2019/08/01 に開催された Google Cloud Next ’19 Day2 のイベントレポートです。

■Day1の様子

■基調講演

阿部 伸一さん [Google Cloud]
ジョン ジェスターさん [Google Cloud]

●顧客体験を支える柱
・プロフェッショナルサービス
・エンタープライズサポート
・ラーニング
・カスタマーサクセス
・カスタマー&パートナーエクスペリエンス
-> お客様に成功体験を提供する

■基調講演: ファミリーマート

澤田 貴司さん [株式会社ファミリーマート]

●ファミペイ
・300万ダウンロード突破

●現場第一主義
・実態把握
　　ブレスト 2,000回+
　　課題を徹底的に競技して改善

●4大改革
・店舗オペレーション
　　わからないので年齢性別キー廃止
　　GSuiteで1分動画
・商品/マーケティング
　　ファミチキ先輩
・社内意識
　　服装自由化
　　　　自ら考えて行動する
　　　　企業文化創造へ
　　本社移転
　　　　サンシャイン -> 田町
　　　　フロアを集約
　　変われ と言っても変わらない
　　見えるものを変えると変わっていく
・コミュニケーション
　　GSuiteを活用
　　Googleフォームで加盟店アンケート
　　　　3ヶ月に一回
　　Sawastagram
　　　　社長がどこで何をしているか、すぐに共有

●目指すこと
・地域密着
　　地方に行くほど、地域のことをよく知っている
　　淡路島
　　　　スーパーバイザは神戸にいた
　　　　毎日通っていた -> 淡路島に引越し
　　　　引越しから1ヶ月ですぐに売上UP

Googleさん 一緒に全国に広げましょう！

エイミー ローキーさん [Google Cloud]
小林 直史さん [Google Cloud]

●GSuite
・15億人+
・500万社+
・事例
　　フロントとバックで協調
　　現場の課題を本社で解決
　　全社でノウハウを共有

●新機能
・3rd Party Connectivity Cloud Search
　　SAP, Salesforce
・Chat in Gmail
・Voice
　　日本でサービス開始予定

●DEMO
・コミュニケーションがすれ違うのは会話でもアプリでも同じ
　　-> 統合されたアプリで解決
　　Gmail -> GCal
　　Gmail -> Hangout
　　　　社外メンバーの追加できる
　　　　ラベルで注意換気も
　　　　Hangout -> Drive
　　　　　　権限付与
　　動的メール
　　　　Slide でコメント -> 動的メール
　　　　動的メールで返信 -> Slideコメント反映

■基調講演: 日本商工会議所

岩本 敏男さん [日本商工会議所, 株式会社 NTT データ]

●日本商工会議所
・創立者 渋沢栄一
・企業数 1,250,000
・会議所数 515

●中小企業の割合 99.7%
・日本でも世界でも同じ割合
・サプリチェーンを担っているのは中小企業

●少子高齢化による人手不足問題
・海外から来てもらったりもしている
・IoT, AIで解消していきたい

●中小企業に適したIT
・低コスト
・専門知識不要
・高いセキュリティ
・使いやすさ
-> クラウドが最適
　　CPU, Storage, Network の成長
　　GSuiteで日本全体をひとつに

●中小企業への取り組み
・NTTと連携、実践塾
・全国中小企業クラウド実践大賞
・Grow with Google

ウルス ヘルツルさん [Google Cloud]

●グローバルインフラの構築
・5兆円以上の投資
　　セキュリティの信用がなければ利用してもらえない

●セキュリティ
・お客様のデータはお客様のもの
　　管理者アクセスも透明化
・包括的なセキュリティをデフォルトで実装
　　Data Loss Prevention
　　VPC Service Controls
　　Anomaly Detection ★NEW
・可視化とコントロール
　　Cloud Security Command Center
　　Event Threat Detection
　　Chronicle Backstory ★NEW

●関連プロダクト
・ChromeBook
　　ハードウェアからセキュリティを考慮
・GSuite + FIDOセキュリティ
　　アカウント不正利用 発生なし
　　Titanセキュリティーキー
　　アンドロイド端末にも
・Advanced Protection Program
　　ベータ版提供開始

