Professional-Cloud-Architect日本語試験問題集合格させるのは2023年最新の認証済み試験問題 [Q116-Q135]

Professional-Cloud-Architect日本語試験問題集合格させるのは2023年最新の認証済み試験問題

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質問 # 116
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。
Dress4Winは、オンプレミスのMySQL展開をクラウドに移行する方法についてアドバイスを求めています。
移行中の自社運用ソリューションへのダウンタイムとパフォーマンスへの影響を最小限に抑えたいと考えています。
どのアプローチをお勧めしますか？

• A. クラウドに新しいMySQLクラスターを作成し、オンプレミスとクラウドの両方のMySQLマスターへの書き込みを開始するようにアプリケーションを構成し、カットオーバー時に元のクラスターを破棄します。
• B. クラウド環境でMySQLレプリカサーバー/スレーブをセットアップし、カットオーバーまでオンプレミスのMySQLマスターサーバーからの非同期レプリケーション用に構成します。
• C. MySQLレプリカサーバーのダンプをクラウド環境に作成し、Google Cloud Datastoreにロードし、カットオーバー時にCloud Datastoreの読み取り/書き込みを行うようにアプリケーションを構成します。
• D. オンプレミスのMySQLマスターサーバーのダンプを作成し、シャットダウンしてクラウド環境にアップロードし、新しいMySQLクラスターにロードします。

正解：B

質問 # 117
Cloud CDNを使用して、Compute Engineインスタンスグループでホストされている静的HTTP（S）Webサイトコンテンツを配信しています。キャッシュヒット率を向上させたい。
あなたは何をするべきか？

• A. クラウドストレージバケット内の静的コンテンツを複製します。 CloudCDNをその上のロードバランサーに向けます
• B. HTTP（S）ヘッダー「Cache-Region」がユーザーの最も近いリージョンを指していることを確認してください。
• C. キャッシュされたオブジェクトの有効期限を短くします。
• D. キャッシュキーをカスタマイズして、キーからプロトコルを省略します。

正解：D

解説：
bucket.
Reference:
Reference https://cloud.google.com/cdn/docs/bestpractices#
using_custom_cache_keys_to_improve_cache_hit_ratio

質問 # 118
Cloud StorageにHTTPリクエストを行うアプリケーションがあります。 5xxおよび429のHTTPステータスコードでリクエストが失敗することがあります。
これらのタイプのエラーをどのように処理すればよいですか？

• A. Cloud Storageバケットが地理的冗長性のために複数地域であることを確認します。
• B. https://status.cloud.google.com/feed.atomを監視し、Cloud Storageがインシデントを報告していない場合にのみリクエストを行います。
• C. 切り捨てられた指数バックオフ戦略を使用して再試行ロジックを実装します。
• D. パフォーマンスを向上させるには、HTTPではなくgRPCを使用します。

正解：C

解説：
Explanation
Reference https://cloud.google.com/storage/docs/json_api/v1/status-codes

質問 # 119

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

正解：A

質問 # 120
あなたの会社のテストスイートは、Linux仮想マシン上で毎日テストを実行するカスタムC ++アプリケーションです。 完全なテストスイートには、テスト用に予約された限られた数のオンプレミスサーバーで実行するのに数時間かかります。 あなたの会社は、テストインフラストラクチャをクラウドに移行して、システムへの変更を完全にテストするのにかかる時間を短縮し、テストをできるだけ変更しないようにしたいと考えています。 どのクラウドインフラストラクチャをお勧めしますか？

• A. Google Compute Engineで管理された自動スケーリングを使用したインスタンスグループ
• B. Apache Hadoopジョブを実行して各テストを処理するGoogle Cloud Dataproc
• C. Google App Engine with Google Stackdriver for logging
• D. Google Compute Engineの非管理対象インスタンスグループとネットワーク負荷分散システム

