Google Cloud（旧GCP）のCloud Bigtableとは？コスパ最強のデータベース・ストレージサービスを徹底解説！

2022.10.13

Google Cloud（GCP）のCloud Bigtableとは？コスパ最強のデータベース・ストレージサービスを徹底解説！

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「Cloud Bigtable 」というサービスをご存知でしょうか？ Cloud Bigtable は Google が提供するデータベース・ストレージサービスであり、 Google Cloud（GCP）に内包されている機能のひとつです。

データベースやストレージサービスには様々な種類が存在しますが、 Cloud Bigtable は Google サービスならではの強みを多く持っており、自社内で Cloud Bigtable を活用することで、会社の生産性向上や業務効率化を実現することができます。

本記事では、 Google Cloud（GCP）のデータベース・ストレージサービス「 Cloud Bigtable 」について、基礎的な内容から、サービスの特徴、オススメな理由、導入事例まで一挙にご紹介します。

データベースやストレージサービスの導入を検討している方は、ぜひ最後までご覧ください。

Google Cloud（GCP）とは？

Google Cloud（GCP）は Google が提供しているパブリッククラウドサービスです。同じ種別のサービスとしては、 Microsoft 提供の Azure や Amazon 提供の AWS などが挙げられます。

Google Cloud（GCP）は「 Gmail 」や「 YouTube 」などの有名サービスで実際に動いているプラットフォーム技術をそのまま使用できるため、非常に高いインフラ性能を誇ります。

コンピューティングやデータベースをはじめとして、 Google Cloud（GCP）には様々な機能が搭載されており、企業の生産性向上や業務効率化を実現するための強い味方になります。

Cloud Bigtable とは？

Cloud Bigtable は、 Google が提供しているデータベースサービスであり、ストレージサービスとしての機能も搭載しています。

Cloud Bigtable は Google Cloud（GCP）に内包される形でサービス提供されており、「 Google 検索」や「 Google マップ」など、多くの Google サービスで実際に利用されています。

Cloud Bigtable は全世界に散らばる Google のデータセンター内に膨大な量のデータを格納しており、一般企業が Cloud Bigtable を活用することで、Google が自社の基幹システムに利用している環境をそのまま使うことができます。

Cloud Bigtable の特徴

高速なデータ通信

Cloud Bigtable の大きな特徴として、レイテンシーが低い点が挙げられます。レイテンシーとは、データ転送における通信の遅延時間を指す言葉です。Cloud Bigtable は「10ミリ秒未満」という非常に低いレイテンシーを誇っており、高速なデータ通信を実現します。

高い可用性

可用性とは、システムやサービスが停止することなく稼働し続ける能力です。

Cloud Bigtable は Google Cloud（GCP）の一機能として提供されています。Google Cloud（GCP）自体が非常に高い可用性を誇るため、 Cloud Bigtable もまた、安定的なサービス稼働が保証されています。

さらに Google が自社サービスに Cloud Bigtable を活用している点からも、安心して業務に利用することができます

他のビッグデータツールと統合可能

Cloud Bigtable は他のビッグデータツールと容易に統合することができるため、他のツールを利用している場合でも効率的に運用することができます。代表的なツール例としては、「 Hadoop 」「 Dataflow 」「 Dataproc 」などが挙げられます。

従量課金型の料金体系

Cloud Bigtable は使った分だけ料金が発生する従量課金型の料金体系となっています。そのため、課金の仕組みを理解し、自社の状況に合わせた適切な利用を心掛けることが大切です。

NoSQL 型を採用

Cloud Bigtable のサービス構成は「 NoSQL 」を採用しています。

NoSQL とは「 Not Only SQL 」の略語であり、データベースにおける型を指す言葉です。他に有名な型としては、RDB （リレーショナルデータベース）が挙げられます。

NoSQL については、以下の記事が参考になります。

RDB（リレーショナルデータベース）とは？NoSQLデータベースとの違いを徹底解説

データベース・ストレージサービスとして Cloud Bigtable がオススメな理由

大量のデータを高速で処理できる

前章でもご説明した通り、 Cloud Bigtable は10ミリ秒未満という非常に低いレイテンシーが特徴のひとつとなっています。そのため、膨大なデータを取り扱う場合でも、スピーディーに作業を進めることが可能になります。