・構成例
　　Chromebook
　　　　-> ID Aware Proxy
　　B2B App
　　　　-> Apigee
　　　　　　-> Anthos

ジュリー プライスさん [Google Cloud]
菅野 信さん [Google Cloud]

●スマートアナリティクス
・BigQuery
　　東京、大阪リージョンで利用可能
・DWHのモダナイゼーション
・Hadoop、Sparkの実行
・ストリーミングアナリティクス

●DEMO
・Cloud Data Fusion
　　ベータ版開始
　　様々なシステムからデータを収集
・構成
　　Cloud Data Fusion
　　　　オンプレ mysql
　　　　変換、BigQueryへの投入
　　　　　　Visual Editor
　　　　　　batch, realtimeのパイプライン
　　DataPortal
　　　　BigQueryのデータを可視化
　　更に分析
　　　　-> 数億行のデータはspread sheetでは無理
・Connected sheets
　　β版近日公開
　　ワークシート関数をBigQueryに適用
・AutoML Tables
　　誰もが容易に最先端のモデルを開発
　　画面から学習モデルを作成
　　　　BigQueryから読みだしたデータ構造を選択
　　予測結果をBigQueryへ戻す　　
・BigQuery -> DataPortal で可視化

■基調講演: アサヒ

知久 龍人さん [アサヒグループホールディングス株式会社]

●アサヒ
・ミッション
　　期待を超えるおいしさ
　　新しい生活文化の創造
・期待を超える価値
　　市場ニーズ・変化よりも早く答えにたどり着く
　　様々なデータを活用
・課題
　　オンプレの運用コスト
　　投資できるお金がない
・目的
　　メーカーとして売ることに注力したい
　　キーワードはスピード

●Category Management
・自社開発
・小売向けに最適な店売りを提案
・BigQuery
　　10TBのRAWデータなら数分〜数十分
・GKE
　　処理をすべてマイクロサービス化
　　市場ニーズ・変化に柔軟に対応
　　コンテナひとつで新しい技術に乗り換え

●SoRの再定義
・SoEへの投資にシフトしていきたい
・SoRの領域をクラウドネイティブに

■基調講演: D.A.C

徳久 昭彦さん [博報堂DYホールディングス, デジタル・アドバタイジング・コンソーシアム株式会社]

●D.A.C
・行動ターゲティング広告などを開発
・博報堂DYグループのDXを担当

●AudienceOne
・DMP
　　オンラインのデータが中心
・課題
　　オンライン/オフライン、人のデータが分断している
　　-> 生活者データドリブンマーケティング

●Market One
・オーディエンスデータの分析でGCPを利用
・エンジニアなし、プランナーだけ

●DialogOne
・メッセージング管理ソリューション

●デジタル広告とGCP
・トラフィックが大量
　　-> クラウドがマッチ
・元号発表時などにスパイク
　　-> k8sキャパシティプランニング

●展望
・安全で健全なマーケティング施策

ラジェン シェスさん [Google Cloud]

●AIをすべての人に
・企業の意思決定者
　　Document Understanding AI
　　Recommendations AI
　　Contact Center AI
・開発者
　　Cloud AI Platform
　　AI Hub
　　Auto ML Tables
　　AutoML Video Intelligence
　　Cloud Vision API
　　　　OCR 200ヶ国語
・あらゆる企業で機械学習の事例が出てきている
　　データを活用することでCXを向上

■基調講演: SOMPOホールディングス

楢﨑 浩一さん [SOMPOホールディングス株式会社]

●保険業界のデジタルディスラプション
・preventiveでproactiveに価値が変わってくる
・自動差保険
　　MaaS
・火災保険
　　Smart xyz
・生命・医療保険
　　Digital Health
・他業界
　　Cyber Security
　　Drone Insurance

