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Technology

Cloud Storage

データや成果物を安全かつ耐久性の高いオブジェクトとして保存するGoogle Cloudサービスです。

クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現

Current State

活用できる領域

  • コンピュート、データ、AI、監視、メール配信のマネージドサービス
  • BigQueryを中心にデータ分析基盤を構築し、既存環境からの移行、収集・変換・分析の運用まで担います。
  • 分散したデータと指標の定義を整理し、BI・可視化を通じて、日々の分析と判断に使える環境を整えます。

Cloud Storageの導入・活用をご相談ください

目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。

grasys(グラシス)の導入・運用支援

導入支援
データや成果物の保存方針を整理し、ストレージとアクセス設定を支援します。
運用支援
保存状況の確認、アクセス権限や保管方針の見直しを支援します。

具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。

Related Services

関連するサービス

課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。

データ分析基盤構築・移行
Data
Visual created with generative AI

BigQueryを中心にデータ分析基盤を構築し、既存環境からの移行、収集・変換・分析の運用まで担います。

  • データ基盤・DWH設計: BigQueryを中心に、収集、保存、変換、分析と権限管理を含む全体構成を設計します。
  • データ連携・移行: 既存DWH、クラウド、業務システムからのデータ連携と段階的な移行を進めます。
  • 運用・性能・コスト改善: 処理状況と利用傾向を確認し、性能、信頼性、コストと運用方法を継続して見直します。
データ活用
Data
Visual created with generative AI

分散したデータと指標の定義を整理し、BI・可視化を通じて、日々の分析と判断に使える環境を整えます。

  • 分析に必要なデータの整理・連携: API、Excel・CSV、データベースから、分析に使う項目と更新頻度を整理します。データの粒度や形式をそろえ、部門や期間をまたいで集計・比較できる形へつなぎます。
  • 指標・データモデル設計: 指標の計算方法、集計単位、対象範囲を明確にし、利用部門で共有できる定義にまとめます。LookMLなどを用いて、複数のレポートで同じ基準を使える分析用データモデルを設計します。
  • BI・可視化・利用改善: Lookerや個別の可視化を用い、利用者が状況や変化を確認できるダッシュボードを構築します。閲覧権限と更新方法を整え、利用状況に応じて指標や表示を見直します。
Google Cloud 設計・構築・運用
Cloud Infrastructure
Visual created with generative AI

Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。

  • アーキテクチャ設計・構築: 可用性、性能、権限、ネットワークを整理し、要件に合うGoogle Cloud環境を設計・構築します。
  • 監視・障害対応・運用保守: 可観測性と有人監視を組み合わせ、障害の検知、初動、復旧と日々の運用を担います。
  • 移行・構成管理・継続改善: 既存環境からの段階的な移行と再現可能な構成管理を進め、運用開始後も改善を続けます。

Proof / Case Study

関連する導入事例

Google Cloud移行でセキュリティ強化と安定運用を両立

株式会社島津製作所

Google Cloud移行でセキュリティ強化と安定運用を両立

業界
製造
サービス
クラウド基盤・移行 / セキュリティ
課題
30年以上にわたって増えた多様なシステムを少人数で支えながら、既存利用者への影響を抑えて安全に刷新する必要がありました。
支援
Google Cloud上に再構築し、Security Command Centerと最小権限を活用したセキュリティ対策、Kubernetesのオートスケーリング、ログ保存先の最適化を支援しました。
成果
システムの安定性向上によって監視負担が軽減され、セキュリティを強化しながらコストと拡張性を両立できる基盤が整いました。
GPU基盤の最適化で安定運用とコスト効率化を実現

バルス株式会社

GPU基盤の最適化で安定運用とコスト効率化を実現

業界
ゲーム・エンターテインメント
サービス
クラウド基盤・移行 / 運用・最適化
課題
作業者ごとのローカルディスクによる重複コストや、処理中の待ち時間、Spot VMの中断、非エンジニアによる運用確認が課題となっていました。
支援
VMの複製・自動削除、Cloud Storageによるストレージの共通化、Workflowsとスプレッドシートによる処理の自動化を進め、オンデマンドVMも選べる環境を整備しました。
成果
利用量が従来比7.0倍に増える中でも稼働コストを4.9倍に抑え、Spot VMの中断による作業停止の回避と成果物共有の効率化につながりました。

Cloud Storageの導入・活用をご相談ください

目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。

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