Section 1: アーキ設計と計画 — 🎯 要点と暗記
対象: 試験直前確認 / シニアの最終チェック。
目標: 1 セッション 30 分以内で全項目を高速ループできる、即答用要約。
⚡ Well-Architected Framework 6 柱（即答必須）
1. Operational Excellence ─ 自動化・観測可能性・継続改善
2. Security ─ IAM・暗号化・コンプラ
3. Reliability ─ SLO・冗長化・DR
4. Performance Optimization ─ レイテンシ・スループット
5. Cost Optimization ─ TCO・コミットメント
6. Sustainability ─ カーボン・効率
⚡ コンピュート選定（即答）
| 要件 |
答え |
| ステートフル / 特殊 OS / レガシー移行 |
Compute Engine |
| Kubernetes 必須・複雑なオーケストレーション |
GKE |
| 標準ワークロード K8s |
GKE Autopilot |
| ステートレス HTTP・API |
Cloud Run |
| イベント駆動軽量処理 |
Cloud Run functions |
| バッチ・CI/CD・中断許容 |
Spot VM |
| 物理ノード占有・BYOL |
Sole Tenant Node |
| メモリ暗号化（規制） |
Confidential VM |
⚡ ストレージ選定（即答）
| 要件 |
答え |
| オブジェクト |
Cloud Storage（Standard/Nearline/Coldline/Archive） |
| 共有ファイル（NFS/SMB） |
Filestore |
| VM ブロック |
Persistent Disk / Hyperdisk |
| OLTP 単一リージョン |
Cloud SQL |
| OLTP PostgreSQL 高性能 |
AlloyDB |
| OLTP グローバル強整合性 |
Spanner Multi-region |
| 分析 / DWH |
BigQuery |
| 時系列・IoT 大量書込 |
Bigtable |
| ドキュメント / モバイル同期 |
Firestore (Native) |
| キャッシュ |
Memorystore (Redis/Memcached) |
Cloud Storage クラス
| クラス |
最低保持 |
アクセス頻度 |
| Standard |
なし |
頻繁 |
| Nearline |
30 日 |
月 1 回 |
| Coldline |
90 日 |
四半期 1 回 |
| Archive |
365 日 |
年 1 回 |
→ 手動管理不要なら Autoclass を有効化
⚡ ネットワーク接続方式（即答）
| 用途 |
答え |
SLA |
| 大規模・低レイテンシ |
Dedicated Interconnect |
99.99% (HA) |
| 中規模・パートナー経由 |
Partner Interconnect |
99.99% (HA) |
| GCP ↔ AWS/Azure 直結 |
Cross-Cloud Interconnect |
99.99% (HA) |
| 暗号化必要・中小規模 |
HA VPN |
99.99% |
| レガシー VPN |
Classic VPN（非推奨） |
99.9% |
LB 選定
| 用途 |
答え |
| グローバル Web/API |
Global External Application LB |
| TCP/UDP 直接・IP 保持 |
Regional External Passthrough NLB |
| 内部マイクロサービス |
Internal Application LB |
| マルチリージョン内部 |
Cross-region Internal Application LB |
VPC 共有方式
| 用途 |
答え |
| 組織内複数プロジェクト集中管理 |
Shared VPC |
| 異なる VPC 接続（1:1、非推移） |
VPC Peering |
| サービスエンドポイント公開 |
Private Service Connect (PSC) |
| ハブ&スポーク統合 |
Network Connectivity Center (NCC) |
⚡ 移行戦略 6R（即答）
| 戦略 |
内容 |
| Rehost |
VM そのまま移行（Lift & Shift） |
| Replatform |
一部マネージド化（DB を Cloud SQL に） |
| Refactor |
クラウドネイティブ化 |
| Repurchase |
SaaS に置換 |
| Retain |
クラウド移行せず維持 |
| Retire |
システム廃止 |
Migration Center: アセスメント → 計画 → 実行の統合プラットフォーム（旧 Stratozone）
⚡ AI/ML 系最新（必須暗記）
| サービス |
用途 |
| Vertex AI |
ML プラットフォーム（学習/推論統合） |
| Vertex AI Pipelines |
ML ワークフローオーケストレーション |
| Vertex AI Workbench |
マネージド Jupyter |
| Vertex AI Feature Store |
特徴量管理 |
| Model Garden |
事前学習モデルカタログ（Gemini/PaLM/Llama/Claude/Mistral） |
| Gemini |
Google の最新 LLM（Pro/Flash/Nano） |
| Gemini Enterprise Agent Platform |
LLM エージェント構築（旧 Vertex AI Agent Builder） |
| Discovery AI |
エンタープライズ検索（旧 Vertex AI Search） |
| NotebookLM |
AI ノートブック |
| AI Hypercomputer |
TPU/GPU + Jupiter NW + ストレージ統合 |
| Gemini Cloud Assist |
GCP コンソール内 AI 支援 |
Google AI API
- Search / Conversation / Vision / Image / Video / Audio
⚡ 可用性レベル（即答）
| 構成 |
可用率 |
| 単一 VM、1 ゾーン |
99.5% |
| Multi-zone（MIG） |
99.99% |
| Multi-region |
99.999% |
| Global (Spanner Multi-region) |
99.999%+ |
⚡ DR 戦略（RTO/RPO 即答）
| 戦略 |
RTO |
