Professional Cloud DevOps Engineer (PCDE) — 用語集（300+ Terms）

目的: PCDE 試験に頻出する用語を 頻出度（★★★/★★☆/★☆☆）× カテゴリ別 で網羅した直前確認用リファレンス。 使い方: Cmd+F で用語を検索 → 章単位で関連用語をまとめ読み。試験 1 週間前から 1 日 1 章 で全項目を高速ループ。本番直前は ★★★ のみ流し読み。 公式リネーム反映: Cloud Service Mesh（旧 ASM）/ Artifact Analysis（旧 Container Analysis）/ Cloud Observability（旧 Stackdriver）/ Sensitive Data Protection（旧 Cloud DLP）/ Cloud Run functions（旧 Cloud Functions Gen2）/ Gemini Code Assist（旧 Duet AI for Developers）/ Gemini Cloud Assist（旧 Duet AI in Google Cloud）/ Config Sync + Policy Controller（旧 Anthos Config Management）/ GKE Enterprise（旧 Anthos）/ Chrome Enterprise Premium（旧 BeyondCorp Enterprise）。

凡例

目次

1. CI/CD ツール・サービス
2. コンテナ・Kubernetes
3. IaC・自動化
4. セキュリティ・サプライチェーン
5. 可観測性（メトリクス）
6. 可観測性（ログ）
7. 可観測性（トレース・プロファイル）
8. SRE 概念
9. コンピュート
10. ネットワーク
11. ストレージ・データベース
12. IAM・組織
13. FinOps・コスト
14. 開発環境・AI
15. DevOps メソドロジー・標準
16. 略語一覧

1. CI/CD ツール・サービス

Cloud Build ★★★

カテゴリ: CI/CD ツール・サービス 重要度: ★★★（最頻出）

GCP のサーバーレス CI/CD サービス。cloudbuild.yaml の steps を順次または並列実行する。

特徴・ポイント:

• 分単位課金、デフォルトタイムアウト 60 分（最大 24 時間）
• 無料枠 1 日 120 ビルド分（e2-medium 相当）
• トリガー: Git push / PR / タグ / Pub/Sub / Webhook / Scheduled
• waitFor: ['-'] で並列ステップ実行
• 置換変数のユーザー定義は _ から開始
• SLSA Level 3 相当の provenance を自動生成

試験での問われ方: 「サーバーレス CI」「Cloud Build からプライベートリソース」→ Cloud Build + Private Pool。

関連: Cloud Deploy, Private Pool / Worker Pool, Artifact Registry

Cloud Deploy ★★★

カテゴリ: CI/CD ツール・サービス 重要度: ★★★（最頻出）

GKE / Cloud Run / GKE Enterprise 向けマネージド CD サービス。

特徴・ポイント:

• 階層: Delivery Pipeline → Target → Release → Rollout → Phase
• レンダリングエンジンは Skaffold
• 対応 manifest: Kubernetes / Kustomize / Helm
• Canary 戦略では percentages: [10, 25, 50] 等の段階定義
• 各 Phase に predeploy hook / deploy / verify / postdeploy hook
• 対応ターゲット: GKE Standard/Autopilot, Cloud Run, GKE Enterprise / Anthos on AWS/Azure
• App Engine と Cloud Functions は非対応

試験での問われ方: 「マネージド CD」「承認者と作成者を分離」→ clouddeploy.releaser vs clouddeploy.approver。

関連: Skaffold, Delivery Pipeline, Multi-target

Artifact Registry ★★★

カテゴリ: CI/CD ツール・サービス 重要度: ★★★（最頻出）

マルチフォーマット対応のアーティファクト管理サービス。Container Registry の後継。

特徴・ポイント:

• ホスト名: <region>-<format>.pkg.dev（例: asia-northeast1-docker.pkg.dev）
• 対応形式: Docker / Maven / npm / Python / Helm / Apt / Yum / Go / Kubeflow
• タグ上書き禁止 = --immutable-tags
• Remote Repository: 外部リポジトリ（DockerHub 等）のキャッシュ
• Virtual Repository: 複数リポジトリを単一エンドポイントに集約
• Cleanup Policies で古いイメージ自動削除
• 課金: ストレージ（GB/月）+ egress

関連: Container Registry, Artifact Analysis, Binary Authorization

Container Registry (GCR) ★☆☆

カテゴリ: CI/CD ツール・サービス 重要度: ★☆☆

旧コンテナレジストリ。Artifact Registry に統合・移行済み。試験では「旧名」として頻出。

関連: Artifact Registry

Skaffold ★★★

カテゴリ: CI/CD ツール・サービス 重要度: ★★★

CNCF の Kubernetes 開発ツールキット。Cloud Deploy の render エンジン。

特徴・ポイント:

• skaffold build / render / dev / debug でローカル CI 相当を再現可能
• Kustomize / Helm との連携
• Cloud Deploy がバックエンドで使用

試験での問われ方: 「ローカルで CI と同じビルドを再現」→ Skaffold。

関連: Cloud Deploy, Kustomize, Helm

Kustomize ★★★

カテゴリ: CI/CD ツール・サービス 重要度: ★★★

Kubernetes 標準の宣言的設定パッチツール。base + overlay で環境別 manifest を生成。

特徴・ポイント:

• kubectl -k で組込み利用可能
• テンプレート言語不要（純粋な YAML）
• Cloud Deploy / Skaffold が対応

関連: Helm, Skaffold

Helm ★★★

カテゴリ: CI/CD ツール・サービス 重要度: ★★★

Kubernetes のパッケージマネージャ。Chart 単位で再利用可能なテンプレート配布。

特徴・ポイント:

• helm install / upgrade / rollback
• Chart.yaml + values.yaml + templates/ 構成
• Artifact Registry が Helm リポジトリ対応
• Cloud Deploy が Helm Chart デプロイに対応

関連: Artifact Registry, Cloud Deploy

Jenkins ★☆☆

カテゴリ: CI/CD ツール・サービス 重要度: ★☆☆

OSS の老舗 CI/CD サーバ。GCP では GKE 上で運用するか、Cloud Build へ移行することが推奨される。

関連: Cloud Build

Argo CD ★★☆

カテゴリ: CI/CD ツール・サービス 重要度: ★★☆

Kubernetes 向け GitOps Pull 型 CD。CNCF Graduated。

特徴・ポイント:

• UI が充実
• マルチクラスタ管理
• Git を信頼源とする宣言的同期

関連: Config Sync, GitOps, Flux

Flux ★☆☆

カテゴリ: CI/CD ツール・サービス 重要度: ★☆☆

CNCF Graduated の GitOps 実装。CLI / 軽量志向で Argo CD と並ぶ二大選択肢。

関連: Argo CD, Config Sync

Packer ★☆☆

カテゴリ: CI/CD ツール・サービス 重要度: ★☆☆

HashiCorp のマシンイメージ自動生成ツール。Compute Engine 用カスタムイメージビルドに利用。

関連: Custom Image

kpt ★☆☆

カテゴリ: CI/CD ツール・サービス 重要度: ★☆☆

Google 製の Kubernetes 構成パッケージマネージャ。宣言的に YAML を変換する関数パイプラインを構成。Cloud Foundation Toolkit と組み合わせて使われる。

関連: Cloud Foundation Toolkit

Buildpacks ★★☆

カテゴリ: CI/CD ツール・サービス 重要度: ★★☆

Dockerfile なしでソースコードからコンテナイメージを生成する仕組み。Cloud Build / Cloud Run が標準サポート。

特徴・ポイント:

• 言語自動検出
• セキュアな base image を自動利用
• SLSA への対応も容易

関連: Cloud Build, Cloud Run

Container Analysis API ★★☆

カテゴリ: CI/CD ツール・サービス 重要度: ★★☆

旧名。現在は Artifact Analysis に統合。CVE スキャン・SBOM 生成・脆弱性メタデータ管理。

関連: Artifact Analysis

Artifact Analysis ★★★

カテゴリ: CI/CD ツール・サービス 重要度: ★★★

コンテナイメージの CVE スキャン と SBOM 生成 を行うサービス。旧 Container Analysis。

特徴・ポイント:

• Artifact Registry への push 時に 自動スキャン
• On-Demand Scanning で CI 中に scan
• SBOM = Software Bill of Materials（部品表）
• 重大度: CRITICAL / HIGH / MEDIUM / LOW / MINIMAL

試験での問われ方: 「脆弱性検出 → Artifact Analysis、署名検証 → Binary Authorization」。

関連: Binary Authorization, SBOM, Software Delivery Shield

Cloud Source Repositories ★☆☆

カテゴリ: CI/CD ツール・サービス 重要度: ★☆☆

GCP マネージドの Git リポジトリ。GitHub/GitLab/Bitbucket と連携可能。

関連: Cloud Build

Delivery Pipeline ★★★

カテゴリ: CI/CD ツール・サービス 重要度: ★★★

Cloud Deploy の最上位リソース。1 本のリリースフロー（dev → staging → prod 等）を定義。

関連: Cloud Deploy, Target, Release

Target ★★★

カテゴリ: CI/CD ツール・サービス 重要度: ★★★

Cloud Deploy のデプロイ先環境（GKE/Cloud Run クラスタ等）。

関連: Cloud Deploy, Delivery Pipeline

Release ★★★

カテゴリ: CI/CD ツール・サービス 重要度: ★★★

Cloud Deploy のバージョンスナップショット。イメージ + render 済み manifest を含む。

関連: Rollout

Rollout ★★★

カテゴリ: CI/CD ツール・サービス 重要度: ★★★

Cloud Deploy が 1 つの Target に対して Release を実際に展開する実行単位。

関連: Release, Phase

Phase ★★☆

カテゴリ: CI/CD ツール・サービス 重要度: ★★☆

Cloud Deploy Canary の段階（例: canary-25 → canary-50 → stable）。各 Phase で verify / hook を実行。

関連: Rollout, verify

verify job ★★☆

カテゴリ: CI/CD ツール・サービス 重要度: ★★☆

Cloud Deploy の各 Phase で実行する検証ジョブ。Smoke test / メトリクスしきい値 / 統合テスト。

関連: Phase, predeploy hook

predeploy/postdeploy hook ★★☆

カテゴリ: CI/CD ツール・サービス 重要度: ★★☆

Cloud Deploy の Phase 前後で実行するカスタム処理（DB migration、通知、トラフィック切替前準備等）。

関連: Phase

Cloud Deploy Multi-target ★★☆

カテゴリ: CI/CD ツール・サービス 重要度: ★★☆

複数 Target（リージョン・クラスタ）へ並列デプロイする機能。

試験での問われ方: 「マルチリージョン並列デプロイ」→ Multi-target。

関連: Cloud Deploy

Private Pool / Worker Pool ★★★

カテゴリ: CI/CD ツール・サービス 重要度: ★★★

Cloud Build のプライベートワーカープール。VPC 内 / プライベート GKE / Cloud SQL / オンプレ DB へアクセスする際に必須。

特徴・ポイント:

• VPC ピアリングで顧客 VPC へ接続
• カスタムマシンタイプ
• 静的 IP / NW egress 制御
• デフォルトの公開プール（無料枠あり）よりコスト高

試験での問われ方: 「Cloud Build からプライベートリソース」→ Private Pool。

関連: Cloud Build

Cloud Build Trigger ★★☆

カテゴリ: CI/CD ツール・サービス 重要度: ★★☆

Cloud Build を起動するイベント設定。Push / PR / タグ / Pub/Sub / Webhook / Scheduled。

特徴・ポイント:

• PR トリガーには comment-control（COMMENTS_DISABLED / COMMENTS_ENABLED / COMMENTS_ENABLED_FOR_EXTERNAL_CONTRIBUTORS_ONLY）
• included_files / ignored_files でパスフィルタ可能

