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[2023年07月]更新のGoogle Professional-Cloud-Architect日本語実際のブレーン知能問題集 [Q14-Q38]

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[2023年07月]更新のGoogle Professional-Cloud-Architect日本語実際のブレーン知能問題集

合格できるProfessional-Cloud-Architect日本語試験更新されたProfessional-Cloud-Architect日本語試験問題集PDFを獲得2023年更新

質問 # 14
ケーススタディ：2 - TerramEarthケーススタディ
会社概要
TerramEarthは、鉱業および農業業界向けの重機を製造しています。
彼らの事業の80％は鉱業から、そして20％は農業からのものです。現在、100カ国に500以上のディーラーとサービスセンターがあります。彼らの使命は、顧客をより生産的にする製品を作ることです。
会社背景
TerramEarthは1946年に、いくつかの小さな家族経営の会社が第二次世界大戦後に再編成するために結集したときに結成されました。会社は彼らの従業員と顧客を気にして、彼らが彼らの家族の拡張メンバーであると考えます。
TerramEarthは、自社のコア製品を革新し、顧客のニーズが変化したときに新しい市場を見つける能力を誇っています。過去20年間、業界の傾向は、人間の操作者と共に大型車を使用することによって生産性を向上させることに大きく向けられてきました。
ソリューションコンセプト
1秒間に120フィールドのデータを収集する2,000万台のTerramEarth車両が稼働しています。
データは車両にローカルに保存され、車両の修理時に分析のためにアクセスできます。
データはメンテナンスポートを介してダウンロードされます。この同じポートを使用して動作パラメータを調整し、新しいコンピューティングモジュールで現場での車両のアップグレードを可能にすることができます。
約200,000台の車両が携帯電話ネットワークに接続されているため、TerramEarthはデータを直接収集できます。 1秒あたり120フィールドのデータレートで、1日あたり22時間の運用。
TerramEarthは、これらの接続された車両から合計約9 TB /日を収集します。
既存の技術環境

TerramEarthの既存のアーキテクチャは、データセンターに常駐するLinuxベースのシステムで構成されています。これらのシステムは、現場からCSVファイルをgzipしてFTPでアップロードし、それらを変換して集約し、データをデータウェアハウスに配置します。このプロセスには時間がかかるため、集約レポートは3週間前のデータに基づいています。
このデータを使用して、TerramEarthは交換部品の優先在庫を確保し、計画外のダウンタイムを60％削減することができました。しかし、データが古くなっているため、一部の顧客は交換部品を待つ間、最長4週間車を購入できません。
ビジネス要件
- 計画外の車両のダウンタイムを1週間以内に短縮します。余剰在庫を運ぶコストを増やす
- 顧客の使用方法に関するより多くのデータでディーラーネットワークをサポートする。自社の機器IPは新製品や新サービスの位置付けを向上させます。
- 特に他の企業と提携する能力を持つ。急成長している農業における種子および肥料の供給者
ビジネス - 顧客に魅力的な共同オファリングを作成する
CEO声明
私達は私達の顧客の生産性を高めるために大型車への傾向を利用することに成功しています。技術の変化は急速に起きており、TerramEarthはコネクテッドデバイス技術を利用して、インテリジェント農業機器などのより良いサービスをお客様に提供しています。この技術により、過去の傾向を利用して自社の車両の運転方法を調整することで、農家の収穫高を25％向上させることができました。これらの進歩は私達が私達が2020年までに私達の収入の50％を生成すると期待する私達の農産物ラインの急速な成長をもたらしました。
CTOステートメント
当社の競争上の優位性は、製造コストの面で他社よりも優れた車両を製造する能力を備えた製造プロセスに常にあります。しかし、さまざまなアプローチを持つ新製品が絶えず開発されており、私たちの業界で次の変革の波を経験するためのスキルが不足していることを私は心配しています。残念ながら、私達のCEOは技術の陳腐化を深刻に受け止めておらず、彼は私達の業界で多くの新しい会社がニッチなプレーヤーであると考えています。私の目標は、段階的な技術革新を通じて、当面の市場のニーズに対応しながら、私たちのスキルを磨くことです。
この質問については、TerramEarthのケーススタディを参照してください。データ検索を高速化するために、より多くの車両がセルラー接続にアップグレードされ、ETLプロセスにデータを送信できるようになります。現在のFTPプロセスはエラーが発生しやすく、接続が失敗するとファイルの先頭からデータ転送が再開されます。これは頻繁に発生します。ソリューションの信頼性を向上させ、セルラー接続でのデータ転送時間を最小限に抑えたいと考えています。あなたは何をするべきか？

