「Google Cloud Dataproc」が正式リリース：分単位でHadoop／Sparkが利用できるマネージドサービス

　米グーグルは2016年2月22日（米国時間）、「Apache Hadoop（Hadoop）」および「Apache Spark（Spark）」のマネージドサービス「Google Cloud Dataproc（Cloud Dataproc） 1.0.0」を正式にリリースした。Cloud Dataproc 1.0.0はHadoop 2.7.2、Spark 1.6.0および「Hive 1.2.1」「Pig 0.15.0」に対応する。

Cloud Dataprocの公式サイト

　この他、「BigQuery」「Cloud Storage」「Cloud Bigtable」「Google Cloud Logging」といったグーグルのクラウドサービス「Google Cloud Platform」と統合されており、Spark／Hadoopクラスタにとどまらず、包括的なデータ処理プラットフォームとして利用できるという。

　Cloud DataprocはGoogle Cloud Platformを構成するサービスの1つで、2015年9月からβ版が提供されていた。Hadoop／Sparkクラスタの構築／立ち上げ、スケーリング、停止といった一連の作業を自動化できる。

　Cloud Dataprocの料金単価は、仮想CPU当たり0.01ドル／時間（併用するGoogle Cloud Platformのリソースは別）。最低利用時間は10分で、分単位の課金となっている。

　マネージドサービスであることから、管理・運用工数が掛からず、テスト済みで最新安定版のSparkとHadoopを利用できる他、下位互換性も維持するという。オペレーションの開始、停止にかかる時間は平均90秒以下で、他のオンプレミスおよびIaaSソリューションと比べて2〜10倍高速だとしている。

Cloud Dataprocの特徴（出典：米グーグル）

　Cloud Dataprocクラスタの作成／監視／削除は、Google Cloud PlatformのコンソールとCloud SDKから行える。高度なユースケースの場合には「Cloud Dataproc REST API」と「Python」などのプログラミング言語を使って操作できるという。