AZEST AI TECH BLOG / 2026 CATEGORY / GOOGLE CLOUD

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INSIGHTS

Google Cloudのデータ、AI、サーバーレス技術を活用した実装と運用の知見を紹介します。

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なぜデータ層にロジックを?効率・コスト・安全性を最大化する設計思想

ソフトウェア設計において、なぜロジックをデータベースなどのデータ層に配置するのでしょうか?本記事では、MVC設計理念に基づき、このアプローチが「効率化」「コストダウン」「セキュリティ向上」という3つの重要な目標をいかにして実現するかを解説します。データベース本来の高速な処理能力を活かし、通信量を削減し、ビューを用いて機密データを保護する、この基本かつ強力な設計の核心に迫ります。

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GCPの切り札「BigQuery」とは?AWSとの違いから学ぶデータ基盤の重要性

AWSが「リフト&シフト」で先行したクラウド市場に対し、GCPは「サーバーレス」技術と、その最終的な切り札である「BigQuery」で差別化を図っています。本記事では、GCPの戦略的背景を解説し、BigQueryがなぜ重要なのかを明らかにします。プロジェクトを跨いでデータを接続できる唯一のサービスであるBigQueryの強力な機能や、「データセット」「テーブル」「ビュー」といった基本概念を理解し、これからのデータ基盤構築に役立てましょう。

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【初心者向け】Google Cloud IAMとは?Geminiの権限付与を例に解説

Google Cloudのセキュリティの要であるIAM(Identity and Access Management)について、「誰が・どのリソースに・何ができるか」という基本概念から、最小権限の原則の重要性までを分かりやすく解説します。具体的な例として、AIアシスタント「Gemini」の利用に必要な「Gemini for Google Cloud ユーザー」ロールで何ができるようになるかまでを掘り下げ、IAMの理論と実践を繋げます。

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データ1件追加して」が無理な理由とは?BigQueryの設計思想とリスク管理

顧客から「UI確認のためにテストデータを追加してほしい」という一見簡単な要望。しかし、BigQueryのような追記型データウェアハウスでは、安易なデータ追加は重大な事故につながる可能性があります。本記事では、データの信頼性を担保する「追記型」の設計思想を解説し、「分析結果の汚染」や「本番システムの誤作動」といった具体的なリスクを明らかにします。開発者がシステムの安全性を守りつつ、顧客の要望に応えるための代替案(モックアップ)についても触れていきます。

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コードが読みやすくなる!JavaScript命名規則ガイド

JavaScriptを学び始めたばかりの時、変数や関数の名前に迷うことはありませんか?実は、何気なく付けた名前が、意図しないエラーの原因になることがあります。この記事では、JavaScriptが内部で使っている「内部関数」や「予約語」、そして`type`のような一般的な単語を避けるべき理由を分かりやすく解説します。安全で分かりやすい命名のコツを学び、誰にとっても読みやすいコードを書くための一歩を踏み出しましょう。

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Firebase Functions API開発入門:基本からトリガー、ベストプラクティスまで徹底解説

Firebase FunctionsでAPI開発を始めたい方向けに、開発の基本ルールから実践的なテクニックまでを網羅したガイドです。HTTPSやCloud Storageなど4つの主要なトリガーの使い分け、コードの再利用性を高める設計、環境変数を使った安全な機密情報の管理方法などを分かりやすく解説。この記事を読めば、Firebase Functionsを使った効率的で安全なAPI開発の全体像を掴み、自信を持って第一歩を踏み出せます。

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BigQuery SQL入門:知らないと怖いLIMIT句の重要性

本記事では、BigQueryを使い始めた方向けに、基本的なSQLクエリの読み方をサンプル付きで解説します。特に、意図せぬ高額課金を防ぐために必須の`LIMIT`句の重要性と、`OFFSET`句を組み合わせた効率的なデータ取得方法(ページネーション)まで、分かりやすくご紹介します。