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 [Q60-Q80]

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

Professional-Cloud-Architect日本語試験問題でリアルに更新された問題PDF

質問 60
ケーススタディ：5-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。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、併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願いのためです。
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を移行しています。現在のインフラストラクチャが単一の場所にあるため、災害復旧サイトも構築しています。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。すべてのサーバーでUbuntu LTS v16.04が実行されています。
データベース：
MySQL。ユーザーデータ、インベントリ、静的データ用の1台のサーバー：

-MySQL 5.8
-8コアCPU
-128 GBのRAM
-2 x 5 TB HDD（RAID 1）
メタデータ、ソーシャルグラフ、キャッシング用のRedis 3サーバークラスター。各サーバーは次のとおりです。

-Redis 3.2
-4コアCPU
-32GBのRAM
計算：
マイクロサービスベースのAPIと静的コンテンツを提供する40のWebアプリケーションサーバー。

-Tomcat-Java
-Nginx
-4コアCPU
-32 GBのRAM
20個の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
-8コアCPU
-128 GBのRAM
-4 x 5 TB HDD（RAID 1）
メッセージング、ソーシャル通知、およびイベント用の3つのRabbitMQサーバー：

-8コアCPU
-32GBのRAM
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
-8コアCPU
-32GBのRAM
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

-1 PBの合計ストレージ。 400 TB利用可能
NAS-画像ストレージ、ログ、バックアップ

-合計100 TBのストレージ。 35 TB利用可能
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。

一連のセキュリティとIDおよびアクセスを定義および遵守することにより、セキュリティを向上させる

クラウドの管理（IAM）のベストプラクティス。
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。

技術要件
クラウドで非本番環境を簡単に作成します。

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実装します。

アプリケーションをオンプレミスにデプロイするための継続的なデプロイメントプロセスを実装する

データセンターまたはクラウド。
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。

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間の複数のプライベート接続をサポート

環境。
エグゼクティブステートメント
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、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。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。
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。パブリッククラウド戦略の今後5年間の総所有コスト（TCO）分析により、現在のモデルと比較して30％から50％のコスト削減が達成されました。
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、1年間でそのサイズの10倍に成長し、既存の使用パターンを反映するデータとトラフィックの対応する増加が見込まれます。 CIOは、今後6か月以内に運用インフラストラクチャをクラウドに移行する目標を設定しました。アプリケーションを大幅に変更せずにこの成長に合わせて拡張し、ROIを最大化するようにソリューションをどのように構成しますか？

• A. 永続ディスクストレージを使用して、RabbitMQをCloud Pub / Subに、HadoopをBigQueryに、NASをCompute Engineに移行します。 Tomcatをデプロイし、Deployment Managerを使用してNginxをデプロイします。
• B. ウェブアプリケーションレイヤーをApp Engineに、MySQLをCloud Datastoreに、NASをCloud Storageに移行します。 RabbitMQをデプロイし、Deployment Managerを使用してHadoopサーバーをデプロイします。
• C. TomcatおよびNginxのマネージドインスタンスグループを実装します。 MySQLをCloud SQLに、RabbitMQをCloud Pub / Subに、HadoopをCloud Dataprocに、NASをCloud Storageに移行します。
• D. TomcatおよびNginxのマネージドインスタンスグループを実装します。 MySQLをCloud SQLに、RabbitMQをCloud Pub / Subに、HadoopをCloud Dataprocに、NASを永続ディスクストレージを備えたCompute Engineに移行します。

正解: C

 

質問 61
MountkirkGamesにFirestoreを実装しています。 Mountkirk Gamesは、新しいゲームにレガシーゲームのFirestoreデータベースへのプログラムによるアクセスを提供したいと考えています。アクセスは可能な限り制限する必要があります。あなたは何をするべきか？

• A. レガシーゲームのGoogle Cloudプロジェクトでサービスアカウント（SA）を作成し、新しいゲームのIAMページに2つ目のSAを追加してから、両方のSAに組織管理者の役割を付与します
• B. レガシーゲームのGoogle Cloudプロジェクトでサービスアカウント（SA）を作成し、Firebase Adminの役割を与えてから、新しいゲームをレガシーゲームのプロジェクトに移行します。
• C. レガシーゲームのGoogle Cloudプロジェクトでサービスアカウント（SA）を作成し、このSAを新しいゲームのIAMページに追加してから、両方のプロジェクトでFirebaseAdminの役割を付与します
• D. lgacyゲームのGoogle Cloudプロジェクトでサービスアカウント（SA）を作成し、SAに組織管理ルールを付与してから、両方のプロジェクトでFirebaseAdminロールを付与します

正解: A

 

質問 62
正確でリアルタイムの気象チャートアプリケーションのパフォーマンスを最適化したいと考えています。 このデータは、50,000個のセンサーからのもので、タイムスタンプとセンサー読み取りの形式で10個の読み取り値を秒単位で送信します。 データをどこに保存すべきですか？

