トーク

◻︎セッション概要（500文字以内）
Google Developer Group (GDG) Tokyo は、Cloud、AI、Web、モバイルなど、Google の多様なテクノロジーに興味がある人が集い、学びを深めるコミュニティです。皆さんは イベントに参加することで学びを得ていると思いますが、私たち GDG Tokyo の運営チームもイベントの企画・運営を通して Google Cloud を学んでいます。

昨年は Vertex AI、ADK、BigQuery などの最新トピックを扱いました。ただ学び方をお伝えするだけではなく、この機会に、「運営で得た学び」をコミュニティ運営の力にするため、「コミュニティ運営への Google Cloud の活用」に挑戦を始めます。具体的には、Cloud Run や ADK を用い、Discord や Google Drive に蓄積されたデータを活用して定型タスクの効率化や、TODO 管理の課題解決を目指します。コミュニティ運営の視点で Google Cloud をどう学び、次なる企画へ繋げているかをお伝えします。

◻︎想定オーディエンス・得られる学び（500文字以内）
⚪︎ 想定オーディエンス

• コミュニティ運営や身近な業務の効率化に興味があるエンジニア
• Cloud Run を用いたサーバーレスな自動化や、 ADK 活用の第一歩を踏み出したい方

⚪︎ 得られる学び

• コミュニティ運営を通した技術の学び方
• 課題を分解し、Google Cloudの各サービスへマッピングするプランニングの思考法

◻︎セッション詳細（1000文字程度）
Google Developer Group (GDG) Tokyo は、Cloud、AI、Web、モバイルなど、Google の多様なテクノロジーに興味がある人が集い、学びを深めるコミュニティです。皆さんは イベントに参加することで学びを得ていると思いますが、私たち GDG Tokyo の運営チームも皆さん同様 Google Cloud のエキスパートではないため、イベントを運営することで多くの学びを得ています。

昨年の GDG Tokyo のイベントでは、Vertex AI・ADK・BigQuery などのトピックを扱ってきました。本発表では、運営してきたイベントでの学びをご紹介しつつ、私たちの「運営で得た学びをコミュニティ運営の力にする」取り組みを学びの実践例としてご紹介します。

現在の GDG Tokyo のイベント運営には 2 つ課題があります。1つ目はスタッフのリソースの配分です。イベント運営には定型的なタスクと、そのイベント特有なタスクに別れます。後者のタスクがイベントの盛り上がりに直結するため、そこにスタッフのリソースをどれだけ割けるかが重要ですが、定型的タスクに時間を取られているという課題があります。2つ目の課題として、TODO 管理があります。運営関係者がイベントごとに変わるため、人数制限のある TODO 管理アプリを導入することは難しく、タスクの割当て・進行状況の管理が効果的にできていません。GDG Tokyo は、Discord 上でのチャットをベースとしながら、それ以外の情報をGoogle Drive 上で管理しています。今回の挑戦ではこの蓄積されたデータを、Google Cloud に連携させ、 Cloud Run・ADK などで調理することで、課題解決に取り組みます。

私たちがイベント運営でどのように Google Cloud を学んでいるか、そしてその学びが次のイベントにどのように生かされているのか、皆さんにお伝えできればと思います。

◻︎セッション概要（500文字以内）
Googleが提供している分散DBのSpanner。このセッションではSpannerはどのように分散しているのか。分散すると嬉しいこと辛いことについて話します。

◻︎想定オーディエンス・得られる学び（500文字以内）

• なんらかのRDBMSは使ったことがある人
• 分散DBをなんとなく使っている人

◻︎セッション詳細（1000文字程度）
Googleが提供している分散DBのSpanner。このセッションではSpannerはどのように分散しているのか。分散すると嬉しいこと辛いことについて話します。
分散DBはスケーラビリティが高く、たくさんのリクエストを処理することができるという印象を持っている人が多いかと思いますが、実際には魔法のようになんでもスケールさせてくれるわけではなく、とても現実的な実装で動いています。
そして分散DBのポテンシャルを引き出すにはアプリケーション側の設計が非常に重要になります。
分散と集中をどのようにバランスを取ればSpannerの力を最大限引き出せるのか、中を一緒に想像してみましょう。

◻︎セッション概要（500文字以内）
BigQueryはどうやって出来ているのか？
そんなもの知らなくても使えます。
なので、趣味で読んでる論文など読み漁ったものをまとめて、ただただドヤ顔で話すだけです。

◻︎想定オーディエンス・得られる学び（500文字以内）
BigQueryの裏側に興味のある人
得られる学びは人類にはまだ早いということが理解できます
オンプレでも出来るっしょ？という人を絶望させることが出来ます

◻︎セッション詳細（1000文字程度）
BigQueryがどのような構成で出来ているのかを解説します。
実はBigQuery専用の何かはほんの一部で、実際にはGoogleの根幹のテクノロジーの寄せ集めで出来ており、それがないと全く成り立ちません。
では、その根幹のテクノロジーってなんなのか？Google検索からGmailやYoutube、最近話題のGeminiまで、それらはどのようなインフラの上で動いているのかを解説します。
これを知ったところでBigQueryの利活用にはなんの役にも立ちません。
ただ、知っておくと今後のクラウドや生成AIは何を使っていけばいいのか？という選択を迫られた際に低レイヤー層と未来の判断材料になるかもしれません（しらんけど）