PDE 合格対策

問題演習（採点付き）

全セクションから厳選した22問。選択肢をクリックして「採点する」を押すと、正誤判定とその場で解説が表示されます。

💡 使い方① 各問で選択肢を選ぶ（複数選択は指定数だけ）→ ② 「採点する」で自動採点 → ③ 解説の「なぜ他の選択肢がダメか」まで読む。目標は70%以上。本番同様、迷ったら消去法で。

セクション1：データ処理システムの設計

Q1S1🔧単一選択

ある企業はBigQueryのデータにIAMで最小権限を設定済みだが、「認証情報が漏洩した場合に、許可された境界の外へデータが持ち出されること」を防ぎたい。最も適切な追加対策はどれか。

正解：C
IAMが正しくても、認証情報の漏洩や内部不正によるデータ持ち出しは防げない。VPC Service Controls はサービス境界を作り、境界外へのデータ移動をブロックする。
❌ A：権限を広げるだけで逆効果。❌ B：暗号化は保存データ保護で持ち出し自体は防げない。❌ D：PII保護であって境界防御ではない。
Q2S1🔧単一選択

規制要件により、暗号鍵をGoogle Cloudに一切預けず、自社のオンプレで完全に保持・管理する必要がある。適切な暗号化方式は。

正解：B
CSEKは鍵を自分で持ち込み、GCPに保管しない方式。「鍵をGCPに預けない」厳格な要件に合致。
❌ A：Googleが鍵を管理。❌ C：鍵はKMS（GCP内）に保管される。❌ D：CMEKの一機能でGCP内保管。
Q3S1🎯単一選択

オンプレに800TBの履歴データがあり、Google Cloudへ移行したい。利用可能なネットワーク帯域では転送に数ヶ月かかる見込み。最適な方法は。

正解：A
ネットワーク転送が非現実的な大容量（数十TB〜PB）は、物理アプライアンスでオフライン転送するTransfer Applianceが最適。
❌ B：オンライン転送で帯域がボトルネック。❌ C：DBの継続的CDC用。❌ D：SaaS/他DWHからの定期取り込み用。
Q4S1🔧複数選択（2つ選べ）

アナリストには売上の集計結果だけを見せ、元テーブルの個人情報列（氏名・メール）には直接アクセスさせたくない。適切な手法を2つ選べ。

正解：A, C
承認済みビューは元テーブルへの権限なしで結果だけ共有でき、ポリシータグは列単位でアクセスを制御できる。
❌ B：オーナーは強すぎて全データにアクセス可能。❌ D：データ自体が失われ業務不能。

セクション2：データの取り込みと処理

Q5S2📘単一選択

大量のセンサーデータをリアルタイムにストリーミング処理したい。インフラ管理の手間を最小化し、自動スケールするサービスは。

正解：B
Dataflow（Apache Beam）はサーバーレスでバッチ/ストリーミングを統一的に扱い、自動スケールする。運用負荷最小のストリーミングに最適。
❌ A：クラスタ管理が必要で、主に既存Spark/Hadoop向け。❌ C：管理負荷が最大。❌ D：リアルタイムストリーミング処理ではない。
Q6S2🔧単一選択

オンプレで稼働している既存のApache Spark/Hadoopジョブを、コードをほぼ変えずにGoogle Cloudへ移行したい。最適なサービスは。

正解：A
DataprocはマネージドなSpark/Hadoopで、既存資産をほぼそのまま移行できる。
❌ B：Beamモデルへの書き換えが必要。❌ C：GUIのETLツールで別物。❌ D：メッセージングであり処理エンジンではない。
Q7S2🎯単一選択

ユーザーのWebサイト訪問を、無操作が30分続いたら1セッションとして区切って集計したい。Dataflowで使うべきウィンドウは。

正解：C
セッションウィンドウは「一定の非アクティブ間隔（ギャップ）」でデータをグループ化する。ユーザーの活動セッションの集計に最適。
❌ A：固定長で区切る。❌ B：重なり合う一定長。❌ D：区切りなし（全体）。
Q8S2🔧単一選択

複数のジョブ（抽出→変換→ロード→通知）に複雑な依存関係があり、リトライや条件分岐を含むワークフローとして管理・スケジュールしたい。最適なサービスは。

正解：B
Cloud Composer（マネージドAirflow）はDAGで複雑な依存関係・リトライ・分岐を持つワークフローを管理できる。
❌ A：単純なcronトリガーで依存管理不可。❌ C：メッセージングで依存オーケストレーションではない。❌ D：単発処理で複雑なDAG管理に不向き。
Q9S2🎯複数選択（2つ選べ）

Pub/Subに関する記述として正しいものを2つ選べ。

正解：A, D
Pub/Subはグローバルなメッセージングで、配信失敗メッセージをデッドレタートピックに退避できる。
❌ B：ウィンドウ集計はDataflow側の役割。❌ C：DWHはBigQuery。Pub/Subは取り込み・連携用。

セクション3：データの保存

Q10S3🔧単一選択

グローバルに展開する決済システムで、世界中で強整合なACIDトランザクションと、無停止の水平スケールが必要。最適なストレージは。

正解：C
Spannerはグローバル分散・水平スケール・強整合をTrueTimeで実現する唯一のRDB。
❌ A：リージョナルで、グローバル分散・無制限の水平スケールは不可。❌ B：結果整合（単一行のみ強整合）で複数行ACID不可。❌ D：ドキュメント型でグローバル決済の用途ではない。
Q11S3📘単一選択

