ARC106

概要

チャレンジラボでは、シナリオと一連のタスクが提供されます。手順ガイドに沿って進める形式ではなく、コース内のラボで習得したスキルを駆使して、ご自身でタスクを完了していただきます。タスクが適切に完了したかどうかは、このページに表示される自動スコアリング システムで確認できます。

チャレンジラボは、Google Cloud の新しいコンセプトについて学習するためのものではありません。デフォルト値を変更する、エラー メッセージを読み調査を行ってミスを修正するなど、習得したスキルを応用する能力が求められます。

100% のスコアを達成するには、制限時間内に全タスクを完了する必要があります。

設定

[ラボを開始] ボタンをクリックする前に

こちらの説明をお読みください。ラボには時間制限があり、一時停止することはできません。タイマーは、Google Cloud のリソースを利用できる時間を示しており、[ラボを開始] をクリックするとスタートします。

このハンズオンラボでは、シミュレーションやデモ環境ではなく実際のクラウド環境を使って、ラボのアクティビティを行います。そのため、ラボの受講中に Google Cloud にログインおよびアクセスするための、新しい一時的な認証情報が提供されます。

このラボを完了するためには、下記が必要です。

• 標準的なインターネット ブラウザ（Chrome を推奨）

注: このラボの実行には、シークレット モード（推奨）またはシークレット ブラウジング ウィンドウを使用してください。これにより、個人アカウントと受講者アカウント間の競合を防ぎ、個人アカウントに追加料金が発生しないようにすることができます。

• ラボを完了するための時間（開始後は一時停止できません）

注: このラボでは、受講者アカウントのみを使用してください。別の Google Cloud アカウントを使用すると、そのアカウントに料金が発生する可能性があります。

チャレンジ シナリオ

あなたは、新たにジュニア データ エンジニアの職務についたところです。これまでは、BigQuery、Pub/Sub、Dataflow を使用してチームがデータを作成、管理するのを支援してきました。

これらのタスクのスキルや知識がすでにあると想定されています。

チャレンジ

あなたの任務は、新たに結成された開発チームが取り組んでいる、リアルタイムの環境センサー データに関する新しいプロジェクトの初期の作業をサポートすることです。チームから、Pub/Sub と Dataflow を使用して温度データを BigQuery にストリーミングする作業を支援するよう依頼されました。次のタスクを完了するよう求められています。

• Dataflow ジョブの一時的な場所として Cloud Storage バケットを作成する。
• ストリーミング データを受信するための BigQuery データセットとテーブルを作成する。
• Pub/Sub トピックを作成し、トピックにメッセージをパブリッシュするテストを行う。
• Dataflow ジョブを作成して実行し、Pub/Sub トピックから BigQuery にデータをストリーミングする。
• クエリを実行してストリーミング データを検証する。

以下のような基準に従う必要があります。

• 必要な API（Dataflow など）が正常に有効になっていること。
• 特別な指示がない限り、すべてのリソースを リージョンに作成すること。

それぞれのタスクについて以下に詳しく説明します。それでは始めましょう。

タスク 1. Cloud Storage バケットを作成する

• プロジェクト ID をバケット名として使用して、Cloud Storage バケットを作成します。

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 Cloud Storage バケットを作成する

タスク 2. BigQuery データセットとテーブルを作成する

1. 米国（マルチリージョン）というリージョンに、 という BigQuery データセットを作成します。

2. 作成したデータセットに、 という名前のテーブルを作成し、STRING 型の data 列を追加します。

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 BigQuery データセットとテーブルを作成する

タスク 3. Pub/Sub トピックを設定する

1. という名前の Pub/Sub トピックを作成します。

• デフォルトの設定を使用します。[デフォルトのサブスクリプションを追加する] チェックボックスがオンになっています。

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 Pub/Sub トピックを作成する

タスク 4. Dataflow パイプラインを実行して、Pub/Sub から BigQuery にデータをストリーミングする

1. という名前の Dataflow ジョブを作成して実行し、前のタスクで作成した Pub/Sub トピックと BigQuery テーブルを使用して、Pub/Sub トピックから BigQuery にデータをストリーミングします。

• カスタム Dataflow テンプレートを使用します。

• Cloud Storage に保存されているテンプレート ファイルのパスとして、以下を使用します。

  gs://dataflow-templates-{{{project_0.default_region | Region }}}/latest/PubSub_to_BigQuery

• 前のタスクで作成した Pub/Sub トピックを使用します。

• 前のタスクで作成した Cloud Storage バケットを一時的な場所として使用します。

• 前のタスクで作成した BigQuery データセットとテーブルを出力テーブルとして使用します。、

• をリージョン エンドポイントとして使用します。

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 Pub/Sub から BigQuery にデータをストリーミングする Dataflow パイプラインを作成する

タスク 5. テスト メッセージをトピックにパブリッシュし、BigQuery でデータを検証する

1. Message に次のコード構文を使用して、トピックにメッセージをパブリッシュします。{"data": "73.4 F"}

• 注: 73.4 F は任意の値に置き換えることができます。

2. BigQuery で SELECT ステートメントを実行して、テーブルにテスト メッセージが入力されていることを確認します。

注: BigQuery テーブルにテスト メッセージが表示されない場合は、Dataflow ジョブのステータスが Running になっていることを確認してから、別のテスト メッセージを送信してください。

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 トピックにテスト メッセージをパブリッシュし、BigQuery でデータを検証する

お疲れさまでした

これで完了です。このラボでは、Cloud Storage バケット、BigQuery データセットとテーブル、Pub/Sub トピック、Dataflow ジョブを正常に作成し、Pub/Sub から BigQuery にデータをストリーミングしました。また、トピックにテスト メッセージをパブリッシュし、BigQuery でデータを検証しました。

Google Cloud トレーニングと認定資格

Google Cloud トレーニングと認定資格を通して、Google Cloud 技術を最大限に活用できるようになります。必要な技術スキルとベスト プラクティスについて取り扱うクラスでは、学習を継続的に進めることができます。トレーニングは基礎レベルから上級レベルまであり、オンデマンド、ライブ、バーチャル参加など、多忙なスケジュールにも対応できるオプションが用意されています。認定資格を取得することで、Google Cloud テクノロジーに関するスキルと知識を証明できます。

マニュアルの最終更新日: 2024 年 7 月 17 日

ラボの最終テスト日: 2024 年 3 月 21 日

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