関連: Cloud Build

cloudbuild.yaml ★★☆

カテゴリ: CI/CD ツール・サービス 重要度: ★★☆

Cloud Build の宣言的設定ファイル。steps、substitutions、timeout、options.machineType 等を定義。

関連: Cloud Build

Cleanup Policy ★★☆

カテゴリ: CI/CD ツール・サービス 重要度: ★★☆

Artifact Registry の自動削除ポリシー（古いイメージ / 一定期間アクセスなしを削除）。

関連: Artifact Registry

Remote Repository ★★☆

カテゴリ: CI/CD ツール・サービス 重要度: ★★☆

Artifact Registry の機能。DockerHub 等 外部リポジトリのプロキシキャッシュ として動作。

関連: Artifact Registry, Virtual Repository

Virtual Repository ★★☆

カテゴリ: CI/CD ツール・サービス 重要度: ★★☆

Artifact Registry の機能。複数リポジトリを単一エンドポイントに集約。Remote と Standard を統合参照。

関連: Artifact Registry, Remote Repository

Ephemeral Environment ★★☆

カテゴリ: CI/CD ツール・サービス 重要度: ★★☆

PR ごとに自動生成 / 破棄する一時環境。GKE namespace + Cloud Deploy + 自動破棄関数で実装。

関連: Cloud Deploy, Pull Request

Pull Request (PR) ★☆☆

カテゴリ: CI/CD ツール・サービス 重要度: ★☆☆

開発者が変更レビューを要求する単位。Cloud Build PR トリガーでテスト自動実行可能。

関連: Cloud Build Trigger

2. コンテナ・Kubernetes

Google Kubernetes Engine (GKE) ★★★

カテゴリ: コンテナ・Kubernetes 重要度: ★★★（最頻出）

GCP のマネージド Kubernetes。Standard と Autopilot の 2 モード。

特徴・ポイント:

• Release Channel: Rapid / Regular（デフォルト推奨）/ Stable
• ノード自動アップグレード / 自動修復
• Autopilot は Pod 単位課金 + Google 管理
• Standard はノード単位課金 + 柔軟性高

関連: GKE Autopilot, GKE Standard, Release Channel

GKE Autopilot ★★★

カテゴリ: コンテナ・Kubernetes 重要度: ★★★

ノード管理を Google が行う GKE モード。Pod の vCPU/Memory 単位課金。

特徴・ポイント:

• ノードプール・OS パッチ・スケーリング自動
• セキュリティのベストプラクティス強制
• DaemonSet 等の特権ワークロードは制限

関連: GKE Standard

GKE Standard ★★★

カテゴリ: コンテナ・Kubernetes 重要度: ★★★

従来型 GKE モード。ノードプール・マシンタイプ・OS を自分で選択。

特徴・ポイント:

• 1 ノードあたり 最大 110 Pod
• カスタムノードイメージ可能
• Cluster Autoscaler / NAP と組み合わせ運用

関連: GKE Autopilot, Node Auto-Provisioning

Pod ★★★

カテゴリ: コンテナ・Kubernetes 重要度: ★★★

Kubernetes の最小実行単位。1 つ以上のコンテナを共有ネットワーク・ストレージ namespace で実行。

関連: Deployment, Service

Deployment ★★★

カテゴリ: コンテナ・Kubernetes 重要度: ★★★

Pod のレプリカ管理 / Rolling Update / Rollback を担う Kubernetes リソース。

特徴・ポイント:

• kubectl rollout undo でロールバック
• strategy: RollingUpdate / Recreate
• ReplicaSet を内部管理

関連: Pod, ReplicaSet

ReplicaSet ★☆☆

カテゴリ: コンテナ・Kubernetes 重要度: ★☆☆

指定数の Pod レプリカを維持する Kubernetes コントローラ。通常は Deployment が管理。

関連: Deployment

Service ★★★

カテゴリ: コンテナ・Kubernetes 重要度: ★★★

Pod 群への安定したネットワーク到達点。ClusterIP / NodePort / LoadBalancer / ExternalName。

関連: Ingress, Pod

Ingress ★★☆

カテゴリ: コンテナ・Kubernetes 重要度: ★★☆

Kubernetes の L7 HTTP(S) ルーティング。GKE では Google Cloud Load Balancer がバックエンド。

関連: Multi-cluster Ingress

Namespace ★★☆

カテゴリ: コンテナ・Kubernetes 重要度: ★★☆

Kubernetes クラスタ内の論理分離。RBAC / Quota / NetworkPolicy をスコープ。

関連: RBAC

ConfigMap ★☆☆

カテゴリ: コンテナ・Kubernetes 重要度: ★☆☆

非機密設定値を Pod に注入する Kubernetes リソース。GCP では Parameter Manager と相補的。

関連: Secret (K8s), Parameter Manager

Secret (K8s) ★★☆

カテゴリ: コンテナ・Kubernetes 重要度: ★★☆

機密情報を Pod に注入する Kubernetes リソース。デフォルトは Base64 のみで暗号化されないため、Secret Manager または KMS との連携が推奨。

関連: Secret Manager, Cloud KMS

HPA (Horizontal Pod Autoscaler) ★★★

カテゴリ: コンテナ・Kubernetes 重要度: ★★★

CPU / メモリ / カスタムメトリクスに応じて Pod 数を 水平 にスケール。

特徴・ポイント:

• VPA と同じメトリクスで併用不可（衝突）
• Cluster Autoscaler と併用可（推奨）

関連: VPA, Cluster Autoscaler

VPA (Vertical Pod Autoscaler) ★★★

カテゴリ: コンテナ・Kubernetes 重要度: ★★★

Pod の CPU / Memory requests を実績から自動推定して 垂直 スケール。

試験での問われ方: 「HPA と VPA を同じメトリクスで」→ ❌（衝突）。

関連: HPA

Cluster Autoscaler ★★★

カテゴリ: コンテナ・Kubernetes 重要度: ★★★

ノードのリソース不足・余剰に応じて ノード数 を増減。

特徴・ポイント:

• Profile: balanced（デフォルト・本番向け）/ optimize-utilization（積極縮小）
• PDB により scale-down が制限されることがある

関連: Node Auto-Provisioning, PDB

Node Auto-Provisioning (NAP) ★★☆

カテゴリ: コンテナ・Kubernetes 重要度: ★★☆

Cluster Autoscaler の上位機能。ノードプール自体を自動生成・削除。Pod 要求から最適なマシンタイプを推定。

関連: Cluster Autoscaler

PDB (Pod Disruption Budget) ★★★

カテゴリ: コンテナ・Kubernetes 重要度: ★★★

計画的中断（drain / アップグレード）時に最低稼働 Pod 数を保証する Kubernetes リソース。

特徴・ポイント:

• minAvailable / maxUnavailable
• Voluntary disruption に対してのみ有効
• ノード故障・OOM 等の involuntary には効かない
• Cluster Autoscaler の scale-down に影響

関連: Drain

Fleet ★★★

カテゴリ: コンテナ・Kubernetes 重要度: ★★★

GKE / Anthos クラスタを 論理グルーピング する Google 管理機能。クロスクラスタ機能（Multi-cluster Ingress / Services / Config Sync）の基盤。

関連: GKE Enterprise, Multi-cluster Ingress

Multi-cluster Ingress ★★★

カテゴリ: コンテナ・Kubernetes 重要度: ★★★

複数 GKE クラスタにまたがるグローバル LB。リージョン障害時の自動フェイルオーバーに利用。

関連: Fleet, Multi-cluster Services

Multi-cluster Services ★★☆

カテゴリ: コンテナ・Kubernetes 重要度: ★★☆

複数 GKE クラスタ間で Service Discovery を実現。ServiceExport / ServiceImport リソース。

関連: Fleet

Config Sync ★★★

カテゴリ: コンテナ・Kubernetes 重要度: ★★★

Git リポジトリを信頼源とする Kubernetes 設定同期。GitOps の Google マネージド実装。

特徴・ポイント:

• RootSync: クラスタ全体（Platform チーム）
• RepoSync: namespace 単位（アプリチーム・マルチテナント）
• Fleet 統合
• 旧 Anthos Config Management の一部

試験での問われ方: 「GitOps」「Git が信頼源」→ Config Sync。

関連: Policy Controller, GitOps

Policy Controller ★★★

カテゴリ: コンテナ・Kubernetes 重要度: ★★★

OPA / Gatekeeper ベースの Kubernetes ポリシー強制（旧 Anthos Policy Controller）。

特徴・ポイント:

• Constraint Template + Constraint
• Audit / Enforce モード
• Fleet 統合

関連: Config Sync, OPA

OPA (Open Policy Agent) ★☆☆

カテゴリ: コンテナ・Kubernetes 重要度: ★☆☆

汎用ポリシーエンジン（Rego 言語）。Policy Controller のベース。

関連: Policy Controller

Cloud Service Mesh ★★★

カテゴリ: コンテナ・Kubernetes 重要度: ★★★

Istio + Envoy ベースのマネージドサービスメッシュ。旧 Anthos Service Mesh（ASM）。

特徴・ポイント:

• アプリ未改修で SLO 計測・トラフィック管理・mTLS
• 主要メトリクス: istio_requests_total, istio_request_duration_milliseconds
• Cloud Monitoring / Logging / Trace と自動統合
• マイクロサービスごとに 4 Golden Signals を取得可能

試験での問われ方: 「アプリ未改修で SLO」「マイクロサービス間 SLO」→ Cloud Service Mesh。

関連: Istio, Envoy, SLO

Istio ★★☆

カテゴリ: コンテナ・Kubernetes 重要度: ★★☆

OSS サービスメッシュ。Cloud Service Mesh の基盤。

関連: Cloud Service Mesh, Envoy

Envoy ★☆☆

カテゴリ: コンテナ・Kubernetes 重要度: ★☆☆

Istio のサイドカープロキシ。L7 ルーティング / mTLS / メトリクス収集を担う。

関連: Istio

GKE Enterprise ★★☆

カテゴリ: コンテナ・Kubernetes 重要度: ★★☆

旧 Anthos。マルチクラウド / オンプレ GKE の統合管理プラットフォーム。

特徴・ポイント:

• GKE on AWS / Azure / bare metal
• Fleet + Config Sync + Policy Controller + Cloud Service Mesh の統合
• Binary Authorization の対応

関連: Anthos, Fleet

Anthos ★★☆

カテゴリ: コンテナ・Kubernetes 重要度: ★★☆

旧名。現在は GKE Enterprise にリブランド（一部のコンポーネントは個別名称へ）。

関連: GKE Enterprise

Release Channel ★★☆

カテゴリ: コンテナ・Kubernetes 重要度: ★★☆

GKE のバージョン管理チャネル。

関連: GKE

Surge Upgrade ★★☆

カテゴリ: コンテナ・Kubernetes 重要度: ★★☆

GKE のデフォルトノードアップグレード戦略。新ノードを追加してから旧ノードを drain。PDB 必須。

関連: Blue-Green Upgrade

Blue-Green Upgrade ★☆☆

カテゴリ: コンテナ・Kubernetes 重要度: ★☆☆

GKE の代替アップグレード戦略。2 倍のノードを起動して切替。ステートフル / リスク高ワークロード向け。

関連: Surge Upgrade

Maintenance Window ★★☆

カテゴリ: コンテナ・Kubernetes 重要度: ★★☆

GKE の自動アップグレードを許可する時間帯設定。

関連: Maintenance Exclusion

Maintenance Exclusion ★★☆

カテゴリ: コンテナ・Kubernetes 重要度: ★★☆

GKE アップグレードを禁止する期間。マイナー 30 日 / メジャー 180 日 最長。

関連: Maintenance Window

RBAC ★★☆

カテゴリ: コンテナ・Kubernetes 重要度: ★★☆

Kubernetes Role-Based Access Control。Role / ClusterRole + RoleBinding / ClusterRoleBinding。

関連: Workload Identity

Workload Identity for GKE ★★★

カテゴリ: コンテナ・Kubernetes 重要度: ★★★

GKE Pod が SA キーなしで GCP API を呼び出す仕組み。Kubernetes SA を GCP SA にマッピング。

特徴・ポイント:

• アノテーション: iam.gke.io/gcp-service-account
• IAM ロール: roles/iam.workloadIdentityUser
• Fleet 全体で Fleet Workload Identity 利用可能

関連: Workload Identity Federation, Service Account

GKE Cost Allocation ★★☆

カテゴリ: コンテナ・Kubernetes 重要度: ★★☆

GKE の Namespace / Label 別コストを BigQuery Billing Export で可視化する機能。

関連: Billing Export

GKE Security Posture ★★☆

カテゴリ: コンテナ・Kubernetes 重要度: ★★☆

GKE クラスタの実行環境を継続監査し、ワークロードの設定・脆弱性を可視化。Software Delivery Shield の最終段。

関連: Software Delivery Shield

Pause Pod ★☆☆

カテゴリ: コンテナ・Kubernetes 重要度: ★☆☆

低 priority の placeholder Pod を立てて Cluster Autoscaler に バースト余剰 を確保させるテクニック。

関連: Cluster Autoscaler

Cloud Run on GKE ★☆☆

カテゴリ: コンテナ・Kubernetes 重要度: ★☆☆

GKE 上で Knative ベースの Cloud Run を動かす旧機能。現在は Cloud Run（フルマネージド）が推奨。

関連: Cloud Run

3. IaC・自動化

Infrastructure Manager ★★★

カテゴリ: IaC・自動化 重要度: ★★★

GCP マネージドの Terraform 実行 + State 自動管理サービス。

特徴・ポイント:

• Terraform CLI 不要
• State の自動バックアップ / バージョン管理
• Cloud Build と連携した CI/CD
• IAM ロール: roles/config.admin

試験での問われ方: 「IaC マネージド・State 自動」→ Infrastructure Manager。

関連: Terraform, Cloud Foundation Toolkit

Terraform ★★★

カテゴリ: IaC・自動化 重要度: ★★★

HashiCorp の OSS マルチクラウド IaC ツール。GCP では google provider を利用。

特徴・ポイント:

• 宣言的 HCL 言語
• State ファイル管理（GCS バックエンド推奨）
• terraform plan / apply / destroy
• マルチクラウドは Terraform 直接 + WIF

関連: Infrastructure Manager

Cloud Foundation Toolkit (CFT) ★★☆

カテゴリ: IaC・自動化 重要度: ★★☆

Google 推奨のエンタープライズ基盤ブループリント集（Terraform / kpt）。

特徴・ポイント:

• terraform-example-foundation リポジトリ
• リソース階層 / Shared VPC / IAM / ログ集約のベストプラクティス

関連: Infrastructure Manager

Config Connector ★★☆

カテゴリ: IaC・自動化 重要度: ★★☆

Kubernetes CRD で GCP リソースを宣言的に管理する Operator。

特徴・ポイント:

• GKE Add-on として有効化
• kubectl apply で GCP リソース作成
• マルチプロジェクト対応

関連: GKE, Config Sync

Helm（IaC 文脈）★★☆

カテゴリ: IaC・自動化 重要度: ★★☆

CI/CD 章の Helm と同じ。Kubernetes パッケージマネージャ。

関連: Helm

GitOps ★★★

カテゴリ: IaC・自動化 重要度: ★★★

Git リポジトリを インフラ / 構成の信頼源 とする運用モデル。

特徴・ポイント:

• Pull 型（Config Sync, Argo CD, Flux）
• Push 型（GitHub Actions + kubectl）
• 監査性・宣言性・再現性が高い

関連: Config Sync, Argo CD

Workload Identity Federation (WIF) ★★★

カテゴリ: IaC・自動化 重要度: ★★★

外部 ID プロバイダ（OIDC / SAML / AWS）から GCP 認証する仕組み。SA キー不要。

特徴・ポイント:

• 主要構成要素: Workload Identity Pool, Provider, attribute-mapping, attribute-condition, principalSet
• GitHub Actions: id-token: write + WIF
• AWS / Azure / オンプレ K8s すべて対応
• SA キーは漏洩・ローテーション負荷大、WIF は強く推奨

試験での問われ方: 「SA キー禁止で GitHub Actions から」→ WIF。

関連: Service Account, Workload Identity

Workload Identity Pool ★★☆

カテゴリ: IaC・自動化 重要度: ★★☆

WIF で外部 ID を束ねる単位。Provider と principalSet を持つ。

関連: Workload Identity Federation

attribute-mapping ★★☆

カテゴリ: IaC・自動化 重要度: ★★☆

WIF で OIDC claim を GCP 属性へマッピングする設定。例: attribute.repository = assertion.repository。

関連: Workload Identity Federation

attribute-condition ★★☆

カテゴリ: IaC・自動化 重要度: ★★☆

WIF で「特定リポジトリ / ブランチからのみ認可」を制御する CEL 式。

関連: Workload Identity Federation

principalSet ★★☆

カテゴリ: IaC・自動化 重要度: ★★☆

WIF Pool 内の特定 ID 集合を表す IAM プリンシパル表記。

関連: Workload Identity Federation

Service Account Impersonation ★★☆

カテゴリ: IaC・自動化 重要度: ★★☆

別 SA に成り代わって短期トークン発行。IAM ロール: roles/iam.serviceAccountTokenCreator。

関連: Service Account

Cloud Scheduler ★★☆

カテゴリ: IaC・自動化 重要度: ★★☆

マネージド Cron サービス。HTTP / Pub/Sub / App Engine ターゲット。

特徴・ポイント:

• Cloud Build のスケジュール起動に利用
• Nightly build / 定期バックアップ

関連: Cloud Build Trigger

Cloud Workflows ★☆☆

カテゴリ: IaC・自動化 重要度: ★☆☆

サーバーレスのオーケストレーションサービス。複数 API のシリアル / パラレル実行 / 条件分岐。

関連: Cloud Functions

Eventarc ★☆☆

カテゴリ: IaC・自動化 重要度: ★☆☆

Cloud Audit Logs / Pub/Sub / カスタムイベントを Cloud Run / Functions / Workflows へルーティング。

関連: Cloud Audit Logs

Custom Constraint ★★☆

カテゴリ: IaC・自動化 重要度: ★★☆

Organization Policy で CEL 表現でカスタムルールを定義する機能。

関連: Organization Policy

Dry Run（Org Policy）★★☆

カテゴリ: IaC・自動化 重要度: ★★☆

Organization Policy を実適用前に検証するモード。違反を Cloud Audit Logs に記録するが拒否はしない。

関連: Organization Policy

PAM (Privileged Access Manager) ★★☆

カテゴリ: IaC・自動化 重要度: ★★☆

承認制 JIT（Just-In-Time）昇格を実現する IAM 機能。一時的に高権限を付与。

関連: IAM

VM Manager ★☆☆

カテゴリ: IaC・自動化 重要度: ★☆☆

Compute Engine 向け OS パッチ管理 / 構成管理サービス（OS Config）。

関連: Compute Engine

Cloud Code ★★☆

カテゴリ: IaC・自動化 重要度: ★★☆

IDE プラグイン（VS Code / JetBrains）。Kubernetes / Cloud Run 開発を支援、Skaffold 統合。

関連: Skaffold, Cloud Workstations

kpt（IaC 文脈）★☆☆

カテゴリ: IaC・自動化 重要度: ★☆☆

CI/CD 章 kpt と同じ。宣言的 K8s 構成パッケージマネージャ。

関連: kpt

4. セキュリティ・サプライチェーン

Binary Authorization ★★★

カテゴリ: セキュリティ・サプライチェーン 重要度: ★★★

デプロイ時にコンテナイメージの 署名検証 を行うサービス。

特徴・ポイント:

• Attestor: 「誰が検証するか」（PGP 公開鍵を持つ）
• Attestation: 「このイメージは検証済み」のメタデータ（署名）
• Policy: デプロイ可否ルール
• Breakglass: 緊急バイパス（Pod annotation alpha.image-policy.k8s.io/break-glass: "true"）
• Dry-run: 違反でも警告のみ（DRYRUN_AUDIT_LOG_ONLY）
• 対応: GKE Standard/Autopilot, Cloud Run, GKE Enterprise（App Engine / Cloud Functions は非対応）
• 拒否ログは Cloud Audit Logs Policy Denied

関連: Attestor, Continuous Validation, Artifact Analysis

Attestor ★★★

カテゴリ: セキュリティ・サプライチェーン 重要度: ★★★

Binary Authorization で「誰が検証するか」を表すリソース。公開鍵 + Attestation Authority Note を持つ。

関連: Binary Authorization, Attestation

Attestation ★★★

カテゴリ: セキュリティ・サプライチェーン 重要度: ★★★

「このイメージは検証済み」を示す署名付きメタデータ。Cloud Build や CI が発行。

関連: Attestor, Binary Authorization

Continuous Validation ★★★

カテゴリ: セキュリティ・サプライチェーン 重要度: ★★★

Binary Authorization の機能。デプロイ後も 継続的に Policy 違反を検証。

試験での問われ方: 「デプロイ後も継続検証」→ Continuous Validation。

関連: Binary Authorization

SLSA (Supply-chain Levels for Software Artifacts) ★★★

カテゴリ: セキュリティ・サプライチェーン 重要度: ★★★

ソフトウェアサプライチェーンの 業界標準フレームワーク。L1〜L4 の段階定義。

特徴・ポイント:

• Cloud Build 標準で L3 相当
• Cloud Build private pool + hermetic で L3 確実達成
• L4 は + 2 人レビュー + reproducible build

関連: Provenance, Hermetic Build, Software Delivery Shield

Provenance ★★★

カテゴリ: セキュリティ・サプライチェーン 重要度: ★★★

ビルドの来歴情報（誰が・いつ・何を・どこで）。Cloud Build が自動生成し Artifact Registry に格納。

関連: SLSA, SBOM

SBOM (Software Bill of Materials) ★★★

カテゴリ: セキュリティ・サプライチェーン 重要度: ★★★

ソフトウェアの「部品表」。依存ライブラリ・バージョンの一覧。

特徴・ポイント:

• 主要フォーマット: SPDX, CycloneDX
• Artifact Analysis が自動生成
• CVE 影響範囲特定に必須

関連: Artifact Analysis, SLSA

Hermetic Build ★★☆

カテゴリ: セキュリティ・サプライチェーン 重要度: ★★☆

ビルド中の 外部ネットワークアクセスを禁止し、依存をローカル化するビルド方式。SLSA L3 以上で必須。

関連: SLSA

Reproducible Build ★★☆

カテゴリ: セキュリティ・サプライチェーン 重要度: ★★☆

同じ入力から 常に同じ出力（バイナリ一致） を生成するビルド。SLSA L4 で目標とされる。

関連: SLSA

Ephemeral Build Environment ★★☆

カテゴリ: セキュリティ・サプライチェーン 重要度: ★★☆

ビルドごとに使い捨ての環境。Cloud Build は標準で ephemeral。SLSA L3 の前提。

関連: SLSA

Software Delivery Shield ★★★

カテゴリ: セキュリティ・サプライチェーン 重要度: ★★★

GCP のサプライチェーン統合ソリューション。Workstations → Build → Registry → Analysis → BinAuth → CV → Assured OSS → GKE Security Posture を一気通貫で提供。

関連: Binary Authorization, Artifact Analysis, Assured OSS

Assured Open Source Software (Assured OSS) ★★★

カテゴリ: セキュリティ・サプライチェーン 重要度: ★★★

Google が検証・スキャン・署名済みの OSS パッケージを提供するサービス（Java / Python 等）。

試験での問われ方: 「Google 検証済み OSS」→ Assured OSS。

関連: Software Delivery Shield

Secret Manager ★★★

カテゴリ: セキュリティ・サプライチェーン 重要度: ★★★

API キー / DB パスワード等 機密値 のマネージドストア。

特徴・ポイント:

• バージョン管理 / レプリケーション（Automatic / User-managed）
• IAM: roles/secretmanager.secretAccessor（アクセスのみ）
• CMEK 対応
• Audit Logs（アクセスは Data Access ログ）

関連: Cloud KMS, Parameter Manager

Cloud KMS ★★★

カテゴリ: セキュリティ・サプライチェーン 重要度: ★★★

マネージド暗号鍵管理サービス。

特徴・ポイント:

• 保護レベル: Software（FIPS 140-2 L1）/ HSM（FIPS 140-2 L3）/ External (EKM) / External-VPC
• 鍵ローテーション自動化
• CMEK の基盤

試験での問われ方: 「FIPS 140-2 Level 3」→ Cloud HSM。

関連: CMEK, Cloud HSM

CMEK (Customer-Managed Encryption Keys) ★★★

カテゴリ: セキュリティ・サプライチェーン 重要度: ★★★

顧客が Cloud KMS で管理する鍵を使った GCP サービスの暗号化。

特徴・ポイント:

• BigQuery / GCS / GCE / GKE 等が対応
• 鍵無効化で即時アクセス停止

関連: Cloud KMS, CSEK

CSEK (Customer-Supplied Encryption Keys) ★☆☆

カテゴリ: セキュリティ・サプライチェーン 重要度: ★☆☆

顧客が GCP 外で生成・保管する鍵。リクエストごとに渡す。CMEK より管理負荷大。

関連: CMEK

Cloud HSM ★★☆

カテゴリ: セキュリティ・サプライチェーン 重要度: ★★☆

Cloud KMS のハードウェア保護版。FIPS 140-2 Level 3 認定 HSM。

関連: Cloud KMS

Cloud EKM ★☆☆

カテゴリ: セキュリティ・サプライチェーン 重要度: ★☆☆

External Key Manager。Equinix SmartKey 等の外部 KMS と Cloud KMS を連携。

関連: Cloud KMS

Certificate Manager ★★★

カテゴリ: セキュリティ・サプライチェーン 重要度: ★★★

TLS 証明書管理マネージドサービス。

特徴・ポイント:

