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。
