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システム開発を効率化できる DevOps とは?新しい開発手法の導入で生産性向上を実現!
2023.05.11

システム開発を効率化できる DevOps とは?新しい開発手法の導入で生産性向上を実現!

近年、 DevOps という言葉が注目を集めています。ソフトウェアやシステムを開発・運用するための手法の一つであり、 DevOps を導入することで企業は様々なメリットを享受できます。 DevOps は一般的な言葉として定着しつつありますが、意味を正しく理解していない方も多いのではないでしょうか。

そこで本記事では、 DevOps とは何か、という基本的な内容から、 DevOps のメリットや活用事例など、あらゆる観点からわかりやすくご説明します。ソフトウェアやシステムの開発・運用を効率化したいと考えている方は、ぜひ最後までご覧ください。

DevOps とは?

DevOps とは、開発チームを意味する「 Development 」と、運用チームを意味する「 Operations 」を組み合わせた造語であり、日本語では「デブオプス」と読みます。複数のセクションが協力しながら、ソフトウェアやシステムを開発・運用していく手法を意味する言葉です。

従来、ソフトウェアやシステムを開発する際は、開発担当者と運用担当者がそれぞれ分業しながら作業を担当していました。しかし、両者は異なる立場にいるため、場合によっては対立してしまうことがあります。

例えば、開発担当者は新機能を実装したい一方で、運用担当者はシステムの安定稼働を重視するため、新機能の追加を拒むようなケースが考えられます。企業がシステムを開発・運用するための最終目的は、自社の生産性向上や利益向上ですが、社内に対立関係が存在している場合、当然ながら効率的なシステム運用を実現することはできません。

そして、上記の課題を解決するための手段として、 DevOps という考え方が生まれました。このように、 DevOps は開発担当者と運用担当者との間にある対立関係を解消し、理想的な連携を実現するためのものです。

DevOps とアジャイル開発との違い

DevOps と混同しやすい言葉として「アジャイル開発」が挙げられます。

アジャイルは「機敏な」という意味の英単語である「 agile 」を語源としています。現在、アジャイル開発はシステム開発における主流となっており、多くの企業が採用している開発手法です。開発プロセスを複数の段階に分けて、機能単位の小さなサイクルで繰り返す点が大きな特徴となっています。

アジャイル開発では自社要件に優先順位づけを行い、重要なものから開発を進めていきます。そのため、優先度が高い機能から順番に実装し、徐々に1つの大きなシステムが完成するイメージです。

DevOps とアジャイル開発は「システム開発の手法である」という点においては共通していますが、両者は明確に異なるものです。

前述した通り、アジャイル開発はプロセスを段階的に分けて開発を進めていく手法であり、システム開発自体の技術的な「やり方」を意味しています。一方、 DevOps はもう少し概念的なものに近く、複数セクションが相互協力しながらシステム開発・運用を進めていくことを指しており、システム開発に関わる「考え方」のような意味合いが強いと言えます。

このように、 DevOps とアジャイル開発は明確に異なるものとして区別されるため、両者の違いを正しく理解しておきましょう。

アジャイル開発のメリット・デメリット、種類や活用すべきシーンなどさらに詳しく知りたい方は以下の記事がオススメです。

アジャイル開発とは何か?メリット・デメリットや活用事例まで一挙に紹介!

DevOps における4つの要素

DevOps を考える上では、以下4つの要素が重要になります。どれも立場の異なる相手に対して敬意を払い、良好な関係を生み出すための考え方となっています。

  • Respect (尊敬する)
  • Trust (信頼する)
  • Healthy attitude about failure (寛容な心を持つ)
  • Avoiding Blame (友好的に接する)

以下、それぞれの要素について順番に見ていきましょう。

Respect (尊敬する)

DevOps を実現するためには、相手を尊敬する気持ちを忘れてはいけません。お互いに担当する業務範囲は異なりますが、相手の役割や仕事に対して敬意を払い、常に当事者目線を持って相互連携することが大切です。