●SOMPO Digital Lab
・スクラムチーム
　　2週間スプリント
・Digital Sandbox
　　ハイブリッドクラウドの開発環境
・文字認識 -> 保険証券の自動解析
　　Cloud Vision
・センサー情報 -> クラウド -> 介護士へ可視化
　　Firebase と Cloud Run

アミット ザベリーさん [Google Cloud]
ハナン ユーセフさん [Google Cloud]

●基幹システムのモダナイズ
・マイグレーション
・モダナイゼーション
・パフォーマンス

●Migrate for Compute Engine
・AWSからVMsへの移行
・AzureからVMsへの移行
　　β版提供開始
・vSphereをGCPで動かせるように

●Traffic Director
・AnthosでGA
・サービスメッシュ
・マルチクラウド

●Layer 7 Internal Load Balance
・Traffic Director / envoy

●Xeonスケーラブルプロセッサ

●GCP上でSAPを稼働させる
・大きなメモリを持ったインスタンスが必要
　　-> 6TB, 12TBのVMs
・可用性
　　計画ダウンタイムをなくす LiveMigration
・セキュリティ
・柔軟性
　　移行先のシステム構成
　　確約利用割引を成長に合わせて適用

●DEMO
・SAP hana
・gcloudコマンドでlive Migration
　　VMの切り替えは1sec以内
・stackdriverで確認
・spectreの時などの脆弱性による再起動
　　自分でない誰かがビジネスを止めている状況
　　Live Migrationなら問題ない

阿部 伸一さん [Google Cloud]

●ビジョン
　　グローバル規模の分散インフラ
　　DXのプラットフォーム
　　DXの企業向けソリューション

かつてないクラウドを体験しよう

■hacci: リクルート各サービスログをリアルタイム処理・分析するためのデータ パイプライン

佐伯 嘉康さん [株式会社リクルートテクノロジーズ]
稲村 秀人さん [株式会社リクルートテクノロジーズ]

●hacci
・リクルート社内開発のパイプライン基盤
・ターゲットはログ
　　サーバサイド
　　　　プロセスが出力するログ
　　クライアントサイド
　　　　JSのビーコンログ

●入力インタフェース
・Cloud Functions
　　HTTP
　　クライアントログ
・Cloud Pub/Sub
　　fluentdなど
　　サーバサイドログ
・Cloud Storage
　　log rotate時に一括など
　　バッチインタフェース
　　uploadトリガーでpub/subへ

●Dataflow
・hacci形式に変換
　　Dataflow
・登録された宛先を参照
　　AppEngine
　　　　データのfrom/toを設定
　　　　Cloud Datastore
・hacci形式
　　Protocol Buffers
　　　　スキーマを外出し
　　　　ファイル形式はJSON/CSV/TSV
　　なぜ？
　　　　すべての人が容易にデータを参照できる世界
　　　　スキーマ定義とコードを分離

●出力インタフェース
・Cloud Pub/Sub
・BigQuery

●なぜこの構成？
・すべてのコンポーネントがマネージド
　　運用が楽
　　　　一人で始めたプロジェクト
・すべてのコンポーネントがスケーラブル
　　季節性などの波がある

●言語
・Terraform
・JavaScript
・Java
　　DataflowがApache Beamなので
・Golang

●監視
・Stackdriver Logging/Monitoring
　　複数メトリクスの監視・アラート制御
・Slack(Twitter経由)
　　Stackdriverが落ちた時の検知
　　Google Cloud Status Dashboard の情報

●Web API: Cloud Functions
・Cloud Functions
　　初期検証には最適
-> Firebase Hosting + Cloud Functions
　　カスタムドメインで内部を隠蔽
　　Cold Start
　　　　定期リクエストで上げられるが
　　　　スケール時は無理
　　PubSubの同期処理がネック
　　　　ブラウザから利用し始めたらボトルネックになった
-> GKE
　　パフォーマンスと自由度
　　成長に合わせて柔軟に

●CI/CD
・Argo Workflows
　　Application of Applications pattern
・Argo CD
　　Sealed Secrets
・GitOps
　　app: 一般的なCI + config repoへプルリ
　　config: manifest pushでk8sに反映