  • A. Google API over HTTP（S）を使用して、ファイルを私たち、eu、およびアジアのさまざまなGoogle Cloud Multi-Regional Storageバケットの場所に直接転送します。バケット内のデータを使用してETLプロセスを実行します。
  • B. 異なる地域にあるFTPサーバーを実行している複数のGoogle Container Engineクラスタを使用する。
    データを私たち、EU、およびアジアの多地域バケットに保存します。バケット内のデータを使用してETLプロセスを実行します。
  • C. FTPサーバのGoogle Container Engineクラスタを1つ使用してください。データを多地域バケットに保存します。バケット内のデータを使用してETLプロセスを実行します。
  • D. Google API over HTTP（S）を使用して、私たち、EU、およびアジアの別のGoogle Cloud Regional Storageバケットの場所にファイルを直接転送します。 ETLプロセスを実行して、各地域バケットからデータを取得します。

正解：A


質問 # 15
カスタムJavaアプリケーションをGoogleAppEngineにデプロイします。
デプロイに失敗し、次のスタックトレースが表示されます。

  • A. SHA1の代わりにMD5ハッシュを使用してCLoakedServletクラスを再コンパイルします
  • B. 不足しているJARファイルをアップロードし、アプリケーションを再デプロイします
  • C. すべてのJARファイルにデジタル署名し、アプリケーションを再デプロイします。

正解：C


質問 # 16
Compute Engine VMからのパブリックインターネットアクセスが許可されていない高度に保護された環境で作業しています。オンプレミスのファイルサーバーにアクセスするためのVPN接続がまだありません。 Compute Engineインスタンスに特定のソフトウェアをインストールする必要があります。ソフトウェアはどのようにインストールする必要がありますか？

  • A. 必要なインストールファイルをCloud Source Repositoriesにアップロードします。プライベートGoogle Accessサブネットを使用してサブネット上のVMを構成します。内部IPアドレスのみをVMに割り当てます。 gcloudを使用して、インストールファイルをVMにダウンロードします。
  • B. 必要なインストールファイルをCloud Source Repositoriesにアップロードし、ファイアウォールルールを使用して、Cloud Source RepositoriesのIPアドレス範囲を除くすべてのトラフィックをブロックします。 gsutilを使用して、ファイルをVMにダウンロードします。
  • C. 必要なインストールファイルをCloud Storageにアップロードし、ファイアウォールルールを使用して、Cloud StorageのIPアドレス範囲を除くすべてのトラフィックをブロックします。 gsutilを使用して、ファイルをVMにダウンロードします。
  • D. 必要なインストールファイルをCloud Storageにアップロードします。プライベートGoogle Accessサブネットを使用してサブネット上のVMを構成します。内部IPアドレスのみをVMに割り当てます。 gsutilを使用して、インストールファイルをVMにダウンロードします。

正解：C


質問 # 17
チームは、インターネット上のサードパーティサービスへのアクセスを必要とする新しく構築されたアプリケーションをホストするために、Google Kubernetes Engine（GKE）クラスタを作成する必要があります。あなたの会社は、ComputeEngineインスタンスがGoogleCloudでパブリックIPアドレスを持つことを許可していません。これらのガイドラインに準拠した展開戦略を作成する必要があります。あなたは何をするべきか？

  • A. Compute Engineインスタンスを作成し、インスタンスにNATプロキシをインストールします。インターネット上のサードパーティサービスにアクセスするためにこのプロキシを通過するようにGKE上のすべてのワークロードを構成します
  • B. GKEクラスターをルートベースのクラスターとして構成します。仮想プライベートクラウド（VPC）でプライベートGoogleアクセスを構成する
  • C. GKEクラスターをプライベートクラスターとして構成し、クラスターサブネット用にCloud NATGatewayを構成します
  • D. GKEクラスターをプライベートクラスターとして構成します。仮想プライベートクラウド（VPC）でプライベートGoogleアクセスを構成する

正解：C

解説：
A Cloud NAT gateway can perform NAT for nodes and Pods in a private cluster, which is a type of VPC-native cluster. The Cloud NAT gateway must be configured to apply to at least the following subnet IP address ranges for the subnet that your cluster uses:
Subnet primary IP address range (used by nodes)
Subnet secondary IP address range used for Pods in the cluster
Subnet secondary IP address range used for Services in the cluster
The simplest way to provide NAT for an entire private cluster is to configure a Cloud NAT gateway to apply to all of the cluster's subnet's IP address ranges.
https://cloud.google.com/nat/docs/overview


