Google Cloud Platform Japan Blog
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CCIE から Google Cloud Network Engineer へ : 知っておくべき 4 つのこと
2019年3月13日水曜日
※この投稿は米国時間 2019 年 2 月 13 日に Google Cloud blog に
投稿
されたものの抄訳です。
ハイテク産業の転職市場で
必要とされる存在であり続ける
には、新しいテクノロジーに乗り遅れないことと、そうしたテクノロジーに精通しているという証明を手にすることが大切です。Google Cloud には、新しい
Professional Cloud Network Engineer
（現時点ではベータ）をはじめ、プロフェッショナル向けのさまざまな認定資格が用意されています。
マルチクラウドの世界
では、このような認定資格が大きな財産になるはずです。
あなたが従来のオンプレミス IT 環境の出身者なら、Professional Cloud Network Engineer の取得に向けて勉強を始める前に、知っていると役に立つことがあります。私自身、従来の主流だった IT 運用の世界で 25 年を過ごし、その後クラウドに移ってきた人間です。元
CCIE
（Cisco Certified Internetwork Expert）でありながら、私は過去と決別し、少し異なる角度から新しい技術を見て学ばなければなりませんでした。本稿では、皆さんが勉強を始める前に理解しておくと役に立つことを紹介します。クラウドとオンプレミスにおけるネットワーキングの違いを早く知れば知るほど、成功をつかむチャンスは広がります。
1. パケットではなくワークフローに着目する
図 1 は、単純なネットワークでつながっている 2 つのエンドポイントの間のデータフローを示す、ごくありふれたネットワーク図です。データは、EndPoint-1 のアプリケーションを出発し、途中の各種ネットワーク機器で
TCP/IP ネットワーク スタック
を上り下りし、EndPoint-2 のアプリケーションに届きます。大きなデータ チャンクは、EndPoint-1 から送り出される前に小さなピースに分割されます。これらのピースにプロトコル ヘッダを付けたものが、パケットとしてケーブルに送り出されます。ネットワーキングの世界のアトミックな単位はパケットとヘッダです。
図 1. パケット化されたデータ フロー
ネットワーク エンジニアは通常、エンドポイント自体ではなく、エンドポイント間に位置するネットワーク機器に着目します。図 1 の Router-1 が示すように、トラフィックの大半はルータを通過します。トラフィックは、いわゆる goes-inta インターフェースから入り、goes-outta インターフェースから出ていきます。ルータ自体を終点とするトラフィックは比較的わずかです。それに対し、ほかのネットワーク機器を終点とするトラフィックには、コントロール プレーン通信、管理トラフィック、悪意のある攻撃などがあります。この「通過と終点」のトラフィック バランスはすべてのネットワーク機器（スイッチ、ルータ、ファイアウォール、ロード バランサ）で共通です。そのため、ネットワーク機器の構成、運用、障害対応では「goes-inta / goes-outta」の世界観でものを見ます。
ところが、クラウド エンジニアになると、アトミックな単位が変わります。パケットとヘッダではなく、
ワークフロー
とそれに関連づけられたデータセットになるのです。図 2 は、典型的な 3 層のウェブ システムを使ってこの概念の違いを示したものです。従来の「ネットワーク」は抽象化、分散化されています。トラフィック パターンはひっくり返り、多くのトラフィックの起点 / 終点は、クラウド リソース間のネットワーク機器ではなく、クラウド リソース上のクラウド サービスやアプリケーションとなります。
図 2. クラウド ベースの 3 層ウェブ システム
このことは、http-inbound と呼ばれる
ファイアウォール ルールの設定方法
を見ればわかります。このルールは VPC との関連で設定されるものの、ターゲットは gcloud コマンドの --target-tags、 もしくは --target-service-accounts=[IAM Service Account] パラメータで指定しなければなりません。しかも、トラフィックの入り口か出口かに応じて起点または終点のどちらか一方のフィルタを設定するだけで、両方を設定したりはしません。これは、情報の半分がターゲット自体だと見なされているからです。つまり、着目の対象は特定のクラウド サービスに出入りするデータなのです。
2. 構成要素が変わったことを認識する
オンプレミスからクラウドへと認識を切り替えるためには、ネットワーキングの細部に関する既存の知識を、これから学ぼうとしている新しいソリューションにはめ込むところで留まっていてはなりません。新しい目標はワークフローなのです。
旧来のネットワーキングには、スイッチ、ルータ、ファイアウォール、ロード バランサ、ケーブル、ラック、電源、BTU 計算といった具体的な構成要素がありました。また、
IETF の RFC
