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Vertex AI WorkbenchにおけるSparkカーネル活用：試験対策と実践ベストプラクティス

Google Cloud 認定Professional Machine Learning Engineer試験では、Vertex AI Workbench 上での Spark ジョブの実行とパフォーマンス最適化に関する知識が問われます。本記事では、Dataproc、IAM、Cloud Storage、BigQuery などの統合的な観点から「Spark Kernel Utilization」に関するベストプラクティスを体系的に整理します。

🔧 基礎：Vertex AI Workbench と Spark の関係

Vertex AI Workbench は Jupyter Notebook を中心としたマネージドな開発環境であり、Dataproc や BigQuery、Cloud Storage などと連携させることで、スケーラブルな Spark ジョブ実行環境として利用可能です。

Spark Kernel を利用する際の主な目的：

スケーラブルな前処理・ETL の実行
分散学習パイプラインの構築
リアルタイムのパフォーマンス最適化

✅ 試験対応ベストプラクティス

1. Dataproc の活用（Spark クラスタの管理）

理由：
- マネージド Spark クラスタを提供
- Vertex AI Workbench とのシームレスな接続
- パフォーマンス最適化とリソース効率向上に直結
関連コマンド例（Python）：

  from google.cloud import dataproc_v1
  client = dataproc_v1.ClusterControllerClient()

2. IAM ロールとポリシーによるセキュアアクセスの実装

理由：
- Cloud Storage / BigQuery に対するセキュリティ制御の基本
- VPC Service Control だけでは不十分
- コンプライアンス対策にも必須

3. Cloud Storage + Spark connector の利用

理由：
- 大規模データの効率的な読み書きを実現
- ただし「パフォーマンス最適化・セキュリティ最重要」の文脈では優先度が落ちる

4. BigQuery 連携の留意点

注意点：
- BigQuery は分析に強いが、Spark ジョブのデフォルトデータソースとしては最適でない場合がある
- 特に大量データの頻繁な読み書きには不向き

5. Vertex AI Model Monitoring の誤解

理由：
- モデルの性能監視（精度・予測エラーなど）用であり、Spark ジョブの実行パフォーマンスとは無関係

🧠 試験対策まとめ（覚えておくべき優先度）

項目	優先度	試験での出題傾向
Dataproc + Vertex AI Workbench の接続	★★★★★	毎回のように出題される
IAMロールの実装	★★★★★	セキュリティ文脈で頻出
Cloud Storage + Spark connector	★★★☆☆	パフォーマンス文脈で補足的
BigQuery の直接統合	★★☆☆☆	出題されるが誤答誘導
Vertex AI Model Monitoring	★☆☆☆☆	よくある誤解選択肢

🧪 実務でのTips

Dataproc のオートスケーリング設定により、ジョブの実行時間・コストを最適化できます。
Cloud Storage 上の Parquet や Avro ファイル形式を活用すると、I/O 効率が向上します。
セキュリティ設計では IAM ロールだけでなく、組織ポリシーや VPC SC の補完も検討しましょう。

🎓 結論と推奨アクション

Spark Kernel を Vertex AI Workbench 上で効率よく活用するには、Dataproc を中核に据えたインフラ設計と、IAM による堅牢なアクセス管理が不可欠です。試験ではこの組み合わせを軸にした選択肢が頻出するため、優先的に理解・習得することが合格の近道です。

2025年5月6日

GCPにおけるJupyter Backendの選定と構成ポイント

～Vertex AI Workbench、Dataproc、TFX連携を中心に～

はじめに

GCP上でのJupyterノートブック環境の構築は、データサイエンティストやMLエンジニアがモデル開発・データ分析を行う上で不可欠です。本記事では、GCP Professional Machine Learning Engineer試験で問われる「Jupyter backend selection」に関する代表的なユースケースと、環境ごとの構成ポイントをまとめます。

1. Vertex AI Workbench を使った BigQuery 分析

ユースケース

データサイエンティストが BigQuery上の大規模データ を Jupyter環境で分析 。

必要な構成変更

✅ Vertex AI Workbenchのインストール
✅ **
✅ 正しい pandas_gbq のimport文の使用** （誤ってpandasから読み込んでいるケースに注意）

不要な変更

❌ 認証設定はNotebook実行環境で自動付与される
❌ クエリ構文自体はBigQuery仕様に準拠していれば問題なし

試験対策ポイント

pandas_gbq は from pandas_gbq import read_gbq のように正確にインポート
vaiw.display(df) のようなVertex AI Workbench固有関数の使用に慣れる

2. Dataproc を用いた Jupyter with Spark

ユースケース

分散処理が必要な大規模データ分析や、Spark MLlibを活用したモデル開発

必須構成

✅ --optional-components=ANACONDA,SPARK,JUPYTER のように

Jupyter および Spark をオプションコンポーネントとして追加する

✅ 単一ノード構成（--single-node）でもテスト環境としては有効

試験対策ポイント

--image-version によって使えるコンポーネントが制限される場合があるため、バージョン互換 も確認する

3. TensorFlow Extended (TFX) + Jupyter の統合

ユースケース

MLパイプラインの定義・テスト をJupyter上で行い、TFXによるデプロイまで進める

構成の必須ポイント

✅ tfxモジュールの正確なimport（import tfx.orchestration.pipeline など）
✅ components=[] にてパイプライン構成要素（ExampleGen, Trainer等）を明示的に追加

注意点

❌ LocalDagRunner() はローカル実行用で問題なし
❌ Cloud SQLとの接続（metadata_path）は不要な場合が多い

4. DataprocでのBigQuery連携の最適化

ユースケース

SQLでBigQueryからデータ抽出・整形を行い、DataprocのSpark処理と連携

構成変更ポイント

✅ SQLクエリの最適化 （不要なカラムの除外、絞り込みの明確化など）
✅ テーブル作成時のパーティショニング の追加でパフォーマンス改善

試験対策ポイント

CREATE TABLEの記述時に PARTITION BY を使うとクエリ高速化に有効

まとめ：Backend選定時の意思決定表

使用目的	推奨Backend	主な特徴	試験で問われる設定ポイント
BigQuery分析	Vertex AI Workbench	GUI付きJupyter、pandas_gbq連携	vaiw.display(), pandas_gbq import
Spark分析	Dataproc	分散処理、スケーラブル	–optional-components へのSPARK/JUPYTER追加
MLパイプライン	Vertex AI or local Jupyter + TFX	パイプライン開発・実験向け	正しいTFX importとcomponents定義
大規模SQL前処理	Dataproc + BigQuery	SQL最適化、Spark処理前段	SQL最適化＋パーティショニング

試験対策アドバイス

構文エラーではなく構成ミスに注目！

各問題で問われるのは、多くの場合構文そのものより ライブラリのimport や 必要コンポーネントの指定漏れ 。

単一ノード vs 複数ノードの判断は問題文の文脈に依存 。

試験では「チームで使う」か「個人でローカルテスト」かを見極めるのがポイント。

Vertex AIとDataprocの使い分け ：

分析・探索的作業ならVertex AI、スケーラブル処理や本番デプロイを意識するならDataprocが主流。

2025年5月6日