RPO |
コスト |
| Backup & Restore |
数時間 |
数時間 |
低 |
| Pilot Light |
数十分 |
数分〜時間 |
中低 |
| Warm Standby |
数分 |
数分 |
中 |
| Hot Standby (Active-Active) |
数秒 |
0 |
高 |
⚡ コスト最適化テクニック（即答）
1. Right-sizing → Recommender 活用
2. Committed Use → 1-3 年契約で 30-55% 割引
3. Spot VMs → バッチ向け、最大 91% 割引
4. Autoscaling → MIG / Cloud Run / GKE
5. Storage 階層化 → GCS Autoclass / BigQuery パーティション
6. BigQuery 予約 → On-demand → Reservations へ
7. Idle 削減 → 不要 IP / Disk / Snapshot の削除
⚡ サービスリネーム最新一覧
| 旧名 |
新名 |
| Cloud Functions Gen2 |
Cloud Run functions |
| Vertex AI Agent Builder |
Gemini Enterprise Agent Platform |
| Vertex AI Search |
Discovery AI |
| BeyondCorp Enterprise |
Chrome Enterprise Premium |
| Cloud DLP |
Sensitive Data Protection |
| Anthos（一部） |
GKE Enterprise |
| Stratozone |
Migration Center |
⚡ ケーススタディの定番解
| ケース |
推奨アーキ |
| Altostrat Media |
GKE Multi-cluster (Anthos) + Cloud Build + GCS Autoclass + Vertex AI + Model Armor + Cloud Monitoring SLO |
| Cymbal Retail |
Discovery AI + Vertex AI Gemini/Imagen + CCAI + Database Migration Service + Dataplex |
| EHR Healthcare |
Anthos + Dedicated Interconnect + Cloud Identity+GCDS + CMEK + Multi-region Cloud SQL/Spanner |
| KnightMotives Automotive |
Pub/Sub + Dataflow + Bigtable + Apigee + マルチリージョン構成 + Data Residency |
⚡ 必ず暗記する数値
- HA VPN SLA: 99.99%
- Classic VPN SLA: 99.9%
- Dedicated Interconnect SLA: 99.9%（単独）/ 99.99%（HA 構成）
- Spot VM 割引: 最大 91%
- Spot VM 中断: 24 時間以内に通知
- Committed Use Discount: 1 年 30% / 3 年 55%
- Cloud Storage 最低保持: Standard 0日 / Nearline 30日 / Coldline 90日 / Archive 365日
⚡ 設計判断の必殺フレーズ
| 状況 |
即答 |
| 「グローバル + 強整合性」 |
Spanner Multi-region |
| 「99.9% 以上の可用性」 |
Multi-region / HA 構成 |
| 「最小ダウンタイム DB 移行」 |
Database Migration Service |
| 「オンプレ → GCP 高速接続」 |
Dedicated Interconnect + HA VPN バックアップ |
| 「マルチクラウド接続」 |
Cross-Cloud Interconnect or NCC |
| 「API 管理（フルライフサイクル）」 |
Apigee |
| 「軽量 API ゲートウェイ」 |
API Gateway or Cloud Endpoints |
| 「大量データ移行（>100TB）」 |
Transfer Appliance |
| 「中量データ移行（10-100TB）」 |
Storage Transfer Service |
| 「LLM ベース対話システム」 |
Gemini + Agent Builder |
| 「大規模 LLM 学習」 |
AI Hypercomputer + Vertex AI |
| 「移行アセスメント」 |
Migration Center |
| 「AI 支援設計・トラブルシュート」 |
Gemini Cloud Assist |
⚡ 試験中の判断フローチャート（暗記推奨）
質問を読む
↓
ビジネス要件キーワード抽出（コスト/性能/可用性/規制）
↓
非機能要件 (NFR) 特定
↓
Well-Architected 6 柱で優先順位付け
↓
選択肢を「該当する柱」で評価
↓
最も「ビジネス要件に合致」する選択肢を選ぶ
⚡ 5 分で復習する箇条書きまとめ
- Well-Architected = 運用/セキュリティ/信頼性/性能/コスト/持続可能性 の 6 柱
- コンピュート: GCE / GKE / Cloud Run / Cloud Run functions / App Engine
- ストレージ: GCS / Cloud SQL / Spanner / BigQuery / Bigtable / Firestore / Memorystore / Filestore
- ネットワーク: VPC / Shared VPC / Peering / PSC / NCC、Interconnect 3種 + VPN 2種、LB 7種
- 移行: 6R + Migration Center
- AI/ML: Vertex AI + Gemini + Model Garden + AI Hypercomputer + Gemini Cloud Assist
- 可用性: 単一 99.5% / Multi-zone 99.99% / Multi-region 99.999%
- コスト: Right-sizing + Committed Use + Spot + Autoscaling
- リネーム: Cloud Functions → Cloud Run functions、Cloud DLP → Sensitive Data Protection 等
試験前日はこのファイルを 3 回ループ + ../05_用語集/用語集.md を流し読み。