【GoogleCloudを学ぶ】Google Cloud Digital Leader 認定資格 用語集

Google Cloud Digital Leader 認定資格 用語集

はじめに

AWSエンジニアによるGoogle Cloud学習シリーズを公開していきたいと思います。
筆者のレベルとしては、AWS上での開発経験は数年あり、パブリッククラウドの理解は十分にありますが、Google Cloud/Azureはまったく触ったことがありません。
まずは、Google Cloud認定試験の「Cloud Digital Leader」認定試験ガイドをベースに学習し、「Cloud Digital Leader」を取得出来るレベルの知識を習得したいと思います。

用語集

Google Cloud Skills Boostの「Cloud Digital Leader Learning Path」の学習コンテンツから用語抽出を行っています。

イノベーションとデジタル変革

• イノベーション
  • モノ、仕組み、サービス、組織、ビジネスモデルなどあらゆる領域において、従来の常識を覆し、今までにない革新的な考え方やアイデアによって、社会に大きな刷新、変革や新しい価値を生み出すこと。
    • 直線的なパターンではなく、画期的なテクノロジーの登場によって波のように訪れ、それぞれの波は、無数のイノベーションを引き起こし、不可能を可能にし、仕事と生活を変えてきた。
• パラダイムシフト
  • 画期的なテクノロジーの登場により、人間の仕事や、人間と世界との関わり方が根本的かつ不可逆的に変化すること。
    • 印刷機、蒸気機関、電気、そしてクラウドテクノロジーは、すべてパラダイムシフトを引き起こした。
• デジタルトランスフォーメーション
  • 組織が新しいデジタルテクノロジー（パブリック、プライベート、ハイブリッドクラウドプラットフォームなど）を使用して、ビジネスプロセス、企業文化、カスタマーエクスペリエンスを新たに生み出し、または変えることで、ビジネスと市場のダイナミクスの変化に対応すること。
    • 組織は、イノベーションを推進し、新たな収益源を生み出し、市場とお客様のニーズの変化にすばやく対応するために、デジタルトランスフォーメーションフレームワークを選択している。
    • デジタルトランスフォーメーションを通じて、アプリケーションのモダナイゼーション、新たなサービスの創出、価値の提供が可能になることで、オペレーションが変わり、お客様や従業員、パートナーとの関係も刷新される。
• デジタル化
  • ビジネスにおけるあらゆる側面をデジタルテクノロジーで強化すること。
• トランスフォーメーションクラウド
  • デジタルトランスフォーメーションに向けた新しいアプローチ。アプリやインフラストラクチャのモダナイゼーション、データの民主化、人々のつながり、信頼できるトランザクションに適したクラウド環境を提供する。
    • トランスフォーメーションクラウドは、業種別のカスタムソリューションを備えた使いやすいプラットフォーム上に構築され、組織に確実な費用削減をもたらすと同時に、誰にとってもサステナブルな未来作りを可能にする。

