2データと信頼性・コストの設計

• 2.1データの保存とアクセス

  データ量と性能・整合性要件に応じたストレージの選択（AlloyDB・Spanner・Bigtable・Firestore・Cloud SQL・Cloud Storage・BigQuery）、構造化/非構造化のスキーマ設計、結果整合性と強整合性の違い、Cloud Storage の署名付き URL、そして分析・AI/ML 向けの BigQuery への書き込みを理解します。

• 2.2可用性・レジリエンス・コストの設計

  リージョン/ゾーンの地理的分散とレイテンシ、ゾーン/リージョンフェイルオーバーのためのデータレプリケーション、ワークロードのリソース要件定義、コストとリソース使用量の最適化、そして冪等性やリトライ（指数バックオフ）による信頼性の設計を理解します。