変更要約: Professional Data Engineer 第1章を新規作成（ドメイン1「設計」: セキュリティ/コンプラ＝IAM 最小権限/組織ポリシー/GMEK・CMEK・Cloud EKM/Sensitive Data Protection/データ所在地/プロジェクト・データセット・テーブル設計/マルチ環境、信頼性と移行＝Dataform/Dataflow/Cloud Data Fusion・Cloud Composer・DR/フォールトトレランス/ACID/データ検証・BigQuery DTS/Database Migration Service/Datastream/Transfer Appliance）。
1.2設計：信頼性・移行・データ操作の手法
データの準備とクレンジング（Dataform・Dataflow・Cloud Data Fusion）、パイプラインの監視とオーケストレーション、災害復旧とフォールトトレランス、ACID と可用性の判断、データ検証、そして移行ツール（BigQuery Data Transfer Service・Database Migration Service・Datastream・Transfer Appliance）の選択を理解します。
堅牢なデータ基盤は、信頼性（壊れても復旧でき、データが正しい）と、既存資産からの移行を見据えて設計します。手法とツールを要件で選びます。
1.2.1準備・信頼性・データ検証
データの準備・クレンジングは、SQL ベースの ELT を管理する Dataform、コードでスケーラブルに処理する Dataflow、ビジュアルに低コードで組む Cloud Data Fusion を使い分けます。パイプラインは 監視 と オーケストレーション（Cloud Composer）で運用します。信頼性のために 災害復旧（DR） と フォールトトレランス（複数リージョン/ゾーン・再試行）を設計し、トランザクションの ACID と可用性のトレードオフを判断します。データ検証 で品質（欠損・不整合）を担保します。「SQL ELT＝Dataform」「ビジュアル ETL＝Cloud Data Fusion」と結びます。
1.2.2データ移行の設計
| ツール | 用途 |
|---|---|
| BigQuery Data Transfer Service | SaaS/他 DWH から BigQuery へ定期取り込み |
| Database Migration Service | DB を最小停止で移行 |
| Datastream | 変更データキャプチャ（CDC）でストリーム複製 |
| Transfer Appliance | ネットワークが細い超大量データの物理輸送 |
移行は、現状のステークホルダー/プロセス/技術を分析して計画します。ツールは要件で選びます：SaaS や他 DWH から BigQuery へ定期取り込みなら BigQuery Data Transfer Service、DB を最小停止で移行するなら Database Migration Service、継続的な変更を CDC でストリーム複製するなら Datastream、ネットワークが細い超大量データは Transfer Appliance（物理輸送）。「最小停止 DB 移行＝Database Migration Service」「継続的変更の複製＝Datastream（CDC）」を押さえます。
「要件 → 手段」が頻出。例：「SQL で ELT を管理」＝Dataform、「ビジュアルに低コードで ETL」＝Cloud Data Fusion、「コードでスケーラブル処理」＝Dataflow、「依存のあるパイプラインのオーケストレーション」＝Cloud Composer、「DB を最小停止で移行」＝Database Migration Service、「継続的な変更を複製」＝Datastream（CDC）、「SaaS から BigQuery へ定期取り込み」＝BigQuery Data Transfer Service。
混同に注意：
①Database Migration Service（DB 移行）と Datastream（CDC 複製）と BigQuery Data Transfer Service（定期取り込み）を取り違えない。
②Dataform（SQL ELT）と Dataflow（Beam コード）と Cloud Data Fusion（ビジュアル）を用途で選ぶ。
③DR/フォールトトレランスは複数リージョン/ゾーンで設計。
1.2.3この節のまとめ
- 準備/クレンジング＝Dataform(SQL ELT)/Dataflow(コード)/Cloud Data Fusion(ビジュアル)、運用は Cloud Composer
- 信頼性＝DR・フォールトトレランス（複数リージョン/ゾーン・再試行）・ACID・データ検証
- 移行＝BigQuery DTS(定期取り込み)/Database Migration Service(最小停止)/Datastream(CDC)/Transfer Appliance(物理)
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理解度チェック
（軽い確認用）Q1. BigQuery 内の SQL ベースの変換（ELT）を依存関係・バージョン管理つきで実装したい。最適なのはどれですか？
Q2. コードをあまり書かずビジュアルに ETL/ELT パイプラインを構築したい。最適なのはどれですか？
Q3. データベースを最小限の停止時間で Google Cloud へ移行したい。最適なツールはどれですか？
Q4. ソース DB の継続的な変更を変更データキャプチャ（CDC）でストリーム複製したい。最適なのはどれですか？
Q5. ネットワーク帯域が限られる中で数百 TB を移行したい。最適なのはどれですか？
Q6. 依存のある複数ステップのデータパイプラインをスケジュール・オーケストレーションしたい。最適なのはどれですか？