車両IoTから毎秒数百万件の書き込みがあり、直近の位置をミリ秒で読みたい。結果整合性で問題ない。最適なストレージは。

正解：B
Bigtableはワイドカラム型NoSQLで、ミリ秒の低レイテンシ・毎秒大量の読み書きにスケールする。時系列・IoTの定番。
❌ A：分析用で1行のミリ秒参照や大量書き込みには不向き。❌ C：リージョナルRDBでこの規模の書き込みに不適。❌ D：オブジェクトストレージでキー参照のDBではない。
Q12S3🔧複数選択（2つ選べ）

BigQueryの大規模テーブルに対するクエリコストを下げたい。効果的な施策を2つ選べ。

正解：A, B
BigQueryのコスト＝スキャン量。パーティション（プルーニング）と必要列のみSELECTでスキャン量を削減できる（＋クラスタリング）。
❌ C：BigQueryは非正規化が基本。JOIN増加はむしろ非効率。❌ D：意味をなさない選択肢。
Q13S3📘単一選択

法令で7年間の保持が義務付けられた書類画像。ほとんど読み出さないが削除はできない。最もコストが低い保存方法は。

正解：D
めったに読まず長期保管するならArchiveクラスが最も保存料が安い（ライフサイクルでStandard→Archiveも可）。
❌ A：ホット用で保存料が高い。❌ B：画像の長期保管用途ではない。❌ C：低レイテンシ参照用で高コスト。
Q14S3🎯複数選択（2つ選べ）

Bigtableで書き込みが一部ノードに集中して性能が出ない。ホットスポットを回避する行キー設計を2つ選べ。

正解：B, C
識別子を先頭に昇格（フィールドプロモーション）し時刻を後置する、またはハッシュ接頭辞で分散（ソルティング）するとホットスポットを回避できる。
❌ A・D：タイムスタンプや連番が先頭だと最新書き込みが単一ノードに集中し、まさにホットスポットの原因。

セクション4：分析のためのデータ準備

Q15S4🔧単一選択

BigQueryに接続したBIダッシュボードの応答が遅い。インメモリ高速化でサブ秒の応答にしたい。使うべき機能は。

正解：B
BI EngineはBigQueryのインメモリ高速化エンジンで、ダッシュボードを低レイテンシ化する（マテビュー併用も有効）。
❌ A：PII保護。❌ C：CDC。❌ D：オーケストレーション。いずれもBI高速化の機能ではない。
Q16S4🎯単一選択

データアナリストが、BigQueryのデータに対しSQLだけで売上の時系列予測モデルを作りたい。専用のML基盤は持ちたくない。最適なのは。

正解：C
SQLだけでMLができるBigQuery MLが適し、時系列予測には専用のARIMA_PLUSモデルを使う。
❌ A：別途ML基盤が必要で要件に反する。❌ B：時系列予測には線形回帰より時系列専用モデルが適切。❌ D：可視化機能で予測モデルではない。
Q17S4🔧単一選択

パートナー企業と大規模データセットを共有したいが、データを物理的にコピー・エクスポートしたくない。最適な方法は。

正解：A
Analytics Hubはデータをコピーせず、参照型で組織間共有できる（リスティングを購読）。
❌ B・C：コピーが発生し、ガバナンス・鮮度・コストの問題。❌ D：公開は情報漏洩リスクが高くアクセス制御も困難。
Q18S4🔧単一選択

BigQueryのテーブルで、特定の機密列（給与）だけを一部のユーザーから隠したい。最も適切な機能は。

正解：B
ポリシータグを機密列に付与すると、列レベルでアクセスを制御でき、権限のないユーザーにはその列だけ見せられる。
❌ A：テーブル単位では列ごとの制御ができない。❌ C：コスト/性能の機能でセキュリティではない。❌ D：運用が煩雑で同期の問題が生じる。

セクション5：保守と自動化

Q19S5🎯単一選択

日次のSparkバッチをDataprocで実行している。コストを最小化したい。最適な構成は。

正解：C
コスト最適化の定番は、ジョブ完了後に破棄するephemeral（ジョブ単位）クラスタ＋永続データはCloud Storage（HDFSに残さない）。
❌ A・D：アイドル時間のコストが無駄。❌ B：クラスタ破棄でデータが失われる前提に反する。
Q20S5🔧単一選択

BigQueryで毎日大量かつ予測可能なクエリが走り、オンデマンド課金だとコストが高騰している。コストを平準化する最適な方法は。

正解：B
大量・予測可能なワークロードは、スロットを確保する容量ベース（Editions/予約）で定額化しコストを平準化できる。
❌ A・C：業務が成立しない。❌ D：問題が解決しない。
Q21S5🔧単一選択

BigQueryのテーブルから誤って大量の行を削除してしまった。3日前の状態に戻したい。最も簡単な方法は。

正解：C
BigQueryのタイムトラベルは過去7日間のデータにアクセス・復元できる（FOR SYSTEM_TIME AS OF）。3日前なら復旧可能。
❌ A：7日以内なら可能。❌ B：非効率で正確性に欠ける。❌ D：境界セキュリティでデータ復旧とは無関係。
Q22S5🎯複数選択（2つ選べ）

あるサービスのデータ層を、リージョン全体の障害に対して耐性を持たせたい。有効な施策を2つ選べ。

正解：A, C
マルチリージョンのデータセットやクロスリージョンのレプリカは、リージョン障害に対する耐性を高める。
❌ B：単一ゾーンは可用性が最も低い。❌ D：Memorystoreは揮発しうるキャッシュで正本にすべきでない。
📚 もっと解きたい各セクションの問題集（計80問）と模擬試験（各50問）はMarkdownにあります：問題集フォルダ ／ 模擬試験フォルダ