が定義する機能やメソッド、ベンダーのプロプライエタリなプロトコルとその手順、有限オートマトン、データ構造、タイマーというような無形の構成要素もあります。これらを組み合わせ、エンドユーザーと、ビジネスを動かすアプリケーションとの間で相互接続の環境を構築する、というのが従来のやり方でした。こうした仕組みの実装には数日から数週間かかり、しかもネットワークが拡大するにつれて、付随する管理作業や運用コストもビジネスの規模に合わないほど大きくなっていきました。
クラウド ソリューションは、この複雑さをソフトウェア問題として扱い、抽象化のためのレイヤをエンドユーザーとワークロードの間に追加し、旧来の構成要素に関連する複雑な部分を取り除いたり隠したりします。クラウドでの構成要素は、
Google Compute Engine
、
Cloud SQL
、
Cloud Functions
、
Cloud Pub/Sub
といったクラウド ベースのサービスや機能です。IaaS、PaaS、SaaS、FaaS ソリューションの提供というニーズに基づいて、これらの新しいリソースを組み合わせていきます。
Cloud VPN
や
Cloud Interconnect
で企業ネットワークをつなぎ、
VPC
、
Cloud Load Balancing
、Docker コンテナを
Google Kubernetes Engine
でデプロイするようになると、デプロイのスケジュールは、数日～数週間という単位から、数秒～数分という単位へと短縮されます。
Cloud Deployment Manager
、
Stackdriver
、Google Cloud 料金計算ツールなどを併用すれば、管理の複雑さも最小限に抑えられます。皆さんの仕事は、単にエンドポイント間の接続環境を構築することではなく、インフラストラクチャをコードとして扱い、仮想環境を実現することになるのです。
3. グローバル ファイバー ネットワークのパワーを理解する
クラウド プロバイダーのインフラストラクチャは通常、世界各地（リージョン）に配置された大規模な複合データセンターによって構成され、サービスの冗長性を確保するためにリージョンをゾーンに分割するという形になっています。そしてリージョン間の接続には、多くの場合、公衆インターネットを使用しています。
図 3. 一般的なクラウド プロバイダーのグローバル インフラストラクチャ
このアプローチ（図 3）には、世界中のどこにいてもインターネット経由でアクセスできるという利点があります。しかし、次のような欠点もあります。
複雑な管理 :
クラウドのフットプリントが広がり、さまざまなピアリング オプションを介して通信を行う「VPC の孤島」がリージョンを越えて必要になると、それに付随して構成、運用、障害対応も複雑化します。
予測不能なパフォーマンス :
公衆インターネットでは、ジッタ、遅延、パケット ロスなどを管理できません。
最適ではない経路 :
トラフィックが通るインターネット上のホップ数は、ビジネスにとって最適なものとは限りません。ネットワーク機能の停止や通信事業者の
BGP
ポリシーの影響を受けます。
高まるセキュリティ リスク :
インターネットの利用者には（皆さんのような）善良な人たちだけでなく、残念ながら悪い人たちもいます。転送中のトラフィックは暗号化できますが、公衆インターネットを介してリージョン間で通信するときは依然としてセキュリティリスクが伴います。
図 4. Google Cloud が提供する Network Service Tiers プレミアム階層
Google Cloud の
Network Service Tiers プレミアム階層
は、こうした欠点を一気に解消します。図 4 に示すように、公衆インターネットはグローバル VPC の外側にはじき出され、ネットワークの中核は
Google 所有のプライベート ファイバー ネットワーク
になります。
これにより、さまざまな面で状況が改善されます。
クラウドのフットプリントを、各地に分散された「VPC の孤島」という形で構成する必要がなくなります。大規模な同種のクラウド ネットワークがインフラストラクチャになります。最初は地域限定的なものであっても、準備さえ整えば、さほど苦労せずにグローバルなフットプリントに拡大できます。
公衆インターネットの場合に比べて、パケット ロス、遅延、ジッタなどの問題は大幅に緩和されます。
エンドポイント間のホップ数は大幅に削減されます。Google ネットワークに入ったトラフィックは、通信事業者のネットワークではなく、Google が提供する最適な経路を通ります。
グローバルなロード バランシングとエニーキャスト アドレスにより、トラフィックが Google ネットワークから外れてホップする場所はエンドユーザーから最も近い所になります。
リージョン間のプライベート アクセス トラフィックは、アプリケーションからは透明な形で自動的に暗号化され、プライベート ファイバー バックボーン経由で送られます。インターネットを利用しないため、トラフィックが悪意のある人にさらされることはありません。
もちろん、こうしたメリットよりも低料金に魅力を感じるお客様向けとして、Google Cloud では、公衆インターネット経由でトラフィックを送信する、
料金の安い
Network Service Tiers スタンダード階層も提供しています。
4. API、クライアント ライブラリ、SDK、コンソールの柔軟性を活用する
一部のネットワーク機器には GUI ベースの管理プログラムやウェブ コンソールが備わっていますが、それでも私のように、ネットワーク機器の CLI を操作することにキャリアの大半を費やしてきた方も少なくないのではないでしょうか。GUI は基本的な操作を簡単にし、CLI は難しいことを可能にしてくれます。したがって、構成、運用、障害対応で使うべきは CLI です。