• A. Google Cloud Bigtable
• B. Google BigQuery
• C. Google Cloud SQL
• D. Google Cloud Storage

正解: A

解説:
Explanation
It is time-series data, So Big Table.
https://cloud.google.com/bigtable/docs/schema-design-time-series
Google Cloud Bigtable is a scalable, fully-managed NoSQL wide-column database that is suitable for both real-time access and analytics workloads.
Good for:
* Low-latency read/write access
* High-throughput analytics
* Native time series support
* Common workloads:
* IoT, finance, adtech
* Personalization, recommendations
* Monitoring
* Geospatial datasets
* Graphs
References: https://cloud.google.com/storage-options/

 

質問 63

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

正解: B

 

質問 64
営業時間中にのみ使用するアプリケーションを設計しています。最小の実行可能な製品リリースでは、アクティビティがない場合にコストが発生しないように、自動的に「ゼロに拡大」する管理製品を使用します。
どのプライマリコンピューティングリソースを選択する必要がありますか？

• A. AppEngineフレキシブル環境
• B. Kubernetes Engine
• C. クラウド機能
• D. Compute Engine

正解: D

 

質問 65

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

正解: A

解説:
Explanation
From Scenario:
A few of their games were more popular than expected, and they had problems scaling their application servers, MySQL databases, and analytics tools.
Requirements for Game Analytics Platform include: Dynamically scale up or down based on game activity

 

質問 66
Compute Engineの管理対象インスタンスグループが停止しています。5秒経過すると、すべてのインスタンスが再起動し続けます。 ヘルスチェックは設定されていますが、自動スケーリングは無効になっています。 あなたの同僚は、Linuxの専門家であり、この問題を調査することを申し出ました。 あなたは彼がVMにアクセスできることを確認する必要があります。 あなたは何をするべきか？

• A. 同僚にプロジェクトViewerのIAMロールを付与します。
• B. インスタンスグループでローリング再起動を実行する
• C. インスタンスグループのヘルスチェックを無効にします。 自分のSSH鍵をプロジェクト全体のSSH鍵に追加する
• D. インスタンスグループの自動スケーリングを無効にします。 自分のSSHキーをプロジェクト全体のSSHキーに追加する

正解: C

解説:
Explanation
https://cloud.google.com/compute/docs/instance-groups/autohealing-instances-in-migs Health checks used for autohealing should be conservative so they don't preemptively delete and recreate your instances. When an autohealer health check is too aggressive, the autohealer might mistake busy instances for failed instances and unnecessarily restart them, reducing availability

 

質問 67
実行中のGoogleKubernetes Engineクラスターを、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する必要があります。
あなたは何をするべきか？

• A. 次のコマンドを使用して既存のKubernetesエンジンクラスターを更新します：gcloud alpha container clusterupdate mycluster --- enable-autoscaling --- min-nodes = 1 --- max-nodes = 10
• B. 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 instance add-tagsINSTANCE --- tags enable-autoscaling max-nodes-10
• C. 次のコマンドを使用して新しいKubernetes Engineクラスターを作成します：gcloud alpha container clustercreate mycluster --- enable-autoscaling --- min-nodes = 1 --- max-nodes = 10そして、アプリケーションを再デプロイします
• D. 次のコマンドを使用して、KubernetesEngineクラスターにノードを追加します。gcloudcontainerclustersresizeCLUSTER_Name--- size 10

正解: A

解説:
https://cloud.google.com/kubernetes-engine/docs/concepts/cluster-autoscaler To enable autoscaling for an existing node pool, run the following command:
gcloud container clusters update [CLUSTER_NAME] --enable-autoscaling \ --min-nodes 1 --max-nodes 10 --zone [COMPUTE_ZONE] --node-pool default-pool

 

質問 68
あなたの会社は、スケジュールされた会議のために予約された会議室に誰かが存在するかどうかを追跡する必要があります。 3大陸の5つのオフィスには1000の会議室があります。 各部屋には毎秒その状態を報告するモーションセンサーが装備されています。 動き検出器からのデータは、センサIDと、いくつかの異なる個別の情報項目とを含む。 アナリストは、このデータと、勘定の所有者および勤務先の場所に関する情報を使用します。 どのデータベースタイプを使用しますか？

• A. Blobstore
• B. Flat file
• C. Relational
• D. NoSQL

正解: D

解説:
Relational databases were not designed to cope with the scale and agility challenges that face modern applications, nor were they built to take advantage of the commodity storage and processing power available today.
NoSQL fits well for:
Developers are working with applications that create massive volumes of new, rapidly changing
* data types - structured, semi-structured, unstructured and polymorphic data.
Incorrect Answers:
D: The Blobstore API allows your application to serve data objects, called blobs, that are much larger than the size allowed for objects in the Datastore service. Blobs are useful for serving large files, such as video or image files, and for allowing users to upload large data files.
References: https://www.mongodb.com/nosql-explained