正解：A

解説：
Google Compute Engine enables users to launch virtual machines (VMs) on demand. VMs can be launched from the standard images or custom images created by users.
Managed instance groups offer autoscaling capabilities that allow you to automatically add or remove instances from a managed instance group based on increases or decreases in load.
Autoscaling helps your applications gracefully handle increases in traffic and reduces cost when the need for resources is lower.
Incorrect Answers:
B: There is no mention of incoming IP data traffic for the custom C++ applications.
C: Apache Hadoop is not fit for testing C++ applications. Apache Hadoop is an open-source software framework used for distributed storage and processing of datasets of big data using the MapReduce programming model.
D: Google App Engine is intended to be used for web applications.
Google App Engine (often referred to as GAE or simply App Engine) is a web framework and cloud computing platform for developing and hosting web applications in Google-managed data centers.
References: https://cloud.google.com/compute/docs/autoscaler/

質問 # 121
あなたの会社は、1つのMySQLインスタンスで複数のデータベースを実行します。 定期的に特定のデータベースのバックアップを取る必要があります。 バックアップアクティビティはできるだけ早く完了する必要があり、ディスクのパフォーマンスに影響を与えることはできません。 ストレージをどのように設定する必要がありますか？

• A. gcloudツールを使用して永続ディスクスナップショットを使用して定期的にバックアップを取るようにcronジョブを設定します。
• B. gcsfuseを使用して、インスタンスに直接ボリュームとしてGoogle Cloud Storageバケットをマウントし、mysqldumpを使用してマウントされた場所にバックアップを書き込みます
• C. 追加の永続ディスクボリュームをRAID10アレイの各仮想マシン（VM）インスタンスにマウントし、LVMを使用してCloud Storageに送信するスナップショットを作成します。
• D. ローカルSSDボリュームをバックアップの場所としてマウントします。 バックアップが完了したら、gsutilを使用してバックアップをGoogle Cloud Storageに移動します。

正解：B

解説：
https://cloud.google.com/storage/docs/gcs-fuse

質問 # 122
アプリケーション開発チームがアドバイスを求めてやって来ました。彼らはGo1.12を使用してHTTP（S）APIを作成してデプロイすることを計画しています。 APIのワークロードは非常に予測不可能であり、トラフィックのピーク時に信頼性を維持する必要があります。彼らは、このアプリケーションの運用オーバーヘッドを最小限に抑えたいと考えています。どのようなアプローチをお勧めしますか？

• A. AppEngine標準環境用のアプリケーションを開発します
• B. ComputeEngineにデプロイするときにマネージドインスタンスグループを使用する
• C. コンテナを使用してアプリケーションを開発し、Google Kubernetes Engine（GKE）にデプロイします
• D. カスタムランタイムを使用してAppEngineフレキシブル環境用のアプリケーションを開発する

正解：A

質問 # 123

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

正解：A、D、F

質問 # 124
あなたはオンライン分析処理（OLAP）マーケティング分析および報告ツールを構築することを任されています。
これには、数百テラバイトのデータを処理できるリレーショナルデータベースが必要です。 そのようなアプリケーションに対してGoogleが推奨するツールは何ですか？

• A. Cloud SQL、これは完全に管理されたリレーショナルデータベースであるため
• B. クラウドスパナは、グローバルに分散されているため
• C. BigQuery、これは表形式データの大規模処理用に設計されているため
• D. Cloud Firestore、デバイス間でリアルタイムの同期を提供するため

正解：C

解説：
Because this requires a relational database
https://cloud.google.com/files/BigQueryTechnicalWP.pdf
BigQuery is relational database and suport OLAP
Cloud Spanner OLTP