クラウドコンピューティング

• クラウド
  • インターネット経由で利用でき、情報の保存や演算ができるデータセンターのネットワーク。
  • ソフトウェア、サーバー、コンピュータ、ネットワーク、セキュリティシステムからなる複雑なウェブ構成をまとめて表す言葉。
• オンプレミス
  • 組織の独自のデータセンター内で運用される、オンサイトでホスティングされるハードウェアおよびソフトウェアアプリケーション。
    • メリット
      • サードパーティーの関与が不要
      • オーナーがサーバーハードウェアとソフトウェアを物理的に管理できる
      • インフラストラクチャを継続的に使用することに対し料金がかからない
    • デメリット
      • 調達プロセスに時間がかかる
      • 物理的なスペースが必要
      • 専門の担当者が必要
      • 需要の急増時やビジネス拡大時にスケールするのが困難
      • 使用率が低くオーバーヘッドが高くなる場合がある
• プライベートクラウド
  • インフラストラクチャが複数ユーザーではなく、1つの組織によって占有されるクラウドコンピューティング。シングルテナント、コーポレートクラウドとも呼ばれる。
    • 組織は、従来型のオンプレミス インフラストラクチャの場合と同様の継続的なメンテナンスと管理を行う必要がある。
    • 組織のプライベートサーバー内でホストされ、サーバーは、組織独自のデータセンター、サードパーティーのコロケーション施設(データセンター内にお客さまが所有するサーバーやネットワーク機器などを設置するスペースを借りることのできるサービス)、あるいはプライベートクラウドプロバイダが提供する場所に配置される。
    • メリット
      • セルフサービス
      • スケーラビリティ
      • 弾力性といったパブリッククラウドのメリット
      • 専用オンプレミスインフラストラクチャの場合はカスタマイズの自由度も向上
    • 利用されるケース
      • 組織が自社のインフラストラクチャにすでに多額の投資を行っている場合
      • 規制上の理由でデータをオンプレミス上に保存する、
        または定められた方法でホスティングする必要がある場合
• パブリッククラウド
  • Google Cloudなどのサードパーティープロバイダにより管理され、公共のインターネットを通じて複数の組織や「テナント」と共有される、オンデマンドコンピューティングサービスとインフラストラクチャ。
    • 各テナントのデータとクラウドで実行されるアプリケーションは、他のテナントからは隠される。
    • 組織がリソースを取得、設定、管理する必要がない。
• ハイブリッドクラウド
  • さまざまな環境を組み合わせた中でアプリケーションが実行されるクラウド環境。
    • 一般的な例
      • プライベートとパブリックのクラウド環境を組み合わせる
      • オンプレミスのデータセンターとGoogle Cloudなどのパブリッククラウドのコンピューティング環境を組み合わせる
    • 現在最も一般的なインフラストラクチャ設定。
• マルチクラウド
  • 2つ以上のパブリッククラウドプロバイダを組み合わせるアーキテクチャ。
    • マルチクラウドを選ぶ理由
      • 異なるパブリッククラウド プロバイダの主要な強みを活用したい
• VMクラウド
  • 仮想マシン（VM）をベースにしたクラウドコンピューティングの初期段階。
    • スタートアップ企業がハードウェアの購入と運用を永久的に続けることが不要だと気づき、クラウドを活用し始めた。
• インフラストラクチャクラウド
  • 組織がITインフラストラクチャをクラウドに移行するようになった時代。
    • メリット
      • コストの削減
      • インフラストラクチャの迅速かつ簡単なスケールアップとスケールダウン
      • 迅速な開発
      • セキュリティの強化
      • ITスタッフの管理業務の軽減
• オープンインフラストラクチャクラウド
  • イノベーションを加速し、1社のクラウドプロバイダへのロックインを減らすために、組織に選択肢を与え、オンプレミスとさまざまなクラウドで組織がアプリケーションを柔軟に構築、移行、管理できるようにする。

クラウドコンピューティングのサービスモデル

• IaaS (Infrastructure as a Service)
  • ユーザーがオペレーティングシステム、ミドルウェア、アプリケーションなどの独自のソフトウェアをインストールおよび管理できる仮想化コンピューティングリソースを提供するサービス。
    • メリット
      • コストの削減
      • スケーラビリティ
      • 柔軟性
      • 制御
    • 適したケース
      • アプリケーションを詳細に制御したい組織
      • 独自のオペレーティングシステムやアプリケーションを使用したい組織
      • 独自のセキュリティ対策を実装したい組織
• PaaS (Platform as a Service)
  • アプリケーションの開発およびデプロイに必要なハードウェアとソフトウェアを提供するサービス。
    • メリット
      • 開発時間の短縮
      • インフラストラクチャ管理の簡素化
      • スケーラビリティ
      • 費用対効果
    • 適したケース
      • インフラストラクチャの所有と管理にコストをかけずに独自のカスタムアプリケーションを開発したい組織
      • アプリケーションをすぐテストしてデプロイしたい組織
      • 多数のレガシーアプリケーションを抱えており、運用費用を削減したい組織
      • できる限り早期に新規アプリの成長と更新を実現し、そのアプリのプロジェクトを、迅速にデプロイしたい組織
      • リソースの費用を使用している間だけ支払いたい組織
      • アプリケーションサーバーや開発、テスト環境のセットアップと維持といった、時間のかかる作業の負担を軽減したい組織
• SaaS (Software as a Service)
  • クラウドプロバイダによって管理されるアプリケーション全体をウェブブラウザで提供するサービス。
    • メリット
      • メンテナンスの負担が少ない
      • 費用対効果に優れている
      • 柔軟性に優れている
    • 適したケース
      • 標準的なソフトウェアソリューションを使用し、カスタマイズを最小限に抑えたい組織
      • アプリケーションやインフラストラクチャのメンテナンスに時間や社内の専門チームを使いたくない組織
      • ITチームが戦略的なプロジェクトに集中するための時間を確保したい組織
      • さまざまなデバイスや場所からアプリケーションにアクセスする必要がある組織
• 責任共有モデル
  • クラウドにおけるセキュリティは、クラウドプロバイダとお客様の間で責任が共有されるという考え方。
    • クラウドプロバイダが責任を負う対象
      • インフラストラクチャのセキュリティ
    • 組織が管理する対象
      • 自らが所有するデータのセキュリティ
    • どのクラウドプロバイダを使おうとも、責任共有の概念は存在する。