 

質問 69
ケーススタディ：6-TerramEarth
会社概要
TerramEarthは、鉱業および農業産業用の重機を製造しています。約
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。
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。 TerramEarthは、1秒あたり120時間の操作で1秒あたり120フィールドのデータの割合で、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存在する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経由でアップロードし、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週間未満に減らします。

顧客が設備をどのように使用するかについての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

新しい製品とサービスの位置づけ
さまざまな企業、特に種子や肥料のサプライヤーと提携する能力を持っている

急成長している農業ビジネスで-顧客のための説得力のある共同提供を作成する。
技術要件
単一のデータセンターを超えて拡大し、アメリカ中西部および東部への待ち時間を短縮

海岸。
バックアップ戦略を作成します。

機器からデータセンターへのデータ転送のセキュリティを強化します。

データウェアハウスのデータを改善します。

顧客と機器のデータを使用して、顧客のニーズを予測します。

アプリケーション1：データの取り込み
カスタムPythonアプリケーションは、アップロードされたデータファイルを単一のサーバーから読み取り、データウェアハウスに書き込みます。
計算：
Windows Server 2008 R2

-16 CPU
-128 GBのRAM
-10 TBのローカルHDDストレージ
アプリケーション2：レポート
ビジネスアナリストが日次レポートを実行して、修理が必要な機器を確認するための既製のアプリケーション。 10人のチーム（西海岸5つ、東海岸5つ）のアナリストは、一度に2人しかレポートアプリケーションに接続できません。
計算：
既製のアプリケーション。物理CPUの数に関連付けられたライセンス

-Windows Server 2008 R2
-16 CPU
-32 GBのRAM
-500 GB HDD
データウェアハウス：
単一のPostgreSQLサーバー

-RedHat Linux
-64 CPU
-128 GBのRAM
-RAID 0の4x 6TB HDD
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優れた車両を製造す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。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。技術的な要件を考慮して、GCPでの計画外の車両のダウンタイムをどのように減らす必要がありますか？

• A. データウェアハウスとしてCloud Dataproc Hiveを使用します。データを分割されたHiveテーブルに直接ストリーミングします。
  Pigスクリプトを使用してデータを分析します。
• B. データウェアハウスとしてBigQueryを使用します。すべての車両をネットワークに接続し、gcloudを使用してgzipファイルをMulti-Regional Cloud Storageバケットにアップロードします。分析とレポートにはGoogleデータスタジオを使用してください。
• C. データウェアハウスとしてCloud Dataproc Hiveを使用します。 MultiRegional Cloud Storageバケットにgzipファイルをアップロードします。 gcloudを使用してこのデータをBigQueryにアップロードします。 Googleデータスタジオを使用して、分析とレポートを作成します。
• D. BigQueryをデータウェアハウスとして使用します。すべての車両をネットワークに接続し、Cloud Pub / SubとCloud Dataflowを使用してBigQueryにデータをストリーミングします。分析とレポートにはGoogleデータスタジオを使用してください。

正解: D

 

質問 70

* Improve uptime - downtime is loss of players.
* Increase efficiency of the cloud resources we use.
* Reduce latency to all customers.
* Technical Requirements
Requirements for Game Backend Platform
Dynamically scale up or down based on game activity.
* Connect to a transactional database service to manage user profiles and game state.
* Store game activity in a timeseries database service for future analysis.
* As the system scales, ensure that data is not lost due to processing backlogs.
* Run hardened Linux distro.
* Requirements for Game Analytics Platform
Dynamically scale up or down based on game activity
* Process incoming data on the fly directly from the game servers
* Process data that arrives late because of slow mobile networks
* Allow queries to access at least 10 TB of historical data
* Process files that are regularly uploaded by users' mobile devices
* Executive Statement

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

正解: B

 

質問 71
バックアップ計画の一部として、実行中のCompute Engineインスタンスの定期的なスナップショットを設定します。置換インスタンスの可能な限り少ない手順を使用して、これらのスナップショットを復元できるようにしたいと考えています。あなたは何をするべきか？

• A. スナップショットを使用して交換用ディスクを作成します。ディスクを使用して、必要に応じてインスタンスを作成します。
• B. スナップショットをCloud Storageにエクスポートします。エクスポートされたスナップショットファイルからイメージを作成します。
• C. スナップショットをCloud Storageにエクスポートします。エクスポートされたスナップショットファイルからディスクを作成します。
  新しいディスクからイメージを作成します。
• D. スナップショットを使用して、必要に応じて置換インスタンスを作成します。

