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@hebesugi

Google Professional Cloud DevOps Engineer 試験対策用チートシート

Last updated at Posted at 2025-09-15

試験概要

Google Cloud Professional Cloud DevOps Engineer認定試験は、実務重視のDevOps実装スキルを問う資格です。SRE（Site Reliability Engineering）の実践、CI/CDパイプラインの構築、監視・ロギング戦略の技術をカバーします。

最近のバージョンでは従来のSRE文化的側面よりも技術実装に重点を置いた改定が行われました。

:writing_hand: 試験概要と受験情報

基本的な試験情報

試験名称：Professional Cloud DevOps Engineer
受験料：200ドル（税別）※日本円で約3万円
試験時間：120分（2時間）
問題数：50-60問（複数選択式・複数選択肢式）
合格基準：合格/不合格のみ（数値スコア非表示）
有効期限：2年間

受験方法と要件

受験方法：

  • オンライン監督試験（自宅・オフィス）
  • テストセンター受験

:bookmark_tabs: 学習中（Udemy講座）

:lifter_tone2: 試験範囲と出題比重

:alarm_clock: SRE（Site Reliability Engineering）の核心概念

SLI、SLO、SLAの定義と実装

Service Level Indicators（SLI）：

  • サービスレベルの定量的測定指標
  • 主要指標：リクエスト待機時間、エラー率、システム処理能力、可用性
  • ベストプラクティス：平均値ではなくパーセンタイル（90th、99th、99.9th）を使用
# SLI設定例
availability_sli:
  good_total_ratio:
    good_service: 
      filter: 'resource.type="gce_instance" AND metric.label.response_code<"500"'
    total_service:
      filter: 'resource.type="gce_instance"'

Service Level Objectives（SLO）：

  • SLIによって測定されるサービスレベルの目標値
  • 構造：「SLI ≤ 目標値」または「下限 ≤ SLI ≤ 上限」
  • 例：「Get RPCコールの99%が100ms以内に完了する」
  • 重要原則：イノベーションとデプロイ速度を確保するため常に100%未満に設定

Service Level Agreements（SLA）：

  • SLOを満たさない場合の明示的・暗黙的な契約と結果
  • SLOとの違い：「満たされない場合の結果」の有無
  • 通常、財務上のペナルティ、返金、その他のビジネス上の結果を含む

エラーバジェット管理

エラーバジェットの計算：

エラーバジェット = 100% - SLO目標パーセンテージ

実用例：

  • 99.9%可用性SLO = 0.1%エラーバジェット
  • 30日間では約43分のダウンタイム許容

エラーバジェットポリシー：

  • 消費率50%未満：通常運用
  • 消費率50-75%：監視強化、ポストモーテム要求
  • 消費率75-100%：デプロイ凍結、信頼性向上に集中

トイル削減戦略

トイルの定義（Google SRE）：

  • 手動で反復的、永続的価値のない作業
  • サービスサイズに比例してスケール
  • 反応的であり、予防的でない
  • 自動化可能な作業

削減手法：

  • 自動化：スクリプト、ワークフロー、自己修復システム
  • 排除：不要なプロセスや手動ステップの除去
  • 標準化：チーム全体での共通ツール・プロセス採用
  • セルフサービス：開発者による日常運用の自動化
  • 目標：SRE時間の50%未満に抑制

:bulb: CI/CDパイプライン構築の実践

Cloud BuildとCloud Deployの活用

Cloud Build設定例：

# cloudbuild.yaml
steps:
- name: 'gcr.io/cloud-builders/docker'
  args: ['build', '-t', 'gcr.io/$PROJECT_ID/myapp:$BUILD_ID', '.']
- name: 'gcr.io/cloud-builders/docker'
  args: ['push', 'gcr.io/$PROJECT_ID/myapp:$BUILD_ID']
- name: 'gcr.io/cloud-builders/gke-deploy'
  args:
  - run
  - --filename=k8s/
  - --image=gcr.io/$PROJECT_ID/myapp:$BUILD_ID
  - --cluster=production-cluster
  - --location=us-central1-a

# Binary Authorization統合
- name: 'gcr.io/google.com/cloudsdktool/cloud-sdk'
  entrypoint: 'bash'
  args:
  - '-c'
  - |
    gcloud container binauthz attestations sign-and-create \
      --artifact-url=gcr.io/$PROJECT_ID/myapp:$BUILD_ID \
      --attestor=production-attestor \
      --keyversion=projects/$PROJECT_ID/locations/global/keyRings/binauthz/cryptoKeys/attestor-key/cryptoKeyVersions/1