質問 # 125
ケーススタディ：6 - TerramEarth
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。約
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。
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日あたり22時間の運用で1秒あたり120フィールドのデータレートで、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、単一の米国西海岸ベースのデータセンターに常駐するLinuxおよびWindows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、データをデータウェアハウスに保存します。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週間以内に減らします。
* Support the dealer network with more data on how their customers use their equipment to better
* position new products and services
Have the ability to partner with different companies - especially with seed and fertilizer suppliers
* in the fast-growing agricultural business - to create compelling joint offerings for their customers.
Technical Requirements
Expand beyond a single datacenter to decrease latency to the American Midwest and east
* coast.
Create a backup strategy.
* Increase security of data transfer from equipment to the datacenter.
* Improve data in the data warehouse.
* Use customer and equipment data to anticipate customer needs.
* Application 1: Data ingest
A custom Python application reads uploaded datafiles from a single server, writes to the data warehouse.
Compute:
Windows Server 2008 R2
* - 16 CPUs
- 128 GB of RAM
- 10 TB local HDD storage
Application 2: Reporting
An off the shelf application that business analysts use to run a daily report to see what equipment needs repair. Only 2 analysts of a team of 10 (5 west coast, 5 east coast) can connect to the reporting application at a time.
Compute:
Off the shelf application. License tied to number of physical CPUs
* - Windows Server 2008 R2
- 16 CPUs
- 32 GB of RAM
- 500 GB HDD
Data warehouse:
A single PostgreSQL server
* - RedHat Linux
- 64 CPUs
- 128 GB of RAM
- 4x 6TB HDD in RAID 0
エグゼクティブステートメント
当社の競争上の優位性は常に製造プロセスにあり、競合他社よりも低コストでより良い車両を製造することができます。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。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。ヨーロッパのGDPR規制に準拠するために、TerramEarthは、個人データが含まれている36か月後にヨーロッパの顧客から生成されたデータを削除する必要があります。新しいアーキテクチャでは、このデータはCloud StorageとBigQueryの両方に保存されます。あなたは何をするべきか？

• A. ヨーロッパのデータ用にBigQueryの時分割テーブルを作成し、パーティション期間を36か月に設定します。 Cloud Storageの場合は、gsutilを使用して、年齢条件が36か月のSetStorageClass to NONEアクションを作成します。
• B. ヨーロッパのデータ用のBigQueryテーブルを作成し、テーブルの保存期間を36か月に設定します。
  Cloud Storageの場合は、gsutilを使用して、36か月の年齢条件でDELETEアクションを使用してライフサイクル管理を有効にします。
• C. ヨーロッパのデータ用にBigQueryの時分割テーブルを作成し、パーティションの有効期限を36か月に設定します。 Cloud Storageの場合は、gsutilを使用して、36か月の年齢条件でDELETEアクションを使用してライフサイクル管理を有効にします。
• D. ヨーロッパのデータ用のBigQueryテーブルを作成し、テーブルの保存期間を36か月に設定します。
  Cloud Storageの場合、年齢条件が36か月の場合は、gsutilを使用してSetStorageClass to NONEアクションを作成します。

正解：C

質問 # 126
アプリケーションは分析のためにログをBigQueryに書き込みます。 各アプリケーションには独自のテーブルが必要です。
45日以上経過したログは削除する必要があります。 あなたはストレージを最適化し、Googleが推奨する慣例に従うことを望みます。 あなたは何をするべきか？

• A. テーブルを時分割し、45日でパーティションの有効期限を設定する
• B. テーブルの有効期限を45日に設定する
• C. BigQueryコマンドラインツール（bq）を使用して45日より古いレコードを削除するスクリプトを作成する
• D. 45日以上経過したアプリケーションログを整理するBigQueryのデフォルトの動作に依存する

正解：A

解説：
Reference:
https://cloud.google.com/bigquery/docs/managing-partitioned-tables

質問 # 127
あなたの顧客は、eコマースサイトで使用されるWebサービスを実行して、製品の推奨をユーザーに提供します。 結果の質を向上させるために、Google Cloud Platform上で機械学習モデルを試し始めました。
モデルの結果を長期にわたって改善するために、顧客は何をすべきですか？

• A. 機械学習モデルのトレーニングをCloud GPUからCloud TPUに移行するためのロードマップを作成します。これにより、より良い結果が得られます。
• B. 新しいCPUアーキテクチャの可用性についてCompute Engineの発表を監視し、パフォーマンスが向上するようになったらすぐにモデルをそれらにデプロイします。
• C. トレーニングデータとして使用するために、BigQueryに推奨の履歴と推奨の結果を保存します。
• D. Cloud Machine Learning EngineのパフォーマンスメトリクスをStackdriverからBigQueryにエクスポートして、モデルの効率を分析するために使用します。

正解：C

解説：
BigQuery need data to be applied in AI.