Trust (信頼する)

開発担当者と運用担当者との間に信頼関係がなければ、最終的な成果物(システム)のクオリティは下がります。お互いがお互いを信頼し、相手に仕事を任せられる環境を作ることで、効率的な DevOps を実現することができます。

Healthy attitude about failure (寛容な心を持つ)

開発・運用のどちらにも共通することですが、人間が作業する以上はミスが発生するリスクがあります。しかし、万が一ミスが起きた場合でも、相手のミスを責めるのではなく、良好な関係を維持しようとする心構えが重要です。お互いが寛容な精神を持つことで、プロジェクトを前向きに進めやすい環境を構築でき、結果として質の高いシステムを開発・運用することができます。

Avoiding Blame (友好的に接する)

DevOps を実現するためには、予期せぬ事態が発生しても冷静に対処する必要があります。頭ごなしに怒ったり、相手を非難したりするのではなく、その事象が発生した原因を客観的に分析し、再発防止に向けて建設的な議論を進めることが重要です。これにより、プロジェクト全体の質が向上し、効率的なシステム開発・運用を実現することができます。

このように、 DevOps を実現するためには、立場の異なる相手を思いやる心を持ち、協力的にものごとを進めていく必要があります。そして、丁寧に相互コミュニケーションを取りながら、各プロセスを徐々に自動化することで、システムの開発・運用を短いサイクルで継続的かつ迅速に繰り返せるようになります。

これこそが、 DevOps が目指すべき姿であり、その結果として、自社のソフトウェアやシステムの開発・運用を効率化でき、最終的には生産性向上や利益向上を実現できるというわけです。

DevOps の開発手法

一口に「 DevOps 」と言っても、実は様々な開発手法が存在することをご存知でしょうか。どのような手法があるのか、順番に見ていきましょう。

継続的インテグレーション

継続的インテグレーションは、開発担当者が担っている作業を数回に分けてリポジトリへ統合し、自動化されたテストを行う開発手法です。エラーや問題点を迅速に察知できるため、システム品質の担保に繋がります。また、システム品質が高まることで、リリースまでのリードタイムを短縮できる点も大きなメリットだと言えます。

継続的デリバリー

継続的デリバリーは、システム構築やテスト、リリースなどをスピーディーかつ頻繁に行うための開発手法です。コード変更が発生すると、本番環境へのリリース準備が自動的に実行されるため、工数を掛けることなくバグ改善などを行うことができます。そのため、システム部門のリソースが足りていない会社にとっては、オススメな開発手法だと言えます。

継続的デプロイメント

継続的デプロイメントは、デプロイを自動化することで、高頻度なソフトウェア提供を実現できる開発手法です。頻繁にデプロイを行うという意味では、継続的デリバリーと似ていますが、継続的デプロイメントの特徴はデプロイの実行までを行うことです。デプロイ実行の自動化により、短いサイクルでシステムやソフトウェアを提供できるのです。

継続的フィードバック

継続的フィードバックは、ユーザーからのフィードバックを受け取れる仕組みを構築しておく開発手法であり、一般的にはカスタマイズ可能なサービスデスクなどを用意しておきます。ユーザーの声に耳を傾けることで、システムの変更や改善をスピーディーに開発プロセスに反映し、より価値の高いシステムを生み出すことができます。

DevOps のメリット

DevOps を導入することで、企業はどのようなメリットを享受できるのでしょうか。代表的なものをいくつかご紹介します。

システム開発のクオリティを向上できる

DevOps の最大のメリットはシステム開発のクオリティ向上です。開発担当者と運用担当者が連携することで、お互いに不足している部分を補うことができ、それをシステムに反映することで、質の高い開発を実現できます。

また、仮に仕様変更などが発生した場合でも、両者が良好な関係を築けているため、スピーディーに作業を進めることが可能です。つまり、高いクオリティを担保しながら、迅速に開発を進めることができるため、システム開発における全体プロセスを最適化できるのです。

