Google Cloud設計完全ガイド―AIを組み込んだ次世代アーキテクチャの考え方 [単行本]

Google Cloud設計完全ガイド―AIを組み込んだ次世代アーキテクチャの考え方 の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  アクセンチュアの知見が詰まった１冊！構築・運用の最適な組み合わせを徹底解説。

• 目次

  カテゴリ別Google Cloudの主要なサービス
  150を超えるGoogle Cloudのサービスをカテゴリ別に整理し、「実践的用語集」としても活用できるようにまとめました。
  
  第1章　Google Cloudの強み
  1.1　Google Cloudの技術的な特徴
  1.2　他のパブリッククラウドとの本質的な違い
  
  第2章　Google Cloudのの基板設計の要点
  2.1　ランディングゾーンとは
  2.2　Organization（組織リソース階層）とIAMの設計
  2.3　Google Cloudのネットワーク設計
  2.4　Google Cloudでのコスト最適化とFinOpsの実践
  2.5　BeyondCorpとゼロトラストネットワーク
  
  第3章　Google Cloudのインフラストラクチャ
  3.1　XaaS（クラウドサービスモデルの全体像）
  3.2　IaaSのサービス（Compute Engine）
  3.3　CaaSのサービス（GKE／Cloud Run）
  3.4　PaaSのサービス（App Engine）
  3.5　FaaSのサービス（Cloud Run functions）
  
  第4章　Google Cloudへの移行戦略
  4.1　なぜ今、クラウドに移行するのか
  4.2　移行の7Rフレームワークと選定基準
  4.3　Google Cloudの移行ツールとサービス
  
  第5章　マイクロサービス基盤の実践
  5.1　サービスメッシュ（Cloud Service Mesh／Istio）
  5.2　Cloud Endpoints／Apigee によるAPI管理
  5.3　GKE Enterpriseによるマルチクラウド・ハイブリッド管理
  5.4　マイクロサービス設計パターンとGoogle Cloudでの実践
  
  第6章　データ連携・データ活用基盤
  6.1　データストア設計
  6.2　データ活用基盤
  6.3　データ管理・統制
  
  第7章　Google Cloudの開発アーキテクチャとDevOps
  7.1　Google CloudでのCI/CDパイプラインとDevOps実践
  7.2　TerraformとConfig ConnectorによるIaCとGitOps
  7.3　Developer Experienceの設計とCloud Workstations
  7.4　Internal Developer Platform（IDP）とBackstage
  7.5　AI支援開発とAI DevOps Agent
  7.6　DORAメトリクスによる開発生産性の測定
  
  第8章　Gemini Enterprise Agent Platformの概要
  8.1　Gemini Enterprise Agent Platformの全体像
  8.2　Gemini基盤モデルの機能と生成AI基盤
  8.3　Agent Builderとマルチエージェントアーキテクチャ
  8.4　Genkitによるアプリケーションへの統合
  8.5　カスタムML・AutoML・BigQuery MLの使い分け
  8.6　MLOpsの設計原則とパイプライン自動化
  8.7　モデルセキュリティとネットワーク境界
  
  第9章　ハーネスエンジニアリング
  9.1　ハーネスエンジニアリングとは
  9.2　プロンプトのバージョン管理とテスト自動化
  9.3　評価パイプラインの設計
  9.4　CI/CD統合によるAIモデルの品質
  9.5　AIモデルの可観測性
  9.6　責任あるAIとガバナンス
  
  第10章　SREによる運用アーキテクチャ
  10.1　Google Cloudの基本運用
  10.2　SREによる信頼性エンジニアリングの実践
  10.3　可観測性の設計
  10.4　インシデント管理と信頼性エンジニアリング
  10.5　FinOpsとSRE
  10.6　AI SRE Agent

