Google Cloud、BigQueryの非構造化データサポートや「Vertex AI Vision」を発表：Google Cloud Next '22

Google CloudはGoogle Cloud Next '22で、「BigLake」のデータ形式サポートを強化し、「BigQuery」では非構造化データに対応、「Vertex AI」では動画を使った機械学習アプリケーション開発を効率化する「Vertex AI Vision」を発表した。

[三木泉，＠IT]

　Google Cloudは、2022年10月12日に開幕した年次イベント「Google Cloud Next '22」で、データ関連のさまざまな発表を行った。同社は以前から「あらゆる環境、あらゆる形式のデータをオープンな形で分析できる」 環境やツールを提供するとしており、今回の発表もこうしたメッセージに沿ったものだという。

　Google Cloudはまず、「BigLake」で新たなデータ形式のサポートを発表した。

　BigLakeは、Google Cloudが2022年4月に発表した、データレイクとデータウェアハウスを統合するストレージエンジン。いわゆる「レイクハウス」を実現する。さまざまなデータレイク、データウェアハウスのデータを複製したり移動したりせずに統合し、多様なBI、機械学習／AIツールなどで分析できるようにする。

　BigLakeでは主要な全てのデータ形式に対応するとしていたが、今回Apache Iceberg、Delta Lake、Apache Hudiの3つのオープンソーステーブル形式のサポートを追加すると発表した。

BigQueryで非構造化データをサポート、「Vertex AI Vision」が登場

　データウェアハウスの「BigQuery」では非構造化データをサポートした。これでGoogle Cloudの音声認識、画像認識、翻訳、テキスト処理、機械学習などの機能と連携しながら、非構造化データをSQLインタフェースで扱えるようになる。

　BigQueryではまた、Apache Sparkとの新たな統合を、プレビュー版として発表した。Sparkを使い、BigQueryにストアドプロシージャを作成することができる。別個に運用していたSparkが不要になるという。

　さらにBigQueryではDatastreamとの連携も深まっている。Datastream for BigQueryでは、あらゆる場所にあるAlloyDB、PostgreSQL、MySQL、Oracle Databaseなどのデータベースから、データをリアルタイムでBigQueryに直接複製し、格納できる。このため、例えば小売業ではバッチ転送を待たずに、店舗における注文データなどをリアルタイムで分析できるようになるという。

　機械学習プラットフォームの「Vertex AI」では、「Vertex AI Vision」を発表した。リアルタイムにストリーミングで取得する動画を取り込み、分析し、管理する一連のプロセスを支援し、コンピュータビジョンアプリケーションの開発を短期化、効率化できるという。

　Vertex AI Visionではドラッグ・アンド・ドロップのインタフェースを提供する。また、製品の識別や物体検知などの一般的な作業に使える事前訓練済みモデルを用意している。既存の機械学習モデルを、Vertex AIからVertex AI Visionに取り込むこともできる。

　こうした機能を活用することで、Vertex AI Vsionではアプリケーション開発にかかる期間を最大で現在の週単位から時間単位に短縮し、コストも10分の1に引き下げられる。