自社の生産性向上を実現できる

DevOps は自社の生産性向上にも直結します。 DevOps を導入することで、開発担当者と運用担当者が密にコミュニケーションを行うため、システムのバグなどを早期に発見することができます。これにより、ミスを修正するための時間や無駄な開発を行う時間を削減でき、システム開発における生産性向上を実現することが可能になります。

ヒューマンエラーを防止できる

DevOps を導入すれば、ヒューマンエラーを最小限に抑えることができます。ヒューマンエラーは人間が手作業を行うことで発生するミスであるため、 DevOps で開発プロセスを自動化することで未然に防げるというわけです。そのためには、開発担当者と運用担当者が連携するだけではなく、 IT ツールを導入して、作業を自動化するのがオススメです。

DevOps の実現に必要なもの

ここまで、 DevOps の基礎的な内容をご紹介してきました。それでは、実際に DevOps を実現するためには、具体的に何が必要になるのでしょうか。以下、 DevOps の実現に必要なものをご説明します。

部署間のコミュニケーション

DevOps を実現するためには、部署間のコミュニケーションが必要不可欠です。開発担当者と運用担当者が連携できていなければ、 DevOps は失敗に終わります。お互いがそれぞれの立場を尊重し合い、相手と歩み寄って考えようという姿勢を持つことが、 DevOps 実現への第一歩だと言えます。

IT ツール

様々な IT ツールを活用することで、 DevOps を効率的かつ迅速に進めることができます。例えば、チーム同士の連携を加速するためのタスク管理ツールや。円滑な意思疎通を可能にするビデオ会議やチャットなどのコミュニケーションツール、物理サーバーのコストを削減するための仮想化ツールなどが挙げられます。

これらの IT ツールを導入するためには、当然ながらコストが発生します。しかし、その費用をデメリットとして捉えるのではなく、 DevOps を実現できた時のメリットと比較して、費用対効果で考えることが大切です。 DevOps によるリターンはとても大きいので、 IT ツールのコストは必要投資であると考えてください。

外部ベンダー

基本的には DevOps は社内の複数部署が連携して行う取り組みですが、人的リソースが不足している場合は、自社だけで完結するのが難しいケースも存在します。この場合は、外部ベンダーに委託するのも有効な選択肢の一つになります。

知識や経験が豊富な外部ベンダーに相談することで、自社の状況に適した DevOps の実現ストーリーを組み立ててくれます。また、場合によっては外部ベンダーに開発委託を行い、開発プロセスの中に入ってもらうことで、質の高いシステム開発・運用を実現でき、 DevOps の効果を肌で実感することができます。

IT ツールと同様、外部ベンダーへ委託をするためにはコストが発生しますが、システム開発・運用のプロに任せられるため、コスト以上のリターンが期待できます。自社完結で DevOps に取り組むよりもスピーディーに物事が進むため、即効性を求める企業には最適な選択肢だと言えるでしょう。

ただし、外部ベンダーならどこでも良い、というわけではありません。会社選びを間違えた場合、費用に見合うだけの効果を得られないケースもあります。そのため、外部ベンダーを選ぶ際は慎重に検討することが重要です。具体的な選び方のポイントは、次章で詳しくご説明します。

DevOps のベストプラクティス

本章では、 DevOps の代表的なベストプラクティスを 2 つご紹介します。

マイクロサービス

マイクロサービスとは、個別開発した複数の小さなサービスを連携させて管理・運営を行うためのソフトウェアのアーキテクチャです。 2014 年、ソフトウェアエンジニアのマーチン・ファウラー氏が記事の中で提唱し、世の中に広く普及することになりました。

マイクロサービスでは、1つのサービスが1つのプロセスとして稼働します。また、サービス同士は API で連携を取るものの、基本的にはそれぞれが独立して存在しているため、各サービスの特性に合わせた設計を行うことができ、 DevOps においても大きな効果を発揮します。

マイクロサービスに関心のある方は以下の記事がオススメです。

マイクロサービスとは?開発の生産性を高めるための情報技術を徹底解説!

