Professional Cloud DevOps Engineer
認定試験ガイド
Professional Cloud DevOps Engineer は、Google 推奨の手法とツールを使用して、システム開発ライフサイクル全体にプロセスを実装します。また、ソフトウェアとインフラストラクチャのデリバリー パイプラインを構築してデプロイし、本番環境のシステムとサービスを最適化して保守し、サービスの信頼性と配信速度の調整を行います。
セクション 1: DevOps のための Google Cloud 組織のブートストラップ（試験内容の 17% 以下）
1.1 組織の全体的なリソース階層を設計する。以下のような点を考慮します。
● プロジェクトとフォルダ
● 共有ネットワーク
● Identity and Access Management（IAM）のロールと組織レベルのポリシー
● サービス アカウントを作成して管理する
1.2 インフラストラクチャをコードとして管理する。 以下のような点を考慮します。
● Infrastructure as Code ツール（例: Cloud Foundation Toolkit、Config Connector、Terraform、Helm）
● Google 推奨のプラクティスと Infrastructure as Code ブループリントを使用してインフラストラクチャを変更する
● 不変のアーキテクチャ
1.3 Google Cloud、ハイブリッド環境、マルチクラウド環境での CI/CD アーキテクチャ スタックの設計。 以下のような点を考慮します。
● Cloud Build を使用した CI
● Google Cloud Deploy を使用した CD
● 広く使用されているサードパーティ製ツール（例: Jenkins、Git、ArgoCD、Packer）
● CI / CD ツールのセキュリティ
1.4 複数の環境を管理する（例: ステージング、本番環境）。以下のような点を考慮します。
● 環境の数とその目的の決定
● Google Kubernetes Engine（GKE）と Terraform を使用して各機能ブランチ用の環境を動的に作成する
● Anthos Config Management
セクション 2: サービスの CI/CD パイプラインの構築と実装（試験内容の 23% 以下）
2.1 CI/CD パイプラインを設計、管理する。 以下のような点を考慮します。
● Artifact Registry を使用したアーティファクト管理
● ハイブリッドおよびマルチクラウド環境へのデプロイ（例: Anthos、GKE）
● CI/CD パイプライン トリガー
● パイプラインで新しいアプリケーション バージョンをテストする
● デプロイ プロセスの構成（例: 承認フロー）
● サーバーレス アプリケーションの CI/CD
2.2 CI/CD パイプラインを実装する。 以下のような点を考慮します。
● デプロイの監査とトラッキング（例: Artifact Registry、Cloud Build、Google Cloud Deploy、Cloud Audit Logs）
● デプロイ戦略（カナリア、Blue/Green、ローリング、トラフィック分割など）
● ロールバック戦略
● デプロイに関する問題のトラブルシューティング
2.3 CI/CD の構成とシークレットを管理する。以下のような点を考慮します。
● 安全なストレージ方式と鍵のローテーション サービス（例: Cloud Key Management Service、Secret Manager）
● シークレット管理
● ビルドとランタイム シークレットの挿入
2.4 CI/CD デプロイ パイプラインを保護する。以下のような点を考慮します。
● Artifact Registry を使用した脆弱性分析
● Binary Authorization
● 環境ごとの IAM ポリシー
セクション 3: サイト信頼性エンジニアリングの手法をサービスに適用する（試験内容の 23% 以下）
3.1 サービスの変更、速度、信頼性確保の調整。以下のような点を考慮します。
● SLI の検出（可用性、レイテンシなど）
● SLO の定義と SLA の理解
● エラー バジェット
● トイルの自動化
● リスクと信頼性に関する機会費用（例: 「9」の数など）
3.2 サービスのライフサイクルを管理する。 以下のような点を考慮します。
● サービス管理（例: サービス前のオンボーディング チェックリスト、リリース計画、デプロイプラン、デプロイ、メンテナンス、使用停止を使用した新しいサービスの導入）
● キャパシティ プランニング（例: 割り当てと上限の管理）
● マネージド インスタンス グループ、Cloud Run、Cloud Functions、GKE を使用した自動スケーリング