質問 # 18
マーケティング部門は、プロモーションメールキャンペーンを送信したいと考えています。開発チームは、直接的な運用管理を最小限に抑えたいと考えています。彼らは、1日あたり100〜500,000回のクリックスルーから、幅広い顧客の反応を予測しています。このリンクは、プロモーションについて説明し、ユーザー情報と設定を収集する簡単なWebサイトにつながります。どのインフラストラクチャをお勧めしますか？ （2つ選択）

  • A. Google App Engineを使用してWebサイトを提供し、Google Cloud Datastoreを使用してユーザーデータを保存します。
  • B. マネージドインスタンスグループを使用してウェブサイトを提供し、Google Cloud Bigtableを使用してユーザーデータを保存します。
  • C. Google Container Engineクラスターを使用して、ウェブサイトを提供し、永続ディスクにデータを保存します。
  • D. 単一のCompute Engine仮想マシン（VM）を使用して、Google Cloud SQLがサポートするWebサーバーをホストします。

正解：A、B

解説：
Reference: https://cloud.google.com/storage-options/
References: https://cloud.google.com/storage-options/


質問 # 19
開発マネージャーが新しいアプリケーションを構築しています。彼は、自分の要件を確認し、その要件を満たすために使用できるクラウド技術を特定するよう求めます。 アプリケーションは
1.クラウドポータビリティのためのオープンソース技術に基づく
2.需要に基づいて計算能力を動的に拡張する
3.継続的なソフトウェア配信をサポートする
4.同じアプリケーションスタックの複数の分離コピーを実行する
5.動的テンプレートを使用してアプリケーションバンドルをデプロイする
6. URLに基づいてネットワークトラフィックを特定のサービスにルーティングする
彼のすべての要件を満たすテクノロジーの組み合わせはどれですか？

  • A. Google Compute Engine, Jenkins, and Cloud Load Balancing
  • B. Google Container Engine and Cloud Load Balancing
  • C. Google Compute Engine and Cloud Deployment Manager
  • D. Google Container Engine, Jenkins, and Helm

正解：D

解説：
Explanation
Helm for managing Kubernetes
Kubernetes can base on the URL to route traffic to different location (path)
https://cloud.google.com/kubernetes-engine/docs/tutorials/http-balancer eg.apiVersion: networking.k8s.io/v1beta1 kind: Ingress metadata:
name: fanout-ingress
spec:
rules:
- http:
paths:
- path: /*
backend:
serviceName: web
servicePort: 8080
- path: /v2/*
backend:
serviceName: web2
servicePort: 8080


質問 # 20

  • A. Option B
  • B. Option D
  • C. Option A
  • D. Option C

正解：B

解説：
Google Cloud Platform(GCP) enforces firewall rules through rules and tags. GCP rules and tags can be defined once and used across all regions.
References: https://cloud.google.com/docs/compare/openstack/
https://aws.amazon.com/it/blogs/aws/building-three-tier-architectures-with-security-groups/


質問 # 21
この質問については、MountkirkGamesのケーススタディを参照してください。ゲームアクティビティを時系列データベースサービスに保存するというMountkirkの技術要件を満たすマネージドストレージオプションはどれですか？

  • A. Cloud Bigtable
  • B. クラウドスパナー
  • C. クラウドデータストア
  • D. BigQuery

正解：A

解説：
https://cloud.google.com/blog/products/databases/getting-started-with-time-series-trend-predictions-using-gcp


質問 # 22
この質問については、Dress4Winのケーススタディを参照してください。ソリューションを移行する前に、オンプレミスアーキテクチャがビジネス要件を満たしていることを確認する必要があります。
オンプレミスアーキテクチャにどのような変更を加える必要がありますか？

  • A. マイクロサービスをコンテナー化し、Google Kubernetes Engineでホストします。
  • B. MySQLをv5.7にダウングレードします。これは、Cloud SQL for MySQLでサポートされています。
  • C. RabbitMQをGoogle Pub / Subに置き換えます。
  • D. 事前定義されたCompute Engineマシンタイプに一致するようにコンピューティングリソースのサイズを変更します。

正解：D


質問 # 23
この質問については、TerramEarthのケーススタディを参照してください。会社のデータウェアハウスであるTerramEarthに、信頼性が高くスケーラブルなGCPソリューションを実装する必要があります。 TerramEarthのビジネス要件と技術要件を考慮して、何をすべきですか？

  • A. 既存のデータウェアハウスをBigQueryに置き換えます。連合データソースを使用します。
  • B. 既存のデータウェアハウスを96個のCPUを搭載したComputeEngineインスタンスに置き換えます。 32個のCPUを搭載したComputeEngineプリエンプティブルインスタンスを追加します。
  • C. 既存のデータウェアハウスを96個のCPUを搭載したComputeEngineインスタンスに置き換えます。
  • D. 既存のデータウェアハウスをBigQueryに置き換えます。テーブルパーティショニングを使用します。

