2024年版【GCP資格の勉強 PDE編】リアルタイムデータの取込みとデータ集約とは？

Pub/Sub
Dataflow
BigQuery
リアルタイムデータ集約の一般的なフロー
【練習問題】リアルタイムデータの取込みとデータ集約
最新情報とベストプラクティス

2024年版【GCP資格の勉強 PDE編】リアルタイムデータの取込みとデータ集約とは？について解説します。
（★注意：GCP資格 Professional Data Engineer(PDE)試験の公式テキスト・問題集などを元に独自にまとめたものです）

Google Cloud Platform（GCP）のProfessional Data Engineer（PDE）試験において、リアルタイムデータの取込みとデータ集約は重要なトピックです。リアルタイムデータを効率的に取り込み、分析するためには、Pub/Sub、Dataflow、BigQueryといったGCPのサービスを組み合わせて使用します。

以下に、リアルタイムデータの取込みとデータ集約の役割と使い方について説明します。

Pub/Sub

役割: Pub/Subは、リアルタイムメッセージングサービスです。Pub/Subを使用して、さまざまなソースからのデータストリームを収集し、GCPの他のサービスに配信します。
使用方法: データプロデューサー（例: センサーデータ、アプリケーションログ、トランザクションデータなど）がPub/Subのトピックにメッセージを送信し、そのメッセージをサブスクライバー（消費者）が受信します。

Dataflow

役割: Dataflowは、ストリーミングとバッチデータの両方を処理するための完全マネージドなデータ処理サービスです。Dataflowを使用して、収集されたデータの変換、集約、その他の処理を行います。
使用方法: Pub/Subからデータを受け取り、Apache Beamのプログラミングモデルを使用してデータの変換や集約などの処理を行い、結果をBigQueryなどのストレージサービスに送信します。

BigQuery

役割: BigQueryは、大規模データセットに対する高速なSQLクエリを実行するための、完全マネージドなデータウェアハウスサービスです。リアルタイムデータの分析と集約に使用されます。
使用方法: Dataflowから処理されたデータをBigQueryに取り込み、リアルタイム分析やデータの可視化を行います。BigQueryの強力な分析機能を使用して、大規模データセット上で高速なクエリを実行し、インサイトを得られます。

リアルタイムデータ集約の一般的なフロー

データの取込: Pub/Subを使用してリアルタイムデータを取込みます。
データの処理と変換: Dataflowを使用してデータを変換、集約、および処理します。
データの分析: 変換されたデータをBigQueryに送信し、リアルタイムで分析を行います。

【練習問題】リアルタイムデータの取込みとデータ集約

練習問題1: リアルタイムデータ取込みにおけるPub/Subの役割

問題
リアルタイムデータ取込みにおいて、Pub/Subの役割は何ですか？
A. データの長期保存
B. ストリーミングデータの収集と配信
C. データの変換と集約
D. データの可視化と分析
解答
B. ストリーミングデータの収集と配信
解説
Pub/Subは、リアルタイムメッセージングサービスであり、さまざまなソースからのデータストリームを収集し、他のGCPサービスに配信する役割を果たします。

練習問題2: Dataflowがリアルタイムデータ取込みにおいて担う主な機能

問題
Dataflowがリアルタイムデータ取込みにおいて担う主な機能は何ですか？
A. データの長期保存
B. データの変換と集約
C. 高速データクエリ実行
D. データのセキュリティ管理
解答
B. データの変換と集約
解説
Dataflowは、リアルタイムデータの変換、集約、および保存などの処理を行うサービスです。Dataflowにより、収集されたデータを効果的に処理し、分析に適した形式に変換できます。

練習問題3: リアルタイムデータの分析におけるBigQueryの主な機能

問題
リアルタイムデータの分析において、BigQueryの主な機能は何ですか？
A. メッセージキューイング
B. データのリアルタイム分析
C. ストリーミングデータの収集
D. データの長期保存
解答
B. データのリアルタイム分析
解説
BigQueryは、リアルタイムでの大規模データセットに対する高速なSQLクエリ実行を可能にするデータウェアハウスサービスです。リアルタイムデータの分析や集約が効率的に行われます。