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ACE クラウド ソリューションの計画と構成

WEB問題集

ACE-PLN#1

データウェアハウスのアーカイブソリューションを構築しており、データのアーカイブ先として Cloud Storage を選択しました。規制要件により、ユーザーはアーカイブされたデータに四半期に1回アクセスできる必要があります。コスト効率の良いオプションを選択したいと考えています。どのストレージオプションを使用すべきですか?

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正解：B

Cloud Storage のクラス選定はアクセス頻度で決めます。

  • Nearline: 月1回未満のアクセス向け(最小保存期間30日)で、四半期に1回のアクセスに最適。
  • Coldline: 四半期に1回未満(90日)、Archive: 年1回未満(365日)。四半期ごとなら Nearline が最もコストバランスが良い。
  • Regional/Multi-Regional: 頻繁にアクセスされるデータ向けで、アーカイブ用途にはオーバースペック。

※ 問題の『Cold Storage』は古い名称。現在の Coldline は最小保存期間90日で四半期アクセスには合わない。

ACE-PLN#2

会社には異なるファイル形式の大量の非構造化データがあります。データに対して ETL 変換を実行したいと考えています。データを Google Cloud 上でアクセス可能にして、Dataflow ジョブで処理できるようにする必要があります。どうすべきですか?

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正解：B

Cloud Storage は非構造化データのデフォルトの保存先であり、Dataflow から直接読み取れる標準的な連携先です。

  • Cloud Storage は任意のファイル形式(CSV、JSON、Parquet、画像、バイナリなど)を格納可能。
  • BigQuery は構造化データ向けで、非構造化データの直接投入には不向き。
  • Cloud SQL / Cloud Spanner はリレーショナル DB で、大量の非構造化データ保存には不適切。
  • gsutil は大容量アップロードに最適化されたコマンドラインツール。
ACE-PLN#3

Google Cloud 上で複数の Google Cloud 製品を使うソリューションを設計しました。会社からこのソリューションのコスト見積を依頼されました。月次合計コストの見積を提供する必要があります。どうすべきですか?

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正解：A

Pricing Calculator は Google Cloud 公式のコスト見積ツールで、事前に月次総コストを正確に試算できます。

  • 実際にプロビジョニングする(C/D)は実費用が発生するため非効率。
  • 手動スプレッドシート(B)は Pricing Calculator より計算ミスが発生しやすく、割引(継続利用割引など)の反映が困難。
  • Pricing Calculator はコミットメント割引や継続利用割引も反映した正確な見積が可能。
ACE-PLN#4

ポート 443 で SSL 暗号化された TCP トラフィックを受信するアプリケーションがあります。このアプリケーションのクライアントは世界中に存在します。クライアントのレイテンシを最小化したいと考えています。どのロードバランシングオプションを使用すべきですか?

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正解：C

『SSL 暗号化された TCP トラフィック(HTTP/HTTPS ではない)』『世界中のクライアント(グローバル)』がポイントです。

  • SSL Proxy LB: HTTP 以外の SSL/TLS トラフィック向けのグローバル LB。Google のエッジロケーションで SSL 終端し、世界中のクライアントのレイテンシを最小化。
  • HTTPS LB は HTTP/HTTPS プロトコル専用で、汎用 TCP は扱えない。
  • Network LB はリージョナル LB であり、グローバル分散には不適。
  • Internal LB は VPC 内部専用で、インターネット向けサービスには使えない。
ACE-PLN#5

汎用 Compute Engine インスタンス上のアプリケーションで、ゾーン SSD 永続ディスクのディスク読み取りスループットが過度にスロットリングされています。アプリケーションは主にディスクから大きなファイルを読み取っています。ディスクサイズは現在 350 GB です。コストを最小化しながら最大のスループットを提供したいと考えています。どうすべきですか?

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正解：C

Local SSD は物理的にホストマシンに接続された NVMe/SCSI ベースの SSD で、最高レベルの IOPS とスループットを提供します。永続ディスクと比較して桁違いに高速。

  • 大きなファイルの読み取りが主な用途なので、Local SSD の高スループットが直接コストパフォーマンスに貢献。
  • ディスクサイズ拡大(A)は SSD PD のスループット上限は上がるが、Local SSD ほどの性能は出ず、ストレージコストも増える。
  • CPU 増強(B)はディスク I/O ボトルネックには無関係。
  • Regional SSD はリージョン冗長化用で、性能向上には寄与しない(むしろ書き込みは遅い)。

※ Local SSD は揮発性データ(インスタンス停止時に消える)のためワークロードの特性に注意。

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