セクション 2：
クラウドソリューションインフラの管理とプロビジョニング

VPC の基本

VPC ネットワークはグローバルリソース。AWS / Azure（リージョン単位）と違い、複数リージョンのサブネットを 1 つの VPC で扱えます。

サブネット設計

• プライマリ範囲: VM IP の主範囲
• セカンダリ範囲: GKE Pod / Service 用、Alias IP 用
• 拡張可能: プライマリ範囲は後から拡張可（縮小不可）

ファイアウォール 3 階層

外部接続パターン

セキュリティ保護機能

ハイブリッド / マルチクラウド接続マトリクス

LB 7 種類

3 軸（スコープ × 公開範囲 × 方式）で 7 種類。Global External Application LB が最も汎用的な第一候補です。

Cloud Storage — バケット作成時の主要設定

ライフサイクル管理

オブジェクトの 自動移行・削除 を定義。新規バケットは Uniform access + Autoclass が推奨。

{
  "lifecycle": {
    "rule": [
      { "action": {"type": "SetStorageClass", "storageClass": "NEARLINE"},
        "condition": {"age": 30} },
      { "action": {"type": "Delete"},
        "condition": {"age": 365} }
    ]
  }
}

保持ポリシーとオブジェクトロック

ブロックストレージ（Persistent Disk / Hyperdisk）

ファイルストレージ（Filestore）

NFS v3 互換のマネージドファイルシステム。複数 VM から共有マウントする場合に使用。

• Basic HDD: 低コスト、汎用
• Basic SSD: 高性能、汎用
• Zonal: ゾーン冗長、ホームディレクトリ
• Regional: リージョン冗長、HA 用
• Enterprise: リージョン冗長 + 高可用、本番ファイル共有

データベース運用設定

Backup and DR Service（旧 Actifio）

VM・DB・GKE・ファイルシステムを統合的にバックアップ。

• アプリケーション整合性のあるスナップショット
• クロスリージョンレプリケーション
• インスタントマウントで素早く復旧
• VMware Engine、Compute Engine、Cloud SQL、GKE PV をサポート

Compute Engine — マシンファミリー

課金単位と割引

• 秒単位課金（最低 1 分）
• 継続使用割引: 1 ヶ月の使用率に応じ最大 30% 自動割引
• Committed Use Discounts (CUD): 1 / 3 年契約で 30-55% 割引
• Spot VM: 最大 91% 割引（24 時間以内に終了の可能性）

Managed Instance Group (MIG)

VM を テンプレートから複数起動・自動修復・自動スケール するグループ。

• Autohealing: ヘルスチェック失敗で VM 再作成
• Autoscaling: CPU / LB / カスタム指標 / スケジュール
• Rolling Update: 段階的更新（Canary / Phased rollout）
• Stateful MIG: 個別 VM の状態（ディスク / メタデータ）を保持

OS 管理（VM Manager / OS Config）

GKE の基本

• VPC-native cluster: デフォルト。Pod IP に Alias IP を使用
• Private cluster: コントロールプレーン / ノードがプライベート IP
• Workload Identity: Pod 単位で IAM 権限を付与（推奨）

サーバーレスコンピューティング

Vertex AI の構成要素

Vertex AI Pipelines（基本）

ML ライフサイクルを DAG（有向非巡回グラフ） として宣言し、自動実行する仕組み。

• Kubeflow Pipelines (KFP) または TFX (TensorFlow Extended) で記述
• 各ステップはコンテナとして実行
• パラメータ・成果物・実行履歴を Vertex ML Metadata に保存
• スケジュール実行 / イベント駆動が可能

from kfp import dsl

@dsl.component(base_image="python:3.10")
def preprocess(data_uri: str) -> str:
    return f"preprocessed: {data_uri}"

@dsl.component(base_image="python:3.10")
def train(preprocessed: str) -> str:
    return f"model from {preprocessed}"

@dsl.pipeline(name="simple-pipeline")
def pipeline(data_uri: str):
    p = preprocess(data_uri=data_uri)
    train(preprocessed=p.output)

データ統合の準備

Google AI API（事前学習済み）

コードなしで即利用できる API。

Model Garden（最新・必須）

Google + サードパーティ + OSS の 200+ モデル を統一インターフェースで利用できるカタログ。