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Google Pub/Subのシステム開発の完全ガイド

Google Pub/Subのシステムは、業務イベントの発行側と処理側を切り離してつなぐ基盤です。イベント連携や配信方式、障害対応を整理すると、業務処理を柔軟につなげられます。全体像から障害への備えまで、順に見ていきます。

▼関連記事一覧
・Google Pub/Subのシステム開発の進め方/やり方/流れや方法/手法/工程/手順
・Google Pub/Subのシステム開発でおすすめの開発会社/ベンダー6選と選び方
・Google Pub/Subのシステム開発の見積相場や費用/コスト/値段について
・Google Pub/Subのシステム開発の発注/外注/依頼/委託方法について

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Google Pub/Subのシステムの全体像

Topicを中心にPublisherからSubscriberへイベントを届けるGoogle Cloud Pub/Subの構成図
TopicとSubscriptionが発行側と処理側をつなぎます。

Google Cloud Pub/Subは、PublisherとSubscriberを分離するフルマネージドサービスです。Publisherはイベントを発生させ、Subscriberはそのイベントを処理します。

Google Cloudの公式資料「What is Pub/Sub?」は2026年7月更新で、代表的な遅延をおおむね100ミリ秒単位と説明しています。ただし、実際の速度はメッセージ量や処理側の性能に加え、ネットワークや再送の有無でも変わります。

PublisherとSubscriberのTopicによる分離

PublisherとSubscriberの役割を分けておくと、処理ごとに連携を組み立てられます。

  • Publisher：注文受付や決済完了などのイベントを、Topicへ発行する側。
  • Subscriber：Topicに紐づくSubscriptionから、メッセージを受け取る側。
  • ファンアウト：1つのTopicに、複数のSubscriptionを紐づける仕組み。

Publisherは処理側の実行を待たずにイベントを預けます。そのため、同期APIだけで連携する場合に比べ、相手側の停止や一時的な遅延の影響を受けにくくなります。

受注イベントは、Topicに4つのSubscriptionを紐づけることで、在庫更新や請求など4系統へ配信できます。また、1つの処理が止まっても他へ波及しにくく、目的ごとに分けておけば機能を追加しやすくなります。

Topic・Subscription・Message・Schemaの役割

連携を設計するには、各要素の役割とメッセージ形式の決め方を先に押さえておく必要があります。

  • Topic・Subscription・Message：イベントの入口、処理系ごとの受け皿、運ぶデータ本体。
  • Message Attribute：注文番号、イベント種別、発生時刻、テナント識別子など。
  • Schema：JSONなどのメッセージ形式を管理する仕組み。

処理の分岐に使う属性と業務データを分けておくと、フィルタリングや監視の条件を組み立てられます。

必須項目や型が曖昧なままだと、PublisherとSubscriberの改修時期がずれたときに障害が起きます。イベント名やバージョン、必須属性を決めてからSchemaを適用すれば、連携先が増えても変更の影響を抑えられます。互換性と個人情報の有無についても、同じタイミングで決めておきます。

業務システムでのイベント連携とデータ連携

Google Pub/Subが向く利用場面を一覧にすると、導入の目的を見極める手がかりになります。

  • サービス分割：業務サービスを段階的に分けたいケース。
  • 複数処理への配信：同じイベントを複数の処理へ届けたいとき。
  • 処理量の吸収：時間帯による処理量の変動を吸収したい場合。

受注が集中する時間帯でも注文受付を止めず、在庫更新や通知を順に処理すれば、全体を一つの大きな処理にまとめずに済みます。

BigQueryやCloud Storageへ直接出力するSubscriptionを使えば、中継アプリを減らせます。また、Dataflowでイベントを変換して分析基盤へ届ける構成も可能です。

海外の小売事業者では、Pub/Subとサーバーレス処理で分析イベントをBigQueryへ送り、在庫最適化や顧客体験の改善に生かした事例が公開されています（出典: Google Cloud顧客事例、2026年確認）。

