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GCP-PDE 練習問題 9|データ ワークロードの保守と自動化

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問題
あなたは BigQuery を使用しており、日次の売上数量を格納したテーブルを含むリージョン データセットがあります。このテーブルは 1 日に複数回更新されます。リージョン障害が発生した場合に備えて、目標復旧時点(RPO)を 24 時間未満にして売上テーブルを保護しつつ、コストを最小限に抑える必要があります。どうすればよいですか?

選択肢と解説

  • ✓
    Cloud Storage のデュアルリージョンまたはマルチリージョンのバケットへの、テーブルの日次エクスポートをスケジュールする。
  • 2
    バックアップ リージョンへのデータセットの日次コピーをスケジュールする。
  • 3
    テーブルの BigQuery スナップショットを日次でスケジュールする。
  • 4
    ETL ジョブを変更して、現在のリージョンと別のバックアップ リージョンの両方にデータを読み込む。

解説

【正解】A

【0からの解説】
① 前提知識
・リージョン データセット:特定のリージョン(例:asia-northeast1)にデータが保存されるデータセットです。リージョン内の複数ゾーンには冗長化されますが、BigQuery は別の地理的リージョンへのバックアップやレプリカを自動では作成しません。リージョン全体が物理的に失われるような障害に備えるには、利用者がデータを別の場所にバックアップする必要があります。
・目標復旧時点(RPO):障害時に「どの時点までのデータを失ってもよいか」を表す指標です。1 日 1 回バックアップする場合、最悪で直近約 24 時間分のデータが失われます。
・エクスポート(抽出ジョブ):BigQuery のテーブルを Cloud Storage にファイル(Avro、Parquet、CSV など)として書き出す機能です。既定では共有スロット プールで処理され、BigQuery 側の処理料金はかからず、主な費用は Cloud Storage の保存料金です。圧縮形式や安価なストレージ クラスを選ぶことで、保存料金をさらに抑えられます。
・Cloud Storage のデュアルリージョン/マルチリージョン バケットは、データを地理的に離れた複数のリージョンに冗長保存するため、1 つのリージョンが失われてもデータは残ります。

② 要件と制約語の整理
・守る対象は売上テーブル(データセット全体ではない)。
・リージョン障害からの保護が必要で、RPO は 24 時間以内でよい(リアルタイムの複製までは不要)。
・制約語:コストを最小限に抑える。

③ 正解が要件をどう満たすか
BigQuery の信頼性に関するドキュメントの障害計画の例でも、BigQuery のデータを抽出ジョブで毎晩 Cloud Storage にエクスポートしてバックアップとし、その場合の RPO は 24 時間(最悪で 24 時間前のバックアップ)になると説明されています。売上テーブルだけを毎日デュアルリージョン/マルチリージョンのバケットへエクスポートすれば、リージョン障害時にも別リージョンにデータが残り、RPO の要件を満たします。エクスポート処理は無料で、必要なテーブルだけを圧縮ファイルとして保存できるため、選択肢の中で最も低コストです(復旧時はファイルを BigQuery に読み込み直すため復旧時間は長めになりますが、問題文では RTO は求められていません)。

【誤りの選択肢】
B:データセットの日次コピーでもリージョン障害に備えられますが、必要な売上テーブル以外も含めたデータセット全体を複製するうえ、リージョン間のデータ転送料金と、バックアップ リージョンでの BigQuery ストレージ料金が発生します。必要なテーブルだけを圧縮して Cloud Storage に置く A より高コストです。
C:BigQuery のテーブル スナップショットは、元のテーブルと同じリージョン内に作られるメタデータ中心のバックアップで、誤削除やデータ破損からの復旧(タイムトラベル期間の 7 日を超える保持)には有効ですが、データの耐久性を高めるものではありません。リージョン自体が失われればスナップショットも失われるため、リージョン障害への対策になりません。
D:2 つのリージョンに同時に読み込めば RPO はほぼゼロにできますが、ETL の改修、読み込み処理の二重化、両リージョンでのストレージ料金、整合性の監視などコストと運用負荷が大きく増えます。「RPO 24 時間未満」という要件に対しては過剰で、「コストを最小限」に反します。

【参考】
信頼性について
テーブルデータを Cloud Storage にエクスポートする
テーブル スナップショットの概要
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