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質問 #1
あなたのアーキテクチャでは、プロジェクト内のすべての管理者アクティビティとVMシステムのログを一元的に収集する必要があります。VMとサービスの両方からこれらのログをどのように収集すべきでしょうか？
A. すべての管理者とVMのシステムログは、Stackdriverによって自動的に収集されます。
B. Stackdriverは、ほとんどのサービスの管理者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、各インスタンスにStackdriver Loggingエージェントをインストールする必要があります。
C. カスタムのsyslogdコンピュートインスタンスを起動し、GCPプロジェクトとVMがすべてのログをsyslogdコンピュートインスタンスに転送するように設定します。
D. 単一