この記事はなに？
- Google Cloud認定資格のProfessional Data Engineerの勉強内容をまとめたものです。
- 一部、筆者の理解不足により誤った内容が書かれている可能性があります。
- 参考にしていただく際は必ず公式リファレンスも併せてご参照ください。
- また、
この内容を覚えれば資格に合格できると保証されたものではないことをご了承ください。
Cloud Monitoring
特徴
-
レイテンシ、トラフィック、エラー、飽和度の4つのゴールデンシグナルを監視することが推奨される。- レイテンシは、サービスがリクエストの処理にかける時間。
- トラフィックは、サービスに対するリクエスト量。
- エラーは、サービスが失敗する割合。
- 飽和度は、サービスのリソースがフル使用にどれだけ近いかを示す尺度。
- GCPやAWSで利用しているサービスのリソースやパフォーマンスを監視できるサービス。
- ダッシュボードで、各種指標をグラフ化しモニタリングすることができる。
- アラートポリシーを設定することで、一定の条件にマッチした場合に通知を飛ばすことができる。
Cloud Logging
特徴
- デフォルトでは
30日間ログデータを保持する。- Cloud Audit Logsは
400日間保持される。 - GCSやBigQueryにエクスポートすることで、より長期的に保存することもできる。
- Cloud Audit Logsは
- GCPやAWSで利用しているサービスのログデータの保存、検索、分析、アラート通知を行える。
- オンプレミスやハイブリッド環境でもログデータを収集できる。
- ログデータをCloud Pub/Subにメッセージとして配信し、Cloud Functionsを呼び出すことで独自の通知システムを作ることもできる。
シンク
- ログを転送する方法を制御することができる。
- プロジェクト、アカウント、フォルダ組織レベルで設定可能。
- そのリソースに含まれるシンクに従ってログを転送する。
- 転送先は、Cloud Loggingバケット、GCS、BigQuery、Cloud Pub/Subのいずれか。
Data Catalog
特徴
- フルマネージドのスケーラブルなメタデータ管理サービス。
- BigQuery、GCS、Cloud Pub/Subとのコネクタが用意されている。
- BigQueryでは、カラムに対してポリシータグを設定することで、カラム単位での権限設定を行うことができる。