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Google Cloud Digital Leader 想定問題集

運用・コストの要点整理と想定問題

公式の試験ガイドの「セクション 6: Google Cloud Operations を使用したスケーリング」にあたる分野です。まず要点整理で全体をつかみ、下の演習で 57 問を 1 問ずつ解けます。答えると A〜D すべての解説が出ます。

この分野の小項目

  • 6.1 CapEx から OpEx へ・TCO(3 問) オンプレミス環境からクラウドへの移行により、資本支出(CapEx)が運用支出(OpEx)に移行され、総所有コスト(TCO)にどのような影響がもたらされるのかを説明する。
  • 6.1 クラウドの財務ガバナンス(6 問) クラウドの財務ガバナンスに関する Google の推奨プラクティスについて説明する(クラウド費用の管理担当者の特定、Google Cloud の費用管理ツールなど)。
  • 6.1 費用管理における人・プロセス・テクノロジー(3 問) クラウド費用の管理における人材、プロセス、テクノロジーの役割を認識する。
  • 6.1 リソース階層(組織・フォルダ・プロジェクト)(5 問) Google Cloud のリソース階層のコンポーネント(リソース、プロジェクト、フォルダ、組織ノードなど)とメリット(アクセス制御、継承と伝播のルール、セキュリティとコンプライアンス、可視性と監査機能など)を理解する。
  • 6.1 使用量の管理(割り当て・予算・レポート等)(10 問) クラウド使用量を管理する方法を理解する(リソース割り当てポリシー、予算しきい値ルール、Cloud Billing レポート、Dynamic Workload Scheduler、Spot VM など)。
  • 6.2 オブザーバビリティによる運用のモダナイズ(6 問) Google Cloud のオブザーバビリティ(オペレーション スイート、Cloud Monitoring、Cloud Logging、Cloud Trace、Cloud Profiler、Error Reporting など)を使用して運用をモダナイズする方法を説明する。
  • 6.2 運用の基本用語(運用の卓越性・信頼性・高可用性)(6 問) クラウド運用に関する基本的な用語(効果的な運用、信頼性、高可用性など)を認識する。
  • 6.2 レジリエンスの高い設計(6 問) 復元力の高いインフラストラクチャとプロセスを設計する方法を理解する(冗長性、レプリケーション、スケーラブルなインフラストラクチャ、バックアップなど)。
  • 6.2 性能と信頼性の測り方(3 問) システムのパフォーマンスと信頼性を測定する方法(レイテンシ、トラフィック、飽和度、エラーなど)を理解する。
  • 6.2 DevOps と SRE(SLI・SLO・SLA)(9 問) DevOps とサイト信頼性エンジニアリングの基本コンセプト(サービスレベル指標、サービスレベル目標、サービスレベル契約など)を理解する。

要点整理

CapEx から OpEx へ・TCO

CapEx から OpEx へ:クラウドで費用の性質が変わる

オンプレミスでは、サーバーなどの機器を先に買い、そのCapEx(資本支出)を耐用年数にわたって償却する。公式の費用最適化の指針は、オンプレミスとクラウドでは費用モデルが大きく異なると説明している。

クラウドでは、多くの費用が資源を使ったときに発生するOpEx(運用支出)になる。そのため、使用量の管理が費用管理の中心になる。

TCO(総所有コスト)の考え方では、ピークに合わせて機器を買うと平常時に資源が余る点が問題になる。必要な資源だけを用意して使った分だけ払い、自動スケーリングで需要の変化に合わせるのが基本の考え方である。

移行前の費用の見積もりには、Migration Center の TCO レポートが使える。資産グループと設定の組み合わせごとに、移行の選択肢と費用を比べられる。

出典: Well-Architected Framework: 費用の最適化の柱/Migration Center: TCO レポートを生成する

クラウドの財務ガバナンス

クラウドの財務ガバナンス:誰が費用を管理するか

公式解説はFinOpsを、エンジニアリング・財務・ビジネスのチームを結び付けてクラウド支出を管理する運用の枠組みと文化だとしている。目的は単なる削減ではなく、支出の責任を分かち合い事業価値を高めることにある。

費用の管理者はCloud BillingのIAMロールで決める。1つの請求先アカウントで複数のプロジェクトの費用を払える。ロールは目的に合わせて最小限にする。

費用管理のツールとして、FinOps ハブは実現した節約額と、推奨事項を適用した場合の見込み節約額をまとめて示す。Recommenderはアイドル状態の VM・ディスク・IP アドレスや、確約利用割引の購入候補を提案する。Recommender はActive Assistの一部である。

持続可能性の面では、Carbon Footprintが利用に伴う推定排出量をリージョン別・プロジェクト別などで示す。リージョン選びではCFE%(カーボンフリー電力の割合)も目安になる。

ロール(英語名)できること向く担当
Billing Account Administrator支払い方法の管理、プロジェクトのリンク、ロールの管理まで請求先アカウントの責任者
Billing Account Costs Manager予算の作成・編集、費用データの閲覧と書き出し予算と費用を管理する担当
Billing Account Viewer費用と支払い情報の閲覧のみ経理・監査の閲覧者
Billing Account Userプロジェクトを請求先アカウントにリンクプロジェクトを作る開発者
Project Billing Managerプロジェクトの課金の有効化・無効化プロジェクトの課金設定の担当

出典: What is Cloud FinOps?/Cloud Billing のアクセス制御と権限/FinOps ハブで費用を最適化する/Recommender: 推奨事項の一覧/Carbon Footprint の概要/Google Cloud リージョンのカーボンフリー エネルギー

費用管理における人・プロセス・テクノロジー

人・プロセス・テクノロジーで費用を管理する

人:財務とエンジニアリングが一つのチームとして協力する。公式指針は、分析担当・設計者・開発者・管理者のどの役割も費用を下げられるとし、自分の判断の費用への影響を意識するよう求めている。

プロセス:公式解説は、硬直した年1回の周期ではなく、予算と予測を繰り返し見直すことを文化の原則に挙げている。失敗は責める対象ではなく、学びとプロセス改善の機会と捉える。

テクノロジー:予算アラート、Cloud Billing レポート、請求データの BigQuery へのエクスポート、推奨事項などのツールで、費用をリアルタイムに見えるようにする。

公式指針は、予算の一部を各チームに割り当てて当事者意識を持たせ、統一したラベルで費用を部署やコストセンターに結び付けることも勧めている。

出典: What is Cloud FinOps?/費用を意識する文化を育てる(Well-Architected Framework)

リソース階層(組織・フォルダ・プロジェクト)

リソース階層:組織・フォルダ・プロジェクト

リソース階層は上から組織・フォルダ・プロジェクト・リソースの順である。組織は会社を表す最上位の要素で、作成者が退職してもプロジェクトは組織に残る。

フォルダは部署やチームの単位でプロジェクトをまとめ、入れ子にもできる。プロジェクトは API の有効化や課金、権限を扱う基本の単位である。

IAMの許可ポリシーは親から子へ継承される。資源の実効的なポリシーは、自身と祖先のポリシーの和集合になる。上位で付与した権限を、子の許可ポリシーで弱めることはできない。特定の権限を使わせないときは拒否ポリシーを使う。

組織のポリシーは、資源を「どう構成できるか」を制限する仕組みで、IAM の「誰が」とは役割が違う。例えば、資源を作れる場所をリソース ロケーション制限で絞れ、「低炭素」の値グループも選べる。

出典: リソース階層/リソース階層を使用したアクセス制御/組織のポリシー サービスの概要/Google Cloud リージョンのカーボンフリー エネルギー/組織のポリシーでのリソース ロケーションの制限(値グループ)

使用量の管理(割り当て・予算・レポート等)

使用量の管理:予算・割り当て・割引の選び分け

予算アラートは、実際の費用か月末までの予測費用がしきい値に達したときに通知する。既定のしきい値は 50%・90%・100% である。アラートのみの予算は、利用や支出を自動では止めない。

自動で止めたいときは、予算の通知をPub/Subに送り、受け取ったプログラムで課金を無効にするなどの対応を組む。対応するサービスでは、上限に達すると利用を一時停止する上限付きの予算も設定できる。費用データの反映には遅れがある点にも注意する。

クォータはプロジェクトが使える資源の量を制限する。資源の割り当て量の上限と、一定時間あたりのレートの上限がある。

Cloud Billing レポートは、プロジェクト・サービス・SKU・場所・ラベル別に費用をグラフで示す。資源単位で自由に分析したいときは、詳細な使用料金のデータを BigQuery へエクスポートする。

Dynamic Workload Schedulerは、GPU や TPU をまとめて確保して AI の学習などを動かす仕組みである。Flex Start モードは、開始時刻が柔軟で最長7日間の学習などのジョブに向き、使った分だけ払う。

方法仕組み向く使い方注意点
Spot VM余った資源を大幅に割安で使う中断に強いバッチ処理や状態を持たない処理いつでも回収されうる。SLA の対象外
確約利用割引1年か3年の利用や支出を約束する予測しやすく安定した長期の利用使わなくても期間中は支払いが続く。取り消せない
継続利用割引月の25%を超えて使うと自動で付く対象シリーズの VM を長時間動かす対象は一部のシリーズ。確約利用割引と重ならない
予算アラートしきい値で通知する費用の超過を早く知るアラートのみの予算は利用を止めない
クォータ使える資源の量に上限を設ける急な利用増を防ぐ上限を上げると費用が増えうる

出典: 予算と予算アラートの作成・編集・削除/割り当て(クォータ)の概要/Cloud Billing レポートで費用の傾向を見る/Cloud Billing データを BigQuery にエクスポートする/Spot VM/確約利用割引の概要/継続利用割引/Dynamic Workload Scheduler のご紹介(Google Cloud 公式ブログ)/Compute Engine のプロビジョニング モデル(Flex-start)

オブザーバビリティによる運用のモダナイズ

オブザーバビリティ:何を知りたいかでツールを選ぶ

Google Cloud Observabilityは、指標・ログ・トレースなどでシステムの状態を把握するサービス群である。試験ガイドでは「オペレーション スイート」という表記も使われる。

Cloud Monitoringの稼働時間チェックは、複数の場所から定期的に応答を確かめる。チェックだけでは通知されないので、アラートポリシーを付けて通知する。

Cloud Loggingのログは、ログシンクで BigQuery・Cloud Storage・Pub/Sub などへ転送できる。シンクは作成前のログをさかのぼって送らない。

知りたいこと使うサービス
指標の推移、ダッシュボード、条件での通知Cloud Monitoring
システムやアプリの記録の保存と検索Cloud Logging
サービス間のどこで遅れているかCloud Trace
どのコードが CPU やメモリを多く使うかCloud Profiler
エラーをまとめ、新しいエラーに気づくError Reporting

出典: Google Cloud Observability のドキュメント/Cloud Trace の概要/Cloud Profiler について/Error Reporting のドキュメント/稼働時間チェックの概要/ログの転送と保存の概要

運用の基本用語(運用の卓越性・信頼性・高可用性)

運用の基本用語とサポートの選び方

信頼性は、定められた条件のもとで意図した機能を一貫して果たせる能力である。高可用性は、資源を冗長化して単一の故障で止まらないようにすることで実現する。

運用の卓越性の柱は、SLO の設定・監視・性能テスト・容量計画による運用の準備、インシデントと問題の管理、資源の最適化、自動化と変更管理、継続的な改善を原則に挙げる。