Infrastructure as Code

Infrastructure as Code は、バージョン管理や継続的インテグレーションなど、コードやシステム開発の技術を活用したインフラストラクチャの手法です。

クラウドベースの API を利用するモデルでは、開発者とシステム管理者がプログラムでスケールに応じてインフラストラクチャを操作できます。また、リソースを手動設定する必要がないため、開発者の工数を大幅に削減することができます。

Infrastructure as Code については以下で詳しく解説しておりますので、ご興味ある方は併せてご覧ください。

Google Cloud (GCP)の環境構築に向けたベストプラクティスとは?効率的な方法を実画面を交えて徹底解説!

DevOps に役立つツールとは?

一口に DevOps と言っても、実際にシステム開発を進めるためには様々なプロセスが存在します。

システム開発の大まかな流れとしては、

  • 計画
  • ビルド
  • デプロイ

となっており、この手順に沿って作業を進めていきます。

本章では、 DevOps に役立つ様々なツールについて、どのプロセスで利用するのか?という視点を踏まえながらご説明します。

Slack

Slack は「計画」のプロセスで役立つツールです。

Slack はクラウド型のコミュニケーションツールであり、 PC やタブレット、スマートフォンなど、デバイスを問わずに利用できる点が大きなメリットとなっています。

チャット形式で気軽なコミュニケーションを図れるだけではなく、チームやプロジェクト単位で専用のチャンネルを作ったり、ファイルを添付したりすることもできます。そのため、 DevOps で開発計画を立てる際、メンバー同士の円滑なコミュニケーションを促進するツールとして活躍します。

Google Compute Engine (GCE)

Google Compute Engine (GCE)は「ビルド」のプロセスで役立つツールです。

DevOps でシステム開発を進める際、柔軟な開発を実現するためにはクラウドの利用が一般的であり、市場には様々なクラウドサービスが存在しますが、 Google Compute Engine (GCE)を活用することで企業は多くのメリットを享受できます。

OS (オペレーティングシステム)は Debian や Windows など、様々な選択肢から選ぶことができ、バージョンも数多くのものを取り揃えています。また、 OS だけではなく CPU や ディスクなども豊富な選択肢が用意されており、自社の要件に合わせた希望通りの環境をビルドすることができます。

Google Compute Engine (GCE)に関心のある方は以下の記事が参考になります。

Google Compute Engine ( GCE )の2021最新情報やアップデートを一挙紹介!

Docker

Docker は「デプロイ」のプロセスで役立つツールです。

Docker は、仮想化技術の 1 つである「コンテナ型仮想化」を使ってアプリケーションを実行するためのソフトウェアであり、 1 つの OS 上で任意の数の Docker コンテナと呼ばれる環境を作成します。 Docker コンテナは、ファイルシステムやプロセスツリー、ネットワークが他のコンテナと隔離されていて、直接お互いが干渉することはできません。

Docker を用いたコンテナ型仮想化では、常にベースとなるまっさらな OS に対しての差分となるため、コンフリクトを気にする必要がありません。さらに、開発環境と本番環境の差がほとんどないため、 DevOps においても安心してデプロイを行うことができます。

Docker に関心のある方は以下の記事が参考になります。

Docker とは?最新のコンテナ型仮想化技術でアプリケーション開発を効率化!

