WEB問題集
低レイテンシのリアルタイム推論を必要とするオンラインサービスに、TensorFlow モデルをデプロイします。最も適切な Vertex AI のサービスはどれですか。
正解：D
正解の根拠
Vertex AI Online Prediction は HTTPS エンドポイントを公開し、低レイテンシで同期的にリクエストを処理する用途に最適化されています。リアルタイム要件を満たす標準的な選択肢です。
| 用途 | サービス | レイテンシ |
|---|---|---|
| リアルタイム同期 | Online Prediction | ミリ秒〜秒 |
| 大量データ非同期 | Batch Prediction | 分〜時間 |
| SQL 内推論 | BigQuery ML | クエリ時間 |
不正解の理由
- B はバッチ向けでありリアルタイムには不適です。
- C はクエリベースで同期 API には向きません。
- D は推論サービングのマネージド機能が無く、性能保証も困難です。
毎日 1 億件の顧客レコードに対してオフラインでスコアリングし、結果を Cloud Storage に書き出す要件があります。最適な方法はどれですか。
正解：D
正解の根拠
Vertex AI Batch Prediction は大規模データを非同期に処理し、入力 / 出力に Cloud Storage や BigQuery を直接利用できます。スループットとコスト効率の両面で最適です。
| 方式 | 適性 | 運用コスト |
|---|---|---|
| Batch Prediction | 大量オフライン | 低 |
| Online 並列呼び出し | 不適 | 高 |
| Cloud Run 自前実装 | 運用負荷大 | 中 |
不正解の理由
- A はオンライン用 SLA を消費し非効率です。
- C は自前で分散処理を組む必要があります。
- D はノートブックでの長時間処理は推奨されません。
新しいモデルをリリースする際に、本番トラフィックの 10 パーセントだけを新バージョンへ流して安全性を確認したいです。Vertex AI Endpoints で適切な機能はどれですか。
正解：A
正解の根拠
Vertex AI Endpoint は単一エンドポイント上で複数の DeployedModel に対する traffic_split を設定でき、Canary や A/B テストを安全に実施できます。新旧モデルが同一エンドポイントを共有するため切替も即時です。
| パターン | 仕組み |
|---|---|
| Canary | 新モデルへ 10 パーセント流して検証 |
| A/B テスト | 50/50 でメトリクス比較 |
| Blue/Green | 0 から 100 へ即時切替 |
不正解の理由
- B は DNS 伝播待ちで即時切戻しが困難です。
- C はオンライン用途では成立しません。
- D はトラフィック分割そのものを行いません。
Vertex AI Endpoint で自動スケーリングを設定したいです。指定するべきパラメータを 2 つ選択してください。
（2つ選択）
正解：A, B
正解の根拠
Vertex AI のオンライン予測オートスケーリングはレプリカ数の下限と上限で制御します。最低レプリカで定常待機し、上限まで需要に応じて拡張します。CPU や GPU 使用率に基づくターゲット利用率も別途指定できます。
| パラメータ | 役割 |
|---|---|
| min_replica_count | 常時稼働数 |
| max_replica_count | 最大スケールアウト数 |
| autoscaling_metric_specs | ターゲット利用率 |
不正解の理由
- C は実在しない API パラメータです。
- D はエンドポイントの識別であり、スケーリング制御ではありません。
- E はネットワーク設定であり対象外です。
大規模なディープラーニングモデルを GPU 推論したいです。Vertex AI Online Prediction で利用するべきリソース構成はどれですか。
正解：B
正解の根拠
Vertex AI Endpoint は n1-standard 系などのマシンタイプに対し T4 / V100 / A100 などの GPU を accelerator として追加できます。深層学習推論は GPU により大幅に高速化します。
| 用途 | 推奨 |
|---|---|
| 軽量 ML | n1-standard CPU |
| DL 推論 | n1-standard + T4 |
| 大規模 LLM | A2/G2 + A100/L4 |
不正解の理由
- B は本番推論には不十分です。
- C は f1-micro が Vertex AI のサポート対象外です。
- D は推論ではなく分析用リソースです。