Google Pub/Subの配信方式と構成の選び方

Cloud Run、GKE、Dataflowをそれぞれの処理内容で整理した3枚のパネル図
処理の特徴に応じて実行基盤を選び分けます。

受信量を細かく制御したい場合はPull、HTTPエンドポイントへ簡単に届けたい場合はPushが適しています。大量処理や分析連携では、処理内容と運用体制に合わせて、複数のサービスを組み合わせます。

候補には、Cloud RunやGKE、Dataflow、BigQuery Subscriptionなどがあります。選ぶ際は、処理時間や再試行の扱い、認証、スケール方法を基準にします。

Pull方式の処理量と確認タイミングの制御

Pullでは、受信量や配信保証を処理要件に合わせて調整できます。

  • 受信制御：ワーカー数、同時処理数、Flow Control、ackの時機を調整できます。
  • StreamingPull：高スループットと低遅延が必要な場合に検討します。
  • Exactly-once：Pull Subscriptionの同一リージョン内が対象です。

Pullは、SubscriberがSubscriptionへ問い合わせてメッセージを受け取る方式です。受信を制御しやすいため、処理時間が読みにくいDB更新や外部API呼び出しに向いています。

Publisherが同じ業務イベントを別のMessage IDで発行する可能性はあるため、業務キーによる冪等性も必要です（出典: Google Cloud「Exactly-once delivery」、最終更新2026年7月）。

Push方式によるHTTPサービスへの配信

Push方式では、配信先の指定方法や実行基盤、処理完了時の応答を順に確認します。

  • 配信先：Pub/Subから指定したHTTPSエンドポイントへ送ります。
  • 実行基盤：Cloud Runではリクエスト数に応じて処理を伸縮できます。
  • 処理完了：成功時には成功レスポンスを返し、失敗時には再送を受けます。

受信ワーカーを常時管理せずに済むため、通知やキャッシュ更新、外部サービス連携のような小さな処理を素早く実行したい場合に導入しやすい方式です。

レスポンスを返す前に、DB更新や外部API処理が完了しているかを確かめます。また、タイムアウト後に二重実行しても安全かどうかも確認します。

カスタムドメインや認証トークン、VPC Service Controlsには制約もあります。そのため、厳しい要件では早期に実機で検証します。

Cloud Run、GKE、Dataflowの処理内容による使い分け

実行基盤は、運用負担、ネットワーク、処理内容を見て選びます。

  • Cloud Run：コンテナ処理を少ない運用負担で動かしたいとき。
  • GKE：常時稼働ワーカーや複雑なネットワーク、細かなリソース制御が必要な場合。
  • Dataflow：イベント変換やウィンドウ集計、ストリーム処理が中心になる場合。

分析が主目的で中継処理が不要なら、BigQuery SubscriptionやCloud Storage Subscriptionも比較します。

なお、既存のモノリスやオンプレミス基幹を一度に置き換える必要はありません。たとえば、APIやバッチの一部からPublisherにし、既存DBの更新とイベント発行の整合性を確かめながら、処理系を段階的に分けます。こうすると、リスクを抑えられます。

ポイント

配信方式と実行基盤は、処理時間や再試行、認証、スケール方法を並べて比べると決めやすくなります。社内で運用できるかも、あわせて考えます。

Google Pub/Subのシステム開発の進め方

開発は、現状分析とイベント設計から始め、PoC、詳細設計と実装、テストを経て、段階リリースと運用改善へ進みます。

全社のイベントを一度に移行せず、導入効果を測りやすく失敗時の影響も限られる業務から始めると、成功につながりやすくなります。「どの状態をイベントとして確定するか」を曖昧にしたまま実装へ進まないよう、先に決めておくことが大切です。

要件定義での業務イベントと責任範囲の決定

要件定義では、イベント、測定条件、運用責任を具体的に決めておきます。

  1. 「注文受付」「支払確定」「在庫引当」「出荷完了」などのイベントを一覧にします。
  2. イベントごとに、発行元と購読先、必須属性、発生条件を決めます。処理期限、再処理の可否、個人情報の有無、正本DBも決めておきます。
  3. TopicとSubscriptionの管理者、障害時のDLQ確認者、イベント再発行の承認者を決めます。