まとめ

本記事では、 DevOps とは何か、という基本的な内容から、 DevOps のメリットや活用事例など、あらゆる観点からわかりやすくご説明しました。

ソフトウェアやシステムを効率的に開発・運用する上で DevOps は必要不可欠なものであると言えます。 DevOps の導入により、企業はシステム開発のクオリティ向上や自社の生産性向上、ヒューマンエラーの防止など、様々なメリットを享受できます。

DevOps を実現するためには、複数部署がお互いに理解を深め合い、協調する姿勢を持つことが重要です。また、部署間のコミュニケーションを円滑化したり、開発コストを抑えるための IT ツール導入も有効な手段だと言えるでしょう。

さらに、人的リソースが不足している会社や、すぐに DevOps を実現したい会社には、外部ベンダーへの委託がオススメです。プロの目線から様々なアドバイスを受けることができ、自社の開発プロセスにおける生産性向上や DevOps の早期実現を力強くサポートしてくれます。

開発会社の選び方は多岐にわたりますが、オススメの方法はパートナー制度を参考にすることです。公式に認められた制度のため、開発会社の質を見極めるには最適な指標です。

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TOPGATE 編集部

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自治体向け Google Workspace(PoCパッケージ/トレーニング)のソリューション開始のお知らせ

機能要件と非機能要件の違いとは?それぞれの要件定義の流れや重要なポイントを徹底解説!

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なぜデータ活用が進まないのか?データ活用基盤の代表的な課題をカテゴリ別に一挙紹介!

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【図解】こんなに簡単なの? Google スプレッドシートを活用したグラフの作り方を徹底解説!

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クラウド移行の 5 つの手法とは?考慮すべきポリシー策定のポイントまで徹底解説!

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リアルタイムなデータ処理を実現する OLTP とは? OLAP や DWH との違いまで徹底解説!

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Google スライドで画像、動画、音声ファイルを挿入する方法を徹底解説!

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ビッグデータ活用が企業成長の鍵!データ分析の手法や具体的な手順を徹底解説!

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Google スライドの使い方を図解付きで徹底解説!クラウドツールの活用で資料作成の効率化を実現

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オンプレミスとクラウドのセキュリティを徹底比較!自社に適したサービスの選び方とは?

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【初心者向け】クラウドとは何か?具体例やメリット・デメリットまで徹底解説!

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面談調整を効率化!Google カレンダーで予約システムの作り方を図解で解説

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【図解】 Google ドキュメントの使い方を徹底解説!ドキュメント作成から共有までの一連の流れをわかりやすく紹介

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こんなこともできるの? Google Workspace (旧 G Suite )のカスタマイズで実現できることを一挙に紹介!

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人気のオンラインストレージサービスを徹底比較! Google ドライブ、One Drive、Dropboxの違いとは?

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Google Workspace で生産性向上!エンタープライズ機能を活用した DX 支援とは?

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Compute Engine のインスタンス管理を効率化?組織の生産性を高める「システム構成の統合管理」や「システム構成のコード化・データ化」を徹底解説!

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Google研究チームが語る!AI(機械学習)の取り組みにおける5つの最新トレンド

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reCAPTCHA Enterprise の仕組みとは? Web からアプリケーションまで一貫した bot 対策を実現!

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高度化するフィッシングから守る!VirusTotalとWeb Riskを活用したセキュリティ対策とは?

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Document AI とは?非構造化データからインサイトを引き出す仕組みを徹底解説!

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Apigee Integration とは? API 管理プラットフォーム Apigee の新機能をデモンストレーション付きで解説!

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機械学習における説明性とは? AI のブラックボックス化を回避する Explainable AI をデモンストレーション付きで徹底解説!

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2022最新情報! Google Cloud (GCP)の様々なサーバーレスプロダクトを一挙に紹介

Google BigQuery で実行できる SQL と実行できない SQL

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2022最新! Google Kubernetes Engine (GKE)の最新情報をあらゆる観点から一挙にご紹介

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SAPの課題を解決! Google Cloud (GCP)と組み合わせたデータ活用方法をご紹介

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Vertex AI Model Monitoring とは? Google を支える機械学習サービス監視の MLOps を徹底解説!

Google Cloud (GCP)におけるネットワーキングの必修ポイントとは?

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Google Workspaceを活用したニューノーマルにおける新しい働き方とは?