●IAP & SSO
・Cloud Armor -> Identity-Aware Proxy -> Argo Workflows
　　　　　　　-> SSO -> Argo CD
・GCPの機能利用で低コストで構築できた

●Dataflow: Cloud Dataflow
・Dataflow Streaming Benchmark
　　指定したQPS、JSONスキーマでPub/Subにメッセージ送信
・Steaming Engineを有効化
　　スケール時のwatermark lagが改善
　　インスタンスサイズが小さくなる
　　設定だけで適用できる

■ビジネス ドリブンで使う機械学習 〜 Air レジのサポート効率化〜

近藤 恭平さん [株式会社リクルートライフスタイル]
近藤 慧さん [株式会社 リクルートライフスタイル]

●Airシリーズ
・商うを、自由に。
・regi, pay, reserve, wait

●データの活用レベル
・データがない環境、見ない
・データが散財、限られた人しか見ない
・DWH/BIが整備、アドホック分析、定量観点で判断する文化
・データサイエンス導入、データ活用の自動化

●前提
・toBサービス
　　導入する側の負荷にサポートが必要
　　初期設定のデータ登録など
　　電話、メール、マニュアル、チャットなど
・CSのタッチポイント
　　Tier1: ハイタッチ
　　　　対面
　　Tier2: ロータッチ
　　Tier3: テックタッチ
　　　　人を介さない
・問題
　　利用を始める店舗が急激に増加
　　サポートに必要なリソースが足りない
・対応
　　機械学習で、誰をサポートすべきかを判断
　　データはある
・制約
　　ビジネス部門が学ぶには時間がない
　　Cost/Delivery vs Outcomeのバランスが取れない
　　データサイエンティストのアサインも難しそう

●BQML
・BigQueryのデータを使って学習
・BigQueryにDataMartがあった
・デフォルトの設定で、精度が高めだった
　　属性でのセグメンテーションがねらいだったが
　　行動ログから判断できるように

●結果
・2人 + BQ管理者サポートで 1ヶ月でデリバリ
・優先順位づけを実現
・サポートを絞りながら、導入率はキープ

●自分たちでやることが重要
　　No PoC
　　No Communication Cost
　　Outcome Driven

■少人数で実現する GKE と Firebase を使ったモバイルアプリ開発手法

谷村 大樹さん [Google Cloud]
森下 真敬さん [株式会社Ginco]

●Ginco
・ブロックチェーンを、誰もが自由に。
・事業
　　ウォレット
　　ソリューション
　　マイニング

●ブロックチェーンとは
・価値や権利のやりとりを、管理者なしで実現
・Crypto Space内でやり取りされる 価値や権利の記録
　　Crypto Space
　　Crypto Assets
　　Crypto Currency
・国内市場への影響は 67兆円
　　by 経産省 2014
・2022までに1200億円まで成長

●これから
・生活者が、スマホアプリから様々な金融サービスへアクセス
・事業者が、従来サービスに、金融的な付加価値をつけていく
　　Game x Fintech
　　　　ゲーム内のアセットをユーザ同士が売買
　　SNS x Fintech

●暗号資産ウォレット事業
・ブロックチェーン上の資産を、安心・安全に管理
・Ginco
　　ダウンロード数 50,000DL+
　　入金金額 200億円+
・Ginco Enterprise Wallet
　　事業者向けウォレット
　　複数の承認が必要

●モバイルアプリの技術選定
・開発チーム
　　バックエンド 2人
　　iOS 2人
・開発期間
　　4ヶ月
・必要なもの
　　注力したいのは、鍵の管理とUI/UX
　　-> GKE x Firebase

●ブロックチェーンのノード運用
・可用性
・バージョンアップのしやすさ
・R&Dのしやすさ
-> k8s

●GKEの特徴
・Logging / Monigoringの設定が簡単
・workloadやserviceがGUIで確認できる
・Istioが使える
・Container Registryの接続が簡単