質問 # 128

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

正解：B

解説：
https://cloud.google.com/solutions/disaster-recovery-cookbook

質問 # 129
あなたの会社はヘルスケアの新興企業を買収し、それがいつ作られたかにもよりますが、さらに4年間顧客の医療情報を保存しなければなりません。 あなたの会社の方針は、このデータを安全に保持し、そして規制が許す限りすぐにそれを削除することです。
どのアプローチを取るべきですか？

• A. Cloud Data Loss Prevention APIを使用してデータを匿名化し、無期限に保存します。
• B. クラウドストレージを使用してデータを保存し、ライフサイクル管理を使用して期限切れになったファイルを削除します。
• C. データをGoogleドライブに保存し、期限が切れると手動でレコードを削除します。
• D. Cloud Storageにデータを保存し、期限切れのデータをすべて削除する夜間のバッチスクリプトを実行します。

正解：B

質問 # 130
あなたの会社は75TBのデータをGoogleCloudに移動しています。クラウドストレージを使用し、Googleが推奨する方法に従います。あなたは何をするべきか？

• A. データを含む各サーバーにgsutilをインストールします。再開可能な転送を使用して、データをCloudStorageにアップロードします。
• B. データを含む各サーバーにgsutilをインストールします。ストリーミング転送を使用してデータをクラウドにアップロードする
• C. データを転送アプライアンスに移動します。 Transfer Appliance Rehydratorを使用して、データをクラウドストレージに復号化します。
• D. データを転送アプライアンスに移動します。 Cloud Dataprepを使用して、データをCloudStorageに復号化します。

正解：C

解説：
Storage.
Reference:
https://cloud.google.com/transfer-appliance/docs/2.0/faq

質問 # 131

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

正解：B

解説：
https://cloud.google.com/logging/docs/agent/

質問 # 132

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

正解：A、D、F

質問 # 133
実行中のGoogle Container Engineクラスタを有効にして、アプリケーションの需要の変化に応じて拡張できるようにします。
あなたは何をするべきか？

• A. 次のコマンドを使用して、クラスター内のインスタンスにタグを追加します。
  gcloud computeインスタンスadd-tags INSTANCE --tags enable --autoscaling max-nodes-10
• B. 次のコマンドを使用して、Container Engineクラスターにノードを追加します。
  gcloudコンテナクラスターはCLUSTER_NAMEのサイズを変更します-サイズ10
• C. 次のコマンドで新しいContainer Engineクラスターを作成します。
  gcloud alpha container clusterはmycluster --enable-autocaling --min-nodes = 1 --max-nodes = 10を作成し、アプリケーションを再デプロイします。
• D. 次のコマンドで既存のContainer Engineクラスターを更新します。
  gcloud alpha container cluster update mycluster --enable-autoscaling --min-nodes = 1 --max-nodes = 10

正解：A

解説：
Explanation
https://cloud.google.com/kubernetes-engine/docs/concepts/cluster-autoscaler Cluster autoscaling
--enable-autoscaling
Enables autoscaling for a node pool.
Enables autoscaling in the node pool specified by --node-pool or the default node pool if --node-pool is not provided.
Where:
--max-nodes=MAX_NODES
Maximum number of nodes in the node pool.
Maximum number of nodes to which the node pool specified by --node-pool (or default node pool if unspecified) can scale.

質問 # 134
あなたはオンライン分析処理（OLAP）マーケティング分析および報告ツールを構築することを任されています。
これには、数百テラバイトのデータを処理できるリレーショナルデータベースが必要です。 そのようなアプリケーションに対してGoogleが推奨するツールは何ですか？

• A. BigQuery、これは表形式データの大規模処理用に設計されているため
• B. クラウドスパナは、グローバルに分散されているため
• C. Cloud SQL、これは完全に管理されたリレーショナルデータベースであるため
• D. Cloud Firestore、デバイス間でリアルタイムの同期を提供するため

正解：B

解説：
Reference: https://cloud.google.com/files/BigQueryTechnicalWP.pdf

質問 # 135
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