正解：A

解説：
Reference:
https://cloud.google.com/solutions/bigquery-data-warehouse#external_sources
https://cloud.google.com/solutions/bigquery-data-warehouse


質問 # 24
ケーススタディ：2-TerramEarthケーススタディ
会社概要
TerramEarthは、鉱業および農業産業向けの重機を製造しています。
彼らのビジネスの80％は鉱業からであり、20％は農業からです。現在、100か国に500を超える販売店とサービスセンターがあります。彼らの使命は、顧客の生産性を高める製品を構築することです。
会社背景
TerramEarthは1946年に設立されました。第二次世界大戦後、家族経営の小規模な会社がいくつか組み直されました。同社は従業員と顧客を大切にし、彼らが家族の拡張メンバーであると考えています。
TerramEarthは、コア製品を革新し、顧客のニーズの変化に応じて新しい市場を見つける能力を誇りに思っています。過去20年間、業界の傾向は主に、人間のオペレーターが大型の車両を使用して生産性を向上させる方向に向かっています。
ソリューションのコンセプト
2000万台のTerramEarth車両が稼働しており、毎秒120フィールドのデータを収集しています。
データは車両にローカルに保存され、車両の整備時に分析のためにアクセスできます。
データはメンテナンスポート経由でダウンロードされます。この同じポートを使用して操作パラメーターを調整することができ、新しいコンピューティングモジュールを使用してフィールドで車両をアップグレードできます。
約200,000台の車両がセルラーネットワークに接続されているため、TerramEarthはデータを直接収集できます。 1秒あたり120フィールドのデータのレートで、1日あたり22時間の稼働。
TerramEarthは、これらの接続された車両から1日あたり合計約9 TBを収集します。
既存の技術環境

TerramEarthの既存のアーキテクチャは、データセンターに常駐するLinuxベースのシステムで構成されています。これらのシステムは、現場からCSVファイルをgzip圧縮し、FTP経由でアップロードし、変換して集計し、データをデータウェアハウスに配置します。このプロセスには時間がかかるため、集計レポートは3週間前のデータに基づいています。
このデータにより、TerramEarthは交換部品を事前に在庫に入れ、車両の計画外のダウンタイムを60％削減できました。ただし、データが古くなっているため、一部のお客様は、部品の交換を待つ間、最長4週間車両を所有していません。
ビジネス要件
-計画外の車両のダウンタイムを1週間未満に短縮します。
余剰在庫を運ぶコストを増やす
-顧客の使用方法に関する詳細なデータでディーラーネットワークをサポートする
彼らの機器IPは、新しい製品やサービスをより適切に位置づけます。
-さまざまな企業、特に
急成長中の農業における種子と肥料のサプライヤー
顧客のための説得力のある共同提供を作成するビジネス
CEOの声明
私たちは、お客様の生産性を向上させるために、大型車への傾向を利用することに成功しています。テクノロジーの変化は急速に進んでおり、TerramEarthは接続デバイステクノロジーを利用して、インテリジェントな農業設備などのより良いサービスをお客様に提供しています。この技術により、過去の傾向を利用して車両の動作を調整することにより、農家の収穫量を25％増加させることができました。これらの進歩は、2020年までに収益の50％を生み出すと予想される農産物ラインの急速な成長につながっています。
CTOの声明
当社の競争上の優位性は、常に製造プロセスにあり、競合他社よりもタワーコストに優れた車両を製造できる能力を備えています。しかし、さまざまなアプローチの新製品が絶えず開発されており、私たちの業界で次の変革の波を経験するスキルが不足していることを懸念しています。残念ながら、私たちのCEOはテクノロジーの陳腐化を真剣に受け止めておらず、業界の多くの新しい企業がニッチなプレーヤーであると考えています。私の目標は、漸進的な革新を通じて差し迫った市場のニーズに対応しながらスキルを構築することです。
この質問については、TerramEarthのケーススタディを参照してください。 TerramEarthは、接続されていないトラックにテレメトリデータを収集するためのサーバーとセンサーを装備しています。来年は、データを使用して機械学習モデルをトレーニングしたいと考えています。コストを削減しながら、このデータをクラウドに保存したいと考えています。
彼らは何をすべきか？

