ガイドブックのロードマップクイズ
- ドメインマップで、Storage ドメインと Database ドメインが属するレイヤーはどれですか？
- A) Foundations
- B) Connectivity
- C) State
- D) Cross-cutting
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解答: C) State
解説: ドメインマップの表では、Storage（fio で測定した EBS gp2 と gp3 の比較）と Database（オペレーターの動向と 1 億行の ClickHouse ベンチマーク）は、どちらも「State」レイヤーに属します。Foundations には Linux と Container、Connectivity には Networking と Service Mesh、Cross-cutting には Security & Policy、GitOps、Platform Engineering、Container Registry、Observability、Operations Guide が含まれます。
- ロードマップの学習フローマップに沿ったレイヤーの順序はどれですか？
- A) Orchestration → Foundations → Connectivity → State → Data & AI → Cross-cutting
- B) Foundations → Orchestration → Connectivity → State → Data & AI → Cross-cutting
- C) Foundations → Connectivity → Orchestration → Data & AI → State → Cross-cutting
- D) Cross-cutting → Foundations → Orchestration → Connectivity → State → Data & AI
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解答: B) Foundations → Orchestration → Connectivity → State → Data & AI → Cross-cutting
解説: 学習フローマップでは、ガイドブックの 15 のドメインが、「Foundations（Linux/Container）から Orchestration（Kubernetes/EKS）、Connectivity（Networking/Service Mesh）、State（Storage/Database）、Data & AI（Data Pipeline/AI-ML）を経て、Cross-cutting の関心事（Security/GitOps/Platform/Container Registry/Observability/Operations）へ」と流れる構成になっています。Linux カーネルからクラウドネイティブスタック全体を扱う、一続きの学習ストーリーです。
- 次のうち、ロードマップの測定済みベンチマークシリーズに含まれないドメインはどれですか？
- A) Service Mesh（Istio sidecar と ambient）
- B) Storage（EBS gp2 と gp3）
- C) Database（EKS 上の ClickHouse）
- D) GitOps（ArgoCD、Flux）
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解答: D) GitOps（ArgoCD、Flux）
解説: 測定済みベンチマークシリーズは、「過去に AWS リソース上で実行した結果を報告するドキュメント」で構成されています。具体的には、Istio sidecar と ambient（mTLS データプレーンごとの P50/P99 レイテンシーと、ロールアウト中の 503 発生率）、EBS gp2 と gp3 のベンチマーク（容量が同じ場合の IOPS が 10 倍異なる点と、gp2 のバーストクレジット枯渇）、EKS 上の ClickHouse ベンチマーク（1 億行の取り込みスループット、圧縮率、クエリレイテンシー）、Kafka on EKS のベンチマーク（単一実行における RF3/RF1 のスループット記録など）、および Pod Network Benchmark です。このリストには 5 項目あります。GitOps は Cross-cutting ドメインですが、このシリーズに測定済みページはありません。
- 推奨パス③「Data & AI platform」の推奨される読む順序はどれですか？
- A) AI/ML → Data Pipeline → Database → Storage
- B) Storage → Database → Data Pipeline (Kafka → Spark → Airflow → Flink) → AI/ML (vLLM → Ray → Kubeflow)
- C) Data Pipeline → Storage → AI/ML → Database
- D) Database → Storage → AI/ML → Data Pipeline
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解答: B) Storage → Database → Data Pipeline (Kafka → Spark → Airflow → Flink) → AI/ML (vLLM → Ray → Kubeflow)
解説: パス③は「Storage → Database → Data Pipeline (Kafka → Spark → Airflow → Flink) → AI/ML (vLLM → Ray → Kubeflow)」の順に進みます。また、GPU とスケジューリング制御が必要な場合は、Kubernetes Core Concepts の Custom Scheduler の各パートも含めるよう勧めています。State レイヤーから Data & AI レイヤーへと進む経路です。