要件は、「リアルタイム連携」のような表現ではなく、「支払確定から在庫引当を30秒以内に開始する」のように測定できる形で書きます。さらに、どの状態をイベントとして確定するかも明確にしておきます。

PublisherがDB更新後に発行に失敗する場合と、発行後に応答が失われる場合を洗い出します。そのうえで、二重発行と未発行の両方を想定し、必要に応じてOutboxパターンなどで業務更新とイベント発行のずれを補正します。

PoCでの失敗系の重点的な検証

PoCでは、検証対象と最小構成、失敗時の動きを具体的に確かめます。

  • 対象範囲：重要イベント1つとSubscriber 1〜2つに絞ります。
  • 構成：Topic、Subscription、Schema、IAM、PushまたはPull、監視を作ります。
  • 失敗系：停止、ack前の終了、権限エラー、APIタイムアウトを検証します。重複や順序の入れ替わり、DLQ移動と再処理も確かめます。

また、処理時間や再送回数、バックログを測り、費用も確認します。負荷は、想定メッセージ量に加えて、ピーク時の10倍程度を目安にかけます。

Subscriberの同時実行数やDBのボトルネックも把握しておきます。正常系のデモだけで本番対応可能と判断せず、障害の検知や原因の特定、再処理を終了条件に定めます。

テストと段階リリースによる本番影響の抑制

テスト、切り替え、運用確認を段階的に進めることで、本番への影響を抑えます。

  1. Publisher単体、Subscriber単体、TopicとSubscriptionの結合、既存DBや外部APIを含めた総合テスト。
  2. 読み取り専用の分析連携や通知など、失敗時に業務の正本を壊しにくい領域からの段階的な切り替え。
  3. Runbookに記載する切り戻し方法、未処理メッセージ、既存バッチとの二重実行防止。

Schemaを変更するときは、旧Subscriberが新しいメッセージを読めるか、新Publisherが旧Subscriberに影響しないかを確かめます。環境はTerraformなどのIaCで再現し、手作業による設定の差異を減らします。

運用後は、未確認数や最古の未確認メッセージの経過時間、ack遅延を定期的に見ます。そのほか、再送数やDLQ件数、処理エラー率も確認の対象にします。

ポイント

開発は、小さなPoCで失敗系を先に検証し、要件定義で決めたイベントの定義をもとに段階的に切り替えると、本番への影響を抑えられます。

Google Pub/Subのシステム開発費用相場とコスト内訳

小規模PoC、中規模案件、大規模案件の初期開発費の目安を比べる横棒図
案件規模が上がると、費用帯も段階的に広がります。

開発費は、Pub/Subの設定だけでなく、イベント設計や既存連携、処理アプリを含めて考えます。さらに、セキュリティとテストの費用が加わり、監視と運用引き継ぎも見込む必要があります。

Pub/Sub専用の国内受託開発費を横断的に比べられる公的統計は、ほとんどありません。そのため、以下は業務システム開発の一般相場と必要工程から算出した推定帯です。実額は、メッセージ量や連携数に加え、業界規制や可用性要件によって変わります。

▶ 詳細はこちら：Google Pub/Subのシステム開発の見積相場や費用/コスト/値段について

規模別の初期開発費と目安（300万〜5,000万円超）

初期費用と期間は、接続する規模や含める要件によって変わります。

  • 小規模PoC：300万〜700万円、3〜4か月程度。
  • 中規模案件：700万〜1,500万円、5〜8か月程度。
  • 大規模案件：1,500万〜5,000万円超。

小規模PoCは1〜2システムを接続し、TopicとSubscription、簡単なPullまたはPush、最低限の監視を構築します。目的は本番の完成ではなく、イベント仕様や認証、再送の確認です。冪等性と処理性能の確認も含みます。

中規模案件は、受注・在庫・通知など3〜6系統を連携する規模です。Schemaの設計やDLQ、Cloud RunまたはGKEの構築も含みます。既存DB・API連携と監視、負荷試験までが範囲に入ります。

