模擬試験 2 — Professional Cloud Developer

本番想定：50問 / 2時間 / 合格目安 70%以上 模擬試験1とは異なるシナリオで構成。直前最終チェック用。

第1部：設計（Section 1 / Q1-16）

Q1

オンプレ PostgreSQL 5TB を GCP に移行。AI/ML 拡張も使いたい。地域内でよい。

A. Cloud SQL
B. AlloyDB
C. Spanner
D. BigQuery

解答

B — AlloyDB は PostgreSQL 互換 + 高性能 + AI 拡張。

Q2

シークレット管理のベストプラクティスとして誤っているのは？

A. Secret Manager にバージョン管理で保存
B. ランタイムに access_secret_version で取得
C. 環境変数にデプロイ時に渡す
D. CMEK で暗号化

解答

C — 環境変数は `describe` で平文表示される。Secret Manager 経由が必須。

Q3

24時間連続稼働の重いワークロード（高 CPU）。コスト最小化したい。

A. Cloud Run（リクエスト課金）
B. GKE Standard + Committed Use Discount + Spot VM
C. Compute Engine 通常 VM
D. Cloud Functions

解答

B — 24時間稼働は VM ベースの CUD が安い。Spot で更に削減。

Q4

Cloud Storage の特定オブジェクトを 1時間だけ誰でも DL 可能に。IAM 変更したくない。

A. バケットを公開
B. Signed URL を 1時間有効で発行
C. Storage Transfer Service
D. ACL を everyone:read に

解答

B — Signed URL は IAM 変更不要。

Q5

Pub/Sub Push subscription から Cloud Run を呼ぶ。Cloud Run 側で認証検証する仕組みは？

A. API キー
B. --push-auth-service-account の SA が発行する ID Token を Cloud Run が検証
C. mTLS
D. VPC SC

解答

B — Pub/Sub Push の標準認証。

Q6

Cloud Run と GKE の選定。GPU 必須・特殊 DaemonSet あり。

A. Cloud Run
B. Cloud Run Jobs
C. GKE Standard
D. GKE Autopilot

解答

C — GPU + 特殊 DaemonSet は Standard。

Q7

チャットルームのリアルタイム同期・モバイル/Web 両対応。

A. Bigtable
B. Firestore
C. Cloud SQL
D. Memorystore

解答

B — Firestore のリアルタイム同期。

Q8

分析・集計クエリ・SQL でペタバイト処理。

A. Bigtable
B. Spanner
C. BigQuery
D. Cloud SQL

解答

C — DWH = BigQuery。

Q9

複数選択（2つ）：Cloud Run のサービス間通信を mTLS で守りたい。

A. Cloud Service Mesh で Cloud Run を統合（Cloud Service Mesh）
B. すべてのサービスに自己署名証明書
C. Cloud Run 間は IAM の run.invoker + ID Token も併用
D. Cloud Armor で TLS

解答

A, C — Mesh + IAM の二重防御。

Q10

Memorystore for Redis のユースケースで適切でないのは？

A. セッションストア
B. 長期データの永続保管（バックアップ不要レベル）
C. レート制限カウンタ
D. リーダーボード（Sorted Set）

解答

B — Memorystore はキャッシュ。長期永続には Firestore / Spanner / Cloud SQL。

Q11

Workload Identity Federation（WIF）で対応できないのは？

A. GitHub Actions から GCP
B. AWS Lambda から GCP
C. GCP の Compute Engine VM から GCP API
D. Okta OIDC から GCP

解答

C — GCE は通常の ADC + メタデータサーバで足りる。WIF は GCP 外部用。

Q12

HTTP リクエストを 30分待つ処理がある。Cloud Run で動かしたい。

A. Cloud Functions に切り替え（最大 60分）
B. Cloud Run の --timeout=1800 で OK（最大 60分）
C. Compute Engine が必要
D. Cloud Run Jobs に切り替え