データ管理

• 構造化データ
  • 高度に整理され、明確に定義されたデータ。通常はテーブルに保存され、列間や行間に関係性がある。
    • 例）スプレッドシート、データベース
    • 分析が容易。
• 半構造化データ
  • 構造化データと非構造化データの中間に位置するデータ。階層構造になっているが、完全な差別化や特定の順序付けはない。
    • 例）メール、HTML、JSON、XMLファイル
    • タグやマーカーが含まれているため、非構造化データより分析しやすい。
• 非構造化データ
  • 定義済みのデータモデルがなく、定義済みの方法で整理もされていない情報。
    • 最も一般的なデータ形式。
    • 例）テキスト、画像、音声ファイル、動画、インフラアクティビティとパフォーマンス関連のサーバー、ネットワーク、アプリのログファイル、IoTセンサーの出力データ
    • 分析が困難。
• データベース (DB)
  • 整理されたデータの集合。データはテーブルに保存され、コンピュータシステムから電子的にアクセスされる。
    • リレーショナルDB
      互いに関連するデータポイントを保存し、そこにアクセスできるデータベース。
      • 情報が保存されるテーブル、行、列には、DBの構造または論理構成を表すスキーマが明確に定義されている。
      • 整合性と信頼性に優れ、大量の構造化データを扱うのに最適。
    • 非リレーショナルDB (NoSQL DB)
      形式があまり構造化されていないデータベース。
      • リレーショナルDBのように行と列からなる表形式のスキーマは使われない。
      • 柔軟なデータモデルに従うため、編成が頻繁に変わるデータの保存や、多様なデータを処理するアプリでの使用に最適。
• データウェアハウス
  • 大量の構造化データを長期にわたって保存および分析するように設計された中央リポジトリ。
    • 過去のデータからトレンドやパターンを分析し、ビジネス上の意思決定を支援するために使用される。
• データレイク
  • さまざまなソースからの構造化データ、半構造化データ、非構造化データを含む、大規模で集中管理されたリポジトリ。
    • データは、処理または分析されるまで、元の形式で保存される。
• ファーストパーティデータ
  • 企業が所有する顧客データセット。企業が顧客または対象者とのトランザクションややり取りから収集するもの。
    • 例）ユーザーがウェブページで費やした時間
• セカンドパーティデータ
  • 通常、別の組織のファーストパーティデータ。
    • 例）パートナーやサプライチェーンの別の企業の情報
• サードパーティデータ
  • 組織の顧客やビジネスと直接やり取りしていない別の組織が収集して管理しているデータセット。
    • 例）政府、非営利団体、学術機関のデータ
• データバリューチェーン
  • 元データを使用してビジネスに活用するという原則に基づいた、データ処理の一連の段階。
    • 【データ生成】 データが最初に生成される段階。
    • 【データ収集】 データが分析情報の組み立てラインに取り込まれる段階。
    • 【データ処理】 収集された元データがインサイトを引き出せる形式に変換される段階。
    • 【データストレージ】 データが分析とアクションが可能な状態で保存される場所。
    • 【データ分析】 ビジネスの成功に向けた行動の方向性を明らかにする段階。
    • 【データの有効活用】 分析結果を関連するビジネス手続きや意思決定者に伝達して行動を取れるようにし、バリューチェーンを完了する段階。
• データガバナンス
  • 内部標準（データポリシー）を制定することで、データの収集、保存、処理、廃棄に際して適用される、データ管理のアプローチ。
    • すべての関係者がデータをライフサイクル全体の中で容易にアクセスできる形で利用できるようにし、インサイトや分析から望ましいビジネス成果を生み出す方法で利用できるようにし、また必要に応じて関連する規制標準に適合させることを重視する。
    • メリット
      • データの有用性向上
      • コスト管理の改善
      • 規制コンプライアンスの強化
      • 顧客やサプライヤーの信頼向上
      • リスクの管理

