メッセージング

ひと目で使い分け

やりたいこと	選ぶもの
バッファして疎結合に処理（キュー）	Pub/Sub（Pull サブスク 1 本）
1イベントを複数へ同報（ファンアウト）	Pub/Sub（複数サブスク）
特定タスクを実行時刻・レート制御つきで確実にキック	Cloud Tasks
GCP の状態変化やログで宛先へ振り分け（イベント駆動）	Eventarc
毎秒大量のストリームを取り込み・再処理・分析	Pub/Sub + Dataflow
定期実行（cron）	Cloud Scheduler

GCP は「1サービスで SQS と SNS の両方」

AWS では SQS（キュー）と SNS（ファンアウト） が別サービスですが、GCP では Pub/Sub 1 つが両方をこなします。キュー的に使うなら Pull サブスクリプションを 1 本、同報したいなら 同じトピックにサブスクリプションを複数生やすだけ、というのが基本発想です。

詳細比較

観点	Pub/Sub	Cloud Tasks	Eventarc	Dataflow
モデル	Pub/Sub＋キュー両対応	タスクキュー(1対1)	イベントルーティング	ストリーム/バッチ処理
配信方式	Pull / Push	Push(HTTP ターゲット)	Push(CloudEvents)	Pull で取り込み処理
順序	順序指定キーで保証	個別ディスパッチ	保証なし	ウィンドウ/イベント時刻で制御
再読み込み	シークで時刻/スナップショットへ巻き戻し	不可(実行で消える)	不可	ソース(Pub/Sub)依存
スコープ	グローバル	リージョン	リージョン(一部 global)	リージョン(ジョブ単位)
代表用途	疎結合バッファ/ファンアウト	個別ジョブの確実なキック	GCP イベント駆動連携	リアルタイム集計/ETL

キュー的に使う：Pub/Sub サブスクか Cloud Tasks か

どちらも「処理を後回しにして確実にこなす」用途で重なりますが、設計思想が違います。

観点	Pub/Sub（Pull サブスク）	Cloud Tasks
発想	ストリームをまとめて高スループットに捌く	個々のタスクを 1 件ずつ確実にディスパッチ
ターゲット	サブスクライバーが取りに行く / Push 先 URL	HTTP / App Engine ターゲットへ Push
実行時刻の制御	基本は即時（到着順）	スケジュール指定・遅延実行が得意
レート/同時実行の制御	サブスクライバー側で調整	キューで最大ディスパッチ/同時実行を細かく制御
重複	at-least-once（冪等前提）	原則 1 タスク 1 回（再試行はあり）
向き	ファンアウト・大量イベント	外部 API 呼び出しの平準化・予約実行

Pub/Sub と Cloud Tasks の境目

Pub/Sub＝多対多のストリーミング配信（ファンアウト・高スループット）、Cloud Tasks＝個別タスクのディスパッチ（実行時刻やレートを細かく制御）。「届いたイベントを並列に捌く」なら Pub/Sub、「この処理を 5 分後に・1 秒あたり N 件だけ確実にキック」なら Cloud Tasks を選びます。

迷ったらこの順で考える

GCP の状態変化（Storage 作成・監査ログ等）をトリガーに処理したい → Eventarc（CloudEvents で Cloud Run などへ配信）
送信側と処理側を切り離してバッファ／同報したい → Pub/Sub（キューなら Pull 1 本、ファンアウトなら複数サブスク）
特定タスクを予約実行・レート制御つきで確実にキックしたい → Cloud Tasks
毎秒大量のストリームを取り込み、集計・変換して保存したい → Pub/Sub + Dataflow（→ BigQuery / GCS）
時刻ベースの定期実行（cron）がしたい → Cloud Scheduler

Pub/Sub と Eventarc の違い

どちらもイベントを運びますが役割が違います。

Pub/Sub＝汎用の高スループットなメッセージング基盤。自分で発行したメッセージを自由なトポロジで配る「土管」。
Eventarc＝GCP サービスのイベント（Cloud Storage / 監査ログ等）を CloudEvents 標準に整え、フィルタして Cloud Run などへ届ける上位レイヤー。内部の配送には Pub/Sub を使います。「アプリ間で自前のメッセージを流す」なら Pub/Sub、「GCP で何かが起きたら処理する」なら Eventarc です。

ストリームは「Pub/Sub で受けて Dataflow で処理」

GCP に「Kinesis」という単一サービスはありません。Pub/Sub が取り込み（シャード管理不要で自動スケール）、Dataflow（Apache Beam）がストリーム/バッチ処理を担い、2 つの組み合わせで AWS の Kinesis Data Streams + Managed Service for Apache Flink に相当します。 Pub/Sub は消費してもシークで過去へ巻き戻せるため、リアルタイム処理とバグ修正後の再処理を両立できます。

アンチパターン

Push サブスクリプションや Eventarc の宛先を認証なしの公開 URL で受けるのは NG。誰でも偽メッセージを POST できてしまいます。 Push は OIDC トークン認証を有効化し受信側でトークンを検証、Eventarc は専用サービスアカウントに roles/eventarc.eventReceiver と宛先の roles/run.invoker のみを付与します。鍵（サービスアカウント JSON）のハードコードも避け、ワークロードに紐づくサービスアカウントを使います。

AWS との対応

役割	GCP	AWS
疎結合キュー	Pub/Sub（Pull サブスク）	SQS
ファンアウト/同報	Pub/Sub（複数サブスク）	SNS（＋複数 SQS）
個別タスクのディスパッチ	Cloud Tasks	SQS（＋ワーカー）
イベントルーティング	Eventarc	EventBridge
ストリーム取り込み＋処理	Pub/Sub + Dataflow	Kinesis（Data Streams + Flink）
定期実行(cron)	Cloud Scheduler	EventBridge Scheduler