googleとAWS

PR システムエンジニア話題

【AWSエンジニア向け】Google Cloud入門：対応表でわかるサービスの違いと学び方

クラウドエンジニアの多くは、まず AWS（Amazon Web Services） を学び、そこからスキルを広げていくことが多いでしょう。

しかし近年は、 Google Cloud（GCP） を導入する企業も増えており、「AWS は触ったことがあるけど、GCP はまだ…」という方も少なくありません。

本記事では、AWS の基本的なアーキテクチャをベースに、Google Cloud のサービスを対応表で整理します。AWS の経験がある方がスムーズに Google Cloud を理解できるようにまとめました。

AWSとGoogle Cloudの違いを理解するメリット

  • マルチクラウド化が進んでいる：一つのクラウドに依存せず、AWS と Google Cloud を使い分ける企業が増加中
  • キャリアの強みになる：AWS だけでなく Google Cloud の知識もあると採用市場で有利
  • プロジェクト参画機会が広がる：Google Workspace や BigQuery など Google Cloud と親和性の高い、特有の強みを活用する案件も増えている

AWS に慣れているエンジニアが Google Cloud を学ぶ際は、「AWS のどのサービスに対応するか」を意識すると習得が早まると思います。

AWSとGoogle Cloudの代表的なサービス対応表

いまや、各クラウドサービスで提供するサービス・リソースは膨大な種類となっていますので、何を比べるか定めないとわかりにくくなってしまいます。いったん対象範囲を絞りたいと思います。

AWS構成図
引用：AWSのWhitepaperより

図は、シンプルなAWSによる高可用性Webアプリ向けアーキテクチャの構成を示しています。いったんこの範囲を例として、以下に機能の対応表を整理します。

機能/要素AWSの場合Google Cloudの場合
DNS 管理Route 53Cloud DNS
リージョン/ゾーンRegion / AZ（ Availability Zone ）Region / Zone
ネットワーク境界VPCVPC
ルーティングRoute TableRoutes
インターネットアクセスInternet GatewayInternet Gateway（自動で付属）
ロードバランサElastic Load Balancing (ELB)Cloud Load Balancing
スケーリングAuto Scaling GroupsManaged Instance Groups (MIGs)
仮想サーバEC2Compute Engine VM
データベース（RDB）RDS (Multi-AZ)Cloud SQL (HA 構成)

AWS構成をGoogle Cloudに置き換えるとどうなった？

図では、以下のような AWS 構成を想定しました。

  • Route 53 で DNS 解決
  • VPC 内にパブリック / プライベートサブネットを構築
  • ELB + Auto Scaling Group でアプリ向けVMをスケーリング
  • RDSを Multi-AZ で冗長化

これを Google Cloud に置き換えると、次のようになりました。

  • Cloud DNS が Route 53 の役割
  • Cloud Load Balancing がトラフィックを分散（グローバル対応してくれることが特徴）
  • Compute Engine + Managed Instance Groups が オートスケール に対応
  • Cloud SQL (HA 構成) で 冗長化されたRDS の代替

AWSとGoogle Cloudの違いと注意点

共通点

  • VPC、サブネット、ロードバランサ、スケーリング、DB 冗長化といった基本思想は同じ
  • AWS の経験者なら、サービス名さえ押さえれば理解は容易

違い

  • Cloud Load Balancing はグローバル対応：1つのLBで世界中のトラフィックを捌ける（AWS の ALB/NLB はリージョン単位）
  • Cloud SQL は Aurora のような分散型DBではない：よりスケールさせたいなら AlloyDBやCloud Spanner を検討
  • Google Cloudの場合インターネットゲートウェイは自動付属：AWS のように明示的に作らなくて良い

学習の第一歩：おすすめの進め方

AWS を知っているエンジニアが Google Cloud を学ぶなら、次のステップが効率的です。

1.サービス対応表を頭に入れる

2.Compute Engine + Cloud SQL で小さなWebアプリを構築　→　まずはEC2+RDSを置き換える感覚で。

3.Cloud Load Balancing + Managed Instance Groups を追加　→　Auto Scaling を再現してスケールアウトを体験。

4.GCP 特有のサービスに触れてみる（BigQuery, Cloud Spannerなど）　→　AWSにはないGoogle Cloudの違いを実感できる。

まとめ

AWS と Google Cloud は基本概念は似ているため、対応表を覚えれば移行はスムーズです。

まずは、Cloud DNS / Cloud Load Balancing / Compute Engine / Cloud SQL を最初に触り始めて、 Google Cloud 特有のグローバルLBや BigQuery などに触れることで理解が進み、マルチクラウドエンジニアとしての強みが広がるでしょう。

AWS一強だったクラウドサービス市場も、最近はGoogle含む他クラウドが追い上げを見せています。この機会にGoogle Cloudの勉強を始めてはいかがでしょうか。

クラウド市場
参考AWSの市場シェアが30％以下に低下、クラウド市場に地殻変動

2025年、Amazon Web Services（AWS）の市場シェアが30%を割り込みました。これは、同社が長年にわたり維持してきた35％前後の支配的なポジションからの着実な減少を示しています。 ...

続きを見る

最後までお読みいただきありがとうございました。当ブログは日常のICTの困りごとを解決するためのノウハウを発信しているサイトです。トップページもご覧ください。

ICTで便利な日常 / ICTgarage

-システムエンジニア話題