Cloud Deploy設定：

# clouddeploy.yaml
apiVersion: deploy.cloud.google.com/v1
kind: DeliveryPipeline
metadata:
  name: production-pipeline
serialPipeline:
  stages:
  - targetId: staging
    profiles: [staging]
  - targetId: production
    profiles: [production]
    strategy:
      canary:
        runtimeConfig:
          kubernetes:
            serviceNetworking:
              service: "my-service"
        canaryDeployment:
          percentages: [25, 50, 100]
          verify: true

GitOps実装方法

Pull型GitOps（推奨）：

  • デプロイメントエージェントがGitリポジトリを継続的にポーリング
  • 望ましい状態と実際の状態を調整
  • セキュリティ強化（認証情報はクラスター内に保持）
  • 複雑なマルチクラスター環境に適合
  • 推奨ツール：ArgoCD、Flux、Config Connector

デプロイメント戦略の使い分け

ローリングデプロイメント：

  • Kubernetesデフォルト戦略
  • 古いポッドを新しいポッドに段階的に置換
  • maxSurgeとmaxUnavailableで制御
  • リソースオーバーヘッド最小

Blue-Greenデプロイメント：

  • 2つの同一環境（blue/green）を維持
  • トラフィックを瞬時に切り替え
  • ゼロダウンタイムデプロイメント
  • デプロイ期間中はリソースが2倍必要

Canaryデプロイメント：

  • 古いバージョンから新しいバージョンに段階的にトラフィックシフト
  • リスク軽減と実ユーザーフィードバック収集
  • Google Cloud Deployが自動化機能を提供

:floppy_disk: 監視とロギングの包括的戦略

4つのゴールデンシグナル（Google SRE）

レイテンシ（Latency）：

  • リクエスト処理時間
  • 重要：成功と失敗のレイテンシを区別
  • 高パーセンタイル（95th、99th、99.9th）を監視、平均値は不十分

トラフィック（Traffic）：

  • システム需要の測定
  • Webサービス：HTTP requests/second
  • ストレージシステム：I/O operations/second
  • 他のシグナルを解釈するためのコンテキスト

エラー（Errors）：

  • 失敗リクエストの割合
  • 明示的失敗：HTTP 500、例外
  • 暗黙的失敗：HTTP 200だが不正コンテンツ
  • インフラとアプリケーションレベルの検出が必要

サチュレーション（Saturation）：

  • サービスの「満杯度」
  • 制約の多いリソース（CPU、メモリ、I/O、ネットワーク）に注目
  • システムは100%使用率前に性能劣化
  • 予測的指標：「データベースは4時間で満杯になる」

Cloud Monitoringでの実装

カスタムメトリクス作成：

# Python例：カスタムメトリクス送信
from google.cloud import monitoring_v3

client = monitoring_v3.MetricServiceClient()
project_name = f"projects/{project_id}"

# カスタムメトリクス記録
series = monitoring_v3.TimeSeries()
series.metric.type = "custom.googleapis.com/my_metric"
series.resource.type = "gce_instance"
series.resource.labels["instance_id"] = "my-instance-id"

point = series.points.add()
point.value.double_value = 42.0
point.interval.end_time.GetCurrentTime()

client.create_time_series(name=project_name, time_series=[series])

アラートポリシー設定：

# Monitoring Query Language (MQL) アラート例
displayName: "High Error Rate Alert"
conditions:
- displayName: "HTTP Error Rate > 5%"
  conditionThreshold:
    filter: 'resource.type="gce_instance" metric.type="compute.googleapis.com/instance/up"'
    comparison: COMPARISON_GT
    thresholdValue: 0.05
    duration: "300s"
alertStrategy:
  autoClose: "1800s"
notificationChannels:
- "projects/my-project/notificationChannels/slack-channel"

Cloud Loggingの最適化

構造化ログの推奨形式：

{
  "severity": "ERROR",
  "timestamp": "2025-09-15T10:00:00Z",
  "message": "Database connection failed",
  "labels": {
    "service": "user-api",
    "version": "v1.2.3",
    "environment": "production"
  },
  "httpRequest": {
    "requestMethod": "GET",
    "requestUrl": "/api/users",
    "responseSize": "0"
  },
  "trace": "projects/my-project/traces/12345"
}

ログエクスポート設定：

# BigQueryエクスポート（長期分析用）
gcloud logging sinks create bigquery-export \
    bigquery.googleapis.com/projects/my-project/datasets/logs_dataset \
    --log-filter='severity>=ERROR AND resource.type="gce_instance"'

# Cloud Storageエクスポート（アーカイブ用）  
gcloud logging sinks create storage-archive \
    storage.googleapis.com/my-logs-bucket \
    --log-filter='timestamp<"-P30D"'

分散トレーシングの実装

OpenTelemetry統合例：

# Python OpenTelemetry設定
from opentelemetry import trace
from opentelemetry.exporter.cloud_trace import CloudTraceSpanExporter
from opentelemetry.sdk.trace import TracerProvider
from opentelemetry.sdk.trace.export import BatchSpanProcessor

