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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。

このラボは、「Google Cloud Observability を使用したモニタリングとロギング」コースに登録している受講者を対象としています。準備が整ったらチャレンジを開始しましょう。

テスト対象トピック:

• Cloud Monitoring を初期化する。
• Cloud Operations Monitoring のカスタム指標を作成するために Compute Engine アプリケーションを構成する。
• Cloud Operations のロギング イベントを使ってカスタム指標を作成する。
• Cloud Monitoring ダッシュボードにカスタム指標を追加する。
• Cloud Operations のアラートを作成する。

注: ラボの開始時に、ラボ全体で使用する Cloud Run functions の関数がデプロイされます。最初のいくつかのタスクは Cloud Run functions の関数に依存しないため、デプロイが完了するのを待たずにラボを開始できます。

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

あなたが新たに担当する Jooli Inc. のジュニア クラウド エンジニアとしての業務において、クラウド インフラストラクチャ コンポーネントの管理を支援し、動画運用チームをサポートすることが求められています。主なタスクとして、リソース使用率のモニタリング、ログの分析、アラートの設定、および Jooli Inc. のオンライン サービスに関連する問題の報告が含まれます。

これらのタスクを行うためのスキルや知識があるという前提であるため、手順ガイドは提供されません。

Jooli Inc. の以下の規則に沿う必要があります。

• 特別な指示がない限り、すべてのリソースを リージョンの ゾーンに作成する。
• team-resource の形式で命名する（たとえば、インスタンスには「video-webserver1」のような名前を指定する）。
• 費用対効果の高いリソースサイズを割り当てる。プロジェクトはモニタリングされており、リソースが過剰に使用された場合、そのリソースを含むプロジェクトは終了する（ご自身のプロジェクトも終了する可能性がある）ので注意すること。また、特別な指示がない限り、e2-medium を使用すること。

チャレンジ

新しい仕事の初日、完了させなければならない一連のタスクがマネージャーから与えられます。それでは始めましょう。

あなたの主な担当は Jooli Inc. が提供するメディア アップロード機能です。この機能により、サブスクライバーは Jooli Inc. のさまざまなクラウドベースのメディア制作ツールを使用して動画コンテンツをアップロードし、編集および変換できます。

メディア アップロード機能はサービスの重要な部分であり、サービスのパフォーマンスやコストに影響を与える可能性があるユーザーの行動の変化を認識することは Jooli Inc. にとって極めて重要です。

本日のタスクでは、Cloud Operations のツールを使用して、会社がそのような変化を特定し、迅速に対応できるようにします。マネージャーは会社の懸念事項として、エンドユーザーの行動における最近の変化が、新世代のスマートフォンやタブレットの普及と相まって、4K、さらには 8K の動画などのはるかに高い解像度のメディアの需要を促進していることをあげています。データのストレージは比較的軽微な問題ですが、メディアのアップロードやコード変換をする際に Cloud Run functions が使用するリソースの消費量が制限に達する、または請求額が予期せず急増することのないようにしたいと会社は考えています。

タスク 1. Cloud Monitoring を構成する

1. 最初のタスクでは、Cloud Monitoring をプロジェクトで使えるようにします。

「Media_Dashboard」と呼ばれる基本的な Cloud Monitoring ダッシュボードが自動的に利用可能になりますが、このダッシュボードにアクセスするには、事前にプロジェクトで Cloud Monitoring を有効にする必要があります。

[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 Monitoring が有効であることを確認する

Cloud Monitoring を初期化すると、「Media_Dashboard」という初期のダッシュボードにアクセスできます。以降のタスクでは、この基本的なダッシュボードにカスタム指標を追加します。初期のダッシュボード構成には、動画アップロードのための Cloud Run functions の関数のレイテンシに関する統計データを表示するグラフがいくつか含まれています。

タスク 2. コンピューティング インスタンスを構成して Cloud Monitoring カスタム指標を生成する

1. 次のタスクでは、動画処理キューの長さをチェックするモニタリング サービスが正しく機能しているか確認します。

モニタリング サービスはカスタム指標（opencensus/my.videoservice.org/measure/input_queue_size）を作成します。これにより、Jooli Inc. の動画処理キューの状態をモニタリングできます。このカスタム指標は、「video-queue-monitor」というコンピューティング インスタンスで実行される Go アプリケーションによって作成され、書き込まれます。

コンピューティング インスタンス「video-queue-monitor」がデプロイされ、起動スクリプトを使用して入力キュー モニタリング用の Go アプリケーションをインストールおよび起動します。このアプリケーションは開発環境では完全にテストされていますが、コンピューティング インスタンスの構成は確定されていません。Go アプリケーションは、起動スクリプトによってアプリケーションが正しく構成されるまで、カスタム指標データを書き込みません。

