Associate Data Practitioner 問題の一覧 › 3. データパイプラインのオーケストレーション
Workflows と Cloud Composer の違いについて正しい記述を2つ選択してください（2つ選択）。
※ 該当するものをすべて選択（2つ）
- Workflows はサーバーレスで、実行回数に応じた従量課金である
- Workflows は Python の DAG を実行するために Airflow を内部で使う
- Composer は環境が常時稼働し、複雑な DAG やバックフィルに向く
- どちらも Dataflow ジョブを起動できないため使えない
- Composer は HTTP API の簡単な連携だけに特化している
💡 答えと解説を見る
答え：A・C（Workflows はサーバーレスで、実行回数に応じた従量課金である／Composer は環境が常時稼働し、複雑な DAG やバックフィルに向く）
Workflows はサーバーレスで従量課金、Composer は常時稼働の環境で複雑な DAG やバックフィルに適する。Workflows は Airflow を使わず、Composer は HTTP 連携に特化していない。また両者とも Dataflow ジョブを起動できる。
Workflows はサーバーレスで従量課金、Composer は常時稼働の環境で複雑な DAG やバックフィルに適する。Workflows は Airflow を使わず、Composer は HTTP 連携に特化していない。また両者とも Dataflow ジョブを起動できる。
関連サービス
| Dataflow | Apache Beam ベースのマネージド処理基盤。バッチ＆ストリーミング統一、オートスケール |
| Cloud Composer | マネージド Airflow。DAG で複雑なパイプライン・依存・リトライを管理 |
| DAG | 有向非巡回グラフ。タスクと依存関係の定義（Airflow） |
| Workflows | サーバーレスで API 呼び出しを YAML でつなぐ軽量オーケストレーション |
※ 学習用に作成したオリジナル問題です。本番試験とは異なります。