• Google-managed（自動更新）/ self-managed
• Cloud Load Balancer 統合
• ワイルドカード / SAN 対応

試験での問われ方: 「TLS 証明書を Google が自動更新」→ Certificate Manager。

関連: Secret Manager

Parameter Manager ★★★

カテゴリ: セキュリティ・サプライチェーン 重要度: ★★★

機密でない 構成パラメータ（feature flag / しきい値 / URL）の集中管理サービス。

試験での問われ方: 「機密でない構成値」→ Parameter Manager（Secret Manager ではない）。

関連: Secret Manager

Sensitive Data Protection ★★★

カテゴリ: セキュリティ・サプライチェーン 重要度: ★★★

旧 Cloud DLP。PII / 機密情報の検出・マスキング・トークン化を行う API。

特徴・ポイント:

• BigQuery / GCS / Datastream 統合
• 動的マスキング / Format Preserving Encryption
• ログから PII 除去にも利用（アプリ層）

関連: DLP

DLP (Data Loss Prevention) ★★☆

カテゴリ: セキュリティ・サプライチェーン 重要度: ★★☆

旧名。現在は Sensitive Data Protection。

関連: Sensitive Data Protection

Build-time vs Runtime Secret ★★☆

カテゴリ: セキュリティ・サプライチェーン 重要度: ★★☆

シークレット注入のタイミング。

関連: Secret Manager

VPC Service Controls (VPC SC) ★★☆

カテゴリ: セキュリティ・サプライチェーン 重要度: ★★☆

GCP API への到達範囲を サービス境界（Perimeter） で制限し、データ漏洩を防ぐ。

関連: Policy Denied

Assured Workloads ★★☆

カテゴリ: セキュリティ・サプライチェーン 重要度: ★★☆

規制対応（FedRAMP High/Moderate, HIPAA, IL5, EU Sovereign 等）の コンプライアンスプロファイル を一括適用。

関連: CMEK

Sovereign Controls for EU ★☆☆

カテゴリ: セキュリティ・サプライチェーン 重要度: ★☆☆

EU データ主権要件向けの Assured Workloads プロファイル。

関連: Assured Workloads

Chrome Enterprise Premium ★☆☆

カテゴリ: セキュリティ・サプライチェーン 重要度: ★☆☆

旧 BeyondCorp Enterprise。Chrome ベースの Zero Trust エンタープライズ製品。

Identity-Aware Proxy (IAP) ★★☆

カテゴリ: セキュリティ・サプライチェーン 重要度: ★★☆

VPN なしで Web アプリ / VM に Zero Trust アクセスする GCP サービス。

関連: Cloud Workstations

Security Command Center (SCC) ★☆☆

カテゴリ: セキュリティ・サプライチェーン 重要度: ★☆☆

GCP のセキュリティ・コンプライアンス統合管理コンソール。Premium / Standard 版。

CVE (Common Vulnerabilities and Exposures) ★★☆

カテゴリ: セキュリティ・サプライチェーン 重要度: ★★☆

公知の脆弱性データベースの ID 体系。Artifact Analysis はパッケージから CVE を検出。

関連: Artifact Analysis

Breakglass ★★☆

カテゴリ: セキュリティ・サプライチェーン 重要度: ★★☆

Binary Authorization の緊急バイパス。Pod アノテーション alpha.image-policy.k8s.io/break-glass: "true" で Policy 違反でもデプロイ可能。Audit ログに記録。

関連: Binary Authorization

5. 可観測性（メトリクス）

Cloud Monitoring ★★★

カテゴリ: 可観測性（メトリクス） 重要度: ★★★

GCP のメトリクス管理・ダッシュボード・アラート統合サービス。

特徴・ポイント:

• Metrics Explorer で PromQL / フィルタ検索
• Dashboard（Line / Stacked bar / Heatmap / Scorecard）
• Alerting Policy + Notification Channel
• Uptime Checks / Synthetic Monitor
• Service Monitoring（SLO）

関連: Metrics Explorer, SLO, Managed Service for Prometheus

Managed Service for Prometheus (GMP) ★★★

カテゴリ: 可観測性（メトリクス） 重要度: ★★★

GCP マネージドの Prometheus 互換サービス。

特徴・ポイント:

• PromQL 100% 互換
• 保持 24 ヶ月（OSS は自前管理）
• 自動スケール
• Managed Collection（推奨） / Self-deployed Collection（OSS Prometheus 移行向け）

関連: PromQL, Cloud Monitoring

PromQL ★★★

カテゴリ: 可観測性（メトリクス） 重要度: ★★★

Prometheus Query Language。GMP / Cloud Monitoring の標準クエリ言語。

主要関数:

• rate(v[t]): counter の秒速
• increase(v[t]): 期間内増分
• sum() by (...) / avg() by (...)
• histogram_quantile(q, v): 分位点（p50 / p99）
• label_replace(): ラベル変換
• topk(k, expr) / irate(v[t])

関連: Managed Service for Prometheus

MQL (Monitoring Query Language) ★☆☆

カテゴリ: 可観測性（メトリクス） 重要度: ★☆☆

Cloud Monitoring 独自のクエリ言語。非推奨、PromQL へ統一。

関連: PromQL

Metrics Explorer ★★☆

カテゴリ: 可観測性（メトリクス） 重要度: ★★☆

Cloud Monitoring の対話的メトリクス可視化ツール。PromQL / フィルタ両対応。

関連: Cloud Monitoring

SLO (Service Level Objective) ★★★

カテゴリ: 可観測性（メトリクス） 重要度: ★★★

サービスの内部信頼性目標（例: 月次 99.95%）。Cloud Monitoring Service Monitoring で定義可能。

特徴・ポイント:

• 大小関係: SLI ≥ SLO ≥ SLA
• Request-based / Window-based
• Compliance Period: rolling N 日 / calendar
• Burn Rate Alert を自動生成可能

関連: SLI, SLA, Error Budget

SLI (Service Level Indicator) ★★★

カテゴリ: 可観測性（メトリクス） 重要度: ★★★

信頼性の 実測値（例: HTTP 成功率 99.97%）。

主要タイプ: Availability / Latency / Throughput / Error rate / Correctness / Freshness / Quality / Coverage / Durability

関連: SLO

SLA (Service Level Agreement) ★★★

カテゴリ: 可観測性（メトリクス） 重要度: ★★★

顧客との契約。下回ると クレジット返還 が発生。

試験での問われ方: 「SLA を SLO より高く設定」→ ❌（SLO がバッファとして SLA より高い）。

関連: SLO, SLI

Error Budget ★★★

カテゴリ: 可観測性（メトリクス） 重要度: ★★★

1 − SLO で計算される許容失敗量（例: 99.9% → 月 43 分）。

関連: Burn Rate, Error Budget Policy

Burn Rate ★★★

カテゴリ: 可観測性（メトリクス） 重要度: ★★★

Error Budget の 消費速度倍率。Burn Rate = エラー率 / (1 − SLO)。

主要しきい値:

• Fast burn: 14.4x（1h ウィンドウ、5min 短窓）→ Critical / PagerDuty
• Slow burn (page): 6x（6h ウィンドウ、30min 短窓）→ Critical
• Medium burn: 3x（24h、2h 短窓）→ Warning
• Slow burn (ticket): 1x（3d、6h 短窓）→ Warning

関連: Multi-window Multi-burn-rate

Multi-window Multi-burn-rate ★★★

カテゴリ: 可観測性（メトリクス） 重要度: ★★★

SRE Workbook 第 5 章のアラート設計。複数の時間窓 × Burn Rate を組み合わせ、ノイズを減らしつつ確実に検知。

関連: Burn Rate, SLO

Error Budget Policy ★★☆

カテゴリ: 可観測性（メトリクス） 重要度: ★★☆

Error Budget 残量に応じた組織のアクション規約（リリース凍結基準等）。

関連: Error Budget

Alerting Policy ★★★

カテゴリ: 可観測性（メトリクス） 重要度: ★★★

Cloud Monitoring のアラート定義。Condition + Notification Channel + Documentation で構成。

特徴・ポイント:

• Snooze（一時抑制）対応
• Documentation で Runbook へのリンク

関連: Notification Channel

Notification Channel ★★★

カテゴリ: 可観測性（メトリクス） 重要度: ★★★

Cloud Monitoring のアラート通知先。

関連: Alerting Policy

PagerDuty ★★☆

カテゴリ: 可観測性（メトリクス） 重要度: ★★☆

オンコール管理 SaaS。Cloud Monitoring の Notification Channel として標準対応。

関連: Notification Channel

Rootly ★★☆

カテゴリ: 可観測性（メトリクス） 重要度: ★★☆

インシデント管理 SaaS。Cloud Monitoring から直接通知可能。

関連: Notification Channel

Uptime Checks ★★★

カテゴリ: 可観測性（メトリクス） 重要度: ★★★

外形監視。HTTP/HTTPS/TCP の URL に対し、複数リージョンから定期的に死活確認。

関連: Synthetic Monitor

Synthetic Monitor ★★★

カテゴリ: 可観測性（メトリクス） 重要度: ★★★

Cloud Functions ベースの 複数ステップ能動監視（ログイン → API → 検証）。

試験での問われ方: 「複数ステップの能動監視」→ Synthetic Monitor。

関連: Uptime Checks

log-based metric ★★★

カテゴリ: 可観測性（メトリクス） 重要度: ★★★

ログから生成するメトリクス。

関連: Cloud Logging, Heatmap

Heatmap ★★☆

カテゴリ: 可観測性（メトリクス） 重要度: ★★☆

Cloud Monitoring の Distribution メトリクス可視化チャート。p99 / 分布の確認に最適。

関連: log-based metric

Scorecard ★☆☆

カテゴリ: 可観測性（メトリクス） 重要度: ★☆☆

Cloud Monitoring の単一値表示チャート。閾値色分け対応。SLO 残量等の表示に。

関連: Cloud Monitoring

Service Monitoring ★★☆

カテゴリ: 可観測性（メトリクス） 重要度: ★★☆

Cloud Monitoring の SLO 管理機能。App Engine / Cloud Run / GKE / Anthos / カスタムに対応。

関連: SLO

Four Golden Signals ★★★

カテゴリ: 可観測性（メトリクス） 重要度: ★★★

SRE の最小監視セット。Latency / Traffic / Errors / Saturation。

特徴・ポイント:

• Latency: p50 / p95 / p99
• Traffic: RPS / QPS
• Errors: 5xx 率
• Saturation: CPU / Memory / Queue 長

関連: SLI, Cloud Service Mesh

Ops Agent ★★★

カテゴリ: 可観測性（メトリクス） 重要度: ★★★

Compute Engine / オンプレ VM 用の 統合エージェント。log（fluentbit）+ metric（otel）を 1 プロセスで収集。

特徴・ポイント:

• Legacy Logging Agent（fluentd）/ Legacy Monitoring Agent（collectd）は非推奨
• Ansible / OS Config で大規模配布

関連: Cloud Logging, Cloud Monitoring

Monitoring Scope ★☆☆

カテゴリ: 可観測性（メトリクス） 重要度: ★☆☆

複数プロジェクトを束ねて Cloud Monitoring で横断観測する仕組み。最大 375 プロジェクト 紐付け可能（2024 時点）。

関連: Cloud Monitoring

Custom Metric ★★☆

カテゴリ: 可観測性（メトリクス） 重要度: ★★☆

アプリから直接 Cloud Monitoring API へ書き込むメトリクス。OpenTelemetry / Prometheus 経由が推奨。

関連: OpenTelemetry

Cardinality（基数）★★☆

カテゴリ: 可観測性（メトリクス） 重要度: ★★☆

メトリクスのラベル組み合わせ数。高基数（user_id 等）はコスト爆増 の原因。

関連: Managed Service for Prometheus

6. 可観測性（ログ）

Cloud Logging ★★★

カテゴリ: 可観測性（ログ） 重要度: ★★★

GCP のログ集約・検索・分析サービス。

特徴・ポイント:

• Log Router → Sink → 各種宛先
• 無料枠 50 GiB / 月、単価 約 $0.50/GiB
• Log Bucket（リージョン固定、最大 3650 日）
• LQL（Logging Query Language）
• log-based metric / Log Analytics