# トレーサー設定
trace.set_tracer_provider(TracerProvider())
tracer = trace.get_tracer(__name__)

# Cloud Traceエクスポーター
cloud_trace_exporter = CloudTraceSpanExporter()
span_processor = BatchSpanProcessor(cloud_trace_exporter)
trace.get_tracer_provider().add_span_processor(span_processor)

# 使用例
def process_request():
    with tracer.start_as_current_span("process_request") as span:
        span.set_attribute("user.id", "12345")
        span.set_attribute("request.type", "api_call")
        # ビジネスロジック
        result = perform_database_operation()
        span.set_attribute("result.status", "success")
        return result

:shield: セキュリティとコンプライアンス

Binary Authorizationによるコンテナ検証

ポリシー設定例：

# Binary Authorization ポリシー
globalPolicyEvaluationMode: ENABLE
defaultAdmissionRule:
  requireAttestationBy:
  - projects/my-project/attestors/security-attestor
  - projects/my-project/attestors/qa-attestor
  enforcementMode: ENFORCED_BLOCK_AND_AUDIT_LOG
clusterAdmissionRules:
  us-central1-c.production-cluster:
    requireAttestationBy:
    - projects/my-project/attestors/production-attestor
    enforcementMode: ENFORCED_BLOCK_AND_AUDIT_LOG

CI/CDパイプライン統合：

# アテステーション作成
gcloud container binauthz attestations sign-and-create \
    --artifact-url=gcr.io/my-project/app:${BUILD_ID} \
    --attestor=security-attestor \
    --keyversion=projects/my-project/locations/global/keyRings/binauthz/cryptoKeys/attestor-key/cryptoKeyVersions/1

Workload Identityの実装

設定例：

# Workload Identity設定
gcloud iam workload-identity-pools create github-pool \
    --location=global \
    --description="Pool for GitHub Actions"

# プロバイダー作成
gcloud iam workload-identity-pools providers create-oidc github-provider \
    --location=global \
    --workload-identity-pool=github-pool \
    --issuer-uri=https://token.actions.githubusercontent.com \
    --attribute-mapping="google.subject=assertion.sub,attribute.repository=assertion.repository"

# サービスアカウント紐付け
gcloud iam service-accounts add-iam-policy-binding \
    --role="roles/iam.workloadIdentityUser" \
    --member="principalSet://iam.googleapis.com/projects/PROJECT_NUMBER/locations/global/workloadIdentityPools/github-pool/attribute.repository/my-org/my-repo" \
    my-service-account@my-project.iam.gserviceaccount.com

Secret Manager統合

CI/CDでの活用：

# Cloud Build with Secret Manager
steps:
- name: 'gcr.io/google.com/cloudsdktool/cloud-sdk'
  entrypoint: 'bash'
  args:
  - '-c'
  - |
    echo "$$API_KEY" > /tmp/api-key
    # APIキーを使用した処理
availableSecrets:
  secretManager:
  - versionName: projects/my-project/secrets/api-key/versions/latest
    env: API_KEY

:keyboard: 実践コード例とコマンド集

よく使用するgcloudコマンド

# プロジェクト管理
gcloud projects list
gcloud config set project PROJECT_ID

# GKE操作
gcloud container clusters create production-cluster \
    --zone=us-central1-a \
    --enable-private-nodes \
    --enable-network-policy

# Cloud Build
gcloud builds submit --config=cloudbuild.yaml

# Binary Authorization
gcloud container binauthz policy import policy.yaml

# Secret Manager
gcloud secrets create db-password --data-file=password.txt
gcloud secrets versions access latest --secret=db-password

# Monitoring
gcloud logging sinks create bigquery-export \
    bigquery.googleapis.com/projects/PROJECT_ID/datasets/logs

# IAM
gcloud iam service-accounts create my-service-account
gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID \
    --member="serviceAccount:my-service-account@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" \
    --role="roles/container.developer"

Kubernetesマニフェスト例

# デプロイメント戦略
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: myapp
spec:
  replicas: 3
  strategy:
    type: RollingUpdate
    rollingUpdate:
      maxSurge: 1
      maxUnavailable: 1
  template:
    spec:
      serviceAccountName: workload-identity-sa
      containers:
      - name: myapp
        image: gcr.io/PROJECT_ID/myapp:latest
        env:
        - name: DB_PASSWORD
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: db-secret
              key: password
        resources:
          requests:
            memory: "128Mi"
            cpu: "100m"
          limits:
            memory: "256Mi" 
            cpu: "200m"
        livenessProbe:
          httpGet:
            path: /health
            port: 8080
          initialDelaySeconds: 30
          periodSeconds: 10
        readinessProbe:
          httpGet:
            path: /ready
            port: 8080
          initialDelaySeconds: 5
          periodSeconds: 5
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