先日、Google Cloud Platform （ GCP ）の認定資格となる、Professional Cloud Architect の試験を受けてきました。
結果から言うと合格しました。
めちゃくちゃ嬉しかったのですが、それはそれとして。
Cloud Architect の資格は2年が有効期限になっています。今年はその2年が終わる、免許でいうと更新に当たる年。
なので、どちらかというとこれから資格を取ろう！という方ではなく、更新するにあたってどんな勉強をすればいいか寄りに試験対策をまとめてみようと思います。
まずは基礎。
2年前にやりましたよね！？ あれです。
Professional Cloud Architect を受験した事がある、または試験勉強をされた事がある方ならよくご存知の Mountkirk Games 社、 Dress4Win 社、 TerramEarth 社（我々の中では有名企業）ですよネ。この3社は基本的にオンプレからクラウドへのマイグレーションを検討していて、さまざまなビジネス要件と技術的要件でマイグレーションの難易度をぐいぐい上げてくるわけですよ。
こういう人たちの満足させるために、 Google の気持ちになって GCP を使って解決するわけですね、わかります。
冗談だと思った人は落ちます。
マジで落ちます。
Google の気持ちってなんだよと。
でも、そう思っているうちは受かりません。
この Google の気持ちというもんが何なのかは、膨大なドキュメントの中に散りばめられているからです。ベストプラクティスという形でね。
ベストプラクティスはすなわち、 Google が試行錯誤の上で GCP にリフト & シフトさせて運用してきた結論（現時点での、です）なのです。
ドキュメントをすべて読むのはかなり辛いんで、大凡クラウドでインフラの設計をするにあたって基礎知識となってくる VPC やロードバランサーといった基礎的なネットワークの機能や GCE や Cloud Storage といった VM や ストレージサービス。この辺りはガッツリ読んで理解した方がいいです。
後は GCP が得意とするサービス。
GCP で恐らく誰にも真似できない使い勝手と性能を兼ね備えている（と個人的には感じている）サービスで最初に名前が出てくるのが BigQuery でしょう。
コイツがマジでやばい。
Cloud Storage からファイルを読み込んでクエリをぶん回すこともできるし、普通の DB のように直接データを溜め込んでクエリで分析に掛けることもできます。
ETL 用途なら Hadoop や spark 、 GCP のサービスなら Dataproc や Dataflow からストリーミングされたデータを受け取って……のようなことまで出来てしまう夢のツールです。しかも安い。
他で言うと、Spanner や BigTable といったデータベースもありますね。
特に時系列データという文言と BigTable の組み合わせは鉄板なのでぜひ脊髄に彫り込んで反射で反応できるようにしておくと吉です。
前回の試験と大きく変わったなーと思ったのが、 Kubernetes にまつわる問題の多さ。
使ったことがない人は鉛筆を転がすしかない問題もあるので、一通りの機能はさらっておいたほうがいいでしょう。
GA されているサービスしか出てこないですし、仮に GA されていたとしてもしょっちゅう問題が変わる訳ではないので最近 GA されたようなサービスや機能追加は基本的に問われないと思っていいです。
ML ツールについての設問はあまりなく、消極的な印象を受けましたが、これってもしかすると ML ツールは機能追加や新サービスの追加が頻繁に発生するので問題にしにくい、という側面があるかも知れません（とか偉そうなことを言ってたくさん問題が出たらすんません）。
とにかく無事タイトル防衛に成功したので何よりでした。
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