2. コンピューティング インスタンス「video-queue-monitor」の起動スクリプトを変更して、キュー モニタリング アプリケーション（Go アプリケーション）がカスタム指標を作成して書き込めるようにする必要があります。起動スクリプトを更新したらインスタンスを再起動する必要があります。

Go アプリケーションは、起動スクリプトによってコンピューティング インスタンスの「/work/go」ディレクトリにインストールされます。

3. Cloud Monitoring の Metrics Explorer で「input_queue_size」指標を検索すると、アプリケーションが機能しているか確認できます。

[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。動画入力キューのカスタム指標が作成されていることを確認する

タスク 3. Cloud Operations のロギング イベントを使ってカスタム指標を作成する

1. Cloud Operations ログを調べて、Cloud Run functions にアップロードされたメディア ファイルの合計ボリュームをトラックするカスタム指標を作成します。動画アップロードのための Cloud Run functions の関数は Cloud Operations のロギング イベントを作成します。そこには動画処理システムが操作する動画ファイルのタイプに関するメタデータが含まれます。

2. あなたは、4K または 8K の解像度で記録された高解像度の動画ファイルがアップロードされる速度をモニタリングする、「」というカスタムのログベースの指標を構成するように求められました。

Cloud Run functions の関数はすでにこのデータを処理しているので、高度なフィルタモードを使用して Cloud Operations ログを検索すると、Cloud Run functions の「video_processing」関数が高解像度の動画を処理するリクエストを受信するたびに、「textPayload」フィールドに「file_format: 4K」または「file_format: 8K」という文字列を含むログエントリが見つかります。このフィルタを使ってカスタム指標を作成できます。

[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 Operations のロギング イベントを使用したカスタム指標が作成されていることを確認する

タスク 4. Cloud Operations Monitoring の Media Dashboard にカスタム指標を追加する

Media Dashboard にグラフを 2 つ追加する必要があります。

1. コンピューティング インスタンス「video-queue-monitor」で実行されている Go アプリケーションによって生成された、動画入力キューの長さに関するカスタム指標を示すグラフを追加します。
2. カスタム ダッシュボード（Media_Dashboard）に、高解像度動画のアップロード速度に関するカスタムのログベースの指標を示すグラフを追加します。

注: Metrics Explorer と Media Dashboard にログが表示されるまでに 5～10 分かかることがあります。

[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。Media_Dashboard に 2 つのカスタム指標が追加されていることを確認する

タスク 5. 高解像度の動画ファイルのアップロード速度に基づいて Cloud Operations アラートを作成する

• 高解像度の動画アップロード指標を使用してカスタム アラートを作成し、サイズの大きい動画のアップロード速度が 1 秒あたり を超えるとトリガーされるようにします。

[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。カスタム アラートが作成されていることを確認する

ヒントとアドバイス

• ヒント 1. コンピューティング インスタンスの起動スクリプトは「startup_script」と呼ばれるコンピューティング インスタンスのメタデータキーにあります。
• ヒント 2. コンピューティング インスタンスには Cloud Monitoring エージェントがインストールされている必要があります。また、Go アプリケーションは、Google Cloud プロジェクト、インスタンス ID、Compute Engine ゾーンで環境変数を構成する必要があります。
• ヒント 3. 動画のキューの長さをモニタリングする Go アプリケーションは、「gce_instance」リソースタイプに関連付けられている「custom.googleapis.com/opencensus/my.videoservice.org/measure/input_queue_size」と呼ばれる指標にキューの長さに関する指標データを書き込みます。
• ヒント 4. カスタムのログベースの指標を作成するために使用する最も簡単なフィルタは、高度なフィルタクエリ「textPayload=~"file_format\: ([4,8]K).*"」です。これは、目的とする 2 つの高解像度動画形式のすべての Cloud Operations イベントに一致する正規表現です。同じ正規表現を使用して、指標定義でラベルを設定できます。これにより、2 つの高解像度形式のそれぞれに個別の時系列が作成されます。
• ヒント 5. 高解像度の動画を処理する速度をモニタリングするカスタムのログベースの指標に指定されている名前（）を使用する必要があります。

お疲れさまでした

お疲れさまでした。このラボでは、動画のアップロードを処理する Cloud Run functions の関数のパフォーマンスをモニタリングしてアラートを送信するように Cloud Monitoring と Cloud Operations を構成できることを確認しました。まず、プロジェクトの Cloud Monitoring を有効にしてから、カスタム指標を生成するようにコンピューティング インスタンスを構成しました。次に、Cloud Operations のロギング イベントを使用してカスタム指標を作成し、Cloud Operations Monitoring の Media Dashboard にカスタム指標を追加しました。そして最後に、高解像度の動画ファイルのアップロード速度に基づいて Cloud Operations アラートを作成しました。

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: 2025 年 4 月 18 日

ラボの最終テスト日: 2025 年 4 月 18 日

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