ハンズオンラボ — PCDOE Google Cloud Professional Cloud DevOps Engineer

概要

前提条件

ステップ

1. 1.プロバイダー、プロジェクトサービス、命名

   Cloud SQL、Spanner、BigtableのAPIを有効にします。

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   terraform {
     required_version = ">= 1.5"
   
     required_providers {
       google = { source = "hashicorp/google", version = "~> 6.0" }
     }
   }
   
   provider "google" {
     project = "your-project-id" # REPLACE
     region  = "us-central1"
   }
   
   locals {
     labels = {
       project    = "certlabpro-pcdoe"
       managed_by = "terraform"
     }
   }
   
   resource "google_project_service" "sqladmin" {
     service            = "sqladmin.googleapis.com"
     disable_on_destroy = false
   }
   
   resource "google_project_service" "spanner" {
     service            = "spanner.googleapis.com"
     disable_on_destroy = false
   }
   
   resource "google_project_service" "bigtableadmin" {
     service            = "bigtableadmin.googleapis.com"
     disable_on_destroy = false
   }

2. 2.リージョンHA + 自動バックアップ付きCloud SQL Postgresをプロビジョニングする

   プロビジョニング対象:

   • Cloud SQL

   Cloud SQLは、GCPのマネージドPostgres / MySQL / SQL Serverであり、垂直スケーリングされ、リージョン対応です。PCDOE試験では、この既知の垂直スケーリング上限を持つリレーショナルCloud SQLの形式と、Spanner（水平スケーリング、分散トランザクション）を比較してテストします。

   availability_type = "REGIONAL"（HA — 異なるゾーンでの同期レプリカ、自動フェイルオーバー）、毎日自動バックアップ、およびポイントインタイムリカバリを有効にしてプロビジョニングします（PCDOEが推奨するデフォルト設定）。

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   resource "google_sql_database_instance" "main" {
     name             = "certlabpro-pcdoe-pg"
     database_version = "POSTGRES_15"
     region           = "us-central1"
   
     settings {
       tier              = "db-perf-optimized-N-2"
       availability_type = "REGIONAL" # HA — synchronous standby
   
       backup_configuration {
         enabled                        = true
         point_in_time_recovery_enabled = true
         start_time                     = "02:00"
         backup_retention_settings {
           retained_backups = 7
         }
       }
   
       maintenance_window {
         day          = 7 # Sunday
         hour         = 3
         update_track = "stable"
       }
   
       insights_config {
         query_insights_enabled  = true
         query_string_length     = 1024
         record_application_tags = true
       }
     }
   
     deletion_protection = false # lab-only
   
     depends_on = [google_project_service.sqladmin]
   }

3. 3.Cloud Spannerインスタンス + データベースを構築する

   プロビジョニング対象:

   • Cloud Spanner

   Cloud Spannerは、PCDOEが扱う水平スケーリングされ、強力な整合性を持ち、グローバルに分散されたリレーショナルDBです — GCP試験のブループリント上で、強力な整合性を持って大陸を越えてSQLセマンティクスを提供する唯一の製品です。PCDOE試験では、垂直スケーリングにはCloud SQL、水平スケーリングにはSpannerとして位置づけられます。

   可能な限り最小のフットプリント、つまり1つの処理ユニット（PU）リージョンでプロビジョニングします。これはPCDOEが推奨する開発構成です。本番環境のSpannerは100以上のPU（または1以上のノード — 1ノード = 1000 PU）をプロビジョニングします。

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   resource "google_spanner_instance" "main" {
     name             = "certlabpro-pcdoe"
     config           = "regional-us-central1"
     display_name     = "PCDOE lab Spanner"
     processing_units = 100 # 1 Node = 1000 PUs; 100 PU = ~$65/month floor
   
     labels = local.labels
   
     depends_on = [google_project_service.spanner]
   }
   
   resource "google_spanner_database" "main" {
     instance = google_spanner_instance.main.name
     name     = "labdb"
   
     ddl = [
       "CREATE TABLE items (id STRING(36) NOT NULL, name STRING(MAX), created_at TIMESTAMP NOT NULL OPTIONS (allow_commit_timestamp=true)) PRIMARY KEY (id)",
     ]
   
     deletion_protection = false # lab-only
   }

4. 4.Cloud Bigtableインスタンス + テーブルをプロビジョニングする

   プロビジョニング対象:

   • Cloud Bigtable

   Cloud Bigtableは、PCDOEが扱うワイドカラムNoSQLサービスであり、大規模な低レイテンシの読み取り/書き込み（時系列データ、IoT、広告技術などを想定）に対応します。PCDOE試験では、ワイドカラム書き込み負荷が高い場合はBigtable、Firestore（ドキュメント、モバイル優先）、Spanner（リレーショナル、分散）と比較して位置づけられます。

   単一ノードのSSDクラスタ（最小構成）をプロビジョニングします。無限バージョンガベージコレクションを持つ1つのカラムファミリー cf1 を設定します — 本番環境のデプロイでは、期間またはバージョンベースのGCポリシーを使用します。

   Bigtableにはゼロコストのティアがありません — アイドル状態でも、1ノードのSSDクラスタで月額約540ドルかかります。速やかに破棄してください。

   コピー

   resource "google_bigtable_instance" "main" {
     name          = "certlabpro-pcdoe-bt"
     display_name  = "PCDOE lab Bigtable"
     instance_type = "PRODUCTION"
   
     cluster {
       cluster_id   = "certlabpro-pcdoe-bt-c1"
       zone         = "us-central1-a"
       num_nodes    = 1
       storage_type = "SSD"
     }
   
     labels = local.labels
   
     deletion_protection = false # lab-only
   
     depends_on = [google_project_service.bigtableadmin]
   }
   
   resource "google_bigtable_table" "items" {
     name          = "items"
     instance_name = google_bigtable_instance.main.name
   
     column_family {
       family = "cf1"
     }
   }

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