gcp-gke

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Google Cloud との統合

このスキルでは、すべての GCP のプロビジョニングと運用を、公式の Google Cloud Python クライアントライブラリに委任します。

# Core GCP client library
pip install google-cloud-python

# Vertex AI + Agent Engine (AI/ML workloads)
pip install google-cloud-aiplatform

# Specific service clients (install only what you need)
pip install google-cloud-bigquery      # BigQuery
pip install google-cloud-storage       # Cloud Storage
pip install google-cloud-pubsub        # Pub/Sub
pip install google-cloud-run           # Cloud Run

SDK ドキュメント： https://github.com/googleapis/google-cloud-python Vertex AI SDK： https://cloud.google.com/vertex-ai/docs/python-sdk/use-vertex-ai-python-sdk

すべての GCP のプロビジョニングと運用アクションには、Google Cloud Python SDK を使用してください。このスキルでは、アーキテクチャに関するガイダンス、コストのモデル化、実行前の要件を提供し、実行は SDK が処理します。

アーキテクチャに関するガイダンス

以下については、このスキルを参照してください。

• GCP サービスの選定とトレードオフ分析
• コストの見積もりと最適化（確約利用割引、継続利用割引）
• 実行前に必要な IAM／Workload Identity Federation の要件
• IaC のアプローチ（Terraform AzureRM、Deployment Manager、Config Connector の比較）
• Google Workspace やその他の GCP サービスとの統合パターン
• マルチエージェントのワークフロー設計における Vertex AI Agent Engine

エージェントと AI の機能

機能	ツール
LLM エージェント	Vertex AI Agent Engine
モデルのサービング	Vertex AI Model Garden
RAG	Vertex AI Search + Embeddings API
マルチエージェント	Agent Development Kit (google/adk-python)
MCP	Vertex AI Extensions（MCP 対応）

参考資料

• Google Cloud Python クライアント
• Vertex AI Python SDK
• Google ADK
• GCP 料金計算ツール
• IAM のベストプラクティス
• Workload Identity Federation