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第3/3回「2022年Google発表 AlloyDB とは?リレーショナルDBの選定基準を徹底解説」セミナーレポート

第2/3回「2022年Google発表 AlloyDB とは?リレーショナルDBの選定基準を徹底解説」セミナーレポート

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リアルタイム分析のアーキテクチャやデザインパターンを徹底解説!

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【GCE対VMware Engine】Google Cloud (GCP)を活用したモダナイゼーションを解説

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AWS、AzureにあるデータをBigQuery で分析してみよう

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Docker とは何か?最新のコンテナ型仮想化技術でアプリケーション開発を効率化!

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2022年Google発表の新サービス紹介 〜第2回 ストレージエンジン「BigLake」でデータ活用を推進!

ソーシャルログイン(SNS認証)とは?概要やメリット・デメリット、実装するための方法まで徹底解説!

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HA( High Availability )とは?安全なシステム運用を実現するための技術・構成を徹底解説!

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Google Workspace (旧 G Suite )の共有ドライブとは? Google ドライブとの違いやメリット、使い方まで徹底解説!

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旧 Google サイトから新 Google サイトへの移行方法をご紹介!

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わかりやすい! Google Workspace のセキュリティ機能をプランごとに徹底比較

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AI 活用を加速する Vertex AI とは? Google が提供する最新の機械学習プラットフォームを徹底解説!

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API 管理を効率化する Cloud Endpoints とは?特徴やメリット、ユースケースまで徹底解説!

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オンプレミスから Google Cloud (GCP)のデータ分析基盤へ効率的にデータ移行を行う方法とは?

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効率的なデータクレンジングを実現する Cloud Dataprep とは?メリットや活用事例まで一挙に紹介!

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こんなに簡単なの? G Suite から Google Workspace への移行方法をご紹介!

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Google Kubernetes Engine ( GKE )の2021最新機能を一挙紹介!さらに便利で使いやすくアップデート?

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業務のデジタル化を阻む5つの理由とは?デジタル化を推進するための対策まで徹底解説!

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こんなに簡単にできるの? BigQuery ML で教師ラベルなしで異常検出する3つの方法とは?

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IaaS のクラウド運用をシンプルに! Google Cloud (GCP)を活用した効率化・自動化を徹底解説

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コンタクトセンター DX を実現! Contact Center AI を活用した実践的な業務デジタル化のアプローチとは?

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マイクロサービスとは?開発の生産性を高めるための情報技術を徹底解説!

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Google Cloud (GCP)で SaaS を構築するメリットとは?具体的な構築方法や導入事例まで一挙に紹介!

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Google 社員が教えるクラウドを活用した最新のサイバーセキュリティ対策を徹底解説!

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【事例付き】 BigQuery を活用したデータ分析基盤の構築方法を3ステップで解説!

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メモリも暗号化が必要? Google Cloud (GCP)によるソフトウェアサプライチェーンリスクの防止方法を徹底解説!

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クラウドを安全に運用したい!事例から学ぶ「 Google Cloud (GCP)のセキュリティにおける4つの確認事項」とは?

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民間企業も参考にすべき?日本政府が発表している「クラウドサービス利用に係る基本方針」を徹底解説!

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アジャイル開発とは何か?メリット・デメリットや活用事例まで一挙に紹介!

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BigQuery がマーケティング担当者にオススメな理由とは?

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効率的なデータの可視化を実現! Google アナリティクスと BigQuery の連携方法を徹底解説!

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BigQuery から Cloud Spanner に直接クエリを実行し、トランザクションデータをリアルタイムに分析しよう

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Cloud Spanner で性能調査をするためのポイントとは? RDBMS の一般的な観点も交えて徹底解説!

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異なる DBMS から効率的に Cloud Spanner へ移行!ツールを活用したマイグレーション方法を徹底解説!

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【DX 実現に向けたクラウド活用を考える】 IT 部門がアクションすべき具体的な4ステップとは?