正解: D

解説:
D (Correct Answer) - D is correct because the scenario asks how to recreate instances.
A, B, and C are not correct because the Google best practice of creating images from running Compute Engine instances is to first take a snapshot, export it to Cloud Storage, and then import that file as the basis for a custom image for use in DR scenarios Reference:
Choosing a storage option https://cloud.google.com/storage-options/
Based on TerramEarth's current data flow environment (refer to the image in the case study), what are the direct GCP services

 

質問 72
アーキテクチャでは、プロジェクト内のすべての管理アクティビティとVMシステムログを集中的に収集する必要があります。
これらのログをVMとサービスの両方からどのように収集する必要がありますか？

• A. Stackdriverは、ほとんどのサービスの管理アクティビティログを自動的に収集します。システムログを収集するには、Stackdriver Loggingエージェントを各インスタンスにインストールする必要があります。
• B. 単一のコンピューティングインスタンスにStackdriver Loggingエージェントをインストールし、環境のすべての監査ログとアクセスログを収集します。
• C. カスタムsyslogd計算インスタンスを起動し、すべてのログを転送するようにGCPプロジェクトとVMを構成します。
• D. すべての管理およびVMシステムログは、Stackdriverによって自動的に収集されます。

正解: B

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

 

質問 73
オンプレミスデータベースと統合する必要があるApp Engineにアプリケーションをデプロイしています。セキュリティを確保するために、オンプレミスのデータベースにパブリックインターネット経由でアクセスすることはできません。あなたは何をするべきか？

• A. App Engineフレキシブル環境にアプリケーションをデプロイし、App Engineファイアウォールルールを使用して、オンプレミスデータベースへのアクセスを制限します。
• B. App Engineフレキシブル環境にアプリケーションをデプロイし、クラウドVPNを使用してオンプレミスデータベースへのアクセスを制限します。
• C. アプリケーションをApp Engine標準環境にデプロイし、App Engineファイアウォールルールを使用して、開いているオンプレミスデータベースへのアクセスを制限します。
• D. App Engine標準環境にアプリケーションをデプロイし、クラウドVPNを使用してオンプレミスデータベースへのアクセスを制限します。

正解: B

解説:
Explanation
https://cloud.google.com/appengine/docs/flexible/python/using-third-party-databases

 

質問 74
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サーバーとセンサーを装備して、テレメトリデータを収集しました。来年、彼ら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。彼らは、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。彼らは何をすべきですか？

• 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て、データを圧縮し、GoogleBigQuery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コールドラインバケットに保存します。
• C. 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て、データを圧縮し、CloudBigtableに保存します。
• D. 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）ニアラインバケットに保存します。

正解: B

解説:
Explanation
Coldline Storage is the best choice for data that you plan to access at most once a year, due to its slightly lower availability, 90-day minimum storage duration, costs for data access, and higher per-operation costs. For example:
Cold Data Storage - Infrequently accessed data, such as data stored for legal or regulatory reasons, can be stored at low cost as Coldline Storage, and be available when you need it.
Disaster recovery - In the event of a disaster recovery event, recovery time is key. Cloud Storage provides low latency access to data stored as Coldline Storage.
References: https://cloud.google.com/storage/docs/storage-classes

 

質問 75

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

正解: B

 

質問 76

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

正解: A

 

質問 77

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

正解: B

解説:
Explanation
Take regular snapshots of your database system.
If your database system lives on a Compute Engine persistent disk, you can take snapshots of your system each time you upgrade. If your database system goes down or you need to roll back to a previous version, you can simply create a new persistent disk from your desired snapshot and make that disk the boot disk for a new Compute Engine instance. Note that, to avoid data corruption, this approach requires you to freeze the database system's disk while taking a snapshot.
Reference: https://cloud.google.com/solutions/disaster-recovery-cookbook

 

質問 78
お客様は企業アプリケーションをGoogle Cloud Platformに移行しています。セキュリティチームは、組織内のすべてのリソースの詳細な可視性を求めています。 Resource Managerを使用して、自分を組織管理者として設定します。セキュリティチームに付与する必要があるCloud Identity and Access Management（Cloud IAM）の役割は何ですか？

• A. 組織ビューアー、プロジェクトオーナー
• B. 組織管理者、プロジェクトブラウザ
• C. プロジェクトオーナー、ネットワーク管理者
• D. 組織ビューアー、プロジェクトビューアー

正解: D

解説:
A is not correct because Project owner is too broad. The security team does not need to be able to make changes to projects.
B is correct because:
- Org viewer grants the security team permissions to view the organization's display name.
- Project viewer grants the security team permissions to see the resources within projects.
C is not correct because Org admin is too broad. The security team does not need to be able to make changes to the organization.
D is not correct because Project owner is too broad. The security team does not need to be able to make changes to projects.
https://cloud.google.com/resource-manager/docs/access-control-org#using_predefined_roles

 

質問 79

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

正解: A

 

質問 80
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