gcp-terraform

gcp-terraform

Google Cloud との連携

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

# 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

GCP のプロビジョニングと運用のすべてのアクションには、Google Cloud Python SDK を使用してください。このスキルはアーキテクチャのガイダンス、コストのモデル化、実行前の要件を提供し、実行は SDK が担います。

アーキテクチャのガイダンス

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 と 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-compatible)

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