  • A. テレメトリデータをリアルタイムでストリーミングデータフロージョブにプッシュし、データを圧縮してCloud Bigtableに保存します。
  • B. 車両のコンピューターに1時間ごとのスナップショットでデータを圧縮させ、GCS Coldlineバケットに保存します。
  • C. 車両のコンピューターに1時間ごとのスナップショットでデータを圧縮させ、Google Cloud Storage（GCS）Nearlineバケットに保存します。
  • D. データを圧縮するストリーミングデータフロージョブにリアルタイムでテレメトリデータをプッシュし、Google BigQueryに保存します。

正解：D

解説：
Answer should be B - Why would you collect data in Coldline when the purpose is to collect data to analysis down the line and cost wise it should be similar to store such large volume in BQ instead of COldline given the Data access cost involved. ML can be directly done on BQ instead of pulling this data from Coldline into another DB and then applying ML algos on the data which will be more expensive to achieve


質問 # 25
ケーススタディ：4-Dress4Win
会社概要
Dress4winは、ユーザーがウェブサイトやモバイルアプリケーションを使用して自分のワードローブを整理および管理できるようにするウェブベースの会社です。同社はまた、ユーザーとデザイナーや小売業者をつなぐアクティブなソーシャルネットワークも開拓しています。広告、eコマース、紹介、フリーミアムアプリモデルを通じて、サービスを収益化しています。
会社背景
Dress4winのアプリケーションは、創設者のガレージにある数台のサーバーから、同じ場所に配置されたデータセンターにある数百台のサーバーとアプライアンスに成長しました。ただし、そのインフラストラクチャの容量は、アプリケーションの急速な成長には不十分です。この成長とイノベーションを加速したいという同社の要望により、Dress4winはパブリッククラウドへの完全な移行に取り組んでいます。
ソリューションのコンセプト
クラウドへの移行の最初のフェーズとして、Dress4winは開発環境とテスト環境の移行を検討しています。現在のインフラストラクチャが単一の場所にあるため、災害復旧サイトの構築も検討しています。アーキテクチャのどのコンポーネントをそのまま移行できるのか、どのコンポーネントを移行する前に変更する必要があるのか​​は不明です。
既存の技術環境
Dress4winアプリケーションは、単一のデータセンターの場所から提供されます。
データベース：
MySQL-ユーザーデータ、インベントリ、静的データ

Redis-メタデータ、ソーシャルグラフ、キャッシュ

アプリケーションサーバー：
Tomcat-Javaマイクロサービス

Nginx-静的コンテンツ

Apache Beam-バッチ処理

ストレージアプライアンス：
VMホストのiSCSI

ファイバーチャネルSAN-MySQLデータベース

NAS-画像ストレージ、ログ、バックアップ

Apache Hadoop / Sparkサーバー：
データ分析

リアルタイムのトレンド計算

MQサーバー：
メッセージング

ソーシャル通知

イベント

その他のサーバー：
Jenkins、監視、要塞ホスト、セキュリティスキャナー

ビジネス要件

生産のスケーリングされたパリティを使用して、信頼性が高く再現可能な環境を構築します。クラウドの一連のセキュリティとIdentity and Access Management（IAM）のベストプラクティスを定義して遵守することにより、セキュリティを向上させます。
新しいリソースの迅速なプロビジョニングにより、ビジネスの俊敏性とイノベーションのスピードを向上させます。
クラウドでのパフォーマンスのためにアーキテクチャを分析および最適化します。他のすべての要件が満たされている場合は、クラウドに完全に移行します。
技術要件
クラウドでリソースをプロビジョニングするための自動化フレームワークを評価して選択します。緊急時の本番環境からクラウドへのフェイルオーバーをサポートします。容量を節約するためにクラウドに移行できる本番環境サービスを特定します。
可能な限りマネージドサービスを使用します。
通信中および保管中のデータを暗号化します。
本番データセンターとクラウド環境の間の複数のVPN接続をサポートします。
CEOの声明
私たちの投資家は、現在のインフラストラクチャでコストを拡大および抑制できるかどうかを懸念しています。また、新しい競合他社がパブリッククラウドプラットフォームを使用して先行投資を相殺し、より優れた機能の開発に集中できるようになることを懸念しています。
CTOの声明
現在のインフラストラクチャに多額の投資を行ってきましたが、機器の多くが耐用年数の終わりに近づいています。私たちは、新しいプロジェクトを開始する前に、新しいギアがラックに入れられるのを常に数週間待っています。私たちの交通パターンは、朝と週末の夜に最も高くなります。その他の時間帯は、容量の80％がアイドル状態です。
CFOの声明
現在、設備投資は四半期ごとの予測を上回っています。クラウドに移行すると、最初に支出が増加する可能性がありますが、次のハードウェア更新サイクルの前に完全に移行する予定です。今後5年間の総所有コスト（TCO）分析により、クラウド戦略は現在のモデルより30〜50％低くなります。
現在のDress4winシステムアーキテクチャは1つのデータセンターに配置されているため、一部のお客様にとってレイテンシが高くなっています。
将来の評価とクラウドでのパフォーマンスの最適化の時点で、Dress4winは、Googleクラウドプラットフォームのシステムアーキテクチャを複数の場所に分散したいと考えています。
彼らはどちらのアプローチを使うべきですか？

