Googleプロフェッショナルクラウドアーキテクト模擬試験で資格取得の準備を強化

質問 #1

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。与えられたビジネス要件を考慮し、Webとトランザクションのデータレイヤーの展開をどのように自動化しますか？

A. Cloud Deployment Managerを使ってNginxとTomcatをCompute Engineにデプロイする。MySQLの代わりにクラウドSQLサーバをデプロイします。Cloud Deployment Managerを使ってJenkinsをデプロイする。

B. Cloud Launcherを使ってNginxとTomcatをデプロイする。Cloud Launcherを使用してMySQLサーバーをデプロイする。Cloud Deployment Managerスクリプトを使用して、Compute EngineにJenkinsをデプロイする。

C. NginxとTomcatをApp Engineに移行する。高可用性構成でMySQLサーバを置き換えるためにCloud Datastoreサーバをデプロイする。Cloud Launcherを使用してCompute EngineにJenkinsをデプロイする。

D. NginxとTomcatをApp Engineに移行する。Cloud Launcherを使用してMySQLサーバーをデプロイする。Cloud Launcherを使用してCompute EngineにJenkinsをデプロイする。

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正解: A

質問 #2

Dress4Winから、オンプレミスのMySQLをクラウドに移行する方法についてアドバイスを求められた。移行中のオンプレミスソリューション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のことです。どのアプローチを推奨すべきでしょうか？

A. オンプレミスの MySQL マスターサーバのダンプを作成し、それを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 クラスタにロードする。

B. クラウド環境にMySQLレプリカサーバ/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マスタサーバから非同期レプリケーションを行うように設定する。

C. クラウド上に新しいMySQLクラスタを作成し、オンプレミスとクラウドの両方のMySQLマスタに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を破棄する。

D. クラウド環境にMySQLレプリカ・サーバーのダンプを作成し、それをGoogle Cloud Datastoreにロードする：Google Cloud Datastoreにロードし、カットオーバー時にCloud Datastoreに読み書きするようにアプリケーションを構成する。

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正解: B

質問 #3

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。あなたは、あなたの会社Dress4Winのクラウドストレージに保存されているデータのセキュリティを担当しています。あなたはすでにGoogleグループを作成し、そのグループに適切なユーザーを割り当てています。あなたはGoogleのベストプラクティスを使用し、要件を満たすために最もシンプルな設計を実装する必要があります。Dress4Winのビジネス要件と技術要件を考慮し、あなたは何をすべきでしょうか？

A. セキュリティ要件を実施するために、作成したGoogleグループにカスタムIAMロールを割り当てる。クラウドストレージにファイルを保存する際に、顧客から提供された暗号化キーでデータを暗号化する。

B. セキュリティ要件を実施するために、作成したGoogleグループにカスタムIAMロールを割り当てる。クラウドストレージにファイルを保存する前に、デフォルトのストレージ暗号化を有効にする。

C. セキュリティ要件を実施するために、作成したGoogleグループに定義済みのIAMロールを割り当てる。クラウドストレージにファイルを保存するときに、Googleのデフォルトの暗号化を利用する。

D. セキュリティ要件を実施するために、作成したGoogleグループに定義済みのIAMロールを割り当てる。クラウドストレージにファイルを保存する前に、デフォルトのクラウドKMSキーが設定されていることを確認する。

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正解: C

質問 #4

Dress4Winのセキュリティチームは、Google Cloud Platform (GCP)上の本番用仮想マシン(VM)への外部SSHアクセスを無効にしています。運用チームはVMのリモート管理、Dockerコンテナの構築とプッシュ、Google Cloud Storageオブジェクトの管理を行う必要があります。彼らは何ができるでしょうか？

A. オペレーションエンジニアにGoogle Cloud Shellの使用権限を与える。

B. GCPへのVPN接続を構成して、クラウドVMへのSSHアクセスを許可する。

C. オペレーションエンジニアがタスクを実行する必要があるときに、クラウドVMへの一時的なSSHアクセスを許可する新しいアクセス要求プロセスを開発する。

D. 開発チームにAPIサービスを構築させ、運用チームが特定のリモートプロシージャコールを実行してタスクを達成できるようにする。

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正解: A

質問 #5

あなたの開発チームは、車両データを取得するための構造化APIを作成しました。彼らは、サードパーティがこの車両イベントデータを使用するディーラー向けツールを開発できるようにしたいと考えています。あなたは、このデータに対する権限委譲をサポートしたいと考えています。どうすればよいでしょうか？

A. OAuth互換のアクセス制御システムを構築または活用する。

B. 認証システムに SAML 2

C. パートナーシステムのソースIPアドレスに基づいてデータアクセスを制限する。

D. 信頼できるサードパーティに渡すことができるセカンダリ認証情報を各ディーラーに作成する。

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正解: A

質問 #6

Dress4Winは、いくつかのレガシーサービスについて、Google Stackdriverによる新しいアップタイムチェックを設定しました。Stackdriverのダッシュボードはサービスが正常であると報告していません。どうすればよいでしょうか？

A. すべてのレガシーWebサーバーにStackdriverエージェントをインストールします。

B. Cloud Platform Consoleで、アップタイムサーバーのIPアドレスのリストをダウンロードし、インバウンドファイアウォールルールを作成します。

C. GoogleStackdriverMonitoring-UptimeChecks (https:// cloud

D. GoogleStackdriverMonitoring- UptimeChecks (https://cloud

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正解: B

質問 #7

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、TerramEarthは、ヨーロッパの顧客から生成されたデータが個人データを含む場合、36ヶ月の期間後に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。あなたは何をすべきでしょうか？

A. ヨーロッパのデータ用にBigQueryテーブルを作成し、テーブルの保持期間を36ヶ月に設定します。クラウド・ストレージでは、gsutilを使用して、Age条件を36ヶ月に設定した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。

B. ヨーロッパのデータ用にBigQueryテーブルを作成し、テーブルの保持期間を36ヶ月に設定する。クラウド・ストレージでは、gsutilを使用して、Age条件を36ヶ月に設定したときのSetStorageClass to NONEアクションを作成します。

C. ヨーロッパのデータ用にBigQueryのタイムパーティションテーブルを作成し、パーティションの有効期限を36ヶ月に設定します。クラウド・ストレージでは、gsutilを使用して、Age条件を36カ月に設定した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にBigQueryの時間パーティションテーブルを作成し、パーティションの有効期限を36ヶ月に設定します。クラウド・ストレージでは、gsutilを使用して、Age条件を36カ月に設定したSetStorageClass to NONEアクションを作成します。

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正解: C

質問 #8

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における計画外の車両のダウンタイムをどのように減らすべきですか？

A. データウェアハウスとしてBigQueryを使用する。すべての車両をネットワークに接続し、Cloud Pub/SubとCloud Dataflowを使ってデータをBigQueryにストリームする。分析とレポート作成にはGoogle Data Studioを使用する。

B. データウェアハウスとしてBigQueryを使用する。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する。分析とレポート作成にはGoogle Data Studioを使用する。

C. データウェアハウスとしてCloud Dataproc Hiveを使用する。gzipファイルをMulti-Regional Cloud Storageバケットにアップロードする。このデータをgcloudを使ってBigQueryにアップロードする。分析とレポート作成にはGoogle Data Studioを使用する。

D. Cloud Dataproc Hiveをデータウェアハウスとして使用する。パーティショニングされたHiveテーブルに直接データをストリームする。Pigスクリプトを使用してデータを分析する。

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正解: A

質問 #9

Dress4Winは、エンドポイントの100％をカバーするエンドツーエンドのテストを行っている。Dress4Winは、クラウドへの移行によって新たなバグが発生しないようにしたいと考えています。停止を防ぐために、開発者はどの追加テスト方法を採用すべきでしょうか？

A. アプリケーションコードでGoogle Stackdriver Debuggerを有効にし、コード内のエラーを表示する必要があります。

B. クラウドのステージング環境に、ユニットテストと本番規模の負荷テストを追加する必要があります。

C. クラウドのステージング環境でエンドツーエンドのテストを実行し、コードが意図したとおりに動作しているかどうかを判断する必要がある。

D. 開発者が新しいリリースがレイテンシに与える影響を測定できるように、カナリアテストを追加すべきだ。

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正解: B

質問 #10

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はデータファイルをクラウドストレージに保存することにしました。クラウドストレージのライフサイクルルールを構成して、1年分のデータを保存し、ファイルの保存コストを最小限に抑える必要があります。あなたが取るべき2つのアクションはどれですか？

A. Age: "30", Storage Class：Storageクラス："Standard"、およびAction：「そして、2つ目のGCSライフサイクルルールを作成する：「Coldline"、Action：「削除"。

B. クラウドストレージのライフサイクルルールを作成する：「Coldline"、Action：「2つ目のGCSライフサイクルルールを作成する：「Coldline"、Action：「ニアラインに設定する。

C. Age: "90", Storage Class：Storageクラス："Standard"、Action：「2つ目のGCSライフサイクルルールを作成する：「ニアライン"、アクション「コールドラインに設定

D. クラウドストレージのライフサイクルルールを作成します：Storageクラス："Standard"、アクション："Set to Coldline「Coldlineに設定 "を指定し、2つ目のGCSライフサイクルルールを作成する：「Nearline"、Action：「削除"。

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正解: A

質問 #11

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。あなたは、セルラーネットワークに接続された20万台の車両のデータを取り込むための新しいアーキテクチャを設計するよう求められています。あなたはGoogleが推奨するプラクティスに従いたいと考えています。技術的な要件を考慮して、データの取り込みにどのコンポーネントを使用すべきですか？

A. SSLイングレスを備えたGoogle Kubernetesエンジン

B. 公開鍵と秘密鍵のペアを持つクラウドIoTコア

C. プロジェクト全体のSSHキーを持つコンピュート・エンジン

D. 特定のSSHキーを持つCompute Engine

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正解: B

質問 #12

この質問については、Dress4Winのケーススタディをご参照ください。Dress4Winは、Google Cloud上のリソースのコンフィギュレーションやメタデータを変更する全ての管理アクションにおいて、監査時に法的なコンプライアンスを満たすために、インサイトを提供できなければなりません。あなたは何をすべきですか？

A. Stackdriver Traceを使用して、トレースリスト解析を作成します。

B. Stackdriver Monitoringを使用して、プロジェクトのアクティビティに関するダッシュボードを作成する。

C. すべてのプロジェクトで Cloud Identity-Aware Proxy を有効にし、Administrators グループをメンバとして追加する。

D. GCPコンソールのアクティビティページとStackdriver Loggingを使用して、必要な洞察を提供します。

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正解: D

質問 #13

TerramEarthの各車両では、環境条件に応じて油圧などの運転パラメータを調整し、効率を高めることができます。あなたの第一の目標は、現場にある2,000万台のセルラー車両と非連結車両の稼働効率を上げることです。どうすればこの目標を達成できますか？

A. エンジニアがデータのパターンを検査し、運用調整を自動的に行うルールをアルゴリズムとして作成する。

B. すべての稼働データを取得し、理想的な稼働を特定する機械学習モデルを学習し、ローカルで稼働させて自動的に稼働調整を行う。

C. Google Cloud Dataflowストリーミングジョブをスライディングウィンドウで実装し、Google Cloud Messaging（GCM）を使用して自動的に運用調整を行う。

D. すべての運用データを取得し、理想的な運用を特定する機械学習モデルを学習し、Google Cloud Machine Learning (ML) Platformにホストして、運用調整を自動的に行う。

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正解: B

質問 #14

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。どのコンピュートサービスをそのまま移行すれば、クラウドでのパフォーマンスを最適化できるでしょうか？

A. App Engine標準環境を利用したWebアプリケーションのデプロイ

B. 非管理インスタンスグループを使用してデプロイされたRabbitMQ

C. 高可用性モードでCloud Dataproc Regionalを使用して展開されたHadoop/Spark

D. Jenkins、モニタリング、Bastionホスト、セキュリティ・スキャナ・サービスをカスタム・マシン・タイプに配備する。

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正解: A

質問 #15

Dress4Winは、いくつかのアプリケーションをそのまま素早く展開することに成功することで、クラウドへのアプリケーション展開に慣れたいと考えている。彼らはあなたの推薦を求めています。どのようなアドバイスをすべきでしょうか？

A. クラウドへの最初の移行先として、外部依存性のある自己完結型アプリケーションを特定する。

B. 社内に依存するエンタープライズ・アプリケーションを特定し、クラウドへの最初の移行先として推奨する。

C. 社内のデータベースをクラウドに移行し、オンプレミスのアプリケーションへのリクエスト配信を継続することを提案する。

D. メッセージキューイングサーバーをクラウドに移行し、オンプレミスのアプリケーションへのリクエスト処理を継続することを勧める。

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正解: C

質問 #16

現在のDress4Winのシステムアーキテクチャーは、1つのデータセンターに配置されているため、一部の顧客には遅延が大きい。 Dresss4Winは、将来的な評価とクラウドにおけるパフォーマンスの最適化として、Googleクラウドプラットフォームを利用して、システムアーキテクチャを複数の場所に分散させたいと考えています。どのアプローチを使うべきでしょうか？

A. 地域の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。なぜなら、地域の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成長させることができるからです。

B. グローバルロードバランサーと仮想マシンのセットを使用して、運用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。

C. 地域ごとの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、異なる地域のゾーン間の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。

D. 個別の管理対象インスタンスグループの一部として、要求をより近い仮想マシングループに転送する仮想マシンセットを持つグローバルロードバランサーを使用する。

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正解: A

質問 #17

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。すべての受信データをBigQueryに書き込む新しいアーキテクチャが導入されました。データが汚れていることに気づき、コストを管理しながら、自動化された日次ベースでデータ品質を確保したいと考えています。何をすべきでしょうか？

A. ストリーミングCloud Dataflowジョブをセットアップし、インジェストプロセスでデータを受け取る。Cloud Dataflowパイプラインでデータをクリーニングする。

B. BigQueryからデータを読み込んでクリーニングするCloud Functionを作成します。Compute EngineインスタンスからCloud Functionをトリガーします。

C. BigQueryでデータに対してSQL文を作成し、ビューとして保存する。ビューを毎日実行し、結果を新しいテーブルに保存します。

D. Cloud Dataprepを使用し、BigQueryテーブルをソースとして構成する。データをクリーニングするために毎日ジョブをスケジュールします。

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正解: D

質問 #18

貴社の農業部門は完全自律走行車の実験を行っている。あなたは、車両の運転中に強固なセキュリティを促進するアーキテクチャを望んでいます。どの2つのアーキテクチャを検討すべきでしょうか？(2つ選びなさい）。

A. 車両上のモジュール間のマイクロサービスコールをすべて信頼できないものとして扱う。

B. 安全なアドレス空間を確保するために、接続にIPv6を要求する。

C. TPM（Trusted Platform Module）を使用し、ブート時にファームウェアとバイナリを検証する。

D. 関数型プログラミング言語を使用して、コードの実行サイクルを分離する。

E. 冗長性のために複数の接続サブシステムを使用する。

F. 車両の駆動電子機器をファラデーケージで囲み、チップを隔離する。

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正解: AC

質問 #19

TerramEarthの2000万台の車両は世界中に散らばっている。車両の場所に基づいて、その遠隔測定データはGoogle Cloud Storage（GCS）の地域バケット（米国、欧州、アジア）に保存される。CTOはあなたに、車両が100Kマイル走行後に故障する理由を特定するために、生の遠隔測定データのレポートを実行するよう依頼しました。全データに対してこの作業を実行したい。このジョブを実行する最もコスト効率の良い方法は何ですか？

A. すべてのデータを1つのゾーンに移動し、Cloud Dataprocクラスタを起動してジョブを実行する。

B. すべてのデータを1つのリージョンに移動し、Google Cloud Dataprocクラスタを起動してジョブを実行する。

C. 各リージョンでクラスタを起動し、生データの前処理と圧縮を行った後、データをマルチリージョンのバケットに移動し、Dataprocクラスタを使用して処理を完了する。

D. 各リージョンでクラスターを立ち上げて生データの前処理と圧縮を行い、データをリージョンのバケットに移動し、Cloud Dataprocクラスターを使用して処理を完了する。

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正解: D

質問 #20

新しいアプリケーション体験の一環として、Dress4Wmでは顧客が自分自身の画像をアップロードすることができる。顧客は、これらの画像を誰が見ることができるかを独占的に管理することができます。顧客は最小限の待ち時間で画像をアップロードすることができ、またログイン時にメインアプリケーションのページで自分の画像を素早く表示することができる必要があります。Dress4Winはどのような構成にすればよいですか？

A. Google Cloud Storageのバケットに画像ファイルを保存する。Google Cloud Datastoreを使用して、各顧客のIDと画像ファイルを対応付けるメタデータを管理する。

B. 画像ファイルをGoogle Cloud Storageバケットに保存する。Cloud Storageにアップロードされた画像に、顧客固有のIDを含むカスタムメタデータを追加する。

C. 分散ファイルシステムを使用して顧客のイメージを保存する。ストレージの必要性が高まったら、永続ディスクやノードを追加する。各顧客に一意のIDを割り当て、各ファイルの所有者属性を設定し、画像のプライバシーを確保する。

D. 分散ファイルシステムを使用して顧客のイメージを保存する。ストレージのニーズが増えたら、永続ディスクやノードを追加する。Google Cloud SQLデータベースを使用して、各顧客のIDと画像ファイルを対応付けるメタデータを管理する。

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正解: A

質問 #21

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年以内に10倍の規模に成長すると予想されており、それに伴いデータとトラフィックも既存の利用パターンを反映した形で増加している。CIOは、今後6ヶ月以内に本番インフラをクラウドに移行することを目標としています。アプリケーションを大幅に変更することなく、この成長に合わせて拡張し、なおかつROIを最大化するために、どのようにソリューションを構成するのでしょうか？

A. Web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に移行する。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。

B. RabbitMQをCloud Pub/Subに、HadoopをBigQueryに、NASをPersistent Diskストレージ付きCompute Engineに移行する。Tomcatをデプロイし、Deployment Managerを使ってNginxをデプロイする。

C. TomcatとNginxにマネージド・インスタンス・グループを実装する。MySQLをCloud SQLに、RabbitMQをCloud Pub/Subに、HadoopをCloud Dataprocに、NASをPersistent Diskストレージ付きCompute Engineに移行する。

D. TomcatとNginxにマネージド・インスタンス・グループを実装する。MySQLをCloud SQLに、RabbitMQをCloud Pub/Subに、HadoopをCloud Dataprocに、NASをCloud Storageに移行する。

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正解: D

質問 #22

Dress4Winは、アプリケーションサーバーを配置するマシンの種類を推奨するようあなたに依頼しました。どのように進めるべきでしょうか？

A. オンプレミスの物理ハードウェアのコアとRAMを、クラウドの最も近いマシンタイプにマッピングする。

B. Dress4Winは、RAMとCPUの比率が最も高いマシンにアプリケーションサーバーを配備することを推奨します。

C. Dress4Winは、利用可能な最小のインスタンスで本番稼動させ、経時的に監視し、望みの性能に達するまでマシンの種類を拡大することを推奨する。

D. アプリケーションサーバー仮想マシンに関連する仮想コア数とRAM数を特定し、クラウドのカスタムマシンタイプに合わせ、パフォーマンスを監視し、望ましいパフォーマンスに達するまでマシンタイプをスケールアップする。

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正解: C

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