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【図解】Google Workspace (旧 G Suite )管理コンソールへのログイン方法とログインできない時の対処法を徹底解説!

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Google の CDC サービス「 Datastream 」とは?企業のデータ活用に不可欠なソリューションを徹底解説!

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DX 実現に向けた必須ツール! DX においてクラウドを活用する5つのメリットとは?

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DX の実現にはシステムのクラウド化が必要不可欠?クラウド化で失敗しないためのポイントまで徹底解説!

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IT 人材が不足する3つの原因とは?企業成長を加速させるための解決策まで徹底解説!

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DX 動向調査 2021 とは?企業の DX 推進に重要なポイントや行動指針を徹底解説!

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バックアップの種類からGoogle Cloudでデータのバックアップを行う方法を徹底解説!

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チャットボット導入でコスト削減!Google Cloudでチャットボットを作ってみよう!

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ベクトル近傍検索技術とは? Google を支える最先端技術と Vertex Matching Engine を徹底解説!

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API エコノミーとは何か? Apigee を活用した新しいエコシステム構築を徹底解説!

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Event Driven Architecture とは? Cloud Run と Eventarc を活用した Google Cloud (GCP)での実装例やデモンストレーションまで一挙紹介!

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Google Cloud (GCP)の環境構築に向けたベストプラクティスとは?効率的な方法を実画面を交えて徹底解説!

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Anthos と GKE でできることは?課題の解決方法や最新アップデート情報まで一挙に紹介!

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オープンクラウドとは何か?クラウドの新時代を支える考え方や Google サービスの最新情報を一挙紹介!

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【図解】Cloud SQL のメンテナンスを徹底解説!概要や対応方法、最新アップデートまで一挙に紹介

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アナリティクス・エクスペリエンスとは何か? Google Cloud (GCP)を活用したデータの価値化を徹底解説!

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クラウドDWH(データウェアハウス)って何?AWS,Azure,GCPを比較しながら分析の手順も解説!

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Google Cloud Platfoem

Google Cloud Platform とは

GCP入門編第1回 エンジニア必読!今さら聞けない、Google Cloud Platform (GCP) って何?

【GCP入門編・第1回】エンジニア必読!今さら聞けない、Google Cloud Platform (GCP) とは?

【GCP入門編・第2回】まずは、ここから!知らないと恥ずかしい Google Cloud Platform (GCP) の事前準備!

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Google Compute Engine (GCE) でのインスタンス起動方法!

【GCP入門編・第3回】難しくない! Google Compute Engine (GCE) でのインスタンス起動方法!

すぐ出来なくても大丈夫!サンプルアプリで Google Compute Engine (GCE) の動作練習!

【GCP入門編・第4回】すぐ出来なくても大丈夫!サンプルアプリで Google Compute Engine (GCE) の動作練習!

Google App Engine の魅力とは? Google App Engine (GAE) でのアプリケーション起動方法!

【GCP入門編・第5回】 Google App Engine の魅力とは? Google App Engine (GAE) でのアプリケーション起動方法!

【GCP入門編・第7回】知らなきゃ損! Google Container Engine (GKE) での Dockerイメージを使ったコンテナの起動方法!

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Google App Maker とは? 短期間で Web アプリケーション構築を可能にした理由

【GCP入門編・第9回】 Cloud Shell で、いつでもどこでも Google Cloud Platform (GCP) が操作可能に!

【GCP入門編・第13回】 Cloud Datalab でデータの可視化を行ってみよう!

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Cloud Functions を使い App Engine のログを Slack に通知する

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【GCP入門編・第16回】アプリのパフォーマンスを視覚的に確認できる Stackdriver Monitoring を紹介!

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【GCP入門編・第18回】 Stackdriver Monitoring で Google App Engine の監視をしよう!

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自動運転と GCP - あまり知られていない自動運転分野での GCP の活用

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3大クラウドAWS、Azure、GCPの機能を比較したら見えてきたサービスごとの違いと特徴とは?

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