サポートはCustomer Careの段階から、ワークロードの重要度と必要な応答の速さで選ぶ。下の表の応答目標は2026年11月時点の公式ページの値である。

プラン主な対象応答の目安など
Basic Supportすべての顧客ドキュメント、コミュニティ、請求のサポート、推奨事項
Standard Support開発中のワークロードを持つ小〜中規模平日の営業時間・英語。P2 は4時間以内
Enhanced Support本番を運用する中〜大規模P1 は1時間以内。一部24時間365日
Premium Support重要なワークロードを持つ企業P1 は15分以内。担当のテクニカルアカウントマネージャー

出典: Well-Architected Framework: 信頼性の柱/Well-Architected Framework: 運用の卓越性の柱/Cloud Customer Care でサポートを受ける/Standard Support の概要/Enhanced Support の概要/Premium Support の概要

レジリエンスの高い設計

レジリエンスの高い設計:冗長化とバックアップ

Google は、アプリを複数のゾーンと複数のリージョンに配置することを勧めている。ゾーンを分ければ1つのゾーンの障害に、リージョンを分ければリージョン全体の障害に備えられる。

Compute Engine では、リージョンのマネージドインスタンスグループで VM を複数ゾーンに分散する。自動修復で故障した VM を作り直し、負荷分散で健全な VM に通信を送る。

Cloud SQLの高可用性構成は、別ゾーンのスタンバイへ書き込みを同期で複製し、障害時に自動でフェイルオーバーする。リードレプリカは既定では高可用性の構成ではない。

RTOとRPOが小さいほど費用は上がる。要件に合わせて、コールドスタンバイ・ウォームスタンバイ・ホットスタンバイを選ぶ。

Cloud Storage では、デュアルリージョンが特定の2リージョンにデータを複製し、マルチリージョンは広い地域を単位に置く。Backup and DR サービスのバックアップ保管庫は、書き込み後の変更や削除を防ぎ、ランサムウェアへの備えになる。

方式復旧の速さ費用
コールドスタンバイ障害後に環境を用意するので遅い低い
ウォームスタンバイ用意済みの資源を展開してから切り替える中くらい
ホットスタンバイほぼすぐに切り替わる高い

出典: リージョンとゾーン/インスタンス グループ/Cloud SQL の高可用性について/障害復旧計画ガイド/Cloud Storage のバケットのロケーション/Backup and DR サービスの概要

性能と信頼性の測り方

性能と信頼性の測り方:4つのゴールデンシグナル

Google の SRE の考え方では、利用者向けのシステムをゴールデンシグナルの4つで監視することを勧めている。レイテンシ・トラフィック・エラー・飽和度である。

レイテンシは応答にかかる時間で、利用者が感じる遅さを表す。トラフィックはリクエストの量、エラーは失敗した応答の割合である。

飽和度は、資源がどれだけ使い切りに近いかを表す。公式のアプリケーション監視では、Cloud Run などで CPU 使用率を飽和度の指標として表示する。

出典: スケーラブルで復元力の高いアプリのパターン/Application Monitoring がサポートするインフラストラクチャ

DevOps と SRE(SLI・SLO・SLA)

DevOps と SRE:SLI・SLO・SLA とエラーバジェット

公式の移行ガイドは、効果的なDevOpsの文化を実践する手引きとしてSREを挙げている。SRE は、世界規模の基盤を効率よく高い信頼性で動かすために Google が生み出した分野である。

SLIはサービスの振る舞いを測った値で、可用性なら成功した応答の数 ÷ 全応答の数が典型である。SLOは SLI について一定期間で達成する目標である。

SLAは利用者への約束で、満たせないと返金などの罰則が生じる。SLO は SLA より厳しくし、約束を破る前に問題に気づけるようにする。

エラーバジェットは(1 − SLO)× 対象件数で求める、許される失敗の量である。100% の SLO には予算がない。予算が尽きかけているときは、危険な変更を控える。速く減っているときはバーンレートのアラートで知らせる。

障害の後のポストモーテムでは個人を責めず、システムや手順を改善する。繰り返しの手作業であるトイルは、自動化やマネージド サービスの利用で減らす。

用語意味例
SLIサービスの振る舞いを測った値成功した応答の割合
SLOSLI について決める社内の目標30日間で 99.95% 成功
SLA罰則を伴う利用者との約束月間 99.9%。下回ると返金など
エラーバジェットSLO の範囲で許される失敗の量99.9% なら全体の 0.1%

出典: SLO モニタリングのコンセプト/SLO を設計する(Cloud Service Mesh)/SRE fundamentals: SLI vs SLO vs SLA(Google Cloud 公式ブログ)/Google Cloud への移行: 環境の最適化

演習(57 問)

結果はこのブラウザに保存され、ハブの「自分の成績」と弱点モードに使われます。

第 1 問 / 57 問

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全問と解説の一覧

正解と解説は折りたたんであります。先に自分で考えてから開いてください。

CapEx から OpEx へ・TCO

  1. オンプレミスのサーバーをパブリッククラウドへ移すと、IT 費用の性質は一般にどう変わるか。

    A. 使った分に応じた支出が、前払いの機器購入に置き換わる B. 機器を買う CapEx 中心から、使った分を払う OpEx 中心に移る C. 資本支出も運用支出もなくなり、費用は固定の月額だけになる D. 支出の性質は変わらず、支払う相手が変わるだけである

    答えと解説

    正解: B 【A(不正解)】 ? 従量の支払いから先行投資への移行を指す。 向きが逆。クラウドでは資源を使ったときに費用が発生し、OpEx が中心になる。 【B(正解)】 ? 資本支出と運用支出のどちらが中心になるかを述べている。 正解。オンプレミスは機器への CapEx を償却していく。クラウドの多くの費用は、資源を使ったときに発生する OpEx になる。 【C(不正解)】 ? 費用の種類そのものが消えるという考え。 誤り。クラウドでも利用料という運用支出は発生し、使用量に応じて変動する。 【D(不正解)】 ? 費用モデルに違いはないという考え。 誤り。公式の費用最適化の指針は、オンプレミスとクラウドでは費用モデルが大きく異なると説明している。

    出典: Well-Architected Framework: 費用の最適化の柱

  2. オンプレミスの VM 群を移す前に、Migration Center で移行後の費用を資産グループ別に比べたい。使う機能は?

    A. Cloud Billing レポートで過去の請求額を見る B. 予算アラートを作り、移行後の超過を待つ C. Migration Center で TCO レポートを作成する D. Cloud Monitoring のダッシュボードで CPU 使用率を見る

    答えと解説

    正解: C 【A(不正解)】 ? すでに発生した Google Cloud の費用をグラフで見る機能。 誤り。発生済みの費用を見る機能で、移行前の見積もりには使えない。 【B(不正解)】 ? 利用額がしきい値に達したら通知する機能。 誤り。移行後の監視には役立つが、移行案ごとの費用を事前に比べる機能ではない。 【C(正解)】 ? 移行案ごとの構成と費用をまとめるレポート。 正解。資産グループと設定の組み合わせごとに移行の選択肢と費用を比べられる。スライドや表計算の形で書き出せる。 【D(不正解)】 ? 稼働中の資源の指標を可視化する機能。 誤り。性能の監視には役立つが、移行後の費用は見積もらない。

    出典: Migration Center: TCO レポートを生成する

  3. 年末だけアクセスが数倍になる EC 企業が、ピークに合わせて買ったオンプレミスの機器を5年で償却している。クラウド移行がTCOに効く主な理由は?

    A. 需要に合わせて資源を増減でき、平常時に余る資源の費用を払わずに済む B. クラウドでは機器を5年より長く償却できるので、年あたりの費用が下がる C. ピーク用の機器を先にまとめて買えば、単価の値引きを受けられる D. クラウドに移すと運用担当者が不要になり、人件費がゼロになる

    答えと解説

    正解: A 【A(正解)】 ? 必要な分だけ用意し、使った分だけ払う考え方。 正解。公式指針は、必要な資源だけを用意し、使った分だけ払うことを勧めている。自動スケーリングで需要の変化に合わせられる。 【B(不正解)】 ? 償却期間を延ばして年額を下げる考え。 誤り。クラウドの費用は利用時に発生する OpEx が中心で、自社で機器を償却する前提ではない。 【C(不正解)】 ? 大量購入による値引きを狙う考え。 誤り。ピークに合わせた先行購入は、平常時に資源が余るというオンプレミスの課題そのものである。 【D(不正解)】 ? 運用の人手が完全に要らなくなるという考え。 誤り。クラウドでも運用や費用管理は必要で、公式指針も監視と継続的な最適化を求めている。

    出典: Well-Architected Framework: 費用の最適化の柱/スケーラブルで復元力の高いアプリのパターン

クラウドの財務ガバナンス

  1. クラウド財務ガバナンスの考え方であるFinOpsの説明として、Google Cloud の公式解説に最も合うものは?

    A. 財務部門だけがクラウドの支払いを承認し、技術者は関与しない仕組み B. クラウド費用を毎年一律に削ることだけを目標にする取り組み C. クラウドの利用をやめてオンプレミスに戻すための判断基準 D. 技術・財務・ビジネスが協力し、クラウド支出の責任を分かち合う枠組みと文化

    答えと解説

    正解: D 【A(不正解)】 ? 費用管理を一つの部門に閉じる考え。 誤り。FinOps は技術・財務・ビジネスの各チームを結び付けることを重視する。 【B(不正解)】 ? 削減額だけを成果とみなす考え。 誤り。公式解説は、単に費用を削るのではなく、支出の責任を分かち合い事業価値を高める取り組みだと述べている。 【C(不正解)】 ? クラウドの利用そのものを減らす考え。 誤り。FinOps はクラウドの価値を最大化する運用の枠組みで、利用をやめるための基準ではない。 【D(正解)】 ? 部門をまたいだ協力と文化に関する考え。 正解。公式解説は FinOps を、エンジニアリング・財務・ビジネスを結び付けてクラウド支出を管理する運用の枠組みと文化だとしている。

    出典: What is Cloud FinOps?

  2. Cloud Billingで、予算の作成・編集と費用データの閲覧だけを任せたい。支払い方法やプロジェクトのリンクは触らせない。付与するIAMロールは?

    A. Billing Account Administrator(請求先アカウントの管理者) B. Billing Account Viewer(請求先アカウントの閲覧者) C. Billing Account Costs Manager(請求先アカウントの費用管理者) D. Project Billing Manager(プロジェクトの課金管理者)

    答えと解説

    正解: C 【A(不正解)】 ? 請求先アカウントの所有者に当たるロール。 誤り。支払い方法やプロジェクトのリンク、他の人のロール管理までできてしまい、最小権限の原則に反する。 【B(不正解)】 ? 費用と支払いの情報を読むだけのロール。 誤り。読み取り専用で、予算の作成や編集はできない。 【C(正解)】 ? 予算と費用データの扱いに絞ったロール。 正解。予算の作成・編集・削除と、費用データの閲覧や書き出しができる。料金情報やプロジェクトのリンクは含まない。 【D(不正解)】 ? プロジェクトを請求先アカウントに付け外しするロール。 誤り。プロジェクトの課金を有効・無効にするロールで、予算は作れない。

    出典: Cloud Billing のアクセス制御と権限

  3. 経理担当が、確約利用割引で実際に節約できた額と、推奨事項をすべて適用した場合の見込み節約額を一画面で見たい。Cloud Billingのどの機能か。

    A. Cloud Trace B. FinOps ハブ C. Error Reporting D. Cloud Profiler

    答えと解説

    正解: B 【A(不正解)】 ? リクエストの遅延を追う機能。 誤り。性能の分析に使うもので、費用の節約額は表示しない。 【B(正解)】 ? 請求の画面で節約の実績と機会をまとめる機能。 正解。前月に実現した節約額や、推奨事項を適用した場合の月あたりの見込み節約額をまとめて表示する。 【C(不正解)】 ? アプリのエラーをまとめる機能。 誤り。エラーを集約して表示するもので、費用とは関係しない。 【D(不正解)】 ? コードごとの CPU やメモリの使い方を調べる機能。 誤り。アプリの資源の使い方は分かるが、請求先アカウントの節約額は扱わない。

    出典: FinOps ハブで費用を最適化する

  4. 部署ごとにプロジェクトが増え、費用の責任者が分からなくなった。クラウド財務ガバナンスとして Google の指針に沿う対策は?

