【GCP】Googleクラウド上のPCを使う3つのメリットと2つのデメリット

GCPAI(人工知能)関連

GCPとはGoogle cloud platformの略で、いわゆるクラウド上のパソコンになります。

AmazonのAWS、MicrosoftのAzureなどと同様のサービスになります。

In silicoでの解析をしている方々でも、お使いの方が少ないように思えますので、そのメリット・デメリットについて説明いたします!

Googleアカウントを用いて、GCPを使い始めると300ドル分の無料クレジットを貰えるので、しばらくの間は無料で試すこともできます。

メリット1 気軽にスクラップ&ビルドができる

論文で見つけた新しい解析のモジュールを試したい、などというときにいちいち自分のPCにインストールするには少しハードルがありますよね。。。

というのも、いま自分が使っているソフトと競合して不具合が出てしまう、大きな容量のデータベースが必要となると、少し二の足を踏みますよね。

そんなときに、GCPであれば、数分で新しい Virtual machine (仮想PC) を作ることができますし、必要なくなれば一瞬で削除することが出来ます。

なので、気軽に新しいことを試すのに最適です!

やぎ
やぎ

(もちろん、Dockerを使いこなせばよいのですが、生物学の解析をするのにそこまではなかなか私は手が向かないので。。。)

メリット2 必要なときに必要なだけリソースを使える

例えば、いつもはあまり使わないが、解析が必要な次世代シーケンサーのデータが帰ってきたときには24コアのCPUが使えるといいな、ということはありませんか?

また、機械学習についてもCPUで試してうまくいきそうなら、ガシガシ解析するのにCPUを増やしたりGPUをつけたりしたくなります。

普通の環境では手軽に出来ませんが、GCPであれば必要なときに必要な数のCPU、メモリ、GPUを導入出来ます!

機材価格
CPU~3円 / 1時間
Memory~4円 / 10GB
GPU
NVIDIA K80
~50円 / 1時間

24コアCPUであっても、メモリと合わせて1時間あたり100円ほどとなかなか気軽に試すことが出来ます!

使用時間が1秒単位で課金されますので、解析が終わったらすぐに終了すれば無駄がありません!

メリット3 ディスク管理(バックアップ)を任せられる

クラウドサービスならどこでもそうだと思いますが、ディスクのバックアップについてはお任せ出来ます。

ディスクのデータ自体は大丈夫でも、エラーが発生するなどして起動できなくなるなどの心配があります。

そのようなときのために、「スナップショット」という機能があり、その保存時の状態に巻き戻すことも可能です。

やぎ
やぎ

また、このスナップショットをつかって、同じ環境を増殖させることも出来ます!

こちらで記載したようにデータの管理はとても重要なので、その点をお任せできるのはいいですよね!

デメリット1 ディスク容量の価格が高い。。。

良いところばかりを取り上げて来ましたが、もちろんデメリットもあります。

半年ほど使ってきましたが、もっとも大きなデメリットは、おそらくディスクの容量あたりの価格です。

一般的なHDDの使用量として、1ヶ月あたり4円/GBほどします。

2TB (2000GB)を容量として確保した場合には、1ヶ月あたりで8000円ほどします。2TBのハードディスク自体が6000円前後で買える中、ちょっとお高い気がします。

そのため、必要な容量のみを確保して、大きくしすぎないことをおすすめします。ちなみに、一度設定した容量はいつでも大きくできますが、空き容量があったとしてもそれ以下に小さくすることは出来ません!

一方でスナップショットの状態では、使っている容量のみで料金が算出され、価格も3割以上もお安いです。そのため、すぐに使わないデータはスナップショットの状態で眠らせておくことをおすすめします。

デメリット2 ずっと回し続けるには不向き?

また、ちょこっと試す分にはとても良いのですが、ずっと使い続けるには割が合わないかもしれません。

例えば、NVIDA K80の場合は$600くらいで購入できますので、1時間あたり$0.45なので1300時間 (~25日)で元のGPUが買えてしまいます。

なので、1ヶ月間以上使い続けるというような用途であればGCPを使うメリットはすくなそうです。

まとめ

おすすめしたい人

  • いろんな環境を試してみたい
  • タイミングによってほしいスペックが変わる

おすすめしにくい人

  • 常に大きな容量のデータを扱いたい
  • 同じスペックの解析を1ヶ月以上の単位で使い続ける

関連記事

コメント

タイトルとURLをコピーしました