とはいえ、CLI にも限界はあります。新機能が欲しければソフトウェアのアップグレードが必要で、アップグレードするにはまずテストを行わなければなりません。しかし、それには時間とコストがかかります。CLI のコマンド構造や出力が変更されると、既存の自動処理やスクリプトは動かなくなります。また、数百、数千の機器を使っている大規模ネットワークでソフトウェアのバージョンに一貫性がないとしたら、その管理は悪夢のような状況に陥るでしょう。確かに SNMP がありますし、SNMP がダメなら XML スキーマと NETCONF/YANG モデルでシステムを正しい方向に発展させていくことは可能です。しかし、クラウドの世界にいったん足を踏み入れたら、そういったものは、プログラムによるアクセスから得られるものには到底追いつけません。
図 5. Cloud API、クライアント ライブラリ、SDK、コンソール
構成、運用、障害対応という観点から言えば、富士山頂へのルートと同じくらいたくさんの道筋がクラウドにはあり、図 5 はそのことを示しています。自分のスキル レベルに合うものや、仕事をやり遂げるのに適したものを自由に選んでください。Google Cloud では、シェル スクリプトやインタラクティブなセッションに使用できる CLI ベースの
SDK
が用意されていますが、必ずしもそれを使わなければならないわけではありません。アプリケーションを開発している場合や、プログラムによるアプローチが好みだという場合は、さまざまな機能を提供する多数の
クライアント ライブラリ
から 1 つを選んで使うことをお勧めします。経験が豊富で特定のニーズに応えられるプログラマーの方であれば、
REST API
自体に直接アクセスするのも手です。逆に、まだ学習の途上だとか、ビジュアルなアプローチのほうが好きだということなら、
コンソール
を使ってもかまいません。
上記ツールに加えて、大規模なトポロジーを定期的に作る必要がある場合は、
Cloud Deployment Manager
の利用を検討するとよいでしょう。クラウド プロバイダーの違いに関係なく機能する、ベンダーに縛られないツールが欲しいということなら、オープンソースの
Terraform
を調べてみてください。これらのソリューションは、いずれも
インフラストラクチャ プログラミングを命令型から宣言型に
転換するものです。リソースのプロビジョニングにおいて開発と運用のワークフローをもっと統一的なものにしなければならない場合は、これがうまく合うかもしれません。
まとめ
以上の話について、かなり大変だとの印象をお持ちだとすれば、それは本当に大変だからです。しかし、諦めないでください。このようなネットワークの基本概念を理解するうえで、すぐに役に立つものがあります。それはドキュメントです。
おそらく皆さんは、ネットワーク ベンダーのウェブサイトに用意されているドキュメント セクションのことをよくご存じでしょう。Google Cloud のネットワーキングについて理解するには、同じように
Google のドキュメント
を熟読するのが一番です。ネットワークの階層レベルやピアリング、ハイブリッド接続といった高水準の概念に関するドキュメントが用意されています。また、個々のクラウド サービスごとにドキュメント セットがあり、コンセプト、ハウツー、クォータ、料金などに細分化されています。それらのクラウド サービスがどのような作りになっているのかを復習し、ブックマークを付けていくと、学習と認定資格取得のプロセスが大幅に楽になります。何よりも、そうして勉強していけば、ずっと優れたクラウド エンジニアになれるでしょう。
最後に、皆さんにはあえて居心地の良い場所の外に出ていくことをお勧めしたいと思います。クラウド エンジニアへの転向は、仮想化、オートメーション、プログラミング、その他新しい分野の専門能力を身につけることを意味します。Google Cloud Platform が VPC をどのように実装しているかを学習するレベルで留まるわけにはいかないのです。短期の目標に加えて長期の目標を設定しましょう。あなたのスキル セットが必要とされ、あなたが価値を提供できる新しい領域はたくさんあります。あなたならできます。1 分たりとも、そのことを疑わないでください。
次回のブログ投稿では、クラウドの学習に対するアプローチについて取り上げる予定です。これを読めば、学習と認定資格の取得プロセスが簡単になり、Professional Cloud Network Engineer を取得するための準備がはかどるはずです。それまでは、Google Cloud に関するノウハウを広げるために、Google Cloud トレーニング チームが用意しているさまざまな手段を試してみてください。そして、今すぐ
Google Cloud 認定資格のページ
にアクセスし、最初の目標を設定しましょう。幸運を祈ります。
- By Tom Taggart, Solution Architect, Google Cloud
GCP オンデマンドトレーニングの日本語提供開始
2018年5月21日月曜日
クラウドコンピューティング、データ分析、機械学習がビジネスに与える可能性を、多くの会社が期待している一方で、現行のクラウドの知識や経験とのギャップに直面している、という
調査結果
が出ています。
このギャップをうめるべく、Google Cloud Platform トレーニングはオンデマンド版と、クラスルーム版を提供していますが、この度 Coursera 社との協業により、日本語によるオンデマンドトレーニングコース、
