はじめに
この記事は
【悲報】Google認定プロフェッショナルクラウドアーキテクト試験に不合格した件
の続編です。
2回目で合格しました！
プロフェッショナルクラウドアーキテクト試験の不合格からおよそ5ヶ月。
ダラダラと勉強を続けつつもなかなか再受験に踏み切れずにいましたが、1ヶ月ほど本腰を入れて勉強し2回目で合格しました！
この間にアソシエイトクラウドエンジニア試験という1つ下のカテゴリの試験が新設されました。
こちらもプロフェッショナルの試験の前に受けて合格しました。
アソシエイトクラウドエンジニア試験
正式名称はGOOGLE CLOUD CERTIFIED Associate Cloud Engineerになります。
プロフェッショナルを受ける前にこちらも前哨戦として受けることにしました。
アソシエイトの試験では、マネージドインスタンスグループやオートスケーリング周りの問題がやたら多かった印象です。あとKubernetesの問題も多めです。
知ってれば答えられる系の問題が多いので、公式ドキュメントの読み込みはもちろんのこと、GCPコンソールやCloud Shellを多く触っておくのが近道だと思います。
模擬試験も20問あるので受けましょう。解説もついてます。
試験時間は120分ですが、自分は見直し含めて60分ほどで完了しました。
結果は合格でした！
プロフェッショナルクラウドアーキテクト試験（2回目）
正式名称はGOOGLE CLOUD CERTIFIED Professional Cloud Architectになります
プロフェッショナルの試験については、Courseraの問題と公式の模擬試験を何周も徹底的にやりました。
Courseraは以下のコースです。
-
Architecting with Google Cloud Platform Specialization（全6コース）
- Google Cloud Platform Fundamentals: Core Infrastructure
- Essential Cloud Infrastructure: Foundation
- Essential Cloud Infrastructure: Core Services
- Elastic Cloud Infrastructure: Scaling and Automation
- Elastic Cloud Infrastructure: Containers and Services
- Reliable Cloud Infrastructure: Design and Process
- Preparing for the Google Cloud Professional Cloud Architect Exam
- Google Cloud Platform Fundamentals for AWS Professionals
同じ問題が出るわけではないですが、なんでその解答になるか自分で腹落ちできるように公式ドキュメントを読んでおくのがいいです。
あと、ケーススタディ3つはすべて出題されるので、どういうソリューションを使うべきかは考えておきましょう。
※2018年11月に少し変更があったらしく、JencoMartのケーススタディは出題されなくなったようです。
本番の試験では、2択には絞れるけど最後どっちかはよくわからんみたいなのが多く、確信をもって答えられたのは半分なかった気がします。
ドキドキしながら「試験終了」ボタンを押しました。
こちらも結果は合格でした！
合格したら？
合格して2日後くらいに正式に合格のメールが送られてきました。
先人の体験記を読むとグッズがもらえるとのことでこちらを楽しみにしてました。
アソシエイト合格でもらえるグッズ
他の人の話だと、13インチと15インチのノートPC用ケースがあると書いてあったけどなくなっている・・
正直微妙です。
プロフェッショナル合格でもらえるグッズ
この中から選べます。
正直The North Faceのプルオーバーが欲しくて試験勉強頑張ったといっても過言ではない。
迷わずプルオーバーを選択すると
えーーーーーーーーー！！！！！！！！！
在庫がないと・・
それもサイズはMD（ミディアム）しか選べないし、USサイズと考えると大きすぎて微妙。
しばらくすれば在庫が復活するかもしれないので、しばらくは選ばずに待ってみようと思います。
（2019/4/17追記）データエンジニアも合格しました
クラウドアーキテクト合格からさらに1ヶ月ほど勉強を続け、プロフェッショナルデータエンジニア試験も合格しました。
ロゴ違いのグッズが選べるのですが、こちらもThe North Faceのプルオーバーは3XLサイズのみ在庫ありという状況。。