解答

B — Cloud Run の HTTP timeout は最大 60分。

Q13

イベント駆動でデータパイプラインを起動。複数 Cloud Functions の連鎖。

A. Cloud Tasks
B. Pub/Sub
C. Eventarc
D. Cloud Scheduler

解答

C — GCP リソースイベント駆動 = Eventarc。

Q14

複数選択（2つ）：Cloud Storage のセキュリティ強化策。

A. Object Lifecycle Management でロック付き保持ポリシー
B. すべてのオブジェクトを公開
C. Customer-Managed Encryption Keys (CMEK) で暗号化
D. 署名付き URL の有効期限を無限に設定

解答

A, C — 保持ポリシー + CMEK。

Q15

Cloud Run のキャッシュ層を導入。サーバレス VPC アクセス経由で接続。

A. Cloud Spanner
B. Memorystore for Redis
C. BigQuery
D. Firestore

解答

B — Memorystore は VPC 内のため Serverless VPC Access が必要。

Q16

公開 IP なしで Cloud Run から VPC 内 Cloud SQL に接続。

A. Direct VPC Egress + Cloud SQL Auth Proxy（Private IP）
B. Cloud Run を VPC 内に配置（VPC 内 Cloud Run は標準では存在しない）
C. Cloud SQL Public IP に接続
D. SSH トンネル

解答

A — Direct VPC Egress または Serverless VPC Access。

第2部：構築とテスト（Section 2 / Q17-28）

Q17

Cloud Build の trigger 種別で、夜間ジョブに最適なのは？

A. Push to branch
B. Pull Request
C. Schedule
D. Manual

解答

C — Schedule は cron 相当。

Q18

Buildpacks のメリット。

A. Dockerfile が必須
B. 言語自動検出・セキュリティパッチ済みベースイメージ・Dockerfile 不要
C. Java のみ対応
D. GKE 専用

解答

B — Buildpacks の特徴。

Q19

Cloud Build で SLSA L3 を満たす要素は？

A. すべて自前ビルダー
B. ホストされた信頼性の高いビルダー + 署名付き provenance
C. ローカル Docker でビルド
D. すべて手動承認

解答

B — Cloud Build が標準で L3 相当。

Q20

Artifact Registry の特徴で誤っているのは？

A. コンテナ + 言語パッケージを保存
B. 脆弱性スキャン統合
C. Container Registry より低機能で代替できない
D. CMEK 対応

解答

C — Artifact Registry の方が新しく高機能。Container Registry が非推奨。

Q21

Cloud Workstations Configuration で管理者が設定できないのは？

A. OS イメージ
B. マシンタイプ
C. 個々の開発者の IDE 設定（拡張・キーバインド等）すべて強制
D. アイドルタイムアウト

解答

C — 配布イメージで標準拡張は仕込めるが、開発者は自分の設定を上書き可能。

Q22

Cloud Build キャッシュで効果的な手法。

A. ステップを毎回フルビルド
B. 依存ライブラリを GCS バケットにキャッシュ + kaniko cache
C. Cloud Storage を全削除
D. Artifact Registry を都度作成

解答

B — GCS キャッシュ + kaniko。

Q23

🆕 Gemini Cloud Assist の機能で誤っているのは？

A. コード生成
B. Cloud Logging クエリ生成
C. Cloud Trace の要約
D. GCP 課金を自動承認

解答

D — 課金承認は人間操作。AI が代行しない。

Q24

PR の自動コードレビューに使う機能。

A. Cloud Build の Push to main トリガ
B. Cloud Build の Pull Request トリガ + lint/test/security-scan ステップ
C. Cloud Source Repositories の auto merge
D. Artifact Registry の自動デプロイ