  • A. 個別のマネージドインスタンスグループの一部として、仮想マシンのより近いグループにリクエストを転送する一連の仮想マシンでグローバルロードバランサーを使用します。
  • B. リージョンマネージドインスタンスグループとグローバルロードバランサーを使用して、異なるリージョンのゾーン間に自動フェイルオーバーを提供することで信頼性を高めます。
  • C. リージョナルマネージドインスタンスグループはトラフィックに基づいて各リージョンのインスタンスを個別に拡大できるため、リージョンマネージドインスタンスグループとグローバルロードバランサーを使用してパフォーマンスを向上させます。
  • D. オペレーションチームが管理する仮想マシンのより近いグループにリクエストを転送する一連の仮想マシンでグローバルロードバランサーを使用します。

正解：A


質問 # 26
あなたの会社は、Google Cloudのリソースを使い始めたいのですが、ID管理のために社内のActive Directoryドメインコントローラを保持したいと考えています。 あなたは何をするべきか？

  • A. オンプレミスのActive DirectoryドメインコントローラーをIDプロバイダーとして使用するように構成されたクラウドID対応プロキシを使用する。
  • B. Google Cloud Directory Syncを使用してActive Directoryのユーザー名をクラウドのIDと同期させ、SAML SSOを設定します。
  • C. 管理ディレクトリAPIを使用してActive Directoryドメインコントローラに対して認証します。
  • D. Compute Engineを使用して、Google Cloud Directory Syncを使用してオンプレミスのADドメインコントローラのレプリカであるActive Directory（AD）ドメインコントローラを作成します。

正解：B

解説：
https://cloud.google.com/solutions/federating-gcp-with-active-directory-introduction#implementing_federation


質問 # 27
この質問については、Mountkirk Gamesのケーススタディを参照してください。会社、Mountkirk Gamesのデータベースワークロードの技術アーキテクチャを分析および定義する必要があります。ビジネス要件と技術要件を考慮して、何をすべきですか？

  • A. Cloud Bigtableを使用してMySQLを置き換え、BigQueryを履歴データクエリに使用します。
  • B. Cloud SQLを使用してMySQLを置き換え、Cloud Spannerを履歴データクエリに使用します。
  • C. 時系列データにCloud Bigtableを使用し、トランザクションデータにCloud Spannerを使用し、履歴データクエリにBigQueryを使用します。
  • D. 時系列データにはCloud SQLを使用し、履歴データクエリにはCloud Bigtableを使用します。

正解：A

解説：
Explanation
"Mountkirk Games is building a new game, which they expect to be very popular. They plan to deploy the game's backend on Compute Engine so they can capture streaming metrics, run intensive analytics, and take advantage of its autoscaling server environment and integrate with a managed NoSQL database"


質問 # 28


  • A. Option E
  • B. Option B
  • C. Option C
  • D. Option A
  • E. Option D

正解：A、C

解説：
Explanation
The speed of deployment can be changed by limiting the size of the uploaded app, limiting the complexity of the build necessary in the Dockerfile, if present, and by ensuring a fast and reliable internet connection.
Note: Alpine Linux is built around musl libc and busybox. This makes it smaller and more resource efficient than traditional GNU/Linux distributions. A container requires no more than 8 MB and a minimal installation to disk requires around 130 MB of storage. Not only do you get a fully-fledged Linux environment but a large selection of packages from the repository.
References: https://groups.google.com/forum/#!topic/google-appengine/hZMEkmmObDU
https://www.alpinelinux.org/about/


質問 # 29

  • A. Option B
  • B. Option E
  • C. Option D
  • D. Option C
  • E. Option A

正解：E

解説：
Reference:
https://www.sans.org/reading-room/whitepapers/compliance/ways-reduce-pci-dss-audit-scope-tokenizing-cardho


質問 # 30
要求されているURLパスに基づいて、グローバルな負荷分散のためのソリューションを設計する必要があります。 Googleのベストプラクティスに基づいて、運用の信頼性とエンドツーエンドの転送中の暗号化を確保する必要があります。
あなたは何をするべきか？