人工知能 (AI) と機械学習 (ML)

• AI
  • 人間の知能を模倣するように設計されたコンピューターシステム。
• ML
  • コンピューターに正解のサンプルを与えることで問題の解決方法を教えるための手法。
• データ分析
  • 過去のデータを使用して指標を計算し、傾向を把握すること。
• ビジネスインテリジェンス
  • 過去のデータを使用して、ビジネス上の意思決定を支援すること。
• 高品質データ
  • 完全性、一意性、適時性、有効性、精度、整合性という6つの側面を持つデータ。
    • 【完全性】 必要な情報がすべて揃っていること。
    • 【一意性】 データが重複していないこと。
    • 【適時性】 データが最新であること、モデル化する事象の現在の状態を反映していること。
    • 【有効性】 データが種類や形式といった事前定義済みの標準や定義に準拠していること、データが許容される範囲内にあること。
    • 【精度】 データが正しいこと。
    • 【整合性】 データが一貫性を持っていること。

アプリケーションのモダナイゼーション

• ワークロード
  • クラウドまたはオンプレミスで実行できる特定のアプリ、サービス、機能。
• ワークロードの廃止
  • プラットフォームからワークロードを削除すること。
• ワークロードの保持
  • ワークロードが意図的に管理されること。
• リホスト (リフト＆シフト)
  • ワークロードのコードやアーキテクチャを変更せずに、ワークロードをクラウドに移行すること。
    • クラウドへの移行の最初のステップとして行われることが多い。
    • メリット
      • 最も単純ですばやい方法
    • デメリット
      • クラウドコンピューティングの利点のすべてが活用されるわけではない
      • 変更せずにリホストされたワークロードの管理が難しい場合がある
      • 変更せずにリホストされたワークロードのスケーリングも難しい場合がある
• リプラットフォーム (移行して改良)
  • ワークロードをクラウドに移行すると同時に、ワークロードのコードやアーキテクチャに変更を加えるプロセス。
    • メリット
      • クラウドのスケーラビリティ
      • 信頼性
      • 優れた費用対効果という利点を活かし、ワークロードのパフォーマンスを改善して、ワークロードの費用を削減できる
    • デメリット
      • 複雑で時間のかかるプロセス
      • ワークロードのコードやアーキテクチャに必要な変更を加えるのが難しい場合がある
      • ワークロードのコードやアーキテクチャに加えた変更をテストするのも難しい場合がある
• リファクタリング
  • ワークロードのコードを変更するプロセス。
    • メリット
      • ワークロードがより効率的
      • スケーラブル、安全になり、クラウドのすべての機能を活用したい組織にとって、より貴重な投資になる
    • デメリット
      • 複雑で時間のかかるプロセスになり得る
• 刷新
  • 組織がビジネス目標を達成するためにテクノロジーを使用する方法を考え直すこと。
    • メリット
      • 効率性の向上
      • 費用の削減
      • アジリティ(敏捷性)の強化
• アプリケーション
  • ユーザーが何か作業を行うのを支援するコンピュータプログラムまたはソフトウェア。
• モノリシックアプリケーション
  • アプリケーションの全構成要素を1つの密結合されたユニットとして、通常は1つのプログラミング言語を使って開発する、従来型のソフトウェア開発アプローチ。
• マイクロサービス
  • 独立してデプロイ可能であり、スケーラブルで管理しやすい、小さな独立したサービス。
• API (アプリケーション プログラミング インターフェース)
  • 2つの異なるプログラム間の中継点として、データを交換しながら対話するための標準化された方法を提供する一連の指示。
    • メリット
      • 新しいプロダクトやサービスを作成できる
      • 新たな収益源を生み出すことができる
      • パートナーシップを構築できる
• APIのスロットリング
  • ユーザーが一定期間内に実行できるAPIリクエストの数を制限するプロセス。

