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第1章 · クラウドソリューションの設計·v1.0.0·更新 2026/6/15·読了目安 約16分

変更要約: Professional Cloud Architect 第1章を新規作成(ドメイン1「設計と計画」前半: 要件からアーキテクチャ=ビジネス/技術要件・リソース階層・組織ポリシー・KPI/SLO、コンピュート/ストレージ/データの選択=CE/GKE/Cloud Run/Functions・Cloud Storage/PD/Filestore・Cloud SQL/Spanner/Firestore/Bigtable/BigQuery)。

1.2コンピュート・ストレージ・データの選択

この節の要点

ユースケースに応じた Google Cloud のコンピュート(Compute Engine・GKE・Cloud Run・Cloud Functions)の使い分け、ストレージ(Cloud Storage のクラス・Persistent Disk・Filestore)、そしてデータベース(Cloud SQL・Spanner・Firestore・Bigtable・BigQuery)の選択基準を理解します。

要件が固まったら、それを満たす 構成要素を選びます。Architect の中核スキルは、ユースケースに対して最も適したコンピュート・ストレージ・データベースを選ぶことです。

1.2.1コンピュートの選択

サービス向くユースケース
Compute EngineVM の完全な制御・既存移行(リフト&シフト)
GKEコンテナのオーケストレーション・移植性
Cloud Runコンテナをサーバーレスで・ゼロスケール
Cloud Functionsイベント駆動の小さな関数

完全な制御や既存 VM の移行(リフト&シフト)なら Compute Engine。コンテナを本格的にオーケストレーションし移植性が要るなら GKE。コンテナをサーバーレスで動かし需要に応じてゼロまでスケールしたいなら Cloud Run。イベント駆動の小さな処理なら Cloud Functions。「管理の手間を減らすほどサーバーレス寄り」「制御を握りたいほど VM 寄り」と覚えます。

1.2.2ストレージとデータベースの選択

ストレージは、非構造化オブジェクトなら Cloud Storage(アクセス頻度でクラス選択)、VM のブロックなら Persistent Disk、共有ファイルなら Filestore。データベースは、一般的な業務 RDB なら Cloud SQL、グローバルに強い整合性が要るなら Spanner、モバイル/Web のドキュメントなら Firestore、超大量・低遅延の時系列/IoT なら Bigtable、大規模分析(DWH)なら BigQuery。「データの形と規模・整合性要件で選ぶ」のが鉄則です。

試験ポイント

ユースケース → サービス」が頻出。例:「既存 VM をそのまま移行」=Compute Engine、「コンテナを最小運用で」=Cloud Run、「グローバルで強整合の RDB」=Spanner、「ペタバイト級 SQL 分析」=BigQuery、「IoT の時系列を超低遅延」=Bigtable、「非構造化を安く長期保管」=Cloud Storage(Coldline/Archive)。

注意

混同に注意:
Spanner(グローバル強整合 RDB)と BigQuery(分析 DWH)と Cloud SQL(一般 RDB)を取り違えない。
Bigtable は分析用 SQL ではない(超大量・低遅延 NoSQL)。
③Cloud Run と GKE は「最小運用か細かな制御か」で選ぶ。

コンピュート(CE/GKE/Cloud Run/Functions)、ストレージ(Cloud Storage/PD/Filestore)、DB(Cloud SQL/Spanner/Firestore/Bigtable/BigQuery)をユースケースで選ぶことを示す図。
構成要素の選択

1.2.3この節のまとめ

  • コンピュート=CE(制御/移行)/GKE(コンテナ統制)/Cloud Run(サーバーレス)/Functions(イベント)
  • ストレージ=Cloud Storage(オブジェクト)/Persistent Disk(ブロック)/Filestore(共有ファイル)
  • DB=Cloud SQL/Spanner(グローバル強整合)/Firestore/Bigtable(低遅延大量)/BigQuery(分析)

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理解度チェック

(軽い確認用)

Q1. 既存のオンプレミス VM をできるだけそのまま Google Cloud へ移行(リフト&シフト)したい。最も適したコンピュートはどれですか?

Q2. コンテナを最小限の運用で動かし、需要がないときはゼロまでスケールさせたい。最適なのはどれですか?

Q3. グローバルに分散しつつ強い整合性を持つリレーショナルデータベースが必要です。最適なのはどれですか?

Q4. ペタバイト級のデータを SQL で高速に分析したい。最適なのはどれですか?

Q5. IoT の時系列など超大量データを低遅延で読み書きしたい。最適なのはどれですか?

Q6. コンピュートサービスを選ぶ際の一般的な指針として最も適切なものはどれですか?

理解度を確認第1章「クラウドソリューションの設計」の問題を解く