    A. チームごとに予算を割り当て、全資源に統一したラベルを付けて費用を結び付ける B. 請求データは IT 部門だけが見られるようにし、開発者には知らせない C. 年に一度だけ外部監査を受け、その結果で翌年の予算を決める D. プロジェクトごとに担当者個人のカードで別の請求先アカウントを作る

    答えと解説

    正解: A 【A(正解)】 ? 費用の持ち主をはっきりさせる考え。 正解。公式指針は、予算の一部を各チームに割り当てて当事者意識を持たせることを勧める。標準のラベルで費用を部署やコストセンターに結び付ける。 【B(不正解)】 ? 費用情報の公開範囲を絞る考え。 誤り。公式解説は、組織のあらゆる階層が請求データをリアルタイムで見られることを文化の原則に挙げている。 【C(不正解)】 ? 見直しの頻度を年1回にする考え。 誤り。公式指針は利用状況と費用を継続的に監視して調整することを求めており、年1回では遅すぎる。 【D(不正解)】 ? 支払い元を担当者ごとに分ける考え。 誤り。組織として一元的に管理できなくなる。1つの請求先アカウントで複数のプロジェクトの費用を払える。

    出典: 費用を意識する文化を育てる(Well-Architected Framework)/What is Cloud FinOps?/Cloud Billing の概要

  5. 使われていない VM やディスク、外部のIP アドレスを自動で見つけ、削除の提案を受けたい。Active Assistで使う仕組みは?

    A. Cloud Loggingのログシンクでログを転送する B. 組織のポリシーの制約で資源の作成を制限する C. クォータの引き上げをまとめて申請する D. Recommenderの推奨事項を確認する

    答えと解説

    正解: D 【A(不正解)】 ? ログを別の保存先へ送る仕組み。 誤り。ログの転送に使うもので、使われていない資源を提案する機能ではない。 【B(不正解)】 ? 資源の設定にかける制限。 誤り。作れる構成を制限するもので、使われていない資源を見つける機能ではない。 【C(不正解)】 ? 使える資源の上限を変える手続き。 誤り。上限を上げると費用が増えやすくなる操作で、未使用の資源の発見とは関係ない。 【D(正解)】 ? 利用状況を分析して改善案を示す仕組み。 正解。Recommender には、アイドル状態の VM・永続ディスク・IP アドレスを見つける費用の推奨事項がある。

    出典: Recommender: 推奨事項の一覧/Recommender の概要

  6. サステナビリティ報告のため、Google Cloud の利用に伴う温室効果ガスの推定排出量をプロジェクトやリージョン別に見たい。使うツールは?

    A. Carbon Footprint B. Cloud Billing レポート C. Cloud Monitoring D. Security Command Center

    答えと解説

    正解: A 【A(正解)】 ? 請求先アカウント単位で排出量を推定するツール。 正解。対象サービスの利用に伴う推定排出量を、月別・リージョン別・プロジェクト別などで示す。BigQuery へ書き出すこともできる。 【B(不正解)】 ? 費用をグラフで見る機能。 誤り。表示するのは費用で、温室効果ガスの排出量ではない。 【C(不正解)】 ? 指標・ダッシュボード・アラートの機能。 誤り。システムの性能や状態を測るもので、排出量を報告する機能ではない。 【D(不正解)】 ? セキュリティの状態を管理する機能。 誤り。脆弱性や脅威の把握に使うもので、排出量は扱わない。

    出典: Carbon Footprint の概要/Carbon Footprint のデータをエクスポートする

費用管理における人・プロセス・テクノロジー

  1. クラウド財務ガバナンスを「人・プロセス・テクノロジー」で整理する。FinOpsの取り組みのうち「人」に当たるものは?

    A. 予算アラートを設定して超過を通知させる B. 財務と技術者が一つのチームとして協力する体制を作る C. 請求データをBigQueryへ自動で書き出す D. 毎月決まった日に費用を見直す手順を定める

    答えと解説

    正解: B 【A(不正解)】 ? ツールで自動的に知らせる仕組み。 誤り。ツールの機能を使う取り組みで、「テクノロジー」に当たる。 【B(正解)】 ? 役割や組織づくりに関する取り組み。 正解。公式解説は、財務とエンジニアリングが一体となって協力することを FinOps の文化の原則に挙げている。 【C(不正解)】 ? データを分析基盤に送る仕組み。 誤り。データ連携の仕組みで、「テクノロジー」に当たる。 【D(不正解)】 ? 繰り返し行う作業の段取り。 誤り。定期的な見直しの手順は「プロセス」に当たる。

    出典: What is Cloud FinOps?

  2. クラウドは利用量で費用が変わるOpExが中心である。FinOpsの文化の原則に沿った予算の立て方は?

    A. 年度初めに一度だけ予算を決め、年度中は見直さない B. 予算は設けず、請求書が届いてから支払うだけにする C. 利用状況に合わせて予算と予測を繰り返し見直す D. 前年のオンプレミスの機器費をそのまま予算にする

    答えと解説

    正解: C 【A(不正解)】 ? 年1回の固定した予算の考え。 誤り。公式解説は、固定した年1回の周期ではなく、予算と予測を繰り返し見直すことを原則に挙げている。 【B(不正解)】 ? 事前の計画を持たない考え。 誤り。予測と予算を持たないと、変動する費用を管理できない。 【C(正解)】 ? 短い周期で計画を更新する考え。 正解。公式解説は、硬直した年次の周期ではなく、反復的な予算策定と予測を FinOps の文化の原則としている。 【D(不正解)】 ? 過去の設備費を基準にする考え。 誤り。費用モデルが違うため、オンプレミスの CapEx をそのまま当てはめても実態に合わない。

    出典: What is Cloud FinOps?/Well-Architected Framework: 費用の最適化の柱

  3. 開発者が高性能な仮想マシンを作ったまま放置し、費用が膨らんでいる。FinOpsの文化づくりとして最も適切な対応は?

    A. 開発者のプロジェクト作成権限をすべて取り上げ、IT 部門だけが作る B. 費用のことは財務部門に任せ、開発者には伝えない C. 費用が膨らんだ月だけ、担当者を名指しで処分する D. チームに費用データを共有し、設計の段階から費用の影響を話し合うよう促す

    答えと解説

    正解: D 【A(不正解)】 ? 作れる人を極端に絞る考え。 誤り。開発のアジリティを損なう。公式解説は、チームが自ら費用の最適化に責任を持つことを原則としている。 【B(不正解)】 ? 費用の話を開発から切り離す考え。 誤り。公式指針は、あらゆる役割の人が自分の判断の費用への影響を意識すべきだとしている。 【C(不正解)】 ? 失敗を罰で抑える考え。 誤り。公式解説は、失敗を学びとプロセス改善の機会と捉えることを文化の原則としている。 【D(正解)】 ? 費用を意識する習慣を広げる考え。 正解。公式指針は、報告・アラート・ダッシュボードで費用データをチームに届けるよう勧める。設計や意思決定の場で費用を話し合うことも促している。

    出典: 費用を意識する文化を育てる(Well-Architected Framework)/What is Cloud FinOps?

リソース階層(組織・フォルダ・プロジェクト)

  1. Google Cloud のリソース階層を上から順に並べたものはどれか。最上位は組織である。

    A. 組織 → プロジェクト → フォルダ → リソース B. フォルダ → 組織 → プロジェクト → リソース C. 組織 → フォルダ → プロジェクト → リソース D. 組織 → リソース → フォルダ → プロジェクト

    答えと解説

    正解: C 【A(不正解)】 ? プロジェクトの下にフォルダを置く並び。 誤り。フォルダは組織とプロジェクトの間に置き、プロジェクトをまとめる。 【B(不正解)】 ? フォルダを組織より上に置く並び。 誤り。組織が階層の最上位(ルート)で、フォルダはその下に置く。 【C(正解)】 ? フォルダでプロジェクトをまとめる並び。 正解。組織が最上位で、その下に任意のフォルダ、さらにプロジェクトがある。VM やバケットなどのリソースはプロジェクトに属する。 【D(不正解)】 ? リソースをフォルダより上に置く並び。 誤り。VM などのリソースは階層の一番下で、プロジェクトの中に作る。

    出典: リソース階層

  2. 監査チームに、財務部のフォルダ配下にある全プロジェクトの閲覧権限を与えたい。今後増えるプロジェクトにも自動で効かせるには?

    A. 各プロジェクトに個別に閲覧ロールを付与し、新規作成のたびに追加する B. 財務部のフォルダに閲覧ロールを付与し、ポリシーの継承で配下に効かせる C. 財務部のプロジェクトに同じラベルを付けておく D. 組織のポリシーで閲覧を許可する制約を設定する

    答えと解説

    正解: B 【A(不正解)】 ? プロジェクト単位で一つずつ付与する方法。 誤り。できなくはないが付け忘れが起きやすく、新しいプロジェクトに自動では効かない。 【B(正解)】 ? 上位の階層で一度だけ付与する方法。 正解。資源は親の許可ポリシーを継承する。フォルダで付与すれば、配下の既存と新規のプロジェクトに効く。 【C(不正解)】 ? 資源に付けるキーと値の目印。 誤り。ラベルは整理や費用の追跡に使う目印で、アクセス権を与える仕組みではない。 【D(不正解)】 ? 資源の構成に制限をかける仕組み。 誤り。組織のポリシーは「何を」構成できるかを制限する。「誰が」操作できるかはIAMで決める。

    出典: リソース階層を使用したアクセス制御/リソース階層/組織のポリシー サービスの概要

  3. 規制対応のため、全社のプロジェクトで資源を作れる場所を特定の地域のリージョンに限りたい。最も適切な方法は?

    A. 組織ノードに組織のポリシーのリソース ロケーション制限を設定する B. 各ユーザーにIAMロールを付与し、使ってよい地域を口頭で伝える C. 予算アラートをリージョンごとに設定する D. Cloud Billing レポートを毎月見て、違反した資源を探す

    答えと解説

    正解: A 【A(正解)】 ? 構成できる内容を階層の上から制限する方法。 正解。組織のポリシーは新しく作る資源の場所を制限できる。組織に設定すれば、配下のフォルダやプロジェクトに継承される。 【B(不正解)】 ? 人ごとの権限と運用ルールで縛る方法。 誤り。IAM は「誰が」操作できるかを決めるもので、作る場所は制限できない。口頭のルールは守られない恐れがある。 【C(不正解)】 ? 利用額に応じて通知する仕組み。 誤り。費用の通知であり、ほかの地域で資源が作られるのを防げない。 【D(不正解)】 ? 費用を場所別に後から確かめる方法。 誤り。事後の確認にとどまり、作成そのものを防げない。

    出典: 組織のポリシー サービスの概要/リソース階層

  4. あるユーザーに親フォルダで編集者ロールが付与されている。配下のプロジェクトの許可ポリシーにはそのユーザーがいない。拒否ポリシーは設定されていない。そのプロジェクトでの権限は?