大規模案件では、複数リージョンや厳格な監査、データ移行を含みます。さらに、24時間運用と金融・公共級のセキュリティも対象になります。また、基幹刷新全体では、5,000万〜1億円以上、8〜12か月または1年以上かかる場合もあります。

Google Cloud利用料の計算要素（スループット・転送・保持）

標準Pub/Subの料金は、Publish throughputとSubscribe throughputで決まります。さらに、リージョン間転送やメッセージ保持ストレージも料金に影響します。

  • 無料枠：請求アカウントあたり月10GiBまでのMessage Delivery Basic。
  • 超過後：通常40ドル/TiB（出典: Google Cloud「Pub/Sub pricing」、2026年確認）。
  • 北米サンプル：10MiB/sはSubscription 1本で月2,000ドル、2本で3,000ドル。
  • 高スループット例：100MiB/sは1本19,760ドル、2本29,640ドル。

小さなメッセージでも、リクエスト単位で最低1KB分が計上されます。そのため、小さなイベントを大量に送る場合は、バッチ送信を検討します（出典: Google Cloud「Pub/Sub pricing」、2026年確認）。

上記は特定地域の例です。実際の見積もりには、無料枠の扱いのほか、リージョンや転送、保持期間が影響します。

さらに、BigQueryやDataflowなど周辺サービスの料金も加わるため、見積時に料金計算ツールで再計算します。

運用費とTCOの見積もり（監視・障害対応を含む）

運用費は、一般的な相場とPub/Sub固有の条件を分けて見積もります。

  • 保守運用費の目安：初期開発費の年15〜25％程度、または月額で初期費用の5〜15％程度。
  • 総額の内訳：初期開発、Google Cloud利用料、監視・保守、ログ・トレース保持、ネットワーク、イベント追加。
  • 見積書に記載する前提：月間メッセージ量、平均メッセージサイズ、Subscription数、最大保持時間、ピーク倍率。

この比率は一般的な目安で、Pub/Subの処理量や運用時間を直接示す統計ではありません。

費用は、24時間監視やアラートの一次対応、障害訓練の有無で変わります。さらに、DLQ再処理や脆弱性対応、月次報告の有無も影響します。

Pub/Sub利用料の安さだけで判断すると、Subscriberの常時稼働費やDB費、担当者の工数が見積もりから抜け落ちます。

ポイント

費用は初期開発費にGoogle Cloud利用料と保守運用費を分けて積み上げ、メッセージ量やピーク倍率などの前提をそろえて比べると、見積もりの差を読み取れます。

重複配信・順序・障害への備え

設計で最も重要な論点は、正常に届けることよりも、失敗したときに業務結果を壊さず復旧できることです。

標準配信は少なくとも1回が基本です。そのため、重複や順不同を前提に受信側を設計します（出典: Google Cloud「Subscription overview」、2026年7月更新）。

業務キーによる重複配信の冪等な処理

受信処理は、同じイベントが再送されても業務結果が重ならないように設計します。

  1. 注文番号とイベント種別を組み合わせた業務イベントIDを設けます。
  2. 処理済みテーブルへ先に登録するか、一意制約と同一トランザクションで業務テーブルを更新します。
  3. 業務処理が成功し、再実行しても安全な状態になってからackを返します。

業務イベントIDを使えば、再送時の二重請求や在庫引当を防げます。外部APIでは、相手の冪等キーと自社の送信履歴を確認します。なお、先にackしてからDB更新すると、停止時にメッセージが消えるおそれがあります。

処理後にackが失敗すると再送の可能性が残るため、どちらの順番でも冪等性が必要です。処理の順序とトランザクションの境界は、設計書に記載します。

Ordering keyとExactly-onceの使用範囲

順序制御と重複再配信の抑制は、必要な範囲を見極めて使います。

  • Ordering key：順序が業務結果を左右する単位だけに使い、全件に適用せず業務側と範囲を決めます。
  • ホットキー：同じキーは先行処理のackを待つため、顧客や店舗への集中は滞留やレイテンシ増加につながります。
  • Exactly-once：Pull Subscriptionで重複再配信を抑えます。対象は同一リージョン内で、Pushやエクスポート系は対象外です。