Google Cloud Platform Big data and Machine Learning Fundamentals
の提供を開始しました。ユーザーインターフェースの日本語化および日本円での購入も同時に開始しております。今後も順次、トレーニングコースおよび専門講座が日本語化される予定です。
なお、日本語で展開されているクラスルームトレーニングも、
Google Cloud Platcorm トレーニングパートナーより
ご確認いただけます。
この機会にぜひ、
Google Cloud トレーニング
よりご参加ください。Google Cloud トレーニング内容は、サイトからご確認いただけます。
目指すは Data Engineer : Google Cloud 認定資格制度がスタート
2016年10月17日月曜日
組織の意思決定を左右する要因としてデータの存在感が増すにつれ、正しいコンテキストとタイミングでデータから新しい情報を得たい決定権者をサポートしてくれる技術プロフェッショナルへの需要が高まっています。
今日、データを取り扱う IT プロフェッショナルは、現世代の IT を基礎として、データ パイプラインのプログラミング、データベースのチューニング、レポート作成、統計分析などをこなしています。
また、それを支えるツールやサービスも進化しており、たとえば
Google Cloud Platform
（GCP）のサービスのうち、特に
Google BigQuery
、
Google Cloud Dataflow
、
Google Cloud Machine Learning
などのフルマネージド サービスは、データのインジェスト、クエリ、変換、データからの知見の抽出などに使えるフルセットのツールを提供しています。
こうした技術スキルを持つ人材と、データでビジネスを変えたい企業とを結びつけるべく、私たちは先ごろ
Google Cloud Certification Program
を発表しました。
Google Certified Professional - Data Engineer
資格を取得すれば、Google のデータ テクノロジーに関するスキルを企業にアピールし、データの問題を抱えている企業の手助けをすることができます。
Google Certified Professional - Data Engineer とは？
未来の企業では、この資格を持つ技術者がデータとインフラの使い方を刷新し、意思決定と事業変革を支える重要な役割を果たす、というのが私たち Google の考えです。
有資格者は、セキュアで信頼性が高く、かつスケーラブルなデータ処理システムの構築、メンテナンス、トラブルシューティングを担うことになるでしょう。したがって、Google Certified Professional - Data Engineer は、この職種の能力を有する人材かどうかを判断するうえで信頼できる標準を確立します。
Google Certified Professional - Data Engineer を持つ技術者であれば、次のことが可能です。
データ分析による事業成果の取りまとめ
スマートな意思決定をサポートする統計モデルの構築
ビジネス プロセスを自動化、単純化する機械学習モデルの作成
セキュアで信頼性が高く、フォールト トレラント、スケーラブルで効率の良いデータ処理システムの設計、構築、メンテナンス、トラブルシューティング
Google Certified Professional - Data Engineer を取得するには？
まず何よりも、現実の世界での実務経験が最良の準備トレーニングになるので、気合を入れて GCP テクノロジーの習得に取り組みましょう。取得を目指す人を支援する
教育資料や講座
も Google から提供されています。
まだ経験が足りない分野を自身で把握するための資料として、
Google Data Engineer Certification Exam Guide
も用意されています。これには、有資格者が持つべきすべてのスキルがリストアップされています。
すべての準備をすでに終えているという方は、
こちら
にサインアップしてください。Google Data Engineer Certification 試験のベータ版リリースに合わせて通知をお送りします。なお、現時点で試験は英語のみで行われていますが、来年には日本語版の試験も開始する予定です。
私たちの側から見ると、クラウドに移行する企業の増加とともに、データの扱いに精通した IT プロフェッショナルへの需要が高まっているのがよくわかります。私たちのお客様は、Google がデータの問題を解決するために使ったのとまったく同じテクノロジーやツール、テクニックによって、データに関する既存および新規の問題を解決したいと考えています。
Google Certified Professional - Data Engineer を有する IT プロフェッショナルは、企業のデータ活用能力を一変させることでしょう。
* この投稿は米国時間 10 月 11 日、Head of Curriculum and Certification である Rochana Golani によって投稿されたもの（投稿は
こちら
）の抄訳です。
- Posted by Rochana Golani, Head of Curriculum and Certification
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