    A. プロジェクトに記載がないので、そのプロジェクトでは何もできない B. プロジェクトの設定が優先され、閲覧者ロールに格下げされる C. フォルダの付与が継承され、プロジェクトでも編集者として操作できる D. 組織の管理者が承認するまで、一時的に権限が保留される

    答えと解説

    正解: C 【A(不正解)】 ? 子の設定だけで権限が決まるという考え。 誤り。資源の実効的な許可ポリシーは、資源自身のポリシーと祖先から継承したポリシーの和集合になる。 【B(不正解)】 ? 子の設定で親の権限が弱まるという考え。 誤り。子の許可ポリシーで、継承した付与を弱めることはできない。 【C(正解)】 ? 親で与えた権限が子にも届くという考え。 正解。資源は親の許可ポリシーを継承し、実効的なポリシーは和集合になる。権限を外すならフォルダ側の付与を見直す。拒否ポリシーがあれば、その権限は使えなくなる。 【D(不正解)】 ? 承認待ちの状態になるという考え。 誤り。そのような保留の仕組みはなく、継承された付与はそのまま有効になる。

    出典: リソース階層を使用したアクセス制御/リソース階層

  5. 全社方針で、新しい資源は低炭素のリージョンだけに作らせたい。組織のポリシーを使った方法として正しいものは?

    A. Carbon Footprintの画面で、排出の多いリージョンを無効にする B. リソース ロケーション制限の制約で「低炭素」の値グループを指定する C. 全プロジェクトに「low-carbon」というラベルを付ける D. 予算アラートで、排出の多いリージョンの予算額を0円にする

    答えと解説

    正解: B 【A(不正解)】 ? 排出量の報告を見るツール。 誤り。Carbon Footprint は排出量を推定して報告するもので、資源を作れる場所は制限しない。 【B(正解)】 ? 作れる場所を、あらかじめ決まった地域のまとまりで縛る方法。 正解。リソース ロケーション制限には「低炭素」の値グループがあり、低炭素の場所だけに限定できる。 【C(不正解)】 ? 資源に付ける目印。 誤り。ラベルは整理や費用の追跡に使う目印で、作る場所は制限しない。 【D(不正解)】 ? 利用額に応じた通知。 誤り。アラートのみの予算は通知するだけで利用を自動では止めず、場所の制限にもならない。

    出典: Google Cloud リージョンのカーボンフリー エネルギー/組織のポリシー サービスの概要/組織のポリシーでのリソース ロケーションの制限(値グループ)

使用量の管理(割り当て・予算・レポート等)

  1. Cloud Billingでアラートのみの予算アラートを設定した。利用額が予算の100%に達したとき何が起きるか。

    A. すべてのプロジェクトの課金が自動で無効になる B. 超えた分は翌月に自動で繰り越され、当月は請求されない C. 設定した宛先に通知が届くが、利用は自動では止まらない D. 新しい VM の作成だけが自動で拒否される

    答えと解説

    正解: C 【A(不正解)】 ? 支払いを自動で止める動き。 誤り。アラートのみの予算は利用や課金を自動では止めない。止めるには、対応するサービスでの上限付きの予算や、通知を受けたプログラムなど別の仕組みが要る。 【B(不正解)】 ? 請求を先送りする動き。 誤り。予算は費用を追跡して通知する機能で、請求の時期は変えない。 【C(正解)】 ? 知らせるだけの動き。 正解。公式ドキュメントは、アラートのみの予算は利用や支出に自動で上限をかけないと説明している。 【D(不正解)】 ? 一部の操作だけを止める動き。 誤り。予算アラートに作成を拒否する機能はない。使える量に上限を設けるのはクォータなどの仕組み。

    出典: 予算と予算アラートの作成・編集・削除

  2. このままだと月末に予算を超えそうなら、月の途中でも早めに知りたい。Cloud Billingの予算アラートでどう設定するか。

    A. しきい値を予測費用に基づくものにする B. しきい値を実際の費用の100%だけにする C. 予算額を前月の実績と同じ額にする D. 予算の計算から割引とクレジットを外す

    答えと解説

    正解: A 【A(正解)】 ? 月末までの見込み額で判定する設定。 正解。しきい値は、実際の費用か、期間の終わりまでの予測費用のどちらかで判定できる。 【B(不正解)】 ? すでに使った額で判定する設定。 誤り。実際の費用で判定すると、超えてから通知される。月の途中で超過の見込みは分からない。 【C(不正解)】 ? 予算額の決め方の設定。 誤り。前の期間の実績を予算額にすることはできるが、月末の超過見込みを知らせる設定ではない。 【D(不正解)】 ? 費用の計算に何を含めるかの設定。 誤り。費用の数え方が変わるだけで、超過の見込みを早く知る設定ではない。

    出典: 予算と予算アラートの作成・編集・削除

  3. 開発用のプロジェクトが予算を超えたら、人手を介さずに課金を止めたい。予算アラートを使う方法として適切なものは?

    A. アラートのみの予算を設定すれば、超えたときに自動で止まる B. クォータの引き上げを申請しておく C. Cloud Billing レポートを毎朝担当者が目で確かめる D. 予算の通知をPub/Subに送り、受け取ったプログラムで課金を無効にする

    答えと解説

    正解: D 【A(不正解)】 ? 予算の通知機能だけで止める方法。 誤り。アラートのみの予算は利用や課金を自動では止めない。 【B(不正解)】 ? 使える資源の上限を変える手続き。 誤り。上限を上げると使える資源が増え、費用はむしろ増えやすくなる。 【C(不正解)】 ? 人が画面を見て判断する方法。 誤り。人手に頼る方法で、自動化の要件を満たさない。費用データの反映にも遅れがある。 【D(正解)】 ? 通知をきっかけに処理を動かす方法。 正解。予算は Pub/Sub のトピックに通知できる。それを受けてプロジェクトの課金を無効にするなどの自動対応ができる。

    出典: 予算と予算アラートの作成・編集・削除

  4. 毎晩の画像変換のバッチ処理は、途中で止まっても再実行すれば済む。Compute Engineの費用を大きく下げたい。最も適した選択は?

    A. 3年間の確約利用割引を購入する B. Spot VMで実行する C. 単一ゾーンの通常の VM を常に起動しておく D. リージョンマネージドインスタンスグループで台数を固定して増やす

    答えと解説

    正解: B 【A(不正解)】 ? 一定の利用を長期間約束して割引を受ける方法。 誤り。使っても使わなくても期間中は支払いが続くため、夜だけ動く処理には向きにくい。 【B(正解)】 ? 余った資源を割安に使い、回収されることがある VM。 正解。Spot VM は大幅に割安だが、いつでも回収されうる。中断に強いバッチ処理に向く。 【C(不正解)】 ? 割引のない VM を止めずに動かす方法。 誤り。使わない時間も費用がかかり、費用を下げる目的に合わない。 【D(不正解)】 ? 複数のゾーンに同じ VM を並べる構成。 誤り。可用性を上げる構成で、費用はむしろ増える。

    出典: Spot VM/確約利用割引の概要

  5. 24時間365日動く基幹システムを今後3年使う予定で、仮想マシンの構成もリージョンも変えない。費用を下げる選択は?

    A. Spot VMに切り替える B. 継続利用割引が付くよう、毎月1日に VM を作り直す C. リソースベースの確約利用割引を3年で購入する D. 予算アラートを設定して上限額を決める

    答えと解説

    正解: C 【A(不正解)】 ? 回収されることがある割安な VM。 誤り。いつでも回収されうるうえ SLA の対象外で、止められない基幹システムには向かない。 【B(不正解)】 ? 月の利用時間に応じた自動の割引を狙う方法。 誤り。対象のマシンシリーズは限られ、作り直す必要もない。長く安定した利用には確約の契約が想定されている。 【C(正解)】 ? 決まった量の資源を長期で約束する割引。 正解。リソースベースの確約は、予測しやすく安定した利用に向く。期間は1年か3年で、購入後は取り消せない点に注意する。 【D(不正解)】 ? 利用額の通知機能。 誤り。予算は通知のための機能で、単価そのものは下がらない。

    出典: 確約利用割引の概要/Spot VM/継続利用割引

  6. Compute Engineの対象の仮想マシンを月の大半動かした。申し込みなしで自動的に適用される割引は?

    A. 継続利用割引 B. 確約利用割引 C. Spot VMの割安な価格 D. FinOps ハブの割引

    答えと解説

    正解: A 【A(正解)】 ? 月の利用時間に応じて段階的に増える割引。 正解。N1・N2 など一部のマシンシリーズが対象で、月の25%を超えて使うと自動で適用され、申し込みは要らない。確約利用割引が適用済みの利用には重ねて付かない。 【B(不正解)】 ? 利用を約束する契約で得る割引。 誤り。1年または3年の契約を購入して初めて適用される。 【C(不正解)】 ? 回収されうる VM の価格。 誤り。Spot VM として作った場合の価格で、通常の VM に自動で付く割引ではない。 【D(不正解)】 ? 節約の状況をまとめる画面。 誤り。FinOps ハブは節約の実績や機会を表示する機能で、割引そのものではない。

    出典: 継続利用割引

  7. 研究チームがGPUを多数まとめて使う機械学習の短期の学習を行う。開始時刻は柔軟でよい。GPU を確保しやすく、費用も抑えられる仕組みは?

    A. 確約利用割引を3年分購入し、GPU を長期にわたり押さえておく B. Dynamic Workload Schedulerの Flex Start C. 予算アラートを設定し、GPU の費用を毎日担当者へ通知する D. Cloud Profilerで学習のコードを細かく分析し、無駄を探す

    答えと解説

    正解: B 【A(不正解)】 ? 長期の利用を約束する割引。 誤り。短期の学習のために長期の支払いを約束することになり、目的に合わない。 【B(正解)】 ? 必要な数のアクセラレータがそろった時点で起動する仕組み。 正解。必要な量と期間を指定してリクエストし、確保できた時点で VM をまとめて用意する。最長7日間動かせ、早く終われば止めて使った分だけ払える。対象の GPU では割引もある。 【C(不正解)】 ? 利用額に応じた通知。 誤り。費用の通知はできるが、GPU を確保する仕組みではない。 【D(不正解)】 ? コードの CPU やメモリの使い方を調べる機能。 誤り。性能の分析には役立つが、GPU を確保する仕組みではない。

    出典: Compute Engine のプロビジョニング モデル(Flex-start)/Dynamic Workload Scheduler のご紹介(Google Cloud 公式ブログ)

  8. 先月どのプロジェクトとサービスが最も費用を使ったかを、ラベル別にもグラフで確かめたい。使う機能は?

    A. Cloud Loggingのログ エクスプローラ B. Cloud Trace C. 組織のポリシー D. Cloud Billing レポート

    答えと解説

    正解: D 【A(不正解)】 ? ログを検索して見る画面。 誤り。システムの記録を調べる画面で、費用の内訳は見られない。 【B(不正解)】 ? リクエストの遅延を追う機能。 誤り。性能の分析に使う機能で、費用は扱わない。 【C(不正解)】 ? 資源の構成を制限する仕組み。 誤り。構成の制限であり、費用の集計や表示はしない。 【D(正解)】 ? 請求先アカウントの費用をグラフで表示する機能。 正解。期間やフィルタを指定し、プロジェクト・サービス・SKU・場所・ラベルごとに費用をまとめて表示できる。

    出典: Cloud Billing レポートで費用の傾向を見る

  9. プロジェクトが使える資源の量やAPIの呼び出しの速さに上限を設け、急な利用増を抑える仕組みは?