解答

B — PR トリガ。

Q25

複数選択（2つ）：MCP（Model Context Protocol）サーバーの位置づけ。

A. AI モデルが外部リソースに接続する標準プロトコル
B. コンテナイメージのプッシュ先
C. GitHub / DB / API などのツールを AI に提供
D. ノード間 mTLS の管理

解答

A, C — AI 向けツール接続プロトコル。

Q26

ユニットテストの AI 自動生成で重要なこと。

A. 人間がレビューせず即マージ
B. 生成されたテストの妥当性を人間がレビュー、エッジケースを補完
C. すべて削除
D. テストを書かない

解答

B — AI 生成はあくまでヒント、最終判断は人間。

Q27

Cloud Build の substitutions 変数で SHORT_SHA は？

A. ブランチ名
B. コミット SHA の最初の 7文字
C. プロジェクト ID
D. ビルド ID

解答

B — `$SHORT_SHA`。

Q28

複数選択（2つ）：Cloud Build secrets の正しい扱い。

A. Secret Manager に保存し availableSecrets.secretManager で参照
B. trigger の環境変数に平文で
C. step の secretEnv で参照、$$VAR で利用
D. Dockerfile に ARG として焼き込み

解答

A, C — Secret Manager 連携の標準パターン。

第3部：デプロイ（Section 3 / Q29-40）

Q29

Cloud Run Jobs の最大タイムアウトは？

A. 5分
B. 60分
C. 24時間
D. 制限なし

解答

C — Jobs は最大 24h。

Q30

Pub/Sub のメッセージ配信モデルで Exactly-once が利用できるのは？

A. Push subscription
B. Pull subscription（Exactly-once delivery オプション）
C. Eventarc
D. Cloud Tasks

解答

B — Pull の Exactly-once オプション。Push は at-least-once のみ。

Q31

GKE Pod の起動が重い（30秒）。liveness が即座に失敗する。対策は？

A. liveness を無効化
B. startup probe を設定し、liveness の開始を遅延
C. readiness を厳しくする
D. HPA を増やす

解答

B — startup probe が重い初期化の標準パターン。

Q32

Cloud Run Service にトラフィックを一切送らずにデプロイしたい。

A. --allow-unauthenticated
B. --no-traffic
C. --min-instances=0
D. --max-instances=0

解答

B — 新リビジョンを 0% で待機。

Q33

GKE で Pod 間の通信を デフォルト deny にしたい。

A. Cloud Armor
B. Network Policy（deny-all）+ 必要な allow
C. VPC Service Controls
D. IAM

解答

B — Kubernetes Network Policy。

Q34

Cloud Run Service の SA を Compute Engine デフォルト SA から専用 SA に変更したい。理由は？

A. パフォーマンス向上
B. 最小権限の原則（Compute デフォルトは編集者ロールを持つ）
C. コスト削減
D. ネットワーク改善

解答

B — デフォルト SA は権限過多。専用 SA で最小権限。

Q35

Cloud Run のリクエスト終了後にバックグラウンド処理を続けたい。

A. --no-cpu-throttling を指定（CPU always-on）
B. --timeout=0
C. Cloud Functions に切り替え
D. --no-cpu-throttling を指定（CPU always-on）

