セクション5：データワークロードの保守と自動化（~18%）
データ基盤を「運用」する下流工程を扱います。コスト最適化・自動化・監視・耐障害性など、動いている基盤を安く・止めず・安定して回す意思決定が中心です。
このフォルダの構成
| ファイル | 内容 | 対象 |
|---|---|---|
| 01_基礎.md | コスト最適化・自動化・監視・耐障害性の概念とサービスの役割 | 📘 全員 |
| 02_応用.md | 運用判断・ベストプラクティス・トレードオフ・ひっかけ | 🔧🎯 中堅・シニア |
| 03_要点と暗記.md | 暗記事項・意思決定の型・ミニ確認問題 | 全員（直前確認） |
学習目標（このセクションを終えたら）
- Dataprocの永続クラスタとジョブ単位（ephemeral）クラスタを使い分けられる
- プリエンプティブル/Spot VMを使ってよいワークロードを判断できる
- BigQueryのオンデマンドと定額（Editions/スロット予約）の使い分けを言える
- BigQuery Editions（Standard/Enterprise/Enterprise Plus）とコミットメントの違いを説明できる
- Cloud Composerで冪等なDAGを設計し、再実行できる仕組みを説明できる
- Composer / Workflows / Cloud Schedulerを使い分けられる
- Cloud Monitoring・Cloud Logging・INFORMATION_SCHEMA・管理リソースチャートで可観測性を確保できる
- クォータ・課金・エラーのトラブルシュート手順を挙げられる
- マルチリージョン/ゾーン、Cloud SQL HA・リードレプリカ、Memorystore(Redis)クラスタでDRを設計できる
- BigQueryタイムトラベル・Pub/Subシーク・Dataflowスナップショットで破損/欠損に備えられる
公式試験ガイドの対応範囲
- 5.1 リソースの最適化
- 5.2 自動化と再現性の設計
- 5.3 ビジネス要件に基づくワークロードの編成
- 5.4 プロセスの監視とトラブルシューティング
- 5.5 障害の認識と影響の軽減
学習後は 問題集セクション5 で理解度を確認してください。