  • A. グローバル転送ルールを作成します。 SSLプロキシバランシングを設定します。
  • B. URLマップを使用してHTTPSロードバランサーを作成します。
  • C. 適切なインスタンスグループとインスタンスを作成します。 SSLプロキシの負荷分散を構成します。
  • D. URLマップでクロスリージョンロードバランサーを作成します。

正解：B

解説：
Explanation
Reference https://cloud.google.com/load-balancing/docs/https/url-map


質問 # 31
あなたの会社はユーザーが会社のウェブサイトからダウンロードできるレンダリングソフトウェアを作成します。
あなたの会社は世界中に顧客を持っています。 あなたはすべての顧客のために待ち時間を最小にしたいです。 あなたはグーグルが推奨する慣習に従いたい。
どのようにファイルを保存しますか？

  • A. 地域ごとにゾーンごとに1つずつ、複数のRegional Cloud Storageバケットにファイルを保存します。
  • B. ファイルをRegional Cloud Storageバケットに保存します。リージョンのゾーンごとに1つのバケットです。
  • C. ファイルを複数のMulti-Regional Cloud Storageバケットに保存します（マルチリージョンごとに1つのバケット）。
  • D. Multi-Regional Cloud Storageバケットにファイルを保存してください。

正解：C


質問 # 32
ComputeEngineにいくつかのインスタンスをデプロイしました。セキュリティ要件として、インスタンスにパブリックIPアドレスを設定することはできません。 Google Cloudとオフィスの間にはVPN接続がないため、セキュリティ要件に違反することなく、SSH経由で特定のマシンに接続する必要があります。あなたは何をするべきか？

  • A. ネットワーク内に要塞ホストを作成して、オフィスの場所から要塞ホストにSSHで接続します。要塞ホストから、目的のインスタンスにSSHで接続します。
  • B. すべてのインスタンスをアンマネージドインスタンスグループに追加します。インスタンスグループをバックエンドとしてTCPプロキシ負荷分散を構成します。 TCPプロキシIPを使用してインスタンスに接続します。
  • C. インスタンスがホストされているサブネットでCloudNATを構成します。インスタンスに到達するために、クラウドNATIPアドレスへのSSH接続を作成します。
  • D. インスタンスのIdentity-Aware Proxy（IAP）を構成し、IAPで保護されたトンネルユーザーの役割があることを確認します。 gcloudコマンドラインツールを使用して、インスタンスにSSH接続します。

正解：D

解説：
https://cloud.google.com/iap/docs/using-tcp-forwarding#tunneling_with_ssh Leveraging the BeyondCorp security model. "This January, we enhanced context-aware access capabilities in Cloud Identity-Aware Proxy (IAP) to help you protect SSH and RDP access to your virtual machines (VMs)-without needing to provide your VMs with public IP addresses, and without having to set up bastion hosts. " https://cloud.google.com/blog/products/identity-security/cloud-iap-enables-context-aware-access-to-vms-via-ssh-and-rdp-without-bastion-hosts


質問 # 33
MySQLを使用するアプリケーションをオンプレミスからGoogleCloudに移動します。アプリケーションはComputeEngineで実行され、CloudSQLを使用します。ダウンタイムを最小限に抑え、顧客へのデータ損失を発生させずに、アプリケーションのComputeEngine展開に切り替わる必要があります。最小限の変更でアプリケーションを移行したい。また、カットオーバー戦略を決定する必要があります。あなたは何をするべきか？

  • A. 1。オンプレミスアプリケーションを停止します。
    2.オンプレミスのMySQLサーバーのmysqldumpを作成します。
    3.ダンプをCloudStorageバケットにアップロードします。
    4.ダンプをCloudSQLにインポートします。
    5. ComputeEngineでアプリケーションを起動します。
  • B. 1。ComputeEngineアプリケーションとオンプレミスのMySQLサーバー間のプライベートネットワーク接続を提供するようにCloudVPNを設定します。
    2.オンプレミスアプリケーションを停止します。
    3.オンプレミスのMySQLサーバーのmysqldumpを作成します。
    4.ダンプをCloudStorageバケットにアップロードします。
    5.ダンプをCloudSQLにインポートします。
    6.アプリケーションのソースコードを変更して、両方のデータベースにクエリを書き込み、ローカルデータベースから読み取ります。
    7. ComputeEngineアプリケーションを起動します。
    8.オンプレミスアプリケーションを停止します。
  • C. 1。CloudSQLプロキシとMySQLプロキシを設定します。
    2.オンプレミスのMySQLサーバーのmysqldumpを作成します。
    3.ダンプをCloudStorageバケットにアップロードします。
    4.ダンプをCloudSQLにインポートします。
    5.オンプレミスアプリケーションを停止します。
    6. ComputeEngineアプリケーションを起動します。
  • D. 1。ComputeEngineアプリケーションとオンプレミスのMySQLサーバー間のプライベートネットワーク接続を提供するようにCloudVPNを設定します。
    2.オンプレミスアプリケーションを停止します。
    3.オンプレミスのMySQLサーバーに対して読み取りと書き込みを行うように構成されたComputeEngineアプリケーションを起動します。
    4. CloudSQLでレプリケーション構成を作成します。
    5. CloudSQLレプリカからの接続を受け入れるようにソースデータベースサーバーを構成します。
    6. CloudSQLレプリカ構成を完成させます。
    7.レプリケーションが完了したら、ComputeEngineアプリケーションを停止します。
    8. CloudSQLレプリカをスタンドアロンインスタンスにプロモートします。
    9. CloudSQLスタンドアロンインスタンスの読み取りと書き込みを行うように構成されたComputeEngineアプリケーションを再起動します。

