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学ぶ目的
選ぶ軸は2つ
データベースは、データの形（表か、文書か、キーと値か）と、使い方（日々の取引か、大量の分析か）と 規模（1つのリージョンで足りるか、世界中か）で選びます。
リレーショナル
- Cloud SQL … MySQL・PostgreSQL・SQL Server を Google が管理する。ふつうの業務アプリの表に
- AlloyDB … PostgreSQL と互換で、より高い性能を狙う
- Spanner … リレーショナルのまま、横に広げて世界規模まで大きくできる。強い整合性（どこから読んでも最新）を保つ
NoSQL
- Firestore … 文書の形のデータベース。サーバーレスで、モバイルや Web のアプリに
- Bigtable … 大量のデータを低い遅延で読み書きする。センサーの値や時系列のデータに
分析
BigQuery は、大量のデータを SQL で分析するデータウェアハウスです。日々の取引を1件ずつ書き込む用途ではありません。
ほかの道具
Pub/Sub は届いたメッセージを渡す仕組み、Dataflow はデータを流しながら加工する仕組み、Memorystore はキャッシュです。
バックアップ
Cloud SQL などは、自動のバックアップと、ある時点に戻すポイントインタイム リカバリを設定します。設定したら、戻す手順を一度は試します。
このレクチャーで学ぶこと
- データの形・使い方・規模で選ぶ考え方
- Cloud SQL・AlloyDB・Spanner の違い
- Firestore と Bigtable、BigQuery の役割
- Pub/Sub・Dataflow・Memorystore とバックアップ
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合格しました！
おめでとうございます！
Google Cloud ACE
Google Cloud Associate Cloud Engineer対策 パート2 ― ネットワークとデータの置き場所を選び、運用まで任せられるようにする
データベースの選び方 ― Cloud SQL・Spanner・Firestore・Bigtable・BigQuery を使い分ける
理解度チェックテストに合格しました！
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＃1
未完了
VPC とサブネット ― グローバルなネットワークを、リージョンごとのアドレスで設計する
＃2
未完了
ファイアウォールと外への出口 ― 規則の優先度を読み、Cloud NAT と Cloud DNS を使う
＃3
未完了
負荷分散 ― 通信の種類と範囲から、ロードバランサを選ぶ
＃4
未完了
Cloud Storage ― ストレージクラスとライフサイクルで、ファイルの置き方を決める
＃5
未完了
データベースの選び方 ― Cloud SQL・Spanner・Firestore・Bigtable・BigQuery を使い分ける
＃6
未完了
運用 ― Cloud Monitoring と Cloud Logging で、異常に気づいて原因を追う
＃7
未完了
gcloud と Infrastructure as Code ― コマンドとコードで、同じ環境を作り直せるようにする
＃8
未完了