● サービスを改善するためのフィードバック ループの実装
3.3 運用のための健全なコミュニケーションとコラボレーションの確保。以下のような点を考慮します。
● 心身の疲労を防ぐ（例: 心身の疲労を防ぐための自動化プロセスを設定する）
● 学習の文化と責任を追及しない文化を育む
● サービスの共同所有を確立してチームのサイロを解消する
3.4 ユーザーに対するインシデントの影響の軽減。以下のような点を考慮します。
● インシデント時のコミュニケーション
● トラフィックをドレイン/リダイレクトする
● 容量の追加
3.5 事後分析の実施。 以下のような点を考慮します。
● 根本原因の文書化
● アクション アイテムを作成して優先順位を付ける
● 事後調査の結果を関係者に伝える
セクション 4: サービス モニタリング戦略の実施（試験内容の 21% 以下）
4.1 ログの管理。以下のような点を考慮します。
● Cloud Logging を使用して、Compute Engine、GKE、サーバーレス プラットフォームから構造化ログと非構造化ログを収集する
● Cloud Logging エージェントの構成
● Google Cloud の外部からログを収集する
● Cloud Logging API にアプリケーション ログを直接送信する
● ログレベル（例: 情報、エラー、デバッグ、致命的）
● ログの最適化（例: 複数行のロギング、例外、サイズ、コスト）
4.2 Cloud Monitoring を使用して指標を管理する。以下のような点を考慮します。
● アプリケーションとプラットフォームの指標の収集と分析
● ネットワーキングとサービス メッシュの指標の収集
● アドホック指標分析に Metric Explorer を使用する
● ログからのカスタム指標の作成
4.3 Cloud Monitoring でダッシュボードとアラートを管理する。以下のような点を考慮します。
● Monitoring のダッシュボードを作成する
● ダッシュボードをフィルタおよび共有する
● アラートの構成
● SLO と SLI に基づくアラート ポリシーの定義
● Terraform を使用したアラート ポリシー定義の自動化
● Google Cloud Managed Service for Prometheus を使用して指標を収集し、モニタリングとアラートを設定する
4.4 Cloud Logging プラットフォームを管理する。 以下のような点を考慮します。
● データアクセス ログを有効化する（例: Cloud Audit Logs）
● VPC フローログを有効化する
● Google Cloud Console にログを表示する
● 基本ログフィルタと高度なログフィルタを使用する
● ログの除外とログのエクスポート
● プロジェクト レベルと組織レベルのエクスポート
● ログのエクスポートの管理と表示
● 外部ロギング プラットフォームへログを送信する
● センシティブ データのフィルタリングと秘匿化（例: 個人を特定できる情報 [PII]、保護医療情報 [PHI]）
4.5 ロギングとモニタリングのアクセス制御を実装する。以下のような点を考慮します。
● Cloud Logging で監査ログと VPC フローログへのアクセスを制限する
● Cloud Logging によるエクスポート構成の制限
● Cloud Monitoring で指標とログの書き込みを許可する
セクション 5: サービス パフォーマンスの最適化（試験内容の 16% 以下）
5.1 サービス パフォーマンスの問題を特定する。以下のような点を考慮します。
● Google Cloud のオペレーション スイートを使用してクラウド リソースの使用率を特定する
● サービス メッシュ テレメトリーの解釈
● コンピューティング リソースに関する問題のトラブルシューティング
● アプリケーションのデプロイ時間とランタイムの問題のトラブルシューティング
● ネットワークの問題のトラブルシューティング（例: VPC フローログ、ファイアウォール ログ、レイテンシ、ネットワークの詳細の表示など）
5.2 Google Cloud にデバッグツールを実装する。以下のような点を考慮します。
● アプリケーション インストルメンテーション
● Cloud Logging
● Cloud Trace
● Error Reporting
● Cloud Profiler
● Cloud Monitoring
5.3 リソース使用率と費用を最適化する。以下のような点を考慮します。
● プリエンプティブル/Spot 仮想マシン（VM）
● 確約利用割引（例: フレキシブル、リソースベースなど）
● 継続利用割引
● ネットワーク ティア
● 適正サイズに関する推奨事項