関連: Log Router, Logs Explorer, LQL

Logs Explorer ★★★

カテゴリ: 可観測性（ログ） 重要度: ★★★

Cloud Logging の UI 検索ツール。LQL でリアルタイム検索可能。

関連: LQL

LQL (Logging Query Language) ★★★

カテゴリ: 可観測性（ログ） 重要度: ★★★

Cloud Logging のクエリ言語。

頻出パターン:

• resource.type="cloud_run_revision" httpRequest.status>=500
• severity>=ERROR
• jsonPayload.user_id=42
• jsonPayload.message:"timeout"（サブストリング）
• resource.labels.zone=~"us-.*"（正規表現）
• logName:"cloudaudit.googleapis.com/activity"
• timestamp>=timestamp_sub(@now, "5m")

関連: Logs Explorer

Log Router ★★★

カテゴリ: 可観測性（ログ） 重要度: ★★★

Cloud Logging のルーティングエンジン。Sink ルール / Exclusion を適用してログを各宛先へ振り分ける。

関連: Log Sink, Log Exclusion

Log Sink ★★★

カテゴリ: 可観測性（ログ） 重要度: ★★★

ログを別宛先へエクスポートする設定。

関連: Aggregated Sink, Log Exclusion

Aggregated Sink ★★★

カテゴリ: 可観測性（ログ） 重要度: ★★★

Organization / Folder レベルで --include-children 指定し、配下プロジェクト全ログを 1 か所に集約。

試験での問われ方: 「全社のログ集約」→ Aggregated Sink。

関連: Log Sink, Organization

Log Exclusion ★★★

カテゴリ: 可観測性（ログ） 重要度: ★★★

Log Router で 取り込み課金そのものをゼロにする フィルタ。コスト削減の最優先策。

試験での問われ方: 「ログコストを急に下げたい」→ Exclusion。

関連: Log Router

Log Bucket ★★★

カテゴリ: 可観測性（ログ） 重要度: ★★★

Cloud Logging の保管ストレージ。

関連: Log Sink, Log Analytics

Log Analytics ★★★

カテゴリ: 可観測性（ログ） 重要度: ★★★

Log Bucket を BigQuery に追加課金なしで SQL クエリ できる機能。

特徴・ポイント:

• 重複なし（Sink → BigQuery と違い）
• 既存 Log Bucket を有効化するだけ
• Looker Studio / BI 連携

試験での問われ方: 「ログを SQL で分析、最安」→ Log Analytics。

関連: Log Bucket, BigQuery

Cloud Audit Logs ★★★

カテゴリ: 可観測性（ログ） 重要度: ★★★

「誰が、いつ、何をしたか」を記録する GCP 監査ログ。

関連: Admin Activity Log, Data Access Log, Policy Denied Log

Admin Activity Log ★★★

カテゴリ: 可観測性（ログ） 重要度: ★★★

リソース・IAM 変更を記録。常時有効、無料、_Required バケット 400 日保管。

関連: Cloud Audit Logs

Data Access Log ★★★

カテゴリ: 可観測性（ログ） 重要度: ★★★

データの読み書きを記録。デフォルトで無効、コンプライアンス要件で明示有効化。サブカテゴリ: ADMIN_READ / DATA_READ / DATA_WRITE。

試験での問われ方: 「コンプラで誰がデータを見たか」→ Data Access ログ有効化。

関連: Cloud Audit Logs

Policy Denied Log ★★★

カテゴリ: 可観測性（ログ） 重要度: ★★★

IAM / VPC SC / Binary Authorization 等で 拒否されたアクション を記録。

試験での問われ方: 「Binary Auth の拒否ログ」→ Policy Denied。

関連: Binary Authorization, VPC Service Controls

System Event Log ★★☆

カテゴリ: 可観測性（ログ） 重要度: ★★☆

GCP 内部の自動操作（live migration 等）を記録。常時有効、無料。

関連: Cloud Audit Logs

Cloud Observability ★★☆

カテゴリ: 可観測性（ログ） 重要度: ★★☆

旧 Stackdriver。Cloud Logging / Monitoring / Trace / Profiler / Error Reporting の総称。

関連: Cloud Logging, Cloud Monitoring

Structured Logging ★★☆

カテゴリ: 可観測性（ログ） 重要度: ★★☆

JSON 形式でログを出力する手法。Cloud Logging が jsonPayload で検索可能化。

関連: LQL

logging.googleapis.com/trace ★★☆

カテゴリ: 可観測性（ログ） 重要度: ★★☆

構造化ログに付与すると、Cloud Trace の trace ID と自動紐付けされる予約フィールド。projects/PROJECT_ID/traces/TRACE_ID 形式。

関連: Cloud Trace, trace ID

logging.googleapis.com/spanId ★☆☆

カテゴリ: 可観測性（ログ） 重要度: ★☆☆

構造化ログの span ID 紐付けフィールド（16-hex）。

関連: span

X-Cloud-Trace-Context ★★☆

カテゴリ: 可観測性（ログ） 重要度: ★★☆

GCP 内部の trace 伝播 HTTP ヘッダ。Cloud Run / Cloud Functions が 自動処理。

関連: W3C Trace Context

Log Field Redaction（フィールド冗長化）★☆☆

カテゴリ: 可観測性（ログ） 重要度: ★☆☆

機密フィールドをログから除去する設計。アプリ層で Sensitive Data Protection (DLP) での処理が最確実。

関連: Sensitive Data Protection

Log Sampling ★★☆

カテゴリ: 可観測性（ログ） 重要度: ★★☆

確率的にログを間引く手法。Exclusion の次善策としてコスト削減に利用。

関連: Log Exclusion

Log Retention 短縮 ★★☆

カテゴリ: 可観測性（ログ） 重要度: ★★☆

Log Bucket の保持期間を短縮してストレージ課金削減。デフォルト 30 日 → 7 日等。

関連: Log Bucket

7. 可観測性（トレース・プロファイル）

Cloud Trace ★★★

カテゴリ: 可観測性（トレース・プロファイル） 重要度: ★★★

GCP の分散トレースサービス。OpenTelemetry 標準対応。

特徴・ポイント:

• 保持 30 日
• デフォルトサンプリング ~0.1 req/s
• 無料枠 250 万 span / 月
• waterfall 表示で遅延ボトルネック特定

試験での問われ方: 「マイクロサービス間の遅延ボトルネック」→ Cloud Trace。

関連: span, trace ID, OpenTelemetry

span ★★★

カテゴリ: 可観測性（トレース・プロファイル） 重要度: ★★★

トレースの 1 区間（1 関数呼び出し / 1 RPC）。親子関係を持つ。

関連: trace ID, Cloud Trace

trace ID ★★★

カテゴリ: 可観測性（トレース・プロファイル） 重要度: ★★★

1 リクエストを通じて伝播される一意 ID。ログとの紐付けに利用。

関連: span, logging.googleapis.com/trace

OpenTelemetry (OTel) ★★★

カテゴリ: 可観測性（トレース・プロファイル） 重要度: ★★★

CNCF のテレメトリ標準（traces / metrics / logs）。

主要コンポーネント:

• OTel SDK: 各言語の計装ライブラリ
• OTel Collector: テレメトリのパイプラインプロセス
• OTLP: OpenTelemetry Protocol（gRPC / HTTP）
• Receiver / Processor / Exporter の 3 段構成
• Auto-instrumentation: ライブラリ呼出を自動フック

関連: OTel Collector, W3C Trace Context

OTel Collector ★★★

カテゴリ: 可観測性（トレース・プロファイル） 重要度: ★★★

OpenTelemetry のテレメトリパイプライン。Receiver / Processor / Exporter の 3 段構成。Tail-based sampling もここで実装。

関連: OpenTelemetry, Tail-based Sampling

OTLP (OpenTelemetry Protocol) ★★☆

カテゴリ: 可観測性（トレース・プロファイル） 重要度: ★★☆

OpenTelemetry のワイヤープロトコル（gRPC / HTTP）。

関連: OpenTelemetry

W3C Trace Context ★★★

カテゴリ: 可観測性（トレース・プロファイル） 重要度: ★★★

OpenTelemetry 標準 のトレース伝播フォーマット。traceparent, tracestate ヘッダ。

関連: OpenTelemetry, X-Cloud-Trace-Context

Head-based Sampling ★★☆

カテゴリ: 可観測性（トレース・プロファイル） 重要度: ★★☆

SDK 側で trace 開始時 にサンプリングを決定する方式。軽量・決定論的。

関連: Tail-based Sampling

Tail-based Sampling ★★★

カテゴリ: 可観測性（トレース・プロファイル） 重要度: ★★★

Collector 側で trace 完了後 にサンプリング判定する方式。エラー / 遅い trace を確実に保持できる。

試験での問われ方: 「エラー trace を必ず保持」→ Tail-based。

関連: OTel Collector, Head-based Sampling

Cloud Profiler ★★★

カテゴリ: 可観測性（トレース・プロファイル） 重要度: ★★★

本番で常時動かせる プロファイラ（オーバーヘッド < 1% CPU）。

言語サポート: Go（全部）/ Java（Heap alloc なし）/ Python（CPU/Wall のみ、Heap なし）/ Node.js（CPU/Heap）

関連: Heap profile, Contention profile

Heap profile ★★★

カテゴリ: 可観測性（トレース・プロファイル） 重要度: ★★★

現在アロケート済みメモリのスナップショット。メモリリーク調査 に必須。Python は非対応。

関連: Cloud Profiler

Contention profile ★★☆

カテゴリ: 可観測性（トレース・プロファイル） 重要度: ★★☆

Mutex / ロック待ち時間プロファイル。スレッド競合の特定に。

関連: Cloud Profiler

Wall time profile ★★☆

カテゴリ: 可観測性（トレース・プロファイル） 重要度: ★★☆

経過時間プロファイル（同期 I/O 待ちを含む）。レイテンシ長いが CPU 低時に有効。

関連: Cloud Profiler

Cloud Debugger ★☆☆

カテゴリ: 可観測性（トレース・プロファイル） 重要度: ★☆☆

本番アプリにアタッチして変数値を snapshot 取得する旧サービス。2023 年に廃止、Cloud Profiler 等が代替。

Error Reporting ★★★

カテゴリ: 可観測性（トレース・プロファイル） 重要度: ★★★

アプリ例外をスタックトレースで 自動グルーピング するサービス。

特徴・ポイント:

• 標準ライブラリで自動連携（Python / Java / Go / Node 等）
• 通知（Email / Pub/Sub）対応

関連: Cloud Logging

Auto-instrumentation ★★☆

カテゴリ: 可観測性（トレース・プロファイル） 重要度: ★★☆

OTel SDK が コード変更なしで ライブラリ呼出をフックして trace 生成する仕組み。Java agent / Python opentelemetry-instrument 等。

関連: OpenTelemetry

Trace 紐付け（Cloud Run / Functions）★★☆

カテゴリ: 可観測性（トレース・プロファイル） 重要度: ★★☆

Cloud Run / Cloud Functions では X-Cloud-Trace-Context を受信して 自動で ログと trace を紐付け。GKE / GCE は明示出力が必要。

関連: X-Cloud-Trace-Context

8. SRE 概念

Toil ★★★

カテゴリ: SRE 概念 重要度: ★★★

「手動・反復・自動化可能・本質的価値なし」の運用作業。SRE 目標は 50% 以下。

特徴・ポイント:

• 例: 手動再起動、レポート作成、Ticket クローズ作業
• 50% 超は開発側に返却

関連: SRE

SRE (Site Reliability Engineering) ★★★

カテゴリ: SRE 概念 重要度: ★★★

Google 提唱の運用ディシプリン。「class SRE implements DevOps」。

特徴・ポイント:

• SLI / SLO / Error Budget
• Toil 削減（< 50%）
• Blameless Postmortem
• 自動化最優先

関連: DevOps, SLO

DevOps ★★★

カテゴリ: SRE 概念 重要度: ★★★

開発と運用の境界をなくし、迅速なリリースと高信頼性を両立する文化・実践。

5 つの柱: Culture / Automation / Lean / Measurement / Sharing（CALMS）

関連: SRE, DORA Four Keys

Postmortem ★★★

カテゴリ: SRE 概念 重要度: ★★★

インシデントの事後分析ドキュメント。Blameless が原則。

必須項目: Timeline / Impact / Root Cause / What went well / wrong / lucky / Action Items / Lessons learned