クラウドの信頼性とセキュリティ

• 特権アクセス
  • 特定のユーザーに、通常のユーザーよりも幅広いリソースへのアクセス権を付与するセキュリティモデル。
• 最小権限
  • ユーザーに、その業務を遂行するために必要なアクセス権だけを付与するというセキュリティ原則。
• ゼロトラストアーキテクチャ
  • いかなるユーザーやデバイスもデフォルトでは信頼できないことを前提とするセキュリティモデル。
  • どのユーザーもデバイスも、認証されて認可されるまではリソースにアクセスできない。
• デフォルトで提供されるセキュリティ
  • アプリやシステムに、開発の初期段階からセキュリティ対策を統合することを重視する原則。
• セキュリティ対策
  • クラウド環境の全体的なセキュリティの状況。
• サイバーレジリエンス
  • 組織がサイバー攻撃に耐え、攻撃から迅速に復旧する能力。
• ファイアウォール
  • 事前定義されたセキュリティルールに基づいてトラフィックを規制するネットワークデバイス。
• 暗号化
  • 暗号化アルゴリズムを使用してデータを解読不可能な形に変換するプロセス。
• 復号
  • 暗号鍵を使用して暗号データを元の形に復元するプロセス。
• コンプライアンス
  • 業界規制、法的要件、組織のポリシーに従うこと。
• SecOps
  • セキュリティ運用をIT運用と統合するアプローチ。
    • メリット
      • データ侵害のリスク低減
      • 稼働時間の増加
      • コンプライアンスの向上
      • ヒューマンエラーのリスク低減
• データ主権
  • データがその所在する国の法律と規制の適用対象となるという法的コンセプト。
• データ所在地
  • データが保存または処理される物理的な場所。

財務ガバナンスとクラウド費用管理

• クラウドの財務ガバナンス
  • 組織がクラウドの費用を管理するために使用する一連のプロセスと管理。
• 請求書
  • クラウドサービスプロバイダからお客様に送信される書類で、使用したサービスの支払いを求めるもの。
• 費用管理ツール
  • クラウド費用の追跡、分析、最適化に役立つソフトウェア。
• リソース階層
  • クラウドリソースを整理および管理するための階層構造。
    • メリット
      • きめ細かいアクセス制御
      • 最小権限の原則に基づいたセキュリティとコンプライアンスの強化
      • 強力な可視性と監査機能
• リソース割り当てのポリシー
  • プロジェクトまたはユーザーが使用できるリソースの上限を設定するポリシー。
• 予算しきい値のルール
  • アラートを設定してクラウド費用がしきい値を超えたときに通知を受け取るルール。

効果的な運用と信頼性の大規模な確保

• 効果的な運用と信頼性
  • クラウド内で増加するワークロードと複雑さを処理しながら組織が運用を最適化し、中断のないサービス提供を保証する能力。
• 高可用性
  • ハードウェアやソフトウェアに障害が発生した場合でもシステムが稼働し続け、ユーザーがアクセスできる能力。
• 障害復旧
  • 大規模な停止や災害の発生後にシステムを稼働可能な状態に復元するプロセス。
• 冗長性
  • 重要なコンポーネントやリソースを複製してバックアップの代替手段を提供すること。
• レプリケーション
  • データやサービスのコピーが複数作成され、それらが異なるサーバーや場所に分散されること。
• リージョン間分散
  • リソースをリージョン間で分散すること。
• スケーラブルなインフラ
  • パフォーマンスや可用性を損なうことなく、さまざまなワークロードを処理し、需要の増加に対応できるインフラ。
• バックアップ
  • 重要なデータと構成を定期的にバックアップすること。
• オブザーバビリティ
  • システム内のさまざまなソースからデータを収集、分析、可視化して、そのパフォーマンス、健全性、動作に関する分析情報を取得すること。