●構成
・1環境あたり24Pod(blockchain node)
　　dev/stg/prod
　　　　stg/prod はlive
　　で 60 blockchain node
・ヘルスチェックサービス
　　最新ブロックを動悸しできていない
　　-> LBから切り離す
　　-> 正常なノードを伝え、接続させる

●GitOpsライク
・config repoでhelm chartを管理

●ブロックエクスプローラ
・ブロックチェーンノード
　　データを検索したい
　　ノード自体に検索システムがない
　　高負荷に耐えられない
　　-> mustな存在
・OSSやpublicなものもある
　　それぞれでインタフェースが違う
　　リクエスト制限がかかっている
　　使いづらい
　　-> 内製が必要
　　　　ブロックチェーンの深い理解が必要

●開発初期
・GAE + Cloud Datastore
　　フロントとのすり合わせが大変
　　リアルタイムデータ取得で時間がかかる
-> Firebase
　　サーバレスで管理コストなし
　　CloudFunctionsで他サービスに連携
　　サーバ開発がなくなる
　　　　-> テスト工数ごっそり

●特徴
・スキーマレスなのでマイグレーションなし
・alter文がないので、バッチは自力で実装

●費用感
・全環境で10万程度
・デイリーで、Read 5万回、Write/Delete 2万回

●アクセスコントロール
・クライアント -> Cloud Firestore
　　Read / Write権限
　　バリデーション

●Firestore Local Emulator
・便利！
・Ruleが本番と違う動きをすることがある

●ポイント
・正規化
　　クエリ数とのトレードオフ
　　ユーザデータは更新頻度が高いから正規化
　　Twitterの鍵アカのような昨日はルールがかなり複雑
　　　　ユーザがそこしか見ないアプリなら向いている
・NOT NULL制約がない
　　null / undefined問題
・Collection Group Query
　　Blog -> Article -> Comment
　　　　　　-> Comment
　　でCommentかぶると、両方検索してしまう
　　名前をユニークに
・マイグレーション
　　スクリプトで頑張る
　　CollectionIDにバージョンプリフィックス
　　クライアント側にmigreロジックをもたせる
・管理画面の権限
　　カスタムクレームで管理者用ルールを設定
・クラッシュログ
　　Crashlytics -> Functions
・行動ログ
　　Analytics -> Functions
・強制アップデート
　　Remote config
　　　　OSごとの最低バージョン
・Firestoreのバックアップ
　　CloudStorage -> BigQuery

●Ginco Enterprise Wallet
・強力なセキュリティ
・2種類のウォレット
-> 暗号資産管理の総合APIサービス
　　鍵の管理に使える

●利用GCPサービス
・Pub/Sub
・GKE
・Spanner
　　なぜ？
　　　　モバイルウォレットよりも複雑なクエリ
　　　　一貫性が必要なので固いスキーマ
　　　　データ量が増えた
　　ORMはないのでゴリゴリ書く
　　クラスタのCPU管理は必要
・KeyManagementService
・Cloud HSM
　　秘密鍵を物理的に分離された場所に保存
　　フルマネージドで従量課金
　　-> ユーザの鍵とHSMの鍵でマルチシグ

GCPを金融領域で活用していきます！

■感想

Cloud Data Fusion / BigQuery / AutoML Tables / Data Portal / Connected sheets のdemoすてきでした！いつも使っているシステムに、こんな分析環境が後付けできると思うとワクワクしますね！

GKE + BigQuery の組み合わせは、今日もたくさん伺えました。
BigQueryにデータを蓄積するのであればBQMLで予測をはじめるのが簡単そうですね。

ライクも含めてGitOpsなCI/CDを採用しているところが、やはり多いですね。みなさんconfig repoと環境の紐付けどうしてるんでしょう？CDのしくみ次第だとは思いますが、ブランチで持つのか、ディレクトリで持つのか、もう一歩踏み込んだ話をすると、結構分かれそうかな、と想像しています。

2日間を通して、たくさんの学びを共感をいただきました！
登壇者の皆さん、運営の皆さん ありがとうございました！！