    A. クォータ B. ラベル C. 継続利用割引 D. Cloud Trace

    答えと解説

    正解: A 【A(正解)】 ? 資源の使用量に上限を設ける仕組み。 正解。クォータはプロジェクトが使える資源の量を制限する。割り当て量の上限と、一定時間あたりのレートの上限がある。 【B(不正解)】 ? 資源に付けるキーと値の目印。 誤り。整理や費用の追跡に使う目印で、使用量の上限は設けない。 【C(不正解)】 ? 長く使うほど自動で付く割引。 誤り。単価を下げる仕組みで、使用量は制限しない。 【D(不正解)】 ? リクエストの遅延を追う機能。 誤り。性能の分析に使う機能で、上限は設定できない。

    出典: 割り当て(クォータ)の概要

  10. 費用の増加要因を個々の VM やディスクの単位まで分析し、自社のビジネスインテリジェンスのダッシュボードに出したい。Cloud Billingで行う設定は?

    A. 予算アラートのしきい値を細かく分ける B. Cloud Billing レポートを毎日スクリーンショットで保存する C. 詳細な使用料金のデータをBigQueryへエクスポートする D. クォータを下げて利用を抑える

    答えと解説

    正解: C 【A(不正解)】 ? 通知の段階を増やす設定。 誤り。通知の回数が増えるだけで、資源単位の分析データは得られない。 【B(不正解)】 ? 画面の表示を画像で残す方法。 誤り。画像では自由な集計や、ほかのデータとの結合ができない。 【C(正解)】 ? 請求データを分析基盤へ自動で送る設定。 正解。詳細な使用料金のエクスポートは、標準の内容に加えて VM やディスクなど資源単位のデータを含む。SQL で自由に分析できる。 【D(不正解)】 ? 資源の使用量の上限を変える設定。 誤り。使用量の制限であり、増加要因の分析にはならない。

    出典: Cloud Billing データを BigQuery にエクスポートする

オブザーバビリティによる運用のモダナイズ

  1. Google Cloud Observabilityでオブザーバビリティを高めたい。指標の収集、ダッシュボード、アラートを担うサービスは?

    A. Cloud Logging B. Cloud Monitoring C. Cloud Profiler D. Error Reporting

    答えと解説

    正解: B 【A(不正解)】 ? システムやアプリの記録を保存・検索するサービス。 誤り。ログの保存と分析が中心。指標の収集やダッシュボード、アラートポリシーは Cloud Monitoring が担う。 【B(正解)】 ? 数値の指標を一定の間隔で集めるサービス。 正解。健全性や性能の指標を集めてダッシュボードで見せ、条件を満たしたらアラートポリシーで通知する。試験ガイドでは「オペレーション スイート」という表記も使われている。 【C(不正解)】 ? コードの CPU とメモリの使い方を調べるサービス。 誤り。どのコードが資源を使うかを分析するもので、アラートの中心ではない。 【D(不正解)】 ? エラーをまとめて表示するサービス。 誤り。ログからエラーを見つけてまとめる機能で、指標全般の収集やダッシュボードは担わない。

    出典: Google Cloud Observability のドキュメント

  2. マイクロサービス化した EC サイトで注文処理のレイテンシが大きい。どのサービス間の呼び出しで時間がかかっているかを特定したい。使うのは?

    A. Cloud Billing レポート B. Error Reporting C. Cloud Trace D. Cloud Loggingのログシンク

    答えと解説

    正解: C 【A(不正解)】 ? 費用をグラフで見る機能。 誤り。費用の内訳を見る機能で、処理の遅延は分からない。 【B(不正解)】 ? エラーをまとめて表示するサービス。 誤り。失敗したリクエストの把握には役立つが、成功した呼び出しの遅れの場所は分からない。 【C(正解)】 ? リクエストが各部品を通る経路と時間を記録するサービス。 正解。分散アプリでのリクエストの経路を追い、どの下流の依存先が遅延を生んでいるかを特定できる。 【D(不正解)】 ? ログを別の保存先へ送る仕組み。 誤り。転送の仕組みで、呼び出しごとの遅延を可視化する機能ではない。

    出典: Cloud Trace の概要

  3. 本番のワークロードで、どの関数が CPU とメモリを多く使っているかを、負荷を抑えながら調べたい。Google Cloud Observabilityのどれを使うか。

    A. Cloud Profiler B. Cloud Trace C. Cloud Monitoringの稼働時間チェック D. Error Reporting

    答えと解説

    正解: A 【A(正解)】 ? 本番のアプリから CPU とメモリの使い方を集めるサービス。 正解。本番のアプリから CPU 使用とメモリ割り当ての情報を集め、コードのどこが資源を多く使うかを示す。負荷は小さく抑えられる。 【B(不正解)】 ? リクエストの経路と時間を記録するサービス。 誤り。サービス間の遅延は分かるが、関数ごとの CPU やメモリの使い方は対象外。 【C(不正解)】 ? 外部から応答の有無を確かめる機能。 誤り。外から応答を確かめるだけで、コード内部の資源の使い方は分からない。 【D(不正解)】 ? エラーをまとめて表示するサービス。 誤り。エラーを集約する機能で、正常に動く処理の資源の使い方は分からない。

    出典: Cloud Profiler について

  4. Cloud Loggingに出力されるアプリの例外を自動でまとめ、新しく増えたエラーをすぐ見つけたい。Google Cloud Observabilityのどのサービスか。

    A. Cloud Profiler B. Cloud Billing レポート C. Cloud Trace D. Error Reporting

    答えと解説

    正解: D 【A(不正解)】 ? コードの CPU とメモリの使い方を調べるサービス。 誤り。資源の使い方の分析で、例外をまとめる機能ではない。 【B(不正解)】 ? 費用をグラフで見る機能。 誤り。費用の内訳を見る機能で、アプリのエラーは扱わない。 【C(不正解)】 ? リクエストの経路と時間を記録するサービス。 誤り。遅延の分析が中心で、例外をまとめて一覧にする機能ではない。 【D(正解)】 ? 動いているサービスのエラーを集約して表示するサービス。 正解。Cloud Logging のログを分析してエラーを見つけ、エラー グループにまとめる。上位のエラーや新しいエラーを把握できる。

    出典: Error Reporting のドキュメント/Google Cloud Observability のドキュメント

  5. 公開中の会員サイトの可用性を外から確かめ、応答しなくなったら担当者にメールで知らせたい。Cloud Monitoringでの構成として最も適切なものは?

    A. Cloud Loggingにログを出すだけにして、障害は利用者の問い合わせで知る B. 稼働時間チェックを作り、アラートポリシーでメールの通知先に送る C. Cloud Traceで全リクエストの経路を記録する D. 予算アラートを設定し、費用が急に減ったら停止とみなす

    答えと解説

    正解: B 【A(不正解)】 ? 記録だけを残す方法。 誤り。記録はできても通知の仕組みがなく、気づくのが遅れる。 【B(正解)】 ? 外から定期的に応答を確かめ、条件で通知する構成。 正解。稼働時間チェックは複数の場所から定期的に応答を確かめる。チェックだけでは通知されないため、アラートポリシーを付けて通知する。 【C(不正解)】 ? リクエストの経路と時間を記録する方法。 誤り。遅延の分析には役立つが、応答停止を知らせる仕組みではない。 【D(不正解)】 ? 費用の変化から異常を推測する方法。 誤り。費用データには反映の遅れがあり、停止の検知には使えない。

    出典: 稼働時間チェックの概要

  6. 監査対応のため、全プロジェクトのログを長期に保管し、SQL で分析したい。Cloud Loggingで行う設定として適切なものは?

    A. ログシンクでBigQueryのデータセットへ転送する B. ログ エクスプローラから毎月手でダウンロードする C. Error Reportingの画面をスクリーンショットで残す D. Cloud Profilerのデータを保存しておく

    答えと解説

    正解: A 【A(正解)】 ? ログの写しを指定した保存先へ送る仕組み。 正解。ログシンクは BigQuery・Cloud Storage・Pub/Sub などへログを送れ、BigQuery なら SQL で分析できる。作成前のログは送られない点に注意する。 【B(不正解)】 ? 画面からログを手で書き出す方法。 誤り。手作業では漏れが出やすく、全プロジェクトのログを継続して保管・分析する仕組みにならない。 【C(不正解)】 ? エラーの集約画面を画像で残す方法。 誤り。エラーの一覧であり、ログ全体の保管にはならない。 【D(不正解)】 ? CPU やメモリの使い方の記録を残す方法。 誤り。プロファイルのデータで、監査に使うログではない。

    出典: ログの転送と保存の概要

運用の基本用語(運用の卓越性・信頼性・高可用性)

  1. Google Cloud Well-Architected Frameworkでの信頼性の説明として正しいものは?

    A. どんな条件でも障害が一度も起きないこと B. 利用者が増えても、費用が少しも増えないこと C. データが暗号化され、第三者に読まれないこと D. 決められた条件で、意図した機能を一貫して果たせる能力

    答えと解説

    正解: D 【A(不正解)】 ? 障害がゼロであることを指す考え。 誤り。障害をゼロにするのではなく、決められた条件のもとで機能を果たし続けることを指す。 【B(不正解)】 ? 費用の増え方に関する考え。 誤り。費用の性質の話で、信頼性の定義ではない。 【C(不正解)】 ? 情報を守る性質に関する考え。 誤り。これは機密性の説明で、信頼性ではない。 【D(正解)】 ? 決めた条件で期待どおり動き続ける性質。 正解。公式の信頼性の柱はこのように定義し、サービスを途切れなく保つことも含むとしている。

    出典: Well-Architected Framework: 信頼性の柱

  2. Google Cloud Well-Architected Frameworkの運用の卓越性の柱が勧める取り組みはどれか。

    A. 障害の振り返りは時間がかかるので省き、次の開発を急ぐ B. SLOの設定、監視、性能テスト、容量計画で運用の準備を整える C. 変更は手作業で行い、自動化は避ける D. 資源は余裕を見て最大構成で固定し、見直さない

    答えと解説

    正解: B 【A(不正解)】 ? 振り返りを省く考え。 誤り。インシデントの影響を抑え再発を防ぐため、振り返りと予防策を求めている。 【B(正解)】 ? 本番を支える準備を計画的に整える取り組み。 正解。運用の卓越性の柱は、SLO の設定や十分な監視、性能テスト、容量計画で運用の準備を整えることを原則に挙げている。 【C(不正解)】 ? 手作業を中心にする考え。 誤り。手作業を減らすため、自動化と変更管理の効率化を勧めている。 【D(不正解)】 ? 最大の構成で固定する考え。 誤り。適切なサイズへの調整や自動スケーリング、費用の監視で資源を最適化することを勧めている。

    出典: Well-Architected Framework: 運用の卓越性の柱

  3. 開発中のワークロードが中心の中小企業。英語で、平日の営業時間内に技術的な問い合わせができればよい。2026年11月時点の公式ページに基づくと、Customer Careの有料プランで合うのは?

    A. Standard Support B. Premium Support C. Enhanced Support D. Basic Support

    答えと解説

    正解: A 【A(正解)】 ? 平日の営業時間に技術支援を受ける有料プラン。 正解。小〜中規模で開発中のワークロード向けで、平日の現地の営業時間に英語で支援を受けられる。P2 の初回応答は4時間以内。 【B(不正解)】 ? 重要なワークロードを持つ企業向けのプラン。 誤り。最速の応答や担当の TAM を含む上位のプランで、この要件には過剰。 【C(不正解)】 ? 本番を運用する組織向けのプラン。 誤り。本番ワークロードを運用する中〜大規模の組織向けで、開発中心の要件には過剰。 【D(不正解)】 ? すべての顧客に含まれる基本のサポート。 誤り。ドキュメントやコミュニティ、請求のサポートなどで、1対1の技術支援は含まれない。

    出典: Cloud Customer Care でサポートを受ける/Standard Support の概要

  4. 中堅企業が本番のワークロードを動かす。重大な障害(P1)には1時間以内の初回応答がほしい。担当のテクニカルアカウントマネージャーは置かない方針。2026年11月時点の公式ページに基づくと、Customer Careのプランは?

