのカスタマイズができるのが「Cloud AutoML」で、機械学習が完了済の（すぐ使える）ものが「Machine Learning API」になる。
（ユーザーが独自にモデルを作るのもあるけど割愛）

なので、このブログでは「Machine Learning API」に分類される「Cloud Vision API」と「Cloud Text to Speech API」をやったりしたわけだ。
この機能は、なにかと便利なので利用を考えたい。

今後のトレーニング

  • Cloud Architect
  • Data Engineer

この２つの学習コースの提案があって、どういったものを学べばいいのかオススメの提案があった。

オンライントレーニングとクラスルームの学習は、どんなものがあるのか色々教えてもらえる。
こんな感じで、ざっくりと現在の GCP が展開する（日本環境の）情報をさらうことができる。それが Cloud OnBoard なんだと思いました。

追記（１２月１８日）

後日、こんな参加賞が届きました。忘れたことに届きましたが、都合よく受け取るとモチベーションを刺激するにはちょうどいいくらいの間が空いていたかな。うん。
「GCP の勉強も忘れないでよー」という Google の声が届いた気がします。

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