関連: Blameless, Five Whys

Blameless ★★★

カテゴリ: SRE 概念 重要度: ★★★

Postmortem の根本原則。人を責めず、仕組みを改善する 姿勢。心理的安全性を確保。

関連: Postmortem

Five Whys ★★☆

カテゴリ: SRE 概念 重要度: ★★☆

「なぜ」を 5 回繰り返して根本原因を掘り下げる手法。Postmortem の RCA で使用。

関連: Postmortem

Game Day ★★☆

カテゴリ: SRE 概念 重要度: ★★☆

計画的な障害訓練。本番に近い環境で意図的に障害を起こし 対応を訓練。

関連: Wheel of Misfortune, Chaos Engineering

Wheel of Misfortune ★★☆

カテゴリ: SRE 概念 重要度: ★★☆

過去インシデントを題材にした ロールプレイ型訓練。新人オンコールの育成に有効。

関連: Game Day

Chaos Engineering ★☆☆

カテゴリ: SRE 概念 重要度: ★☆☆

本番システムに意図的な障害を注入し、回復力を検証する実践。

関連: Game Day

Incident Commander (IC) ★★★

カテゴリ: SRE 概念 重要度: ★★★

インシデント対応の 全体統率役。決断と優先度決定を担当、修復はしない。

関連: ICS

ICS (Incident Command System) ★★★

カテゴリ: SRE 概念 重要度: ★★★

インシデント対応の組織体制。役割を明確に分担。

関連: Incident Commander

On-call rotation ★★☆

カテゴリ: SRE 概念 重要度: ★★☆

オンコール担当の輪番制。バーンアウト防止のため週次 / 日次でローテーション。PagerDuty / Rootly で管理。

関連: PagerDuty

Runbook ★★☆

カテゴリ: SRE 概念 重要度: ★★☆

特定アラート / 障害に対する 対応手順書。Cloud Monitoring の Alerting Policy Documentation からリンク。

関連: Alerting Policy

Service Lifecycle ★★☆

カテゴリ: SRE 概念 重要度: ★★☆

Planning → Deployment → Maintenance → Retirement の 4 フェーズ。

特徴・ポイント:

• Planning: SLO 設計、容量計画、Runbook
• Deployment: Canary、Verify、Approval
• Maintenance: SLO レビュー、Toil 削減、Game Day
• Retirement: 顧客告知（6 ヶ月以上前）、移行支援

Mitigate first ★★★

カテゴリ: SRE 概念 重要度: ★★★

インシデント対応の原則。Mitigate（緩和）→ Add capacity → Rollback → Root cause の順。

試験での問われ方: 「障害発生時にまず原因究明」→ ❌（まず緩和）。

関連: Incident Commander

MTBF (Mean Time Between Failures) ★☆☆

カテゴリ: SRE 概念 重要度: ★☆☆

平均故障間隔。信頼性指標。

MTTF (Mean Time To Failure) ★☆☆

カテゴリ: SRE 概念 重要度: ★☆☆

平均故障時間。非修理系の信頼性指標。

Drain ★★☆

カテゴリ: SRE 概念 重要度: ★★☆

サーバ / Pod を順次切り離す手法。

関連: PDB

Feature Flag ★★★

カテゴリ: SRE 概念 重要度: ★★★

コード切替のリリース手法。最速の影響停止 手段。

特徴・ポイント:

• デプロイとリリースを分離
• A/B 検証 / Canary release
• Parameter Manager と連携可能

試験での問われ方: 「最速の影響停止」→ Feature Flag OFF（秒単位）。

関連: Parameter Manager

Acceptable User Behavior ★☆☆

カテゴリ: SRE 概念 重要度: ★☆☆

SLI 設計で「ユーザーが満足する閾値」を定める考え方。p99 < 200ms 等。

関連: SLI

Compliance Period ★★☆

カテゴリ: SRE 概念 重要度: ★★☆

SLO の計測期間。rolling N 日 または calendar（暦月等）。

関連: SLO

Service Level Objective Burn ★☆☆

カテゴリ: SRE 概念 重要度: ★☆☆

SLO の継続的な消費。Burn Rate アラートで検知。

関連: Burn Rate

9. コンピュート

Compute Engine (GCE) ★★★

カテゴリ: コンピュート 重要度: ★★★

GCP の IaaS 仮想マシンサービス。

特徴・ポイント:

• マシンタイプ: e2 / n1 / n2 / n2d / c2 / c2d / m1 / 等
• Custom Machine Type で柔軟サイジング
• OS Login で SSH 鍵を IAM 管理
• Ops Agent で Logging / Monitoring 統合

関連: MIG, Custom Machine Type

Managed Instance Group (MIG) ★★★

カテゴリ: コンピュート 重要度: ★★★

Compute Engine の Auto Healing / Auto Scaling / Rolling Update を管理するグループリソース。

Autoscale ポリシー:

• CPU utilization
• Load balancing utilization
• Custom metric（キュー長、RPS）
• Schedule-based（営業時間）
• Predictive（過去パターン）

関連: Cloud Load Balancing

Instance Template ★★☆

カテゴリ: コンピュート 重要度: ★★☆

MIG が VM を起動する際の設定テンプレート（イメージ、マシンタイプ、metadata 等）。

関連: MIG

Custom Machine Type ★★☆

カテゴリ: コンピュート 重要度: ★★☆

vCPU / メモリを 1 単位刻みで指定できるマシンタイプ。5-30% のコスト削減効果。

関連: Compute Engine

Sole-tenant Node ★☆☆

カテゴリ: コンピュート 重要度: ★☆☆

専用物理ホストの上で VM を実行。ライセンスコンプライアンス / 隔離要件向け。共有テナントより高価。

関連: Compute Engine

Spot VM ★★★

カテゴリ: コンピュート 重要度: ★★★

中断可能で 最大 91% 割引 の VM。

特徴・ポイント:

• 中断通知 30 秒前（ACPI G2 / SIGTERM）
• 最大稼働時間制限なし（旧 Preemptible は 24h）
• SLA なし
• 用途: バッチ、CI/CD、ML、Stateless

関連: Preemptible VM

Preemptible VM ★★☆

カテゴリ: コンピュート 重要度: ★★☆

旧型の中断可能 VM。24h 上限あり。現在は Spot VM が新標準、Preemptible は非推奨。

関連: Spot VM

Cloud Run ★★★

カテゴリ: コンピュート 重要度: ★★★

サーバーレスコンテナ実行サービス。

特徴・ポイント:

• デフォルト concurrency 80、最大タイムアウト 60 分
• min instances: 1+ で Cold start 回避
• CPU always allocated: バックグラウンド処理、WebSocket、gRPC ストリーミング向け
• CPU only during request（デフォルト）: コスト最適
• CPU boost: 起動時 CPU 増、Cold start 短縮
• Traffic Splitting: revision 間重み付け

関連: Cloud Run functions, Concurrency

Cloud Run functions ★★☆

カテゴリ: コンピュート 重要度: ★★☆

旧 Cloud Functions Gen2。Cloud Run 基盤の上で動作するイベント駆動関数。

関連: Cloud Run, Cloud Functions

Cloud Functions ★★☆

カテゴリ: コンピュート 重要度: ★★☆

イベント駆動の FaaS。1st gen と 2nd gen（=Cloud Run functions）。

関連: Cloud Run functions

App Engine ★★☆

カテゴリ: コンピュート 重要度: ★★☆

GCP の古参 PaaS。Standard / Flexible 環境。Cloud Deploy 非対応、Binary Authorization 非対応。

関連: Cloud Run

Concurrency（Cloud Run）★★★

カテゴリ: コンピュート 重要度: ★★★

1 インスタンスが同時処理するリクエスト数。

関連: Cloud Run

Min Instances（Cloud Run）★★★

カテゴリ: コンピュート 重要度: ★★★

最小常駐インスタンス数。0 で最安、1+ で Cold start 回避（待機分課金）。

関連: Cloud Run

CPU Boost ★★☆

カテゴリ: コンピュート 重要度: ★★☆

Cloud Run の起動時 CPU 増加機能。Cold start 短縮に有効。

関連: Cloud Run

CPU Always Allocated ★★☆

カテゴリ: コンピュート 重要度: ★★☆

Cloud Run の常時 CPU 割当モード。バックグラウンド処理 / WebSocket / gRPC ストリーミング向け。単価 25% 安い。

関連: Cloud Run

Dynamic Workload Scheduler (DWS) ★★★

カテゴリ: コンピュート 重要度: ★★★

GPU / TPU 確実確保のためのキャパシティスケジューラ。

関連: Reservations

Reservations ★★★

カテゴリ: コンピュート 重要度: ★★★

Compute Engine の 容量事前予約。ピーク時の即時消費を保証。CUD と組み合わせ可能。

関連: CUD, DWS

Block Reservation ★☆☆

カテゴリ: コンピュート 重要度: ★☆☆

AI 学習で物理ラック近接が要件の場合に使用するブロック単位予約。

関連: Reservations

Cloud Run Service vs Job ★★☆

カテゴリ: コンピュート 重要度: ★★☆

Cloud Run の 2 形態。Service = HTTP 受信、Job = 1 回実行（Cron / バッチ）。Cloud Deploy は両方対応。

関連: Cloud Run

GPU / TPU ★★☆

カテゴリ: コンピュート 重要度: ★★☆

ML 向けアクセラレータ。GCE / GKE / Vertex AI で利用可能。DWS で確実確保。

関連: DWS

Custom Image ★☆☆

カテゴリ: コンピュート 重要度: ★☆☆

Compute Engine 用のカスタム VM イメージ。Packer で自動生成可能。

関連: Packer

Live Migration ★☆☆

カテゴリ: コンピュート 重要度: ★☆☆

GCE が物理メンテナンス時に VM をダウンタイムなしで別ホストに移行する機能。

10. ネットワーク

VPC (Virtual Private Cloud) ★★★

カテゴリ: ネットワーク 重要度: ★★★

GCP の論理ネットワーク。グローバルリソース（複数リージョンを跨ぐ）。

特徴・ポイント:

• Subnet はリージョン単位
• Routing / Firewall を持つ
• Auto mode / Custom mode

関連: Shared VPC, VPC Peering

Shared VPC ★★★

カテゴリ: ネットワーク 重要度: ★★★

Organization 内の複数 Service Project が Host Project の VPC を共有 する仕組み。

試験での問われ方: 「複数プロジェクトのネットワーク集中管理」→ Shared VPC。

関連: VPC

VPC Peering ★★☆

カテゴリ: ネットワーク 重要度: ★★☆

VPC を 1:1 で接続（推移性なし）。

関連: Private Service Connect

Private Service Connect (PSC) ★★★

カテゴリ: ネットワーク 重要度: ★★★

サービスエンドポイント / マネージドサービスへのプライベート接続。

3 形態:

• PSC for Google APIs: googleapis.com にプライベート IP
• PSC for Published Services: 自社サービス公開
• PSC for Managed Services: Cloud SQL / Memorystore 等

試験での問われ方: 「Cloud SQL にプライベート接続」→ PSC。

関連: VPC Peering

Cloud Load Balancing ★★★

カテゴリ: ネットワーク 重要度: ★★★

GCP のグローバル / リージョナル LB 群。

主要種別:

• Global External HTTPS LB
• Regional External HTTPS LB
• Internal HTTPS LB
• Network LB（L4）
• TCP/UDP LB

関連: Cloud Armor, Cloud CDN

Cloud DNS ★★☆

カテゴリ: ネットワーク 重要度: ★★☆

マネージド DNS サービス。Public / Private Zone。

Routing Policies:

• Weighted routing: 重み付け切替（90:10）
• Failover routing: プライマリ障害時
• Geo routing: 地域別ルーティング

関連: Multi-cluster Ingress

Cloud CDN ★★☆

カテゴリ: ネットワーク 重要度: ★★☆

Google のグローバル CDN。Cloud Load Balancing と統合。Premium Network Tier が前提。

関連: Cloud Load Balancing, Network Tier

Cloud Armor ★★☆

カテゴリ: ネットワーク 重要度: ★★☆

WAF / DDoS 対策サービス。Cloud Load Balancing と統合。OWASP Top 10 ルールセット標準提供。

関連: Cloud Load Balancing

Cloud NAT ★★☆

カテゴリ: ネットワーク 重要度: ★★☆

VPC 内インスタンスがインターネットへ送信専用接続するための NAT サービス。

関連: VPC

Cloud Interconnect ★★☆

カテゴリ: ネットワーク 重要度: ★★☆

オンプレと GCP を専用線接続するサービス。

特徴・ポイント:

• Dedicated Interconnect: 10/100 Gbps 直結
• Partner Interconnect: ISP 経由
• SLA: 単独 99.9% / HA 構成 99.99%

関連: Cross-Cloud Interconnect

Cross-Cloud Interconnect ★☆☆

カテゴリ: ネットワーク 重要度: ★☆☆

GCP ↔ AWS / Azure を 直結 するサービス。10 / 100 Gbps。

関連: Cloud Interconnect

Network Connectivity Center (NCC) ★☆☆

カテゴリ: ネットワーク 重要度: ★☆☆

複数の VPN / Interconnect / SD-WAN を統合管理するハブ。

関連: Cloud Interconnect

VPC Flow Logs ★★☆

カテゴリ: ネットワーク 重要度: ★★☆

VPC 内の 5-tuple（src/dst IP / Port / Protocol）フロー記録。

試験での問われ方: 「VPC 内の 5-tuple フロー記録」→ VPC Flow Logs。

関連: Firewall Insights

Connectivity Tests ★★☆

カテゴリ: ネットワーク 重要度: ★★☆

Network Intelligence Center 配下。2 点間の VPC 到達性診断（構成解析ベース）。

関連: Network Intelligence Center

Network Topology ★☆☆

カテゴリ: ネットワーク 重要度: ★☆☆

NIC 配下。VPC 全体のトラフィックフローを可視化。

関連: Network Intelligence Center

Performance Dashboard ★★☆

カテゴリ: ネットワーク 重要度: ★★☆

NIC 配下。GCP インフラ内のパケットロス・レイテンシ を可視化。

関連: Network Intelligence Center

Firewall Insights ★★☆

カテゴリ: ネットワーク 重要度: ★★☆

NIC 配下。使われていない / shadow ルール を検出。

試験での問われ方: 「不要 FW ルール検出」→ Firewall Insights。

関連: Network Intelligence Center

Network Analyzer ★☆☆

カテゴリ: ネットワーク 重要度: ★☆☆

NIC 配下。GCP 推奨設定との差分を継続監視・警告。

関連: Network Intelligence Center

Network Intelligence Center (NIC) ★★☆

カテゴリ: ネットワーク 重要度: ★★☆

GCP のネットワーク可観測性ハブ。Connectivity Tests / Network Topology / Performance Dashboard / Firewall Insights / Network Analyzer / Flow Analyzer を統合。

関連: Connectivity Tests

Network Tier ★★★

カテゴリ: ネットワーク 重要度: ★★★

GCP のネットワーク経路選択。

関連: Cloud CDN

Firewall Rule ★★☆

カテゴリ: ネットワーク 重要度: ★★☆

VPC レベルのファイアウォール。Ingress / Egress、優先度、Allow / Deny。

関連: Hierarchical Firewall

Hierarchical Firewall ★☆☆

カテゴリ: ネットワーク 重要度: ★☆☆

Organization / Folder レベルで適用される階層型ファイアウォールポリシー。

関連: Firewall Rule

Cloud VPN ★☆☆

カテゴリ: ネットワーク 重要度: ★☆☆

IPSec VPN サービス。Classic / HA VPN。

関連: Cloud Interconnect

11. ストレージ・データベース

Cloud Storage (GCS) ★★★

カテゴリ: ストレージ・データベース 重要度: ★★★

GCP のオブジェクトストレージ。

ストレージクラス:

• Standard: 頻繁アクセス
• Nearline: 月 1 回程度
• Coldline: 四半期 1 回程度
• Archive: 年 1 回程度
• Autoclass: 自動階層化

特徴・ポイント:

• リージョン / Dual-region / Multi-region
• Object Versioning / Lifecycle Policy
• Uniform Bucket-Level Access（Org Policy 強制可能）
• CMEK 対応

関連: Object Lifecycle, Log Sink

Object Lifecycle Management ★★☆

カテゴリ: ストレージ・データベース 重要度: ★★☆

GCS のオブジェクト寿命管理。N 日後に Nearline → Coldline → Archive へ自動移行 / 削除。

関連: Cloud Storage

Autoclass ★☆☆

カテゴリ: ストレージ・データベース 重要度: ★☆☆

GCS のアクセス頻度に応じた 自動ストレージクラス変更 機能。Lifecycle Policy 不要。

関連: Cloud Storage

Persistent Disk (PD) ★★☆

カテゴリ: ストレージ・データベース 重要度: ★★☆

Compute Engine 用ブロックストレージ。

関連: Idle PD

Hyperdisk ★☆☆

カテゴリ: ストレージ・データベース 重要度: ★☆☆

GCP の新世代ブロックストレージ。IOPS / スループットを独立に指定可能。

関連: Persistent Disk

BigQuery ★★☆

カテゴリ: ストレージ・データベース 重要度: ★★☆

GCP のサーバーレス DWH。SQL でペタバイト規模分析。Log Analytics / Billing Export の宛先。

関連: Log Analytics, Billing Export

Cloud SQL ★★☆

カテゴリ: ストレージ・データベース 重要度: ★★☆

マネージド RDB（MySQL / PostgreSQL / SQL Server）。PSC でプライベート接続。

関連: Private Service Connect

Spanner ★☆☆

カテゴリ: ストレージ・データベース 重要度: ★☆☆

グローバル分散 RDB。強整合性 + 水平スケーラビリティ。

Firestore ★☆☆

カテゴリ: ストレージ・データベース 重要度: ★☆☆

ドキュメント型 NoSQL。モバイル / Web アプリ向け。

Bigtable ★☆☆

カテゴリ: ストレージ・データベース 重要度: ★☆☆

ワイドカラム型 NoSQL。時系列 / IoT / ML 向け大規模ワークロード。

Memorystore ★☆☆

カテゴリ: ストレージ・データベース 重要度: ★☆☆

マネージド Redis / Memcached。PSC でプライベート接続。

Object Versioning ★★☆

カテゴリ: ストレージ・データベース 重要度: ★★☆

GCS のオブジェクトバージョン管理。誤削除復元に有効。

関連: Cloud Storage

Uniform Bucket-Level Access ★★☆

カテゴリ: ストレージ・データベース 重要度: ★★☆

GCS で ACL を無効化し、IAM のみで権限管理。storage.uniformBucketLevelAccess Org Policy で強制可能。

関連: Cloud Storage

Filestore ★☆☆

カテゴリ: ストレージ・データベース 重要度: ★☆☆

マネージド NFS サービス。GKE / GCE で共有ファイルシステムとして利用。

12. IAM・組織

IAM (Identity and Access Management) ★★★

カテゴリ: IAM・組織 重要度: ★★★

GCP のアクセス制御。Principal × Role × Resource × Condition の組み合わせ。

設計原則:

1. Basic Role 禁止（owner/editor/viewer）
2. Group ベース付与
3. Predefined Role を最小権限で
4. Conditional IAM で時間 / タグ条件
5. PAM で承認制 JIT 昇格

関連: Predefined Role, Custom Role

Predefined Role ★★★

カテゴリ: IAM・組織 重要度: ★★★

GCP がサービス別に定義した最小権限ロール。例: roles/storage.objectViewer。

関連: IAM, Custom Role

Custom Role ★★☆

カテゴリ: IAM・組織 重要度: ★★☆

ユーザー定義のロール。Predefined では粒度不足の場合に作成。

関連: Predefined Role

Basic Role ★★☆

カテゴリ: IAM・組織 重要度: ★★☆

owner / editor / viewer。広範すぎるため本番では非推奨。

関連: Predefined Role

Service Account (SA) ★★★

カテゴリ: IAM・組織 重要度: ★★★

ワークロード（VM、関数、Pod）が GCP API を呼び出すための ID。

特徴・ポイント:

• SA キーは 漏洩リスク・ローテーション負荷 で非推奨
• Workload Identity Federation で代替推奨
• Impersonation で短期トークン取得可能

関連: Workload Identity Federation, Service Account Impersonation

IAM Conditions ★★☆

カテゴリ: IAM・組織 重要度: ★★☆

CEL 式で IAM 付与に条件（時間・タグ・リソース名）を付ける機能。

関連: IAM

Organization ★★★

カテゴリ: IAM・組織 重要度: ★★★

GCP リソース階層の最上位ノード。Cloud Identity / Workspace と紐づく。

関連: Folder, Project

Folder ★★★

カテゴリ: IAM・組織 重要度: ★★★

Organization 配下のグルーピング単位。最大 10 階層。IAM / Org Policy が継承される。

関連: Organization, Project

Project ★★★

カテゴリ: IAM・組織 重要度: ★★★

GCP の課金 / IAM / API の基本単位。Project ID（世界一意）と Project Number（数値）を持つ。

関連: Organization, Folder

Resource Manager ★★☆

カテゴリ: IAM・組織 重要度: ★★☆

Organization / Folder / Project を管理する GCP API・サービス。

関連: Organization, Folder, Project

Organization Policy ★★★

カテゴリ: IAM・組織 重要度: ★★★

組織レベルのガードレール。Constraint を継承的に適用。

頻出 Constraints:

• compute.vmExternalIpAccess
• compute.requireOsLogin
• iam.disableServiceAccountKeyCreation
• iam.disableServiceAccountKeyUpload
• storage.uniformBucketLevelAccess
• gcp.resourceLocations
• sql.restrictPublicIp
• compute.disableSerialPortAccess

関連: Constraint, Custom Constraint

Constraint ★★★

カテゴリ: IAM・組織 重要度: ★★★

Organization Policy のルール本体。Boolean / List 型。

関連: Organization Policy

Cloud Identity ★☆☆

カテゴリ: IAM・組織 重要度: ★☆☆

GCP の ID 管理サービス（Workspace の Identity 部分のみ）。

関連: IAM

Google Group ★★☆

カテゴリ: IAM・組織 重要度: ★★☆

IAM ロール付与の推奨単位。個別ユーザーではなく Group に付与することで人事異動に強い。

関連: IAM

Folder 設計（Application-centric / Environment-centric）★★☆

カテゴリ: IAM・組織 重要度: ★★☆

Folder のグルーピング戦略。組織で統一する。

関連: Folder

Resource Hierarchy ★★★

カテゴリ: IAM・組織 重要度: ★★★

Organization → Folder → Project → Resource の 4 階層。IAM / Org Policy が 継承 される。

関連: Organization, Folder, Project

Lateral Movement Insight ★☆☆

カテゴリ: IAM・組織 重要度: ★☆☆

Recommender の 1 つ。SA を踏み台に過剰権限へ昇格できる経路を検出。

関連: Recommender

IAM Recommender ★★☆

カテゴリ: IAM・組織 重要度: ★★☆

過剰権限の検出と最小権限提案。Active Assist の一部。

関連: Recommender

13. FinOps・コスト

CUD (Committed Use Discount) ★★★

カテゴリ: FinOps・コスト 重要度: ★★★

1 年 / 3 年の利用コミットによる割引。

特徴・ポイント:

• Resource-based: マシン族・リージョン固定（1y: 25-37%、3y: 55-66%）
• Flexible CUD: マシン族・サービス横断（1y: 28%、3y: 46%）
• 容量保証なし（要 Reservation）

関連: Flexible CUD, SUD, Reservations

Flexible CUD ★★★

カテゴリ: FinOps・コスト 重要度: ★★★

マシン族・サービス横断で適用される CUD。1y 28% / 3y 46%。

関連: CUD

SUD (Sustained Use Discount) ★★☆

カテゴリ: FinOps・コスト 重要度: ★★☆

事前購入不要の 自動割引。月稼働比率により最大 30%（N1 系）。

特徴・ポイント:

• 対象: N1 / N2 / N2D / C2 / C2D / E2 一部 / M1
• Spot は対象外（既に激安）

関連: CUD

Budget ★★☆

カテゴリ: FinOps・コスト 重要度: ★★☆

予算アラート。50% / 80% / 100% / 120% の閾値で通知（停止は別途実装、Cloud Function + Billing API）。

関連: Billing Export

Billing Export ★★☆

カテゴリ: FinOps・コスト 重要度: ★★☆

請求情報を BigQuery にエクスポート。Looker Studio で詳細分析可能。

関連: BigQuery, GKE Cost Allocation

Recommender ★★★

カテゴリ: FinOps・コスト 重要度: ★★★

Active Assist の処方箋エンジン。

主要 Recommender:

