今回は、他のクラウドサービスと比べてGCPのメリットについてまとめてみたので利用するクラウドサービスを決める時に参考にしてみてくださいね！！
クラウドサービスでは後発のサービスではありますが、いい点がたくさんあります。
では、みていきましょう！！
GCPのメリットについて
ビッグデータ
やはり大規模データを扱うところでのサービスが強いです。
特にBigqueryは既存のDWH（データウェアハウス）製品が全て不要になってしまうくらいに衝撃的な価格と性能を持っています。
Google自身が扱っているデータを処理するために構築されてのがGCPそのものなので、それは最強ですよね笑
Googleは世界で最もたくさんのデータを処理している基盤と言っても過言ではありません。
その基盤をそのまま利用できるのでビックデータというキーワードで処理基盤を探すならGCPが第一の選択肢として考えるといいと思います。
サービスとしてBigqueryやDataflowは、もちろんそのまま処理基盤として最高のものと言えますが、
支えているネットワーク性能や高速なインスタンス起動、処理性能のブレが少ないという点も全てがビッグデータ処理に必要なものです。
機械学習
GoogleはTensorFlowを基盤として提供しています。
そして、収集した大量なデータをベースに学習済みのモデルを軸としたAPIを公開しています。
例えば、音声認識APIや画像認識APIなどです。
Googleが大量に集めたデータによる学習済みのモデルは今ではとてもいい精度が出ています！
参考記事：GCPのVision APIでダウンタウンの画像認識を10分でしてみよう！！
：【Python】GCPのSpeech-to-TextでMP3の音声を10分で文字起こし
ぜひ使ってみてくださいね。
運用保守担当者が不在
GCPのサービスにGAE（Google App Engine）があります。
GAEはオートスケール（メモリやCPUなどを処理の重さに応じて自動で変化すること）やミドルウェア層のセキュリティまで確保されています。
実際にSnapchat（アメリカのNo.1動画共有サービス）ではGAEを活用することでインフラ専任の運用担当者が不在だそうです。
Bigqueryでインフラ管理を安定させて、GAEで運用保守を自動化するという完璧なサービスを作成することができます。
ただ、GCE（Google Cloud Engine）と間違えやすいので注意してくださいね！
グローバル展開
最後は、世界を相手にしたWebサイトやサービスのインフラを簡単に構築できるということです。
GCPは「Datasenter As A Computer」というキーワードで代表される思想で、データセンターごと利用するイメージで設計されています。
これは、いわゆるリージョンやゾーンと言った名称で呼ばれているものです。
しかし、データセンター間のネットワーク上で区切られていない状態もデフォルトで提供されています。
世界の各地のインスタンスを一つのサブネット内に置くことができ、簡単にロードバランサ（負荷を分散させる技術）することもできます。
まとめ
クラウドサービスとしては後発のGCPですが、その他のクラウドサービスに比べていい点もたくさんあります。
自分やりたいことに合わせてクラウドサービスを選ぶ参考になればと思います。