また、どんなにサービス自体の処理速度が速かったとしても、レイテンシーが発生してしまうようでは、実務には耐えられません。その意味では、通信遅延のリスクも低減できる Cloud Bigtable は有力なサービス候補になります。

安定した運用を実現することができる

Cloud Bigtable はダウンタイムなしで利用することができます。ダウンタイムとは、保守や不具合によって、システムやサービスが稼動停止する時間のことです。

大前提として、 Cloud Bigtable は Google Cloud（GCP）の高い可用性をバックボーンとしており、ダウンタイムが存在しないため、実業務において安心して利用することができます。

さらに Cloud Bigtable のデータ書き込みは1秒あたり数千回から数百万回まで可能となっており、 Google 自身も自社で利用しているため、安定性という意味では絶大な信頼を誇るサービスだと言えるでしょう。

BCP 対策に活用できる

Cloud Bigtable は自動でデータのレプリケーションを実行することができます。レプリケーションとは、リアルタイムにデータをコピーする技術のことです。

レプリケーションにより、マスターデータベースと同じものを瞬時に作成できるため、万が一、障害や自然災害が発生した場合でも、システムを停止させることなく、事業を継続することが可能になります。

本来、 BCP 対策は追加コストを払って行うケースも多いため、標準でレプリケーション機能が搭載されている点は、企業にとって大きなメリットになります。

BCP対策に関して理解を深めたい方は以下の記事がオススメです。

オンプレよりも安全？クラウドがBCP対策に選ばれる理由とは?

コスト削減を実現できる

Cloud Bigtable は従量課金型のサービスであり、使用量に応じて発生する料金が変動します。また、利用料金は都度確認することが可能なため、自社の経済状況を加味しながら、利用量を調整することができます。

さらに、 Cloud Bigtable は一定期間の継続利用により、料金が割引になる仕組みが存在します。特に申請は不要であり、継続利用割引が自動的に適用されます。

利用量に比例して割引率も高くなるため、 Cloud Bigtable を活用して業務を進めていきたい企業にとっては、お得な料金で利用することが可能になり、コストの削減に寄与します。

Cloud Bigtable の導入事例

A 社では web 接客のプラットフォームを展開しています。サイト来訪者の特徴および行動をリアルタイムに可視化・分析し、個人ごとに最適な接客を web 上で実現するサービスです。

同サービスの開発を始めた2013年当時は、 Google Cloud（GCP）以外のクラウドプラットフォームを利用して、自社サービスを構築していました。ところがサービスが拡大するにつれて、維持コストやデータベースシステムの利用料金が膨大になり、大きな課題のひとつとなっていました。

さらに、コストが高い点に加えて、パフォーマンスも不十分であり、リアルタイムのデータ解析を実現することは難しい状況でした。そこで、至急対策を講じる必要があり、 Google Cloud（GCP）が選択肢として挙がりました。

複数サービスを検討した結果、 Google Cloud（GCP）の採用を決めた理由は BigQuery や Cloud Bigtable の圧倒的なパフォーマンスであったと言います。様々なデータをリアルタイムに集計・表示させることができ、 A 社が抱えていた課題を見事に解決することができました。

例えば、サイト来訪者の行動データを集計し、リアルタイムに表示する機能については Cloud Bigtable を採用しました。これらを実行するためには、コンマ数秒の単位でデータベースを書き換える必要がありますが、 Cloud Bigtable は大量のデータでも高速に処理することができ、レイテンシーも少ないため、非常に安定したパフォーマンスを実現しています。

このように、高速処理かつ高い安定性を誇る Cloud Bigtable の導入により、 A 社は多くの課題を解決できました。さらに Cloud Bigtable にサービス変更したことで、コストが劇的に改善した点も見逃せないポイントです。まさに Cloud Bigtable ならではの強みが発揮された導入事例であると言えます。

※参考： Google Cloud Platform Japan Blog 「 BigQuery と Bigtable への移行で理想的なリアルタイム処理を実現」