Gemini を活用したデータ分���移行サービスでデータを AI に対応させる

Google では、TPU やグローバル ネットワークから、モデル、データクラウドに至るまで、技術スタック全体で AI をネイティブに統合しています。Gemini モデルと AI デベロッパー ツールをデータ インフラストラクチャに直接接続することで、余分なネットワーク ホップを排除し、費用、スケーリング、セキュリティの管理を簡素化します。

Google のデータクラウドは、オープンデータ レイクハウスをサポートし、オープン フォーマット（Apache Iceberg）とエンタープライズ グレードのエンジン（BigQuery や Google Cloud Managed Service for Apache Spark など）を融合します。このインフラストラクチャは、包括的なガバナンスとエージェントのコンテキストを提供する Knowledge Catalog と組み合わせることで、AI エージェントが組織全体のデータに安全にアクセスして有効化できるようにします。

Google Cloud は、AI、ベクトル検索、グラフ推論を BigQuery に直接組み込むことでデータを有効活用し、データが存在する場所でモデルを実行できるようにします。このアーキテクチャは、自然言語ツールとサーバーレス コンピューティングを使用してエージェント ワークフローを迅速にデプロイする、エージェント ファーストのライフサイクルをサポートします。Antigravity は、自律的な自動化を導入することでこのプロセスをさらに効率化し、手動による介入を最小限に抑えて Spark と SQL のワークロードを検出、作成、最適化します。

移行評価サービスでは、お客様固有のクエリパターンやデータ使用量に基づいて、Google Cloud での実際の運用コストをモデル化します。スピード、アジリティ、AI の活用を考慮して財務的影響を定義し、モダナイゼーションに向けた説得力のあるビジネスケースの構築を支援します。

BigQuery 移行サービスには、18 種類の言語からの BigQuery SQL への移行をサポートする SQL 変換機能があります。標準的なツールでは見逃されがちな複雑な手続き型 SQL を Gemini が変換することで、自動化を 100% に近づけます。Gemini は、スキーマとコード全体を分析することで、単に構文的に正しいだけでなく、機能的にも同一の変換を作成します。Gemini は、Databricks ノートブックの自動分析と変換も提供し、Spark SQL や PySpark のコードを Google Cloud と完全に互換性のあるものに変換します。このサービスでは、ライブラリの依存関係の処理や構成の調整も行います。

Gemini は、スキーマ、データ、セマンティック ロジック全体にわたる包括的な検証を提供することで、移行の検証を効率化し、完全な精度を確保します。従来のクエリとモダナイズされたクエリの結果を比較することで、コード構造ではなく一貫したビジネス成果に焦点を当て、誤検知を効果的に排除します。この自動化されたアプローチにより、ユーザー受��入れテストが数か月から数週間に大幅に短縮され、価値実現までの時間が短縮されるとともに、技術専門家を優先度の高い業務に充てることが可能になります。

Gemini CLI は、AI が移行サービスをインテリジェントに統合し、タスクに最適なツールを選択する、デベロッパーにとって使いやすい環境を提供することで、移行作業をエージェント ワークフローへと変換します。既存のコードベース内で直接作業して「クローンを作成してすぐに実行」できるため、効率が大幅に向上し、Google Cloud への移行を加速できます。

まず、データに基づくビジネスケースと明確なロードマップを構築します。自動検出と評価により、Teradata、Snowflake、Redshift などの既存の EDW を分析して、データリネージ、依存関係、クエリパターンを特定できます。現在の費用と BigQuery の予測 TCO を比較した詳細なレポートにより、潜在的な節約額と ROI を把握できます。

綿密な計画を立てることが、移行を成功させる鍵となります。「短期間で実現できる成果」を特定し、依存関係をマッピングし、ワークロードを論理的な移行ウェーブにグループ化することで、迅速に価値を提供し、リスクを低減します。

Gemini を活用したコード変換、データとメタデータの自動転送、エンドツーエンドの検証により、AI ドリブンの移行アプローチを実現し、時間、費用、人為的ミスを大幅に削減します。

Spark と Hadoop のワークロードの中断とリスクを最小限に抑えつつ、Cloudera からフルマネージドのエンタープライズ エコシステムへの迅速な移行を開始しま��ょう。オンプレミスのデータレイクをクラウドで再構築しない場合でも、リフト＆シフトでデータを Google Cloud に移行することで、費用削減とスケーリングを実現できます。

Google Cloud に慣れてきたら、データチームのアジリティとスピードを向上させることができます。Google Managed Service for Apache Spark は Lightning Engine を活用して、標準ベンチマークよりも 4.5 倍高速に Spark ワークロードを実行します。

管理と運用を簡素化します。既存のデータレイクを移行した後、クラウドネイティブな最適化（自動化されたストレージ階層化など）を導入して TCO、管理、速度、スケーリングの向上を図ります。

Databricks の新しい移行評価では、既存の Databricks 環境を分析して、移行の労力と TCO の推定削減額を把握できるため、移行の判断に自信を持つことができます。

オープンデータとテーブル形式の利点を維持しつつ、マルチエンジン アクセスを実現し、優れたコスト パフォーマンスを提供する統合レイクハウス アーキテクチャのメリットを享受できます。データ、メタデータ、アクセス権限を Delta Lake から Lakehouse for Apache Iceberg に移行する際は、シンプルな自動化された手順を利用できます。これにより、統合ガバナンス、エンタープライズ規模のスケーリング、優れた費用対効果、AI モデルやツールへのアクセスといったメリットを最大限に活用できます。

Cloudera 環境や Hadoop 環境を Google Cloud に直接移行するプロセスを自動化することで、時間と手作業を大幅に削減できます。テーブルとメタデータを Cloud Storage やマネージド Lakehouse カタログにシームレスに移動することで、データを取り込んだ瞬間から SQL、Spark、Python のワークロードで即座に利用できるようになります。

Google Cloud は、Accenture、Capgemini、Deloitte、KPMG、PwC、Tata Consultancy Services などのグローバル システム インテグレーターと緊密に連携して、エンドツーエンドの移行を戦略的に計画して実行します。

移行の専門知識を有するパートナー（Cognizant、Datatonic、Devoteam、EPAM Systems、HCLTech、Infosys、Kyndryl、LTIMindtree、Onix、Persistent Systems、PublicisSapient、Qodea、Quantiphi、Searce、TechMahindra、TEKsystems、Tredence、Wipro、Zencore）と連携して作業を進めることができます。

EDW やデータレイクの移行の計画、実行は、Google Cloud プロフェッショナル サービスにお任せください。高度な技術的専門知識を持つエキスパートがお客様の移行をサポートします。詳細は、Google Cloud コンサルティング サービスのページをご覧ください。