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GCP-PCA 練習問題 12|クラウド ソリューション アーキテクチャの設計と計画

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問題
あなたの組織は、アプリケーションを Kubernetes に移行し、マネージド クラウド サービスを使用してアプリケーションをデプロイする予定です。あなたのチームは Kubernetes に不慣れであり、エンジニアを迅速に立ち上げ(オンボーディング)させたいと考えています。運用のオーバーヘッドを削減し、エンジニアリング チームがインフラストラクチャの保守ではなく、顧客の要件に応える開発に集中できるようにしたいと考えています。どうすればよいですか。

選択肢と解説

  • 1
    アプリケーションを Docker イメージにパッケージ化し、Compute Engine 上の Kubernetes にデプロイする。
  • 2
    Cloud Build を活用してコンテナ イメージを作成し、Compute Engine 上の Kubernetes に自動的にデプロイする。
  • 3
    コンテナ化に向けてアプリケーションと依存関係を評価する。Standard モードの GKE へのデプロイに向けた移行戦略を策定する。
  • ✓
    コンテナ化に向けてアプリケーションと依存関係を評価する。Autopilot モードの GKE へのデプロイに向けた移行戦略を策定する。

解説

【正解】D

【0からの解説】
①前提知識
・Google Kubernetes Engine(GKE)は、Google Cloud のマネージド Kubernetes サービスです。GKE には 2 つの運用モードがあります。
 - Standard モード:コントロール プレーンは Google が管理しますが、ノード(ノードプール)の構成・サイズ設定・スケーリング・セキュリティ設定などは利用者が管理します。柔軟性が高い反面、Kubernetes とインフラの知識が必要です。
 - Autopilot モード:コントロール プレーンに加えて、ノードのプロビジョニング、スケーリング、アップグレード、セキュリティ強化の設定まで Google が管理します。利用者は Pod(ワークロード)の定義に集中でき、課金も原則として Pod が要求したリソース単位です。Google はほとんどの本番ワークロードに Autopilot を推奨しています。
・移行では、いきなりデプロイするのではなく、まずアプリケーションと依存関係を評価してコンテナ化が可能か(ステートの扱い、OS 依存、外部接続など)を確認し、移行戦略を立てるのが Google の推奨する進め方(評価 → 計画 → デプロイ → 最適化)です。

②要件の整理
・チームは Kubernetes に不慣れ → 学習コストが低い方がよい。
・「運用のオーバーヘッドを削減」「インフラ保守ではなく開発に集中」→ インフラ管理を可能な限り Google に任せたい。
・「マネージド クラウド サービスを使用」→ 自前で Kubernetes を構築する案は不適。

③正解が要件をどう満たすか
D は、まずアプリケーションと依存関係をコンテナ化の観点で評価し、そのうえで GKE Autopilot への移行戦略を策定します。Autopilot ではノード管理・スケーリング・アップグレード・セキュリティのベスト プラクティスが Google によって自動的に適用されるため、Kubernetes に不慣れなチームでも、ノード設計などのインフラ作業を意識せずにワークロードのデプロイに集中できます。運用負荷の最小化と迅速なオンボーディングの両方を満たすのは D です。

【誤りの選択肢】
A:Compute Engine 上に Kubernetes を自前で構築すると、コントロール プレーンを含むクラスタ全体のインストール、アップグレード、パッチ適用、可用性の確保を自社で行う必要があります。「マネージド サービスを使用」「運用のオーバーヘッドを削減」という要件に反し、Kubernetes に不慣れなチームには最も負担が大きい選択肢です。また、事前の評価・移行計画もありません。
B:Cloud Build でイメージ作成とデプロイを自動化する点は良いものの、デプロイ先が Compute Engine 上の自前 Kubernetes であるため、A と同じくクラスタの保守運用がすべて自社の責任になります。CI/CD を自動化しても、インフラ保守の負担という根本課題は解決しません。
C:評価と移行戦略の策定という進め方は正しいものの、GKE Standard モードではノードプールの設計、マシンタイプの選択、スケーリングやアップグレードの設定などを利用者が管理する必要があります。Autopilot と比べて運用のオーバーヘッドが大きく、Kubernetes に不慣れなチームを迅速に立ち上げるという要件には D の方が適しています。

【参考】
GKE Autopilot の概要 | Google Kubernetes Engine (GKE)
Autopilot クラスタと Standard クラスタの機能を比較する | Google Kubernetes Engine (GKE)
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