    A. Basic Support B. Standard Support C. Enhanced Support D. Premium Support

    答えと解説

    正解: C 【A(不正解)】 ? すべての顧客に含まれる基本のサポート。 誤り。1対1の技術サポートのケースを含まず、P1 の応答目標もない。 【B(不正解)】 ? 平日の営業時間に技術支援を受けるプラン。 誤り。開発中のワークロード向けで、P2 の初回応答4時間が目安。P1 の1時間の要件を満たさない。 【C(正解)】 ? 本番を運用する中〜大規模の組織向けのプラン。 正解。P1 の初回応答は1時間以内で、優先度と言語によっては24時間365日対応する。技術アドバイザーは別料金の追加サービス。 【D(不正解)】 ? 重要なワークロードを持つ企業向けのプラン。 誤り。P1 は15分以内だが、担当の TAM が付く前提のプランで、置かない方針に合わない。

    出典: Enhanced Support の概要/Cloud Customer Care でサポートを受ける

  5. 停止すると大きな損失が出る決済システムを運用する大企業がある。P1 への15分以内の初回応答と、構成を把握したテクニカルアカウントマネージャーの支援を求める。2026年11月時点の公式ページに基づくと、Customer Careのプランは?

    A. Enhanced Support B. Premium Support C. Standard Support D. Basic Support

    答えと解説

    正解: B 【A(不正解)】 ? 本番を運用する中〜大規模の組織向けのプラン。 誤り。P1 の初回応答は1時間以内。技術アドバイザーは別料金の追加サービスになる。 【B(正解)】 ? 重要なワークロードを持つ企業向けのプラン。 正解。P1 の初回応答は15分以内で、担当の TAM が付く。顧客の構成を把握した支援(Customer Aware Support)も含む。 【C(不正解)】 ? 平日の営業時間に技術支援を受けるプラン。 誤り。開発中のワークロード向けで、平日の営業時間内の支援が中心。 【D(不正解)】 ? すべての顧客に含まれる基本のサポート。 誤り。1対1の技術サポートのケースを含まない。

    出典: Premium Support の概要/Cloud Customer Care でサポートを受ける

  6. 2026年11月時点の公式ページに基づくと、Customer Careのうち、すべての顧客に含まれるBasic Supportで受けられるものは?

    A. 担当のテクニカルアカウントマネージャーによる定期的な構成の助言 B. 重大な P1 障害に対する、15分以内の初回応答 C. ドキュメントやコミュニティ、請求のサポート、Active Assist D. 1対1の技術サポートのケースを、無制限に作成できる権利

    答えと解説

    正解: C 【A(不正解)】 ? 専任の担当者による支援。 誤り。担当の TAM は Premium Support に含まれる。 【B(不正解)】 ? 最も速い応答の目標。 誤り。15分以内は Premium Support の P1 の目標。 【C(正解)】 ? 誰でも使える基本の情報と支援。 正解。Basic Support はすべての顧客に含まれる。ドキュメントやコミュニティ、Cloud Billing のサポート、Active Assist の推奨事項を使える。 【D(不正解)】 ? 個別の技術的な問い合わせの窓口。 誤り。1対1の技術サポートは Standard Support 以上で提供される。

    出典: Cloud Customer Care でサポートを受ける

レジリエンスの高い設計

  1. 状態を持たない Web アプリをCompute Engineで動かす。1つのゾーンが止まっても配信を続けたい。最も適した構成は?

    A. 性能の高い大きな VM を1台だけ、1つのゾーンに置く B. 同じゾーンに同じ構成の VM を2台並べ、負荷を分ける C. Spot VMを1台置き、回収されたら担当者が手で作り直す D. リージョンマネージドインスタンスグループで複数ゾーンに分散する

    答えと解説

    正解: D 【A(不正解)】 ? 性能の高い VM 1台にまとめる構成。 誤り。その VM やゾーンの障害で配信が止まる。 【B(不正解)】 ? 同じ場所に予備を置く構成。 誤り。VM の故障には強くなるが、ゾーン全体の障害には耐えられない。 【C(不正解)】 ? 割安な VM を手作業で運用する構成。 誤り。回収されうる VM で、手作業の復旧では配信が途切れる。 【D(正解)】 ? 複数のゾーンに同じ VM を並べて負荷を分ける構成。 正解。リージョン MIG は複数ゾーンに VM を分散し、ゾーン障害から守る。故障した VM は自動修復で作り直され、負荷分散が健全な VM に通信を送る。

    出典: インスタンス グループ/リージョンとゾーン/スケーラブルで復元力の高いアプリのパターン

  2. Cloud SQLの業務データベースを、ゾーン障害が起きても自動で切り替わるようにしたい。適切な構成は?

    A. 読み取り用のリードレプリカを同じゾーンに追加する B. HA 構成にして、別ゾーンにスタンバイを置く C. 毎日1回、自動バックアップだけを取っておく D. インスタンスの CPU とメモリを最大の構成にする

    答えと解説

    正解: B 【A(不正解)】 ? 読み取り用の複製を足す構成。 誤り。読み取りの分散用で、既定では高可用性の構成ではない。同じゾーンではゾーン障害にも弱い。 【B(正解)】 ? 同じリージョンの別ゾーンに予備を置く構成。 正解。HA 構成は別ゾーンのスタンバイに書き込みを同期で複製する。障害時はスタンバイが新しいプライマリになる(フェイルオーバー)。 【C(不正解)】 ? 1日1回データの写しを残す構成。 誤り。データは戻せるが自動の切り替えはできず、復旧まで時間がかかる。 【D(不正解)】 ? 性能を上げる構成。 誤り。性能は上がるが、ゾーン障害への備えにはならない。

    出典: Cloud SQL の高可用性について

  3. 災害復旧の計画で使うRPOの意味として正しいものは?

    A. 大きな障害でデータが失われてもよい最大の時間の幅 B. サービスが停止していてもよい最大の時間 C. 1か月のうちサービスが使える時間の割合 D. バックアップを保存しておく年数

    答えと解説

    正解: A 【A(正解)】 ? 失ってよいデータを時間で表す目標。 正解。RPO は、障害でデータが失われうる許容の最大時間で、時間で表す。 【B(不正解)】 ? 止まっていてよい時間の目標。 誤り。これはRTOの説明。 【C(不正解)】 ? 使える時間の割合を表す指標。 誤り。可用性を表す指標の説明で、RPO ではない。 【D(不正解)】 ? 写しを残しておく期間。 誤り。保持期間の話で、データ損失の許容時間とは異なる。

    出典: 障害復旧計画ガイド

  4. 社内の参照用システムは、RTOは1日、RPOは前日夜の時点でよい。費用を最も抑えた災害復旧の考え方は?

    A. 別リージョンに同じ構成を常に動かしておくホットスタンバイ B. 別リージョンへ書き込みを同期で複製し続ける構成 C. 別の場所のバックアップから、障害時に環境を作って戻すコールドスタンバイ D. 要件が緩いので DR は不要と判断し、バックアップも取らない

    答えと解説

    正解: C 【A(不正解)】 ? すぐに切り替えられる予備を動かし続ける方法。 誤り。ほぼ即時に復旧できるが費用が最も高く、この緩い要件には過剰。 【B(不正解)】 ? データの写しを常に最新に保つ方法。 誤り。RPO をほぼゼロにする構成で、前日の時点でよい要件には過剰で費用がかさむ。 【C(正解)】 ? 障害が起きてから環境を用意する方法。 正解。RTO と RPO が小さいほど費用は上がる。要件が緩いなら、バックアップから戻すコールドな構成で費用を抑えられる。 【D(不正解)】 ? 備えを持たない方法。 誤り。前日夜の時点のデータに戻すにはバックアップが要る。

    出典: 障害復旧計画ガイド

  5. Cloud Storageの重要なファイルを、1つのリージョン全体が止まっても読めるようにしたい。データは国内の決まった2地域だけに置きたい。保存場所の種類は?

    A. デュアルリージョン(東京と大阪など) B. 単一のリージョン(例: 東京リージョンだけ) C. マルチリージョン(アジアなど広い地域を単位にする) D. ゾーン単位の永続ディスクに保存する

    答えと解説

    正解: A 【A(正解)】 ? 指定した2つのリージョンにデータを置く種類。 正解。デュアルリージョンは指定した2つのリージョンにデータを複製し、コピーの置き場所を正確に管理できる。災害復旧に向く。 【B(不正解)】 ? 1つのリージョンにデータを置く種類。 誤り。リージョン内の複数ゾーンには冗長化されるが、リージョン全体の障害には備えられない。 【C(不正解)】 ? 広い地域にまたがって複数のリージョンに置く種類。 誤り。複数のリージョンに冗長化されるが、広い地理的範囲が単位で、置き場所を特定の2地域に絞れない。 【D(不正解)】 ? 1つのゾーンに置くディスク。 誤り。1つのゾーンに置かれる資源で、リージョン全体の障害には備えられない。

    出典: Cloud Storage のバケットのロケーション

  6. ランサムウェアで本番環境と通常のバックアップがまとめて削除されるのが心配だ。Backup and DR サービスで取るべき対策は?

    A. VM のスナップショットを同じプロジェクトに置き、管理者権限を広く配る B. バックアップは取らず、冗長性のある構成だけで守る C. バックアップを毎回上書きし、最新の1世代だけを残す D. 書き換えも削除もできないバックアップ保管庫に、最小保持期間を決めて保存する

    答えと解説

    正解: D 【A(不正解)】 ? 使い慣れた場所と権限で管理する方法。 誤り。権限が広いと、攻撃者に同じ権限で消される恐れがある。最小権限の原則にも反する。 【B(不正解)】 ? 複製した構成だけに頼る方法。 誤り。冗長化は障害時の継続に役立つが、削除や改ざんの前の時点に戻すにはバックアップが要る。 【C(不正解)】 ? 最新の写しだけを持つ方法。 誤り。感染後のデータで上書きすると、感染前の状態に戻せない。 【D(正解)】 ? 一度書いたら変えられない保管場所を使う方法。 正解。バックアップ保管庫は書き込み後の変更や削除を防ぐ。ランサムウェアや誤削除があっても復元できるようにする。

    出典: Backup and DR サービスの概要

性能と信頼性の測り方

  1. SREの考え方で、利用者向けシステムの監視に使うゴールデンシグナルの4つの組み合わせは?

    A. CPU、メモリ、ディスク、ネットワーク B. レイテンシ、トラフィック、エラー、飽和度 C. 可用性、機密性、完全性、拡張性 D. RTO、RPO、SLA、SLO

    答えと解説

    正解: B 【A(不正解)】 ? 資源の種類を並べたもの。 誤り。資源の種類の例で、ゴールデンシグナルではない。飽和度を測る材料にはなる。 【B(正解)】 ? 応答の速さ・量・失敗・余裕を並べたもの。 正解。Google の SRE の考え方では、利用者向けのシステムをこの4つで監視することを勧めている。 【C(不正解)】 ? システムの性質を並べたもの。 誤り。情報セキュリティや設計の性質で、監視の4指標ではない。 【D(不正解)】 ? 復旧やサービスレベルの目標を並べたもの。 誤り。復旧目標やサービスレベルの用語で、監視の4指標ではない。

    出典: スケーラブルで復元力の高いアプリのパターン

  2. Cloud Runで動くサービスの CPU 使用率が上限近くに張り付いている。ゴールデンシグナルのどれに当たるか。

    A. レイテンシ B. トラフィック C. 飽和度 D. エラー

    答えと解説

    正解: C 【A(不正解)】 ? リクエストへの応答にかかる時間。 誤り。応答の遅さを表す指標で、資源の使い切りの度合いではない。 【B(不正解)】 ? サービスに届くリクエストの量。 誤り。負荷の量を表す指標で、資源の余裕は表さない。 【C(正解)】 ? 資源がどれだけ使い切りに近いか。 正解。飽和度はサービスの資源がどれだけ満杯に近いかを表す。Cloud Run などでは CPU 使用率で見ることが多い。 【D(不正解)】 ? 失敗したリクエストの割合。 誤り。失敗の割合を表す指標で、CPU の使い切りの度合いではない。

    出典: Application Monitoring がサポートするインフラストラクチャ/スケーラブルで復元力の高いアプリのパターン

  3. 利用者から「画面の表示が遅い」という苦情が増えた。Cloud Monitoringで数値として追うべきゴールデンシグナルは?