- 推奨パス①「Infrastructure onboarding」では、理解度をどのように確認するようロードマップが勧めていますか？
- A) 各ドキュメントのクイズに取り組みながら、ラボも並行して進める
- B) 測定済みベンチマークシリーズ全体を先に読む
- C) ダイアグラムの Share Card をエクスポートする
- D)
llms.txtの URL を LLM に渡して要約を依頼する
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解答: A) 各ドキュメントのクイズに取り組みながら、ラボも並行して進める
解説: パス①は「Linux Basics → Container Technology → Introduction to Kubernetes → Core Concepts（Pod/Service/ストレージ/構成）→ EKS Cluster Creation → Network Fundamentals」の順に進み、「各ドキュメントのクイズで理解度を確認し、ラボも並行して進める」よう勧めています。ラボは labs/README.md から始められます。測定済みベンチマークシリーズは、パス② Platform / SRE の根拠として紹介されています。
- LinkedIn のフィードで実際に動くダイアグラムを投稿したいとします。ロードマップにある 30 秒の手順はどれですか？
- A) ビューアーを画面録画し、GIF に変換する
- B) ツールバーの Live/Still 切り替えが Live になっていることを確認し、Export（
E）→ WebM で 6 秒のトレースアニメーションをダウンロードする - C) Export → SVG でエクスポートし、動画として LinkedIn にアップロードする
- D) Route Probe（
R）でパスを解決し、「Copy diagram」でクリップボードにコピーする
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解答: B) ツールバーの Live/Still 切り替えが Live になっていることを確認し、Export（E）→ WebM で 6 秒のトレースアニメーションをダウンロードする
解説: 各インタラクティブダイアグラムは https://www.atomai.click/kubernetes-docs/archmaps/<name>.html で開きます。ビューアーツールバーの Export ボタン（ショートカット E）から、その場で共有用ファイルを作成できます。利用できる形式はビューアーのバージョン、ブラウザーのサポート、現在の選択によって異なります。手順は次のとおりです。(1) ダイアグラムを開く。(2) 矢印に沿って流れる動きが録画されるよう、Live/Still 切り替えが Live になっていることを確認する。(3) 動きのある投稿には Export → WebM、静的な 1200×630 のプレビューには Export → Share Card を選ぶ。(4) 元のドキュメントの URL と一緒に投稿する。WebM では「6 秒間の動きを録画しています…」と表示された後にファイルがダウンロードされます。トレースアニメーション付きのダイアグラムと、ブラウザーの MediaRecorder サポートが必要です。SVG はスライド用のデュアルテーマ対応ベクター形式です。
- Export メニューの Route Share Card に関する説明として正しいものはどれですか？
- A) すべてのダイアグラムに常に表示され、近くにある図形の間の経路を自動的に推測する
- B) Route Probe（
R）で 2 つのノード間のパスを解決した後にのみ表示され、作成者が定義した有向関係だけをたどる - C) ノードの上流／下流の到達可能性を、影響範囲分析として表示する
- D) クリップボードへのコピーだけに対応し、ダウンロードには対応しない
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解答: B) Route Probe（R）で 2 つのノード間のパスを解決した後にのみ表示され、作成者が定義した有向関係だけをたどる
解説: Export メニューの表によると、Route Share Card は 1200×630 の PNG で、ダウンロードのみ可能です。「Route Probe（R）で 2 つのノード間のパスを解決した後にのみ表示」されます。真実性の境界に関するセクションでは、「Route Share Card は作成者が定義した有向関係だけをたどる。図形の配置から経路を推測せず、古い、または到達不能な経路のエクスポートを拒否する」と説明しています。上流／下流の到達可能性を示すのは別の Reach Share Card であり、それも影響分析、影響範囲、障害、またはランタイムの因果関係として提示してはいけません。
- Share Card などのエクスポートファイルについて、ロードマップは「真実性の境界」でどのような立場を示していますか？
- A) エクスポートは情報共有用の素材であり（アーキテクチャが検証された証拠ではない）、Share Card は検証済みだと主張しない
- B) Share Card には「検証済み」のバッジが自動で付与され、検証の証拠として使える
- C) エクスポートが正式な成果物となり、公開 HTML に置き換わる
- D) Reach Share Card はランタイムの障害伝播を測定するため、インシデント報告書にそのまま使える
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解答: A) エクスポートは情報共有用の素材であり（アーキテクチャが検証された証拠ではない）、Share Card は検証済みだと主張しない
解説: このセクションの最初の箇条書きには、「エクスポートは情報共有用の素材です。アーキテクチャが検証された証拠ではなく、公開 HTML や作成者自身による検証に取って代わるものでもありません。Share Card が検証済みだと主張することはありません」とあります。同様に、Reach Share Card が示すのは作成者の定義した到達可能性だけです。影響分析、影響範囲、障害、またはランタイムの因果関係として提示してはいけません。