• VM rightsizing（過去 8 日分析）
• Idle VM / Idle PD / Idle IP / Idle Cloud SQL
• Committed use discount
• GKE cost optimization

関連: Active Assist, Insights

Active Assist ★★★

カテゴリ: FinOps・コスト 重要度: ★★★

Recommender と Insights の総称。5 カテゴリ: Cost / Security / Performance / Manageability / Reliability。

覚え方: C・S・P・M・R（コスパ管理し信頼）

関連: Recommender

Insights ★★☆

カテゴリ: FinOps・コスト 重要度: ★★☆

Active Assist の 診断側（現状の事実）。Recommender が処方箋なら Insights は症状。

関連: Recommender

Recommendation Hub ★☆☆

カテゴリ: FinOps・コスト 重要度: ★☆☆

Organization 横断で Recommender 結果を集約するハブ。

関連: Recommender

Idle VM ★★☆

カテゴリ: FinOps・コスト 重要度: ★★☆

未使用 VM を検出する Recommender。

関連: Recommender

Idle PD ★★☆

カテゴリ: FinOps・コスト 重要度: ★★☆

未アタッチ Persistent Disk を検出する Recommender。

関連: Recommender, Persistent Disk

Idle IP ★★☆

カテゴリ: FinOps・コスト 重要度: ★★☆

未使用 static IP を検出する Recommender。

関連: Recommender

FinOps（Inform / Optimize / Operate）★★★

カテゴリ: FinOps・コスト 重要度: ★★★

クラウドコスト管理の 3 フェーズサイクル。

Inform   ─ 可視化（Billing Export、Labels、Looker Studio）
Optimize ─ 最適化（Recommender、Rightsizing、CUD、Spot）
Operate  ─ 運用（Budget、Quota、ガバナンス、定期レビュー）

関連: Recommender, Billing Export

FinOps 6 原則 ★☆☆

カテゴリ: FinOps・コスト 重要度: ★☆☆

FinOps Foundation 提唱の 6 原則（チーム協働、ビジネス価値判断、全員所有、レポート、中央 FinOps、変動コスト活用）。

関連: FinOps

ShowBack vs ChargeBack ★★☆

カテゴリ: FinOps・コスト 重要度: ★★☆

社内コスト配賦の 2 方式。ShowBack = 見せるだけ、ChargeBack = 実請求。

Carbon Footprint ★★☆

カテゴリ: FinOps・コスト 重要度: ★★☆

GCP の CO2 排出量可視化ツール（無料）。BigQuery Export で詳細分析可能。低炭素リージョン（europe-west1 / us-west1 / asia-northeast1 等）。

Labels ★★☆

カテゴリ: FinOps・コスト 重要度: ★★☆

GCP リソースのキーバリュータグ。コスト配賦・自動化フィルタに利用。

関連: Billing Export

Quotas ★★☆

カテゴリ: FinOps・コスト 重要度: ★★☆

プロジェクトの利用上限。申請で引き上げ可能。Rate quota / Allocation quota。

関連: Limits

Limits ★★☆

カテゴリ: FinOps・コスト 重要度: ★★☆

サービスの 物理ハード上限（変更不可）。Quotas との違いを問われる。

関連: Quotas

14. 開発環境・AI

Cloud Workstations ★★★

カテゴリ: 開発環境・AI 重要度: ★★★

マネージドの ブラウザ IDE / 開発環境。エンタープライズ向け。

特徴・ポイント:

• VPC 内配置、Private Cluster + IAP
• CMEK 対応
• Workstation Config + カスタム Container Image
• Software Delivery Shield の入口

関連: Cloud Shell, Software Delivery Shield

Cloud Shell ★★☆

カテゴリ: 開発環境・AI 重要度: ★★☆

ブラウザ内軽量シェル。$HOME 5GB 永続、60 分非アクティブで停止。無料。

関連: Cloud Workstations

Cloud Code ★★☆

カテゴリ: 開発環境・AI 重要度: ★★☆

VS Code / JetBrains プラグイン。Kubernetes / Cloud Run 開発支援、Skaffold 統合。

関連: Skaffold

Gemini Code Assist ★★★

カテゴリ: 開発環境・AI 重要度: ★★★

IDE 内 AI コーディングアシスタント（旧 Duet AI for Developers）。

特徴・ポイント:

• VS Code / JetBrains / Cloud Workstations / Cloud Shell Editor
• 30+ 言語対応
• Standard / Enterprise エディション（Enterprise はプライベートコード参照、PR 自動レビュー）

関連: Gemini Cloud Assist, Gemini CLI

Gemini Cloud Assist ★★★

カテゴリ: 開発環境・AI 重要度: ★★★

GCP Console 内 AI 運用支援（旧 Duet AI in Google Cloud）。

主要機能:

• Log Summary / Insights: ログ要約・異常検知
• Investigations: アラート根本原因の仮説提示
• Explain this chart: メトリクスチャート解説
• Summarize trace: waterfall 要約
• Query 生成: 自然言語 → LQL / PromQL

試験での問われ方: 「MTTR 短縮 with AI」→ Gemini Cloud Assist Investigations。

関連: Gemini Code Assist

Gemini CLI ★★★

カテゴリ: 開発環境・AI 重要度: ★★★

ターミナル内 AI エージェント。IaC 生成、リポジトリ理解、MCP 連携。

関連: Gemini Code Assist

Duet AI ★☆☆

カテゴリ: 開発環境・AI 重要度: ★☆☆

旧名。Gemini Code Assist / Gemini Cloud Assist にリブランド。

関連: Gemini Code Assist, Gemini Cloud Assist

Cloud Shell Editor ★☆☆

カテゴリ: 開発環境・AI 重要度: ★☆☆

Cloud Shell の Web IDE（Theia ベース）。Gemini Code Assist 統合。

関連: Cloud Shell

Vertex AI ★★☆

カテゴリ: 開発環境・AI 重要度: ★★☆

GCP の統合 ML プラットフォーム。

主要機能:

• Vertex AI Pipelines（KFP / TFX）: ML ワークフロー実行
• Model Registry: モデル管理
• Endpoints: モデルデプロイ + traffic-split で canary

関連: Cloud Deploy

Vertex AI Endpoints ★★☆

カテゴリ: 開発環境・AI 重要度: ★★☆

ML モデルのオンライン推論エンドポイント。traffic-split（v1=90,v2=10）で canary release。

関連: Vertex AI

MCP (Model Context Protocol) ★☆☆

カテゴリ: 開発環境・AI 重要度: ★☆☆

LLM エージェントとツールの標準プロトコル。Gemini CLI が対応。

関連: Gemini CLI

15. DevOps メソドロジー・標準

DORA Four Keys ★★★

カテゴリ: DevOps メソドロジー・標準 重要度: ★★★

DevOps Research and Assessment の 4 つの主要指標。

関連: MTTR, MTTD

Deployment Frequency ★★★

カテゴリ: DevOps メソドロジー・標準 重要度: ★★★

DORA 指標。デプロイ頻度。高パフォーマンスは 1 日複数回。

関連: DORA Four Keys

Lead Time for Changes ★★★

カテゴリ: DevOps メソドロジー・標準 重要度: ★★★

DORA 指標。コードコミットから本番デプロイまでの所要時間。高パフォーマンスは 1 時間未満。

関連: DORA Four Keys

Change Failure Rate ★★★

カテゴリ: DevOps メソドロジー・標準 重要度: ★★★

DORA 指標。本番デプロイのうち障害を起こす割合。高パフォーマンスは 0-15%。

関連: DORA Four Keys

MTTR (Mean Time To Recovery / Restore) ★★★

カテゴリ: DevOps メソドロジー・標準 重要度: ★★★

平均復旧時間。DORA 指標の 1 つ。高パフォーマンスは 1 時間未満。

関連: DORA Four Keys

MTTD (Mean Time To Detection) ★★☆

カテゴリ: DevOps メソドロジー・標準 重要度: ★★☆

平均検知時間。SLO + Burn Rate Alert で短縮。

関連: Burn Rate

Blue-Green Deployment ★★★

カテゴリ: DevOps メソドロジー・標準 重要度: ★★★

新旧 2 環境を立て、LB 切替で 瞬時に切戻し 可能なデプロイ戦略。

特徴・ポイント:

• リソースコスト 2 倍
• 切戻し時間: 瞬時
• DB スキーマ非互換時にも有効（マイグレーション設計次第）

試験での問われ方: 「即時切戻しが最優先」→ Blue/Green。

関連: Canary Deployment, Rolling Update

Canary Deployment ★★★

カテゴリ: DevOps メソドロジー・標準 重要度: ★★★

新版に少しずつトラフィックを流す段階的リリース戦略。

特徴・ポイント:

• メトリクス検証で安全性確認
• Cloud Deploy が percentages: [10, 25, 50] 等で対応
• 影響範囲を最小化

試験での問われ方: 「段階的リリースで影響最小化」→ Canary。

関連: Cloud Deploy, Blue-Green Deployment

Rolling Update ★★★

カテゴリ: DevOps メソドロジー・標準 重要度: ★★★

順次に Pod / VM を置換するデプロイ戦略。Kubernetes Deployment のデフォルト。

特徴・ポイント:

• リソースコスト 1 倍
• 切戻し速度: 遅い（kubectl rollout undo）
• ステートレスサービス向け

関連: Deployment

Traffic Splitting ★★★

カテゴリ: DevOps メソドロジー・標準 重要度: ★★★

Cloud Run の revision 間でトラフィックを重み付けする機能。Canary / A/B Test に利用。

関連: Cloud Run

Recreate ★☆☆

カテゴリ: DevOps メソドロジー・標準 重要度: ★☆☆

旧 Pod を全停止してから新 Pod を起動する Kubernetes 戦略。ダウンタイムあり、ステートフルアプリ向け。

関連: Deployment

A/B Testing ★☆☆

カテゴリ: DevOps メソドロジー・標準 重要度: ★☆☆

ユーザー集団を分けて挙動比較する手法。Feature Flag / Traffic Splitting で実装。

関連: Feature Flag

Trunk-Based Development ★★☆

カテゴリ: DevOps メソドロジー・標準 重要度: ★★☆

短命ブランチを main に頻繁にマージする開発スタイル。DORA で高パフォーマンスと相関。

関連: GitOps

Continuous Integration (CI) ★★★

カテゴリ: DevOps メソドロジー・標準 重要度: ★★★

頻繁にコード統合・テスト実行する実践。GCP では Cloud Build。

関連: Cloud Build

Continuous Delivery (CD) ★★★

カテゴリ: DevOps メソドロジー・標準 重要度: ★★★

ステージング環境まで常に自動デプロイし、本番リリースは手動 GO する実践。

関連: Continuous Deployment

Continuous Deployment ★★☆

カテゴリ: DevOps メソドロジー・標準 重要度: ★★☆

本番リリースまで完全自動化する実践。Cloud Deploy + verify でも可能。

関連: Cloud Deploy

Twelve-Factor App ★☆☆

カテゴリ: DevOps メソドロジー・標準 重要度: ★☆☆

クラウドネイティブアプリの 12 原則（Heroku 発）。Cloud Run / GKE への適合性が高い。

Immutable Infrastructure ★★☆

カテゴリ: DevOps メソドロジー・標準 重要度: ★★☆

サーバを変更せず破棄して再作成する原則。MIG + Instance Template、Container 化で実現。

関連: Immutable Tag

Immutable Tag ★★☆

カテゴリ: DevOps メソドロジー・標準 重要度: ★★☆

Artifact Registry の --immutable-tags フラグ。タグの上書きを禁止し、デプロイの再現性を保証。

関連: Artifact Registry

Shift Left ★☆☆

カテゴリ: DevOps メソドロジー・標準 重要度: ★☆☆

セキュリティ / テストを開発の早期フェーズへ移す実践。SAST / SCA を CI に組み込み。

Status Page ★☆☆

カテゴリ: DevOps メソドロジー・標準 重要度: ★☆☆

ユーザー向け障害情報ページ。Communications Lead が更新。

関連: ICS

16. 略語一覧

試験前日のおすすめ復習順: 4（セキュリティ）→ 5/6/7（可観測性）→ 8（SRE）→ 1（CI/CD）→ 15（DORA / デプロイ戦略）。 数値暗記は 99.9% = 43 分、Spot 91%、Burn rate 14.4x / 6x / 1x、CUD 3y 66%、SUD 30%、_Required 400 日。 サービスリネーム（ASM → Cloud Service Mesh、Container Analysis → Artifact Analysis、Duet AI → Gemini）は脳内で即変換。