正解：D


質問 # 34

MySQL - user data, inventory, static data
* Redis - metadata, social graph, caching
* Application servers:
Tomcat - Java micro-services
* Nginx - static content
* Apache Beam - Batch processing
* Storage appliances:
iSCSI for VM hosts
* Fiber channel SAN - MySQL databases
* NAS - image storage, logs, backups
* Apache Hadoop/Spark servers:
Data analysis
* Real-time trending calculations
* MQ servers:
Messaging
* Social notifications
* Events
* Miscellaneous servers:
Jenkins, monitoring, bastion hosts, security scanners
* Business Requirements
* Build a reliable and reproducible environment with scaled parity of production. Improve security by defining and adhering to a set of security and Identity and Access Management (IAM) best practices for cloud.

  • A. Configure their legacy web servers to allow requests that contain user-Agent HTTP header when the value matches GoogleStackdriverMonitoring-- UptimeChecks (https://cloud.google.com/monitoring)
  • B. In the Cloud Platform Console download the list of the uptime servers' IP addresses and create an inbound firewall rule
  • C. Configure their load balancer to pass through the User-Agent HTTP header when the value matches GoogleStackdriverMonitoring-UptimeChecks (https://cloud.google.com/monitoring)
  • D. Install the Stackdriver agent on all of the legacy web servers.

正解：A


質問 # 35
この質問については、MountkirkGamesのケーススタディを参照してください。あなたは新しいゲームバックエンドプラットフォームアーキテクチャを担当しています。ゲームはRESTAPIを介してバックエンドと通信します。
Googleが推奨する方法に従いたい。バックエンドをどのように設計する必要がありますか？

  • A. バックエンドのインスタンステンプレートを作成します。すべてのリージョンについて、単一ゾーンのマネージドインスタンスグループにデプロイします。 L4ロードバランサーを使用します。
  • B. バックエンドのインスタンステンプレートを作成します。すべてのリージョンについて、単一ゾーンのマネージドインスタンスグループにデプロイします。 L7ロードバランサーを使用します。
  • C. バックエンドのインスタンステンプレートを作成します。すべてのリージョンについて、マルチゾーンマネージドインスタンスグループにデプロイします。 L4ロードバランサーを使用します。
  • D. バックエンドのインスタンステンプレートを作成します。すべてのリージョンについて、マルチゾーンマネージドインスタンスグループにデプロイします。 L7ロードバランサーを使用します。

正解：D

解説：
Explanation
https://cloud.google.com/solutions/gaming/cloud-game-infrastructure#dedicated_game_server


質問 # 36
あなたの会社は、世界中に分散しているユーザーが写真をアップロードして、他の選択したユーザーと共有できるようにする新しいアプリケーションを開発しています。このアプリケーションは、何百万もの同時ユーザーをサポートします。開発者が、基盤となるインフラストラクチャを作成および保守することなく、コードの構築だけに集中できるようにする必要があります。アプリケーションをデプロイするためにどのサービスを使用する必要がありますか？

  • A. App Engine
  • B. Google Kubernetes Engine
  • C. クラウドエンドポイント
  • D. コンピューティングエンジン

正解：A

解説：
Reference:
https://cloud.google.com/appengine/docs/standard/go/how-requests-are-handled


質問 # 37

  • A. Option B
  • B. Option D
  • C. Option C
  • D. Option A

正解：D

解説：
https://cloud.google.com/docs/enterprise/best-practices-for-enterprise-organizations#projects-and- access


質問 # 38
......

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