解答

A/D — 同じ選択肢。Always-on CPU が解。

Q36

複数選択（2つ）：GKE で Pod の Resource Requests を必ず設定する理由。

A. スケジューラが Pod を配置するノードを判断するため
B. すべての Pod を同一ノードに集約するため
C. HPA / VPA / Cluster Autoscaler が正しく動くため
D. ネットワーク帯域を確保するため

解答

A, C — スケジューリングとスケーリングの基礎。

Q37

Apigee の用途でないのは？

A. API のバージョニング
B. レート制限・クォータ
C. API 収益化
D. コンテナのビルド

解答

D — ビルドは Cloud Build の役割。

Q38

Cloud Run の --service-account を未指定だとどうなる？

A. デプロイ失敗
B. デフォルト Compute SA（権限過多）が使われる
C. 認証なしで起動
D. ランダム SA が割当てられる

解答

B — 必ず専用 SA を指定すべき。

Q39

GKE Ingress を作ると自動でプロビジョニングされるリソースは？

A. Cloud SQL
B. Cloud Storage
C. Cloud Load Balancing
D. Cloud CDN

解答

C — Ingress が LB を自動作成。

Q40

複数選択（2つ）：Cloud Run の Direct VPC Egress のメリット。

A. VPC コネクタなしで VPC 内リソースに直接アクセス
B. すべての通信を Public IP 経由に
C. コネクタのコスト不要、ネットワークホップ削減
D. すべての通信を Cloud Load Balancer 経由に

解答

A, C — Direct VPC Egress（コネクタなし）。

第4部：GCP 統合（Section 4 / Q41-50）

Q41

Cloud SQL Connector ライブラリと Auth Proxy の違いは？

A. 機能は完全に同じ
B. Connector はアプリ内に組み込み、Auth Proxy は別プロセス。どちらも IAM 認証 + TLS
C. Connector の方がセキュリティが低い
D. Auth Proxy は廃止

解答

B — Connector は SDK 形式、Auth Proxy はサイドカー / プロセス形式。

Q42

ADC の優先順位 1位は？

A. gcloud auth login
B. 環境変数 GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS
C. メタデータサーバ
D. デフォルト SA

解答

B — 環境変数が最優先。

Q43

冪等でない API（POST 等）をリトライする際に必要なのは？

A. リトライしない
B. Idempotency Key を付ける、または設計で冪等化
C. すべてのリクエストに乱数を付ける
D. シーケンス番号で重複検知

解答

B — Idempotency Key パターン。

Q44

OpenTelemetry の利点で誤っているのは？

A. ベンダーニュートラル
B. 自動計装（Flask / Django / requests 等）
C. 構造化された API
D. GCP 専用の独占技術

解答

D — OTel は OSS のベンダーニュートラル仕様。

Q45

構造化ログで severity を指定する理由。

A. データサイズが減る
B. Cloud Logging が severity を自動認識し、フィルタ・アラートに活用できる
C. 課金が安くなる
D. Trace ID と関連付くため

解答

B — severity は Cloud Logging の標準フィールド。

Q46

Cache Stampede の対策で適切なのは？

A. すべての TTL を 0 にする
B. Probabilistic Early Expiration や Lock + Refresh
C. キャッシュを無効化
D. DB を全レプリカ化

解答

B — Stampede 対策の標準パターン。

Q47

ページネーション 3スタイルで最も性能が良いのは？

A. Offset/Limit
B. Cursor / nextPageToken
C. Keyset / Seek
D. すべて同じ

解答

C — Keyset Pagination が最速（インデックス活用）。

Q48

Cloud Profiler を本番で有効化しても問題ない理由は？

A. 計算結果が捨てられる
B. オーバーヘッドが < 1% と低い
C. 1日数回しかサンプリングしない
D. 開発環境にしか動かない

解答

B — 低オーバーヘッド。

Q49

複数選択（2つ）：Error Reporting の動作。

A. 同一スタックトレースを自動グルーピング
B. すべてのエラーを個別ファイルに保存
C. 通知チャンネル経由でアラート（メール / Slack / Pub/Sub）
D. エラーを自動修正

解答

A, C — Error Reporting の標準動作。

Q50

複数選択（2つ）：Cloud Monitoring の SLO 設計で重要な要素。

A. Error Budget の管理（許容失敗率）
B. すべての指標を SLO に含める
C. 意味のある指標（レイテンシ・可用性）に絞る
D. アラートを全指標に張り巡らせる

解答

A, C — SLO は Error Budget で運用判断、指標は厳選。

自己採点

得点 / 50	評価
45-50	🎯 余裕で合格圏
35-44	🔧 合格圏内
25-34	📘 学習資料を再読
0-24	📚 シラバスから

セクション別スコア

Section 1：__ / 16
Section 2：__ / 12
Section 3：__ / 12
Section 4：__ / 10

模試1・模試2 ともに 70% 以上を取れたら受験本決め。