非構造化データに対応したキーバリューストア。高スループットだがクエリには非対応。フルマネージドデータウェアハウス。StorageやBigtable、スプレッドシートのデータとも連携。いったようになっています。こちらではポイントだけ抽出しましたが、勉強の際は自分がわかりやすいように分析基盤をまとめると良いかと思います。公式のドキュメントやネット上の情報もありますので、Courseraなしでも勉強は可能です。公式のドキュメントからの引用ですが、次の図がストレージの選び方として、分かりやすいと思います。APIなどのユースケースに関するもの以外は飛ばしても構わないかと思います。模擬試験を受けてみて次に、模擬試験を受けてみました。回答のペースをつかむのに少し戸惑いましたが、試験の内容については難しいものもあれば、簡単なものもあるという印象で、手応えとして6割くらい正解している感じでした。この時の印象としては、サービスの特性や組み合わせ、アクセス権限周りなど、結構細かいところを聞いてくるなと感じました。ありがたいことに模擬試験では終了後に、それぞれの問題に関して、公式ドキュメントを参照してくれます。それを踏まえて、公式ドキュメントを1日1つほど読むようにしました。Cloudまた、本試験ではクラウド導入のケーススタディとして、FlowlogisticとMJTelcoという架空の2つの会社に関する問題が一部出されます。そのため、これらの仕様を読んで、どのサービスを利用できるかを技術要件にあわせてメモしておきました。Flowlogisticは物流会社であり、配送状況のリアルタイム分析とHadoop/Sparkサーバーの移行が主なテーマとなっています。MJTelcoはネットワークインフラのプロバイダーで、自社独自のデータに対するセキュリティ、分析基盤のスケーラビリティ、柔軟な機械学習システムの運用などが大きなテーマとなっています。本試験はやはり模擬試験より若干難しめでした。使うならこのアーキテクチャ・サービスが良さそう、データセットの権限管理はこうするのが良さそう、と考えていけば落ち着いて解くことができると思います。予想通りストレージと分析基盤の組み合わせに関する問題が多かった一方で、データの移行に関する問題や、Stackdriverを使ったモニタリングとレポーティングなど、事前の勉強ではあまりカバーしていない領域も出題されましたが、なんとか回答することができました。Cloud試験時間は2時間ありましたが、回答自体は1時間くらいで終わり、残りの時間で見直しをしました。合格」の文字を見た瞬間はとても嬉しかったです。勉強をすることで、ストレージや分析基盤の特徴と連携パターンを理解することができました。Bigtable、BigQuery、Dataproc、Spannerなどはどれも分析基盤ですが、設計仕様や処理能力で少しずつ違いがあり、ビジネス要件に合わせてこれらの是非を検討することができるようになりました。ここではあまり触れていませんが、アドホックな分析だけでなく、リアルタイムなデータ処理をするうえでは、Pub/SubというメッセージサービスやDataflowというプロセッシングサービスについても考慮する必要があります。通して得られた知識を、今後の業務に生かして行きたいと考えています。本記事がみなさまの参考になると幸いです。最後に当社では、ビジネスにつなげる機械学習など、最先端の取り組みを積極的に実施しています。採用ページスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。