    A. レイテンシ(応答にかかる時間) B. トラフィック(リクエストの量) C. エラー(失敗した応答の割合) D. 飽和度(資源の使い切りの度合い)

    答えと解説

    正解: A 【A(正解)】 ? 応答の速さを表す指標。 正解。遅さは応答時間で測る。公式のアプリケーション監視でも P95 のレイテンシを表示する。 【B(不正解)】 ? 負荷の量を表す指標。 誤り。負荷の量を表し、遅さそのものではない。原因の手がかりにはなる。 【C(不正解)】 ? 失敗の多さを表す指標。 誤り。失敗の割合で、成功した応答の遅さは測れない。 【D(不正解)】 ? 資源の余裕を表す指標。 誤り。遅さの原因になりうるが、利用者が感じる遅さを直接表す指標ではない。

    出典: Application Monitoring がサポートするインフラストラクチャ/スケーラブルで復元力の高いアプリのパターン

DevOps と SRE(SLI・SLO・SLA)

  1. SLI、SLO、SLAのうち、目標を満たせなかったときに返金などの罰則を伴う、利用者との約束はどれか。

    A. SLI B. SLO C. SLA D. エラーバジェット

    答えと解説

    正解: C 【A(不正解)】 ? サービスの振る舞いを直接測った値。 誤り。SLI は測定値そのもので、約束ではない。 【B(不正解)】 ? 測定値について決める目標。 誤り。SLO は社内で決める目標で、それ自体に罰則は伴わない。 【C(正解)】 ? 利用者と交わす約束。 正解。SLA は一定期間に一定の水準を満たすという利用者への約束で、満たせないと返金などの罰則が生じる。 【D(不正解)】 ? 目標の範囲で許される失敗の量。 誤り。SLO から決まる失敗の許容量で、利用者との約束ではない。

    出典: SRE fundamentals: SLI vs SLO vs SLA(Google Cloud 公式ブログ)/SLO モニタリングのコンセプト

  2. 顧客とのSLAで月間の可用性 99.9% を約束した。社内のSLOはどう決めるのがよいか。

    A. 約束と同じく SLA と同じ 99.9% にする B. 余裕を持たせて SLA より緩い 99% にする C. 100% にして、一切の障害を許さない D. SLA より少し厳しい 99.95% などにする

    答えと解説

    正解: D 【A(不正解)】 ? 約束と同じ値にする考え。 誤り。同じ値だと、SLO を割り込んだ時点でもう約束違反で、手を打つ余裕がない。 【B(不正解)】 ? 約束より緩い目標にする考え。 誤り。社内の目標が緩いと、約束違反を事前に防げない。 【C(不正解)】 ? 失敗を一切認めない考え。 誤り。100% の SLO にはエラーバジェットがなく、公式に悪い慣行とされている。 【D(正解)】 ? 約束より高い目標を持つ考え。 正解。SLO は公の約束より厳しくし、約束を破る前に問題に気づけるようにする。公式の記事も 99.9% の SLA に社内 99.95% の例を挙げている。

    出典: SRE fundamentals: SLI vs SLO vs SLA(Google Cloud 公式ブログ)/SLO モニタリングのコンセプト

  3. 月の半ばでエラーバジェットをほぼ使い切った。来週に大きな新機能の公開を予定している。SREの考え方に沿う判断は?

    A. 予定どおり公開し、残りの日数で取り戻す B. 危険な公開は控え、信頼性の改善を優先する C. SLO を下げて予算を増やし、そのまま公開する D. 監視を一時的に止め、予算の消費を見えなくする

    答えと解説

    正解: B 【A(不正解)】 ? 予定を優先する考え。 誤り。予算がほぼ尽きた状態での危険な変更は、SLO 違反につながりやすい。 【B(正解)】 ? 変更を控えて安定を取り戻す考え。 正解。予算が尽きかけているときは、新しい更新のような危険な行動に適さない。信頼性の回復に力を振り向ける。 【C(不正解)】 ? 目標の値を都合に合わせて変える考え。 誤り。目標をその場で変えると、SLO で判断する仕組みが機能しなくなる。 【D(不正解)】 ? 測定をやめる考え。 誤り。問題を見えなくするだけで、信頼性は上がらない。

    出典: SLO を設計する(Cloud Service Mesh)

  4. ある API のSLOは「30日間のリクエストの 99.9% が成功」。期間中のリクエストは100万件だった。エラーバジェットは何件の失敗か。

    A. 1,000 件 B. 100 件 C. 10,000 件 D. 999,000 件

    答えと解説

    正解: A 【A(正解)】 ? 100万件に対する割合では 0.1% に当たる。 正解。エラーバジェットは(1 − SLO)× 対象件数で求める。(1 − 0.999) × 1,000,000 = 1,000 件。 【B(不正解)】 ? 100万件に対する割合では 0.01% に当たる。 誤り。0.01% で計算しており、SLO 99.99% の場合の値になる。 【C(不正解)】 ? 100万件に対する割合では 1% に当たる。 誤り。1% で計算しており、SLO 99% の場合の値になる。 【D(不正解)】 ? 100万件に対する割合では 99.9% に当たる。 誤り。成功が求められる件数で、許される失敗の数ではない。

    出典: SLO モニタリングのコンセプト

  5. 決済 API の可用性をSLIとして測りたい。Cloud Monitoringの SLO 監視での一般的な定義は?

    A. API サーバーの CPU 使用率 B. 1日の API 呼び出しの合計件数 C. 成功した応答の数を、全応答の数で割った割合 D. 開発チームが公開した新機能の数

    答えと解説

    正解: C 【A(不正解)】 ? 資源の使い切りの度合い。 誤り。資源の飽和度の指標で、利用者から見た成功の割合ではない。 【B(不正解)】 ? リクエストの量。 誤り。トラフィックの量で、成功したかどうかは分からない。 【C(正解)】 ? うまくいった応答の割合。 正解。可用性の SLI の一般的な例は、成功した応答の数 ÷ 全応答の数。 【D(不正解)】 ? 開発の進み具合。 誤り。開発の量で、サービスの性能や信頼性を測るものではない。

    出典: SLO モニタリングのコンセプト

  6. 大きな障害の後にポストモーテムを行う。SREの考え方に沿う進め方は?

    A. 原因を作った担当者を特定し、評価を下げる B. 再発防止策は決めず、経緯だけを記録する C. 影響が小さい障害では、記録も対策も残さない D. 個人を責めず、仕組みの改善点と再発防止策をまとめる

    答えと解説

    正解: D 【A(不正解)】 ? 個人の責任を問う進め方。 誤り。責めると人が正直に話さなくなる。非難しない文化が勧められている。 【B(不正解)】 ? 記録だけを残す進め方。 誤り。目的は学びと再発防止で、対策を決めないと同じ障害を繰り返す。 【C(不正解)】 ? 大きな障害だけを扱う進め方。 誤り。公式指針は徹底した振り返りを求めており、小さな障害からも学べる。 【D(正解)】 ? 仕組みの改善に焦点を当てる進め方。 正解。非難しない文化のもとで、人を取り巻くシステムやツール、プロセスの改善に焦点を当てる。

    出典: SRE の原則で本番インシデントの影響を小さくする(Google Cloud 公式ブログ)/Well-Architected Framework: 信頼性の柱

  7. 運用チームが毎日、同じ手作業の確認に数時間を使っている。SREの考え方で、この繰り返し作業(トイル)を減らす方法は?

    A. 担当者を増やし、同じ手作業を交代で分担する B. 確認を週1回に減らし、問題は利用者の報告で知る C. 作業手順書を詳しく書き直し、手作業はそのまま続ける D. 自動化を進め、マネージドサービスへの置き換えも考える

    答えと解説

    正解: D 【A(不正解)】 ? 人を足して作業を分ける方法。 誤り。人を増やしても、繰り返し作業そのものは減らない。 【B(不正解)】 ? 作業の頻度を下げる方法。 誤り。作業は減っても障害に気づくのが遅れ、信頼性が下がる。 【C(不正解)】 ? 手順を整えて手作業を続ける方法。 誤り。手順書は役立つが、手作業が残る限りトイルは減らない。 【D(正解)】 ? 人手の作業を仕組みに置き換える方法。 正解。公式ガイドは、SRE の勧めとしてトイルは自動化を増やして取り除くとしている。マネージドサービスの利用も運用者の時間を生む。

    出典: Google Cloud への移行: 環境の最適化

  8. エラーバジェットが想定より速く減っているとき、使い切る前に知らせてほしい。Cloud Monitoringの SLO 監視で使う仕組みは?

    A. 稼働時間チェックだけを設定する B. 予算アラートを設定する C. Cloud Profilerでコードを分析する D. バーンレートに基づくアラートポリシーを作る

    答えと解説

    正解: D 【A(不正解)】 ? 外から応答の有無を確かめる仕組み。 誤り。外からの応答確認で、予算の減る速さは見ない。 【B(不正解)】 ? 費用の予算に対する通知。 誤り。費用の予算の通知で、名前は似ているがエラーバジェットとは別物。 【C(不正解)】 ? コードの資源の使い方を調べる仕組み。 誤り。性能の分析で、予算の消費は監視しない。 【D(正解)】 ? 予算が減る速さを条件に通知する仕組み。 正解。エラーバジェットが望ましい速さより速く消費されているときに警告するアラートポリシーを作れる。

    出典: SLO モニタリングのコンセプト

  9. 組織にDevOpsの文化を根づかせたい。世界規模の基盤を効率よく高い信頼性で動かすために Google が生み出し、移行ガイドが手引きとして示す分野は?