• 出版社からのコメント

  GoogleCloud上でアーキテクチャを設計、構築するときの代表的な設計パターンやサービス選定の考え方をまとめています

• 内容紹介

  　本書は、Google Cloud上でITシステムのアーキテクチャを設計、構築するために必要な代表的な設計パターンやサービス選定の考え方を、インフラストラクチャからAI活用基盤まで体系的かつ実践的に学べるようにまとめた技術解説書です。単にサービスの機能を列挙するのではなく、「なぜそのサービスを選ぶのか」「どのような場面でどの設計パターンを適用するのか」という判断の根拠を重視しており、読者が自らの設計判断に自信を持てるようになることを目指しています。
  　そこで本書では、ITシステムのアーキテクチャをいくつかの主要な領域に分け、それぞれの領域ごとに設計パターンとGoogle Cloudの各種サービスの活用方法を解説する構成としました。クラウドアーキテクチャの設計は、インフラストラクチャの選定やネットワークの構成といった基盤レベルの判断から、マイクロサービスの設計・データ基盤の構築・AI機能の組み込みといったアプリケーションレベルの判断まで、多岐にわたる意思決定の連続です。これらの意思決定を体系的に整理し、Google Cloudが提供するサービス群をどのような設計思想のもとで組み合わせるべきかを、実際のシステム設計の流れに沿って解説します。
  　具体的には、Google Cloudでアーキテクチャを設計する際の一連の流れである要件整理から基本設計・詳細設計、そして各領域の具体的なサービス選定までを体系的に理解できる構成となっています。第1章から順に読み進めることで、Google Cloudにおけるクラウド設計の全体像を段階的に身につけることができます。一方で、現在直面している課題をすぐに解決したい場合や、特定領域の設計方法を重点的に知りたい場合は、該当する章だけを読んでいただいても構いません。インフラストラクチャ・移行・コンテナとマイクロサービス・データ連携とデータ活用・開発とDevOps・AI機械学習基盤・ハーネスエンジニアリング・SREによる運用といった領域ごとのアーキテクチャパターンや設計ポイントを、必要な箇所だけ参照できる辞書的な使い方も可能です。
  　対象とする読者は、Google Cloud上でシステムのアーキテクチャ設計・構築に関わるエンジニア、AI・データ活用基盤の構築を担うAIエンジニアやデータエンジニア、そして将来アーキテクトを目指す方です。本書をお読みいただくうえで、基本的なプログラミングスキルやITインフラストラクチャの基礎知識を持ち、これまでにシステム開発、テスト、運用、インフラストラクチャ構築、あるいはデータ分析やAIモデルの開発・運用のいずれかに携わった経験があることを想定しています。
  　アクセンチュアのクラウドソリューションを支えるメンバーが、自身の経験とノウハウを踏まえて、具体的に分かりやすく解説しました。
  
  図書館選書
  Google Cloud上でアーキテクチャを設計、構築するときの代表的な設計パターンやサービス選定の考え方を、体系的にまとめています。

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

  小海 友和(コカイ トモカズ)
  アクセンチュア株式会社Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｃｏｒｅ　Ａｃｃｅｎｔｕｒｅ　Ｇｏｏｇｌｅ　Ｂｕｓｉｎｅｓｓ　Ｇｒｏｕｐマネジング・ディレクター。日本・欧州においてＩＴインフラストラクチャ設計・構築から運用まで幅広いプロジェクトを担い、クラウドを軸としたＩＴ戦略策定・変革支援についてセールスからデリバリーまで豊富な実績を持つ。２０１８年、Ａｃｃｅｎｔｕｒｅ　Ｇｏｏｇｌｅ　Ｂｕｓｉｎｅｓｓ　Ｇｒｏｕｐ（ＡＧＢＧ）　Ｊａｐａｎの立ち上げメンバーとして創設期から参画し、国内のＧｏｏｇｌｅ関連ビジネスを黎明期より牽引。基幹システムのＧｏｏｇｌｅ　Ｃｌｏｕｄ移行、全社クラウド活用のロードマップ策定からリスク評価フレームワーク構築、ＩＴオペレーションモデルのグローバル標準化支援などを手掛け、最新のＧｏｏｇｌｅテクノロジーに関するアドバイザリーサービス提供チームをリード。Ｇｏｏｇｌｅ社との深いリレーションを基盤に、Ｇｏｏｇｌｅ　ＣｌｏｕｄのＡＩ・データ・インフラストラクチャ領域の強みを最大化し、クライアントのＤＸと事業成長に貢献している
  
  福垣内 孝造(フクガウチ コウゾウ)
  アクセンチュア株式会社マスター・テクノロジー・アーキテクト　兼Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｃｏｒｅアソシエイト・ディレクター。クラウドソリューションアーキテクトとして、通信・製造・金融・エネルギーをはじめとする幅広い業界において、企業のクラウド活用を支援。各社のビジネス課題や既存システムの状況を踏まえながら、クラウド戦略の立案からクラウド移行計画の策定、そして最新のクラウドネイティブ技術を活用したモダンなシステムアーキテクチャの検討・導入まで、一貫して携わる。テクノロジーアーキテクトとしては、Ｇｏｏｇｌｅ　Ｃｌｏｕｄを中心に、コンテナ技術を活用した柔軟かつスケーラブルなインフラストラクチャ基盤の設計・構築、マイクロサービスアーキテクチャの導入、さらには大量のデータを効率よく収集・分析するためのデータ活用基盤の設計・構築を経験している。オンプレミスとクラウドを組み合わせたハイブリッド環境や、複数のクラウドサービスを併用するマルチクラウド環境において、安定した運用を実現するための基盤構築も担当している
  
  中里 恵(ナカサト メグミ)
  アクセンチュア株式会社Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｃｏｒｅアソシエイト・ディレクター。新卒でアクセンチュアに入社後、オンプレミス環境でネットワーク、サーバー、ミドルウェアを中心とした環境セットアップの経験を積んだ後、テクノロジーアーキテクトとして、さまざまなクラウドプラットフォームにおけるインフラストラクチャの立案・構築やクラウドネイティブアプリケーションの設計・構築・運用展開の支援、およびさまざまな業種のクラウド戦略立案やクラウド移行計画の策定に携わる。近年は、クライアントのＡＩ活用推進を支援するため、ＡＩプラットフォームの計画立案から導入支援、運用体制の整備まで幅広く担当している
  