Google Cloud のサービス

• Cloud SQL
  • MySQL、PostgreSQL、SQL Serverなどの一般的なリレーショナルデータベースを完全に管理するサービス。
• Cloud Spanner
  • グローバルに分散した、スケーラブルで、強整合性のあるデータベースサービス。
• Bigtable
  • 大規模なワークロードを一貫した低レイテンシで処理するように設計された、NoSQLビッグデータデータベースサービス。
• Firestore
  • 柔軟で水平スケーリングが可能なNoSQLクラウドデータベース。
  • データをリアルタイムで保存、同期できる。
• Cloud Vision API
  • 機械学習を使用して画像に含まれる製品を検出し、その内容を記述するラベルまで画像に追加できるAPI。
• Pub/Sub
  • 毎秒数億件のイベントを取り込むことができる、リアルタイムのメッセージングサービス。
• Dataflow
  • ストリーミングデータ分析とバッチデータ分析を統合し、包括的なデータパイプラインを構築するデータ処理サービス。
• Vertex AI
  • Google Cloud の機械学習プラットフォーム。
  • 事前トレーニング済みAPI、AutoML、カスタムモデル構築などのサービスを提供している。
• Google Cloud VMware Engine
  • アプリの再設計や運用の再調整を行うことなく、既存のVMwareワークロードをクラウドに移行できるサービス。
• Apigee API管理
  • APIを大規模、安全、自動的に運用できるGoogle CloudのAPI管理サービス。
• GKE Enterprise
  • 最新のハイブリッド･マルチクラウド環境向けのGoogleの分散型システム･サービス管理ソリューション。
    • メリット
      • マルチクラウドとハイブリッドクラウドのサポート、一元管理、セキュリティとコンプライアンス、ネットワーキングとロードバランシング、モニタリングとロギング
• Google Cloud Armor
  • 外部ロードバランサに対してトラフィックの場所を制限することで、保護レイヤーを追加するサービス。
• VPC Service Controls
  • ネットワークを制限できる機能。
• オペレーションスイート
  • モニタリング、ロギング、診断の包括的なツールセット。
    • Cloud Monitoring
      • クラウドインフラとアプリの全体像を把握できるサービス。
    • Cloud Logging
      • アプリとインフラの全ログを収集、保存するサービス。
    • Cloud Trace
      • アプリのパフォーマンスのボトルネックを特定できるサービス。
    • Cloud Profiler
      • CPU性能、メモリ、その他のリソースのアプリでの使用量を特定できるサービス。
    • Error Reporting
      • 運用中のクラウドサービスで発生したクラッシュをリアルタイムで計数、分析、収集するサービス。
• Active Assist
  • クラウドプロジェクトの最適化に役立つインサイトと推奨事項を生成できるGoogle Cloudツールのポートフォリオ。
• Google Cloud料金計算ツール
  • クラウド使用量の変化が費用に与える影響を見積もることができるツール。

その他

• テナント
  • パブリッククラウドのサービスを利用する組織または個人。
• クラウドネイティブ
  • クラウド環境で動作するように設計されたアプリケーションやサービス。
• オープンスタンダード
  • 誰もが自由にアクセスして使用できる特定の仕様に従ったソフトウェア。
• オープンソース
  • ソースコードが公開され、誰でも自由に使用、変更、配布できるソフトウェア。
• エッジネットワーク
  • 端末や組織のネットワークがインターネットに接続する場所。
• レイテンシ
  • 情報のパケットが送信元から送信先に移動するのにかかる時間。
• リージョン
  • 地理的なエリア。
• ゾーン
  • リージョン内の特定の場所。
• データセンター
  • 大量のコンピューターサーバーやその他のIT機器を収容する施設。
• 電力使用効率 (PUE)
  • データセンターのエネルギー効率を測定するための指標。
• サポートケース
  • Google Cloudで発生した問題を報告するためのリクエスト。