Professional Cloud Database Engineer
認定試験ガイド
Professional Cloud Database Engineer は、2 年以上の Google Cloud の経験、5 年以上のデータベースと IT に関する全般的な経験を持つデータベース プロフェッショナルです。Professional Cloud Database Engineer は、アプリケーションでデータの保存と取得に使用される Google Cloud データベースを設計、作成、管理、トラブルシューティングします。Professional Cloud Database Engineer には、ビジネス要件や技術要件をスケーラブルで費用効果の高いデータベース ソリューションに変換できる十分な知識が必要です。
セクション 1: スケーラブルな高可用性クラウド データベース ソリューションを設計する（試験内容の 42% 以下）
1.1 関連する変数を分析して、データベースの容量と使用計画を実行します。アクティビティの例:
● シナリオを考慮し、現在の環境ワークロードの指標と将来の要件に基づいてソリューションのサイズ設定を行う
● さまざまなデータベース構成（マシンタイプ、HDD と SSD など）のパフォーマンスとコストのトレードオフを評価する
● パフォーマンス要件に基づいてデータベースのコンピューティングとストレージのサイズを調整する
1.2 要件に沿って、データベースの高可用性と障害復旧のオプションを評価します。次のような流れになります。
● マルチリージョン、リージョン、ゾーンのデータベース デプロイ戦略間のトレードオフを評価する
● シナリオを考慮して、アプリケーションの可用性要件に基づいてメンテナンスの時間枠と通知を定義する
● Google Cloud のマネージド データベースのデータベース アップグレードを計画する
1.3 アプリケーションがデータベースに接続する方法を決定します。アクティビティの例:
● スケーラブルで可用性に優れた、安全なデータベースを設計する
● ネットワークとセキュリティ（Cloud SQL Auth Proxy、CMEK、SSL 証明書）を構成する
● セッション プーラー サービスの使用を正当化する
● マネージド サービスの監査ポリシーを評価する
1.4 Google Cloud で適切なデータベース ソリューションを評価します。アクティビティの例:
● マネージド データベース サービスと非マネージド データベース サービスの違い（セルフマネージド、ベアメタル、Google マネージド データベース、パートナー データベース サービス）
● SQL と NoSQL のビジネス要件（構造化、半構造化、非構造化）を区別する
● Google Cloud でデータベース ソリューションを実行するコストを分析する（比較分析）
● アプリケーションとデータベースの依存関係を評価する
セクション 2: 複数のデータベース ソリューションにまたがるソリューションを管理する（試験内容の 34% 以下）
2.1 データベースの接続とアクセス管理に関する考慮事項を決定します。アクティビティの例:
● データベースの接続とアクセス制御に関する Identity and Access Management（IAM）ポリシーを決定する
● データベース ユーザーを管理する（認証、アクセスなど）
2.2 データベースのモニタリングとトラブルシューティングのオプションを構成します。アクティビティの例:
● 低速なクエリとデータベースのロックを評価し、不足しているインデックスを特定する
● データベースの指標（RAM、CPU ストレージ、I/O、Cloud Logging）をモニタリングして調査する
● 割り当てをモニタリングして更新する
● データベース リソースの競合を調査する
● エラーとパフォーマンス指標に関するアラートを設定する
2.3 データベースのバックアップと復元のソリューションを設計します。次のような流れになります。
● SLA と SLO を考慮して、バックアップと復元のオプション（自動バックアップ）が推奨される
● データベースのエクスポート データとインポート データを構成する
● 目標復旧時間（RTO）と目標復旧時点（RPO）を設計する
2.4 Google Cloud でデータベースのコストとパフォーマンスを最適化します。アクティビティの例:
● スケールアップとスケールアウトのオプションを評価する
● 現在と将来のワークロードに基づいてデータベース インスタンスをスケーリングする
● レプリケーション戦略を定義する
● データベース ソリューションの実行費用を継続的に評価して最適化する
2.5 データベース タスクを自動化するソリューションを決定します。 アクティビティの例:
● データベースのメンテナンスを実行する
● テーブルの断片化を評価する
● データベースのエクスポートをスケジュール設定する
セクション 3: データ ソリューションを移行する（試験内容の 14% 以下）
3.1 データの移行とレプリケーションを設計、実装します。アクティビティの例:
● ダウンタイムなし、ほぼダウンタイムなし、長時間の停止、フォールバック計画などの移行戦略と計画を策定し、実施する
● Google Cloud から移行元へのリバース レプリケーション
● フォールバック計画やスキーマ変換などを含めて、データベースの移行を計画し、実行する
● 特定のシナリオに適したデータベース移行ツールを特定する
セクション 4: Google Cloud にスケーラブルな高可用性データベースをデプロイする（試験内容の 10% 以下）
4.1 コンセプトを適用して Google Cloud にスケーラブルで可用性の高いデータベースを実装します。次のような流れになります。
● Google Cloud で高可用性データベース ソリューションをプロビジョニングする
● 高可用性と障害復旧戦略を定期的にテストする
● データベースにマルチリージョンのレプリケーションを設定する
● リードレプリカの要件を評価する
● データベース インスタンスのプロビジョニングを自動化する