こんな大きなサイズ貰ってもしょうがないので在庫復活を祈ります。
勉強メモ
最後にこれから受ける人のために勉強したことのメモを載せておきます。
何かの役に立てば幸いです。
GCPとAWSの主な違い
- GCPのComputeEngine(EC2相当)はライブマイグレーションができる
- GCPはゾーン(AZ相当)を跨ったサブネットが作れる
- GCPはまずプロジェクトを作成する。プロジェクト単位で課金やIAMを分けられる。
- SppanerというRDBとNoSQLのいいとこどりDBがある
- CloudSQL（RDS相当）にOracle、SQLServerはない
- GCPの外部IPアドレス（EIP相当）は、テンポラリーIPを昇格させることができる。また、グローバルに負荷分散できるIPも取得できる。
- Cloud IAMはGoogleアカウントに対してロールを割り当てる。（AWSのように管理者が独自のIAMアカウントを作って管理するわけではない）
- Stackdriver(CloudWatch相当)の有料のプレミアム階層では、AWSのリソースも同じダッシュボード上で監視ができる
- Stackdriverアカウントに複数のGCPアカウントやAWSアカウントを紐付けることができる。
- リソースを個々のインスタンスではなく、「Webサーバグループ」などとまとめて監視することもできる。
BigTableとDatastoreの使い分け（どちらもNoSQL）
- BigTable
- ACID特性なし
- 時系列データ
- IoTデバイスなど
- 高スループット
- 構造化データ
- シングルキー
- インスタンスタイプ・ノード数・データ量での課金
- Datastore
- ACID特性あり
- 無料枠あり
- SQLライクなクエリ
- 構造化データ
- データ量、読み込み・書き込みでの課金
Apigee EdgeとCloud Endpointsの使い分け（APIゲートウェイ）
- Apigee Edge
- GCPに限らない。バックエンドがオンプレ環境にあっても使える
- 顧客にて提供するAPIとしても使える
- モノシリックなレガシーアプリケーションを分解したりする場合に使う
- Cloud Endpoints
- GCPでバックエンドのサービスを構築している場合に使える
Stackdriverの種類
- Monitoring
- アラート定義
- アップタイムチェック、稼働時間モニタリング
- AWSもまとめてみれる
- Logging
- ログに基づいた指標定義
- フィルターや検索でアプリケーションログを見る
- BigQuery、Google Cloud Storage、Pub/Subへのエクスポート
- エージェント導入できる
- Trace
- Google App Engine 用のレイテンシのサンプリング
- URL ごとの統計
- レイテンシの分布
- Debugger
- 本番環境でのコードのデバッグ（途中で止める）
- Error Reporting
- エラーをレポート。通知
データ処理系サービス
- Dataproc
- Hadoop.Spark、バッチ系
- 既知のサイズのデータセットにおけるデータマイニングと分析
- Dataflow
- Apache Beam
- ETL、オーケストレーション
- Cloud Pub/Sub
- PullしてPush
- IoTアプリケーション、ストリーミングデータ分析など
- TopicとSubscription
Courseraと模擬試験でよく間違えたやつ
- k8sクラスターとは、ノードを指す。コンテナではない
- k8sでノード追加するときはgcloudコマンド。kubectlではない
- Deployment Manager＝GCPのインフラ管理システム（バージョン管理システムではない）
- SREで重要な要素はMonitoring
- コンテナが動くのはGKEとApp Engine Flexible
- HDDはAES128で暗号化、SSDはAES256で暗号化
- Dedicated Interconnectは10Gbpsから、Prtner Interconnectはより小さい帯域から可能で安価にできる
- スナップショットはプロジェクト内（Region、ZoneまたぎはOK）、プロジェクトまたいで使う場合はイメージにする
アソシエイト受けた後の復習ポイント
- Windowsインスタンスへのアクセス方法
- マネージドインスタンスグループのヘルスチェックと自動修復
- SSHキーの扱い方
- BigQueryのクエリ課金体系