  崎原 晴香(サキハラ ハルカ)
  アクセンチュア株式会社Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｃｏｒｅマネジャー。２０２１年に新卒でアクセンチュアに入社し、以降はテクノロジーアーキテクトとして、クラウドセキュリティ導入支援、コンシューマー向けプロダクトのクラウド基盤アーキテクチャ設計・構築・運用など幅広い領域に携わる。Ｇｏｏｇｌｅ　ＣｌｏｕｄだけでなくＡＷＳやＡｚｕｒｅの業務経験も持ち、日々比較して得られた知見を知識共有サービスのＷｅｂサイトに投稿したり、ＩＴ関連のイベントに登壇したりと、積極的に情報発信している
  
  土田 翔一(ツチダ ショウイチ)
  アクセンチュア株式会社Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｃｏｒｅアソシエイト・マネジャー。２０２１年からアクセンチュアに中途入社し、政府・金融などの業界でクラウド基盤設計からＩａＣによる環境構築、セキュリティ強化、コスト削減、運用の自動化など幅広く担当。アプリケーションとインフラストラクチャ双方の実務経験を土台に、ＤｅｖＯｐｓのエキスパートとして複数プロジェクトのＤｅｖＯｐｓ基盤導入を支援。近年ではＡＩを規制業界で活用するための決定論的なガードレール設計を主導し、スピードと安全性を両立する仕組みを現場でリードしている
  
  辰巳 百絵子(タツミ モエコ)
  アクセンチュア株式会社Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｃｏｒｅアソシエイト・マネジャー。クラウドエンジニアとして、製造・通信Ｆｉｎｔｅｃｈなど幅広い業界において、ＡＷＳやＧｏｏｇｌｅ　Ｃｌｏｕｄを中心としたパブリッククラウド環境の設計・構築・運用に携わる。Ｗｅｂシステムのアーキテクチャ設計からデータ処理基盤の実装、ＣＩ／ＣＤ・ＩａＣの整備まで一貫して担当し、ゼロトラスト型の認証基盤構築やＩＤ管理システムの海外展開など、セキュリティ・認証領域のプロジェクトも多数経験。技術支援・開発部門向け勉強会の主催やＧｏｏｇｌｅ社主催イベントへの登壇実績を持ち、クラウド活用の推進・定着化にも貢献。グローバルプロジェクトのＰＭＯとして日米欧亜のステークホルダーをまとめた経験も有する
  
  クマール,ウィッタム(クマール,ウィッタム／Kumar,Uttam S.)
  アクセンチュア株式会社Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｃｏｒｅアソシエイト・ディレクター。ＡＩソリューションアーキテクトとして、金融、小売、サプライチェーンなど幅広い業界で、エンタープライズ向けＡＩプラットフォームおよびＡＩ駆動型開発環境の設計・構築・導入に携わる。ハーネスを設計の中核に据えたＧｏｏｇｌｅ　Ｃｌｏｕｄ上のコンテナベースのインフラストラクチャの設計、ＡＩプラットフォーム環境の構築・運用など、エンタープライズ領域で多数のプロジェクトを主導してきた。近年は、ＡＩエージェント開発に向けたＧｏｏｇｌｅ　Ｃｌｏｕｄインフラストラクチャの整備や、クライアント経営層へのＡＩＯｐｓソリューションの提案にも取り組み、次世代のＡＩ活用を推進している
  
  デュベイ,マノジ・クマル(デュベイ,マノジクマル／Dubey,Manoj Kumar)
  アクセンチュア株式会社Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｃｏｒｅアソシエイト・ディレクター。ＡＩおよびエンタープライズソリューションアーキテクトとして、Ａｇｅｎｔｉｃ　ＡＩ、エンタープライズＡＩプラットフォーム、Ｓｏｆｔｗａｒｅ　Ｄｅｆｉｎｅｄ　Ｖｅｈｉｃｌｅ（ＳＤＶ）変革、およびＡＩ主導のソフトウェアエンジニアリングを専門としている。ＡＷＳ、Ａｚｕｒｅ、Ｇｏｏｇｌｅ　Ｃｌｏｕｄを活用したクラウドネイティブアーキテクチャの設計・導入に携わり、エンタープライズ向けマルチエージェントＡＩプラットフォームのプロダクトオーナー兼デリバリーリードとして、インテリジェントオートメーション、ナレッジエンジニアリング、およびＡＩ活用によるＳＤＬＣ（ソフトウェア開発ライフサイクル）変革を推進している。現在は、マルチエージェントアーキテクチャ、エンタープライズＲＡＧ、Ｒｅｓｐｏｎｓｉｂｌｅ　ＡＩ（責任あるＡＩ）ガバナンス、および次世代エンジニアリングプラットフォームの実現を通じて、グローバルの自動車業界および製造業界におけるＡＩ活用を支援している

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