Section 2: インフラ管理とプロビジョニング（~17.5%）
試験全体の約 1/6 を占める実装寄りセクション。ネットワーク構築、ストレージ運用、コンピュート稼働、Vertex AI ワークフロー、プリビルト AI 統合を実務目線で問われる。
このセクションのゴール
- ネットワークトポロジー（ハイブリッド/マルチクラウド/セキュリティ）の構成判断を即答できる
- ストレージシステム の運用設計（保持・ライフサイクル・バックアップ・DR）を体系化する
- コンピュート のプロビジョニング・パッチ管理・コンテナ/サーバーレス選定を流暢に行える
- Vertex AI Pipelines / AI Hypercomputer で ML エンドツーエンドを設計できる
- Gemini Enterprise / Model Garden / Google AI API をワークロードに統合できる
- VMware Engine によるリフト&シフトの判断ができる（2025 年改訂で追加）
公式試験ガイドのカバー範囲
| 小項目 | テーマ |
|---|---|
| 2.1 | ネットワークトポロジーの構成（ハイブリッド/マルチクラウド/セキュリティ/VPC/LB） |
| 2.2 | 個別ストレージシステムの構成（割当/転送/保持/バックアップ） |
| 2.3 | コンピュートシステムの構成（プロビジョニング/Spot/コンテナ/サーバーレス/VMware Engine） |
| 2.4 | Vertex AI で ML ワークフローをエンドツーエンドに活用 |
| 2.5 | プリビルトソリューションや API の Vertex AI 統合（Gemini Enterprise / Model Garden） |
ファイル構成
| ファイル | 対象 | 内容 |
|---|---|---|
01_基礎.md |
📘 新人 | ネットワーク/ストレージ/コンピュートの基本構築、Vertex AI と AI API の入門 |
02_応用.md |
🔧 中堅 | 設計トレードオフ、運用判断、Pipelines・AI Hypercomputer、VMware Engine |
03_要点と暗記.md |
🎯 シニア / 直前確認 | 即答すべき選定基準・SLA・ライフサイクル・最新リネーム |
学習の進め方
新人（実務 1-2 年 / GCP 初学者）
01_基礎.mdを通読（2-3 時間）- 各サービスを Cloud Console / gcloud で実際にプロビジョニング してみる
02_応用.mdを流し読み（1 時間）../../03_問題集/section2_問題集.mdを演習03_要点と暗記.mdで要点整理
中堅（実務 3-5 年 / GCP 経験あり）
01_基礎.mdの 目次だけ確認（既知の項目はスキップ）02_応用.mdを精読（2-3 時間）03_要点と暗記.mdで 暗記必須項目 を確認../../03_問題集/section2_問題集.mdで 80% 以上を目指す
シニア（実務 5 年以上 / インフラ運用経験）
03_要点と暗記.mdから開始（30 分）- VMware Engine / AI Hypercomputer / Gemini Enterprise など最新項目だけ
02_応用.mdで確認 ../../03_問題集/section2_問題集.mdで 85% 以上
重要キーワード（Section 2）
| カテゴリ | キーワード |
|---|---|
| ネットワーク | VPC、Subnet、Firewall Rules、Hierarchical Firewall、Cloud NAT、Cloud Armor、Cloud IDS、Private Google Access、Cloud DNS |
| ハイブリッド/マルチクラウド | Cloud Interconnect、HA VPN、Cross-Cloud Interconnect、Network Connectivity Center、Cloud Router |
| ロードバランサ | Global / Regional × External / Internal × Application / Network |
| ストレージ運用 | Cloud Storage Lifecycle、Object Versioning、Retention Policy、Bucket Lock、Backup and DR、Filestore、Persistent Disk、Hyperdisk |
| データベース運用 | Cloud SQL HA / PITR、Spanner Backups、Bigtable Autoscaling、AlloyDB |
| コンピュート | Compute Engine、MIG、Autoscaler、OS Login、OS Config、VM Manager、Patch Management |
| コンテナ | GKE (Autopilot / Standard)、Artifact Registry、Cloud Build、Workload Identity |
| サーバーレス | Cloud Run、Cloud Run functions、App Engine、Workflows、Eventarc |
| VMware | Google Cloud VMware Engine (GCVE)、HCX、NSX-T |
| Vertex AI | Vertex AI Pipelines、Workbench、Feature Store、Model Registry、Endpoints、Batch Prediction |
| AI Hypercomputer（最新） | TPU v5/Trillium、A3/A3 Ultra GPU、Hyperdisk ML、Pathways、JAX/PyTorch |
| プリビルト AI（最新） | Gemini Enterprise、NotebookLM、Model Garden、Vision/Speech/Translation/Document AI |
このセクションで問われる「判断軸」
| 判断軸 | 試験で問われる例 |
|---|---|
| ネットワーク到達性 vs セキュリティ | Private Google Access / Cloud NAT / VPC SC / PSC のどれを使うか |
| コンピュート選択 | GCE / GKE / Cloud Run / Cloud Run functions / VMware Engine のどれが最適か |
| コスト vs 可用性 | Spot vs Standard、Regional vs Multi-region |
| データ保持 vs 削除 | Lifecycle / Retention Policy / Bucket Lock / Object Versioning の使い分け |
| AI ワークロードのスケール | Vertex AI Endpoints vs Batch、TPU vs GPU、Custom vs Pre-trained API |
| 既存資産の活用 | VMware Engine（VMware 維持） vs Migrate to VMs（仮想化解除） |
次のステップ
- 学習を始める方:
01_基礎.md - 既知の方:
02_応用.md - 試験直前:
03_要点と暗記.md - 演習:
../../03_問題集/section2_問題集.md - 関連セクション: Section 1 (アーキ設計と計画)、Section 3 (セキュリティ)