    A. ETL(抽出・変換・読み込み) B. SRE(サイト信頼性エンジニアリング) C. CapEx(資本支出) D. RAG(検索拡張生成)

    答えと解説

    正解: B 【A(不正解)】 ? データを取り出し、変換して読み込む処理。 誤り。データ連携の処理の名前で、運用の分野ではない。 【B(正解)】 ? 信頼性の高い運用をエンジニアリングで実現する分野。 正解。公式ガイドは、効果的な DevOps の文化を実践する手引きとして SRE を挙げる。組織に合う一部から取り入れる方法も示している。 【C(不正解)】 ? 設備など将来にわたって使う資産への支出。 誤り。費用の分類で、運用の分野ではない。 【D(不正解)】 ? 検索した情報を生成 AI の回答に使う技術。 誤り。生成 AI の技術で、運用の分野ではない。

    出典: Google Cloud への移行: 環境の最適化

この分野に出てくる用語(104 語)

Active Assist:Google Cloud で推奨事項や分析結果を出すツール群の総称。費用・セキュリティ・性能などの改善案を示す。

API:ソフトウェア同士が機能やデータをやり取りするための決まった窓口と手順。

Backup and DR サービス:VM やデータベースなどのバックアップと復旧を一元管理する Google Cloud のマネージド サービス。

Basic Support:すべての顧客に含まれる基本のサポート。ドキュメント・コミュニティ・請求のサポート・Active Assist の推奨事項。

BigQuery:サーバー管理不要で大量データを SQL で分析できる、Google Cloud のデータ ウェアハウス。

CapEx:設備など将来にわたって使う資産への支出(資本支出)。オンプレミスの機器購入が典型。

Carbon Footprint:Google Cloud の利用に伴う温室効果ガスの推定排出量を、請求先アカウント単位で報告するツール。

CFE%:リージョンで使う電力のうち、カーボンフリーの電力が占める時間平均の割合。高いほど排出が少ない。

Cloud Billing:Google Cloud の利用料金の請求・支払い・費用管理をまとめて扱う仕組み。

Cloud Billing レポート:費用の推移をプロジェクトやサービス別にグラフで確認できる画面。

Cloud Logging:アプリやサービスのログを集めて保存・検索・分析するサービス。

Cloud Monitoring:システムの指標を集めて、ダッシュボード表示やアラート通知を行うサービス。

Cloud Profiler:本番で動くアプリの CPU やメモリの使い方を継続的に分析するサービス。

Cloud Run:コンテナ化したアプリを、サーバー管理なしで動かせるフルマネージドのサーバーレス サービス。

Cloud SQL:MySQL・PostgreSQL・SQL Server を動かせるフルマネージドのリレーショナルデータベース。

Cloud Storage:画像・動画・バックアップなど、あらゆる量のデータを保存できる Google Cloud のオブジェクト ストレージ。

Cloud Trace:リクエストがサービス間をどう流れ、どこで時間がかかったかを追跡するサービス。

Compute Engine:Google のインフラ上で仮想マシンを作成・実行できる Google Cloud の IaaS。

Customer Care:Google Cloud のサポートの総称。Basic・Standard・Enhanced・Premium の段階がある。

DevOps:開発と運用が協力し、ソフトウェアを素早く安定して届けるための文化と実践。

Dynamic Workload Scheduler:GPU や TPU を必要な分まとめて確保できるよう調整する仕組み。Flex-start などの使い方を支える。

Enhanced Support:本番ワークロードを運用する中〜大規模の組織向けの有料サポート。P1 の初回応答は1時間以内。

Error Reporting:アプリで起きたエラーを自動で集約し、件数や発生状況を知らせるサービス。

ETL:データを抽出(Extract)・変換(Transform)・格納(Load)する処理の流れ。

FinOps:財務・技術・事業の担当者が協力して、クラウドの費用と価値を管理する実践。

FinOps ハブ:Cloud Billing の画面で、実現した節約額や推奨事項による見込み節約額、FinOps スコアをまとめて示す機能。

Google Cloud Observability:Cloud Monitoring や Cloud Logging などをまとめた、システムの状態を把握する仕組みの総称。

Google Cloud Well-Architected Framework:安全で効率的・高信頼なクラウド設計のために Google Cloud がまとめた推奨事項。

GPU:大量の計算を並列に処理できるプロセッサ。AI の学習や推論を速くする。

IAM:誰が・どのリソースに・何をできるかを管理する Google Cloud のアクセス管理の仕組み。

IP アドレス:ネットワーク上の機器を識別するための番号。通信の宛先と送信元を示す。

Migration Center:既存環境の把握、移行計画、費用見積もりを 1 か所で行える Google Cloud の移行支援ツール。

OpEx:日々の運用にかかる支出(運用支出)。クラウドの従量課金はこちらにあたる。

Premium Support:重要なワークロードを持つ企業向けの最上位のサポート。P1 の初回応答は15分以内で、担当の TAM が付く。

Pub/Sub:システム間でメッセージを非同期にやり取りする、Google Cloud のスケーラブルなメッセージング サービス。

RAG:AI が回答を作る前に関連する社内文書などを検索し、その内容を根拠に回答させる手法。

Recommender:利用状況を分析し、費用削減やセキュリティ改善の推奨事項を示すサービス。

RPO:大きな障害でデータが失われてもよい最大の時間の幅(目標復旧時点)。

RTO:障害のとき、アプリが停止していてもよい最大の時間(目標復旧時間)。

Security Command Center:Google Cloud 全体のセキュリティ リスクや構成ミスを検出し、優先順位を付けて修復を助けるサービス。

SLA:顧客と結ぶサービス品質の約束。守れないと返金などの取り決めがある。

SLI:サービスの品質を測る具体的な指標。例: 成功したリクエストの割合。

SLO:SLI について内部で定める目標値。例: 月間の成功率 99.9% 以上。

Spot VM:余っている計算資源を大幅な割引で使える仮想マシン。Google Cloud の都合で停止されることがある。

SRE:ソフトウェア工学の手法で運用の信頼性を高める、Google が提唱した取り組み。

Standard Support:開発中のワークロードを持つ小〜中規模の組織向けの有料サポート。平日の営業時間に英語で対応する。

TCO:導入から運用・保守・廃棄までにかかる費用の合計(総所有コスト)。

アジリティ:変化に素早く対応できる機敏さ。クラウドでは新しい環境をすぐ用意できることを指す。

アラートポリシー:指標やログが指定した条件を満たしたときに、メールなどで通知する Cloud Monitoring の設定。

ウォームスタンバイ:復旧用の資源は用意してあるが、障害時に展開してから切り替える災害復旧の方式。

エラーバジェット:SLO で許される失敗の量。使い切るまでは新機能の公開など変更を進められる。

オブザーバビリティ:指標・ログ・トレースから、システムの内部で何が起きているかを把握できる度合い。

オンプレミス:サーバーなどの設備を自社で購入し、自社の施設で運用する形態。

クォータ:使えるリソース量や API 呼び出し回数の上限。使いすぎや想定外の費用を防ぐ。

クラウド財務ガバナンス:クラウドの費用を誰がどう管理するかのルール・責任・手順を定めて運用すること。

ゴールデンシグナル:システムの状態を測る 4 つの基本指標。レイテンシ・トラフィック・エラー・飽和度。

コールドスタンバイ:障害が起きてから環境を用意し、バックアップから戻す災害復旧の方式。費用は低いが復旧に時間がかかる。

ゾーン:リージョン内の配置場所。1 つのゾーンの障害が他に及ばないよう分けて使う。

テクニカルアカウントマネージャー:Premium Support で付く担当者。導入の支援、成熟度の評価、費用の最適化などで継続的に助言する。

デュアルリージョン:特定の2つのリージョン(例: 東京と大阪)にデータを複製する Cloud Storage の保存場所の種類。

トイル:手作業で繰り返す、自動化できる運用作業。SRE では自動化で減らすべきものとされる。

トラフィック:システムにかかる需要の量。例: 1 秒あたりのリクエスト数。

バーンレート:エラーバジェットが減っていく速さ。速すぎるときに通知するアラートを作れる。

バックアップ保管庫:書き込んだバックアップを変更・削除できないようにして守る、Backup and DR サービスの保管場所。

バッチ処理:一定期間ためたデータを、まとめて一度に処理する方式。

パブリッククラウド:クラウド事業者の設備を多数の利用者で共有して使うクラウドの形態。

ビジネスインテリジェンス:データを集計・可視化して、経営や業務の意思決定に役立てる取り組みや仕組み。

フェイルオーバー:障害のとき、待機していた予備の系統へ処理を自動で切り替えること。

フォルダ:プロジェクトを部署やチームごとにまとめる入れ物。まとめて権限やポリシーを設定できる。

プロジェクト:Google Cloud のリソースを作成・利用・課金する基本単位。

ポストモーテム:障害の後に経緯と原因を振り返り、再発防止策をまとめる取り組み。個人を責めないことが重視される。

ホットスタンバイ:予備の環境を常に動かしておき、障害時にほぼすぐ切り替える災害復旧の方式。費用は最も高い。

ポリシーの継承:上位の組織やフォルダで設定した IAM などのポリシーが、下位のリソースにも適用されること。

マイクロサービス:アプリを独立した小さなサービスの集まりとして作る設計。部分ごとに更新・拡張できる。

マネージドインスタンスグループ:同じテンプレートから作った VM の集まり。自動修復や自動スケーリングをまとめて使える。

マネージドサービス:運用・保守・更新などの管理をクラウド事業者が受け持つサービス。

マルチリージョン:Google が複数のリージョンにまたがって冗長化し、1 つのリージョンが失われても動くよう設計されたロケーション。

ラベル:資源に付けるキーと値の目印。整理や、チーム・環境ごとの費用の追跡に使う。

ランサムウェア:データを暗号化して使えなくし、元に戻す代わりに身代金を要求する不正プログラム。

リージョン:Google Cloud のリソースを置ける独立した地理的な地域。複数のゾーンで構成される。

リソース階層:組織・フォルダ・プロジェクト・リソースの親子構造。上で設定したポリシーが下へ引き継がれる。

レイテンシ:データを送ってから届く(応答が返る)までの遅れの時間。小さいほど速い。

ログシンク:Cloud Logging のログを、BigQuery・Cloud Storage・Pub/Sub などの保存先へ転送する設定。

ワークロード:クラウド上で動かすアプリケーションや処理のまとまり。

運用の卓越性:サービスを効率よく安定して動かし、改善し続けるための運用の考え方。

仮想マシン:1 台の物理サーバー上にソフトウェアで作った仮想的なコンピュータ。

可用性:必要なときにシステムやデータを使える状態を保つこと。

稼働時間チェック:公開 URL や資源に複数の場所から定期的にリクエストを送り、応答があるかを確かめる Cloud Monitoring の機能。

確約利用割引:一定期間の利用を約束する代わりに、料金の割引を受けられる仕組み。

機械学習:データからパターンを学び、明示的なルールを書かずに予測や判断を行う AI の手法。

機密性:許可された人だけが情報にアクセスできる状態を保つこと。

許可ポリシー:誰にどのロールを与えるかを決める IAM の設定。親の階層の設定は子へ継承される。

継続利用割引:Compute Engine の一部リソースを月内に長く使うと自動で適用される割引。

高可用性:障害が起きてもサービスを止めず、使える時間を最大限に保つこと。

最小権限の原則:利用者やプログラムには、仕事に必要な最小限の権限だけを与えるという原則。

災害復旧:大きな障害や災害のあと、システムとデータを復旧させる計画と仕組み。

自動スケーリング:負荷に応じてサーバーなどの台数を自動で増減させる機能。

自動修復:ヘルスチェックで異常と判断した VM を、マネージドインスタンスグループが自動で作り直す機能。

冗長性:同じ機能を持つ設備やデータを複数用意し、1 つが壊れても続けられるようにすること。

信頼性:システムが期待どおりの機能を、必要なときに安定して提供し続けられる度合い。

組織:リソース階層の最上位にあたるノード。会社全体のリソースとポリシーをまとめて管理する。

組織のポリシー:組織全体でリソースの使い方に制約をかける仕組み。例: 使えるリージョンを限定する。

飽和度:CPU やメモリなどの資源がどれだけ埋まっているか。限界に近いと性能が落ちる。

予算アラート:設定した予算に対して利用額がしきい値に達したときに通知する機能。

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