Exactly-onceを使っても、Publisherの二重発行や外部からの再実行は解決しません。複数リージョン接続やDB更新の失敗についても、別に備えが必要になります。

レイテンシやクォータも考慮し、冪等性だけでは足りない場合に限って採用します。

Retry・Dead-letter Topic・リプレイの運用手順

再送、隔離、再処理の手順を定めておくと、通常処理の滞留を防げます。

  1. ネットワーク障害や外部APIのタイムアウトには、指数バックオフを含むRetry Policyを使います。
  2. 処理できないメッセージはDead-letter Topicへ送り、通常のSubscriptionを詰まらせないようにします。
  3. 原因の分類や個人情報のマスキング、修正後の再投入、承認者、二重処理の確認を手順にまとめます。
  4. リプレイ対象と保持期間を決め、イベント時点の状態か現在のマスタかを選びます。

DLQへの移動の後には、再処理を行い、現在の業務状態と整合しているかも確かめます。監視では、未確認数や最古の未確認メッセージの経過時間、ack遅延を見ます。さらに、再送数やDLQ件数を監視画面にまとめ、業務への影響の閾値で通知します。

ポイント

重複配信や順不同を前提に、業務キーによる冪等な処理、Retry、DLQ、リプレイを一組で設計すると、失敗時に業務結果を壊さず復旧できます。

Google Pub/Subの開発会社・ベンダーの選び方

選ぶ際は、設定の代行にとどまらず、業務イベントの設計から処理アプリ、セキュリティまで説明できるかを見ます。監視や障害復旧も、同じように説明できるかを確かめます。「Google Cloudに対応できる」という表記は、判断材料としては不十分です。

自社に似た処理量や既存連携の経験があるかを、構成図や課題で確認します。さらに、テスト内容と運用後の改善も見ておきます。

実績の比較軸：社名や認定数より設計の中身

実績や提案は、設計判断と障害対応の内容で比較します。

  • 設計判断：Topic・Subscriptionの分割、Pull・Pushや実行基盤の選択理由。
  • 障害対応：重複対策、Ordering key、DLQ再処理の設計。
  • 提案確認：重複、順不同、ack失敗、Subscriber停止、APIタイムアウト時の処理。

公開事例にPub/Subの記載があっても、自社と同じ難易度とは限りません。そのため、担当予定者の経験工程や、提案後も同じチームが開発と運用を担うかを確認します。

小さなサンプルイベントを使って、失敗時の処理を具体的に示してもらいます。「再送されます」と言うだけでなく、二重処理を防ぐ仕組みと確認担当まで示す提案を評価します。

見積書を開発・クラウド・運用に分けた比較

見積書では、開発項目や料金前提を分けて確認します。成果物や運用条件も、それぞれ別に見ておきます。

  • 開発項目：要件定義、イベント設計、構築、Publisher・Subscriber、Schema、IAM、監視、試験、移行、文書。
  • 料金前提：月間量、平均サイズ、Subscription数、保持期間、ピーク倍率とクラウド利用料。
  • 成果物：ソースコード、IaC、設定値、Schema、テストコード、監視画面、Runbook。
  • 運用条件：一次対応時間、復旧目標、再処理承認、第三者への引き継ぎ。

「作業一式」は範囲が分からず、追加費用につながるため、クラウド試算を別紙で確認します。成果物と、障害対応や再処理、第三者への引き継ぎの可否を定めます。そのうえで、別の担当者が運用できる状態かを、契約前に確認します。

質問票によるセキュリティと運用体制の確認

質問票では、セキュリティ、個人情報、運用手順を同じ条件で確認します。

  • 技術統制：IAMやサービスアカウント、環境分離、監査ログを確認します。Secretや暗号化、リージョン、VPC Service Controlsも対象です。
  • 個人情報：ID参照の設計と、アクセス対象や担当者を確認します。保存期間と削除方法も含みます。
  • 運用質問：重複排除やOrdering keyの扱い、DLQ承認、停止検知を尋ねます。納品物と、監視費の対象外になる作業も確かめます。

機微情報を直接メッセージに載せず、ID参照にする設計を提案できるかを確認します。また、委託や再委託がある場合は、アクセス可能なデータや保存・削除の条件を契約に含めます。

候補企業を同じ条件で比べると、価格だけでは見えない運用上のリスクも評価できます。

▶ 詳細はこちら：Google Pub/Subのシステム開発でおすすめの開発会社/ベンダー6選と選び方

▶ 詳細はこちら：Google Pub/Subのシステム開発の進め方/やり方/流れや方法/手法/工程/手順

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ポイント

開発会社は、設計判断と障害対応を具体的に説明できるかで比べます。見積書の範囲や成果物、運用の引き継ぎ可否は、契約前に条件をそろえて決めておきます。

イベント駆動では、メッセージが複数の処理へ広がるため、データの流れと権限を見えるようにします。

機能追加でSubscriptionやサービスアカウントが増えると、意図しない読み取り権限や長期保持が生じるおそれがあります。対策として、開発環境と本番環境を分け、Topic・Subscription単位でアクセスを制限します。あわせて、監査ログを定期的に確認します。

IAM、リージョン、VPC Service Controlsの要件化

IAM、外部接続、ネットワーク境界を要件に含めることで、権限の範囲を明確にできます。

  • 権限分離：専用アカウントに必要な権限を付け、Topic発行とSubscription読取を分けます。
  • 外部接続：Workload Identity Federationなどで長期間有効な鍵の配布を避けます。
  • 境界制御：VPC Service Controlsの適用範囲とPush接続の制約を確認します。

開発者個人の権限で本番の処理を動かさないようにします。また、VPC Service Controlsを使えば、Pub/Subをサービスペリメータで保護できます。

TopicとSubscriptionを同じペリメータに置く必要がある場合があります。さらに、新しいPush Subscriptionのエンドポイントにも制約が見られます（出典: Google Cloud「VPC Service Controls supported products」、2026年7月確認）。

データ所在地や閉域接続を重視する案件では、PoCの段階から制約を実際に確かめておきます。

個人情報におけるメッセージ内容と委託先の管理

個人情報を扱う場合は、メッセージの内容と委託先の管理を一緒に決める必要があります。

  • データ量：可能なら顧客IDや注文IDだけを送り、正本データを参照します。
  • 直接含める場合：暗号化、保持期間、再処理時のマスキング、アクセスログ、削除対応を設計します。
  • 委託管理：保存場所、外国での取扱い、再委託、事故報告、削除証跡を法務と確認します。

個人データをメッセージに直接含めると、その情報はTopicやSubscriptionだけでなく、DLQやログ、バックアップにも広がります。さらに、個人情報保護委員会も、クラウド利用時の安全管理や委託先の管理に注意を促しています（出典: 個人情報保護委員会「クラウドサービスに関する注意喚起」、2024年）。技術の設定だけで完結させず、法務担当者と確認します。

Pub/Sub Liteの移行方針と新規採用の判断

Pub/Sub Liteの提供状況と移行先を確認したうえで、新規採用や既存環境の方針を決めます。

  • 提供状況：2026年8月時点で非推奨となり、新規顧客は利用できません。
  • 終了予定：既存顧客向けサービスは2027年1月31日に終了予定です。
  • 移行先：標準Pub/SubまたはマネージドApache Kafkaサービスが案内されています。

移行先は公式資料に記載されています（出典: Google Cloud「Choose Pub/Sub or Pub/Sub Lite」、最終更新2026年7月）。Liteを前提にした新規開発では、短期間で再設計が必要になるため、注意が必要です。

まず、Kafkaの資産やパーティション単位の順序を比べます。そのうえで、担当スキルや分析連携、可用性を確かめます。

責任範囲と必要な順序を見たうえで、運用負担や拡張性から標準Pub/SubかKafka系を選びます。これにより、ロックインと再移行を抑えられます。

Google Pub/Subのシステムに関するよくある質問

費用に加えて、既存システムとの接続、配信保証、運用の分担を確認すると、自社に合う構成を判断しやすくなります。

Google Pub/Subはどのようなシステムに向いていますか？

注文や決済などの非同期連携には、Pub/Subが向いています。また、処理量の変動や段階的なサービス分割、複数処理への配信にも適しています。一方で、単純な1対1の即時応答なら、同期APIも選択肢になります。

KafkaやRabbitMQと比べてGoogle Pub/Subを選ぶ基準は何ですか？

Kafka資産やパーティション運用が重要ならKafka系を、軽量なキュー処理や既存の運用知識を重視するならRabbitMQなども比較します。

Google Cloudのマネージドサービスで運用負担を抑えつつ、イベント連携と分析基盤をつなぐ場合は、Pub/Subが候補になります。メッセージ量や順序保証、再生要件を同じ条件で評価します。さらに、接続先と運用体制も比べます。

Google Pub/Subの利用料は月いくらかかりますか？

メッセージ配送は請求アカウントあたり月10GiBまで無料で、その後は通常40ドル/TiBが基本です。

Subscriptionの本数やメッセージの保持、リージョン間転送の費用も加わります。さらに、BigQueryやDataflow、Cloud Runなどの周辺サービスの料金もかかります。

少量PoCと高スループットの本番では金額が大きく異なるため、平均とピークの量で個別に試算します。

重複配信を完全になくすにはどうすればよいですか？

配信の重複は、業務イベントIDや処理済みの記録、一意制約で防ぎます。外部APIへの送信には、相手の冪等キーを使います。また、PullのExactly-onceは同一リージョンのみが対象で、Publisherの二重発行や再実行には、受信側も冪等にして備えます。

まとめ

Google Pub/SubはPublisherとSubscriberを非同期に分け、業務イベントを複数処理へ柔軟に届ける基盤です。

Topic、Subscription、Schemaを設計したうえで、処理内容に応じてPullかPushを選び、Cloud RunやGKE、Dataflowなどを使い分けます。

導入判断で押さえるべきポイント

導入前に、同期APIだけでは解決しにくい遅延や分離の必要性を整理します。費用は、初期開発とGoogle Cloud利用料、監視・保守、周辺サービスに分けて捉えます。

試算は、メッセージ量やSubscription数、保持期間、ピーク倍率を前提にします。設計では、重複配信や順序、ackの扱いと、Retry、DLQ、リプレイの方針を決めます。さらに、監視や権限、個人情報の扱いも決めておきます。

次の一歩としての小さなPoCと質問票の準備

導入後に自社で運用できるよう、PoCと発注条件を順に準備します。

  1. 重要なイベントを1つ選び、正常系と失敗系を含むPoCを実施します。
  2. イベント一覧、処理期限、月間メッセージ量、個人情報の有無、既存システム、希望運用時間を共有します。
  3. 同じ条件で提案と見積もりを比較し、自社で運用・再処理できる成果物を確認します。

完成後に、自社で運用や再処理ができる成果物まで確認しておけば、Google Pub/Subのシステムを長く安定して使い続けやすくなります。

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会社紹介

株式会社riplaでは、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを、構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルによる高い要件定義力・システム設計力を活かし、事業成果の最大化に伴走します。

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執筆者プロフィール
張田谷凌央
張田谷凌央

株式会社ripla 代表取締役CEOとして、システムパッケージ活用、システム開発、データ分析、生成AI活用、SaaS開発、アプリ開発、EC構築など、幅広い領域で企業のDX推進と事業成長を支援している。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルが集う株式会社riplaにおいて、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援し、単なるシステム納品にとどまらず、クライアントと同じ目線で事業成果の最大化に向けた伴走支援を行う。早稲田大学卒業後、ラクスル株式会社、LINEヤフー株式会社にて事業開発やDX推進などに従事した後、株式会社riplaを創業。