GCP入門：ワークロードとは

よっしー

こんにちは。よっしーです(^^)

今日は、ワークロードについて解説しています。

背景
ワークロードとは
なぜワークロードと呼ばれるのか
おわりに

背景

ワークロードについて調査する機会がありましたので、その時の内容を備忘として記事に残しました。

ワークロードとは

Google Cloud Platform (GCP) におけるワークロードについて、簡潔に説明します。

GCPでは、ワークロードとは、クラウド上で実行されるアプリケーションやサービスのことを指します。主なワークロードの種類には以下があります：

コンピューティング: 仮想マシン、コンテナ、サーバーレス関数など
ストレージ: オブジェクトストレージ、ブロックストレージ、ファイルストレージ
データベース: リレーショナル、NoSQL、インメモリなど
ネットワーキング: 仮想ネットワーク、ロードバランサー、CDNなど
分析と機械学習: ビッグデータ処理、AIモデルのトレーニングと推論
セキュリティとID管理: アクセス制御、暗号化、監査ログなど

これらのワークロードは、GCPの様々なサービスを組み合わせて構築・運用されます。

以下にGCPのワークロードの具体例を例示します。

コンピューティング

Compute Engine: カスタマイズ可能な仮想マシン（VM）を提供
Google Kubernetes Engine (GKE): コンテナ化されたアプリケーションの管理
Cloud Functions: イベント駆動型のサーバーレス計算
App Engine: フルマネージドのアプリケーションプラットフォーム

ストレージ

Cloud Storage: スケーラブルなオブジェクトストレージ
Persistent Disk: VMのためのブロックストレージ
Filestore: フルマネージドのファイルストレージ

データベース

Cloud SQL: MySQLやPostgreSQLなどのリレーショナルデータベース
Cloud Spanner: グローバルに分散可能な高整合性データベース
Cloud Bigtable: 大規模なNoSQLデータベース
Cloud Firestore: フレキシブルなドキュメント指向のNoSQLデータベース

ネットワーキング

Virtual Private Cloud (VPC): カスタマイズ可能な仮想ネットワーク
Cloud Load Balancing: グローバルスケールのロードバランシング
Cloud CDN: コンテンツ配信ネットワーク
Cloud DNS: 高可用性のDNSサービス

分析と機械学習

BigQuery: サーバーレスのデータウェアハウスとBIエンジン
Dataflow: ストリームおよびバッチデータ処理
Vertex AI: 機械学習モデルの開発、トレーニング、デプロイ
Cloud Natural Language: テキスト分析API

セキュリティとID管理

Cloud Identity and Access Management (IAM): きめ細かなアクセス制御
Cloud Security Command Center: セキュリティとリスク管理プラットフォーム
Cloud Key Management Service (KMS): 暗号鍵の管理
Cloud Audit Logs: GCPリソースの使用状況とアクティビティの監査

これらのサービスを組み合わせることで、様々な規模と複雑さのワークロードを構築できます。例えば：

Webアプリケーション: App Engine + Cloud SQL + Cloud Storage
マイクロサービス: GKE + Cloud Pub/Sub + Cloud Spanner
データ分析パイプライン: Dataflow + BigQuery + Looker
機械学習プロジェクト: Vertex AI + Cloud Storage + Cloud Functions

各ワークロードは、GCPのマネージドサービスを利用することで、スケーラビリティ、信頼性、セキュリティを確保しつつ、運用の負荷を軽減することができます。

なぜワークロードと呼ばれるのか

「ワークロード」という用語の使用には、いくつかの理由があります：

包括的な概念：
「ワークロード」は、単なるアプリケーションやサービスよりも広い概念を表します。これには、計算処理、データ処理、ネットワーキング、ストレージなど、システムが行う全ての作業が含まれます。
リソース消費の観点：
クラウドコンピューティングにおいて、「ワークロード」はシステムに課される作業量や負荷を意味します。これは、CPUの使用率、メモリ消費、ネットワークトラフィック、ストレージIOなどのリソース消費と直接関連しています。
スケーラビリティの考慮：
クラウド環境では、需要に応じてリソースを動的に調整する必要があります。「ワークロード」という概念は、この変動する作業量や負荷を表現するのに適しています。
移植性と抽象化：
「ワークロード」は、特定のインフラストラクチャや実装に依存しない抽象的な概念です。これにより、オンプレミスからクラウドへの移行や、異なるクラウドプロバイダー間での移植性を議論しやすくなります。
運用とマネジメントの視点：
ITオペレーションの観点から、「ワークロード」は管理・監視・最適化の対象となる作業単位を表します。これは、リソース割り当て、パフォーマンスチューニング、コスト最適化などの活動と直接関連しています。
ビジネス価値との関連：
「ワークロード」は、技術的な実装だけでなく、それが提供するビジネス機能や価値も含意します。これにより、技術チームとビジネスチームの間のコミュニケーションが容易になります。
クラウドネイティブな思考：
クラウドコンピューティングの文脈で「ワークロード」を使用することで、従来の固定的なインフラストラクチャの考え方から、より柔軟で動的なリソース利用の考え方へのシフトを促します。