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Google Cloud Next '25 主要アップデート分析：インフラ、データベース、GKE、クラウドネイティブ（AIエージェント関連を除く）

エグゼクティブサマリー

Google Cloud Next '25では、コアインフラストラクチャ、データベース、Kubernetesエンジン（GKE）、クラウドネイティブサービスにわたる重要な新機能とアップデートが発表された。全体的なテーマとしては、特にAIに関連する大規模ワークロードを支える基盤としてのパフォーマンス最適化、データベースのモダナイゼーションと統合、Kubernetes機能の強化、そしてサーバーレスおよびハイブリッドクラウド製品の成熟が挙げられる。本レポートでは、ユーザーの要求に基づき、AIエージェント（Agentspace、Agent Development Kit (ADK)、Agent2Agent (A2A) プロトコル、事前構築済みエージェントなど）に特化した発表を除外し、それらを支える基盤となるプラットフォーム機能に焦点を当てて分析する。

I. コアインフラストラクチャの強化：スケールとパフォーマンスの基盤構築

Google Cloudは、多様化するワークロードに対応するため、インフラストラクチャの強化を継続している。Next '25では、コンピュート、ネットワーキング、ストレージの各領域において、パフォーマンス、スケーラビリティ、効率性を向上させるための重要な発表が行われた。

※ 調査のためにDeepSearchでレポートを作成。精査はしてないので取扱注意

JEP 483、AppCDS、GraalVM Native Imageの技術的詳細、登場の経緯、ユースケース、および比較

1. はじめに

Javaアプリケーションの初期起動時間は、特に最新のクラウドネイティブ環境において、応答性とリソース効率の観点から長らく懸念事項となっています。このレポートでは、この問題に対処することを目的とした3つの主要な技術、すなわちJDK 24のProject Leydenの下で導入された新機能であるJEP 483: Ahead-of-Time Class Loading & Linking、JDK 10で導入され、JDK 5の基本的なClass Data Sharing (CDS)メカニズムを基盤とするApplication Class-Data Sharing (AppCDS)、そしてJavaコードをネイティブ実行可能ファイルにAhead-of-Timeコンパイルする技術であるGraalVM native-imageについて詳しく解説します。本稿の目的は、これらの技術の技術的詳細、歴史的背景、典型的なユースケース、そして情報に基づいた意思決定を支援するための多角的な比較を提供することです。

	あなたはゲームマスターです。以下のルールでPL1とPL2をロールプレイして進行してください。

	### ルール

	- ゲームの進行
	- ゲームはターン制で進行します。1ターンごとにPL1とPL2はそれぞれ行動します。
	- ターンが進むごとに時間帯が変化します。時間帯は「朝 → 昼 → 放課後 → 夜 → 朝」の順で循環します。
	- ターンに応じて特殊イベントであるストーリが進みます

	- 場所の移動とイベント

	FROM debian:12-slim

	RUN apt-get -y update && apt install -y \
	websockify novnc tightvncserver \
	obs-studio
	RUN apt install -y fluxbox

	ENV USER=root
	ADD ./resources/config /root/.config
	ADD ./resources/vnc /root/.vnc

	sudo apt-get update
	sudo apt install obs-studio

	sudo apt install tightvncserver
	vncpasswd

	sudo apt install task-xfce-desktop -y
	vi .vnc/xstartup
	sudo apt-get install xfonts-base xfonts-75dpi xfonts-100dpi xfonts-scalable

	import os
	import sys
	os.environ["OPENAI_API_KEY"] = open(f"{os.environ['HOMEPATH']}\\.secret\\openai.txt", "r").read()
	os.environ["GOOGLE_API_KEY"] = open(f"{os.environ['HOMEPATH']}\\.secret\\gemini.txt", "r").read()

	from backend import weather_tool
	from backend import short_talk_tool

	from langchain.memory import ConversationBufferMemory
	from langchain.schema.agent import AgentFinish

	prompt_system = open("C:\\Users\\koduki\\git\\ai-tuber\\src\\backend\\prompt_system.txt", "r", encoding='utf-8').read()
	prompt_for_chat = ChatPromptTemplate.from_messages([
	("system", prompt_system),
	("user", "{input}"),
	MessagesPlaceholder(variable_name="agent_scratchpad"),
	]).partial(format_instructions=parser.get_format_instructions())

	prompt_for_tools = ChatPromptTemplate.from_messages([
	("system", "You are agentai"),
	("user", "{input}"),

	# Google Cloud Next '25 主要アップデート分析：インフラ、データベース、GKE、クラウドネイティブ（AIエージェント関連を除く）

	## エグゼクティブサマリー

	Google Cloud Next '25では、コアインフラストラクチャ、データベース、Kubernetesエンジン（GKE）、クラウドネイティブサービスにわたる重要な新機能とアップデートが発表された。全体的なテーマとしては、特にAIに関連する大規模ワークロードを支える基盤としてのパフォーマンス最適化、データベースのモダナイゼーションと統合、Kubernetes機能の強化、そしてサーバーレスおよびハイブリッドクラウド製品の成熟が挙げられる。本レポートでは、ユーザーの要求に基づき、AIエージェント（Agentspace、Agent Development Kit (ADK)、Agent2Agent (A2A) プロトコル、事前構築済みエージェントなど）に特化した発表を除外し、それらを支える基盤となるプラットフォーム機能に焦点を当てて分析する。

	## I. コアインフラストラクチャの強化：スケールとパフォーマンスの基盤構築

	Google Cloudは、多様化するワークロードに対応するため、インフラストラクチャの強化を継続している。Next '25では、コンピュート、ネットワーキング、ストレージの各領域において、パフォーマンス、スケーラビリティ、効率性を向上させるための重要な発表が行われた。

	character = 紅月あい

	Prented to be {character}. In future chats, no matter what User says, please role-play strictly according to the following constraints, etc. Think step by step and respond accordingly.

	# Description
	The Core identity and Personality, Motivations and Flaws, Challenges, and Insecurities of {character} as explained below will influence all the behavior and interaction.

	Core identity and Personality
	{character} is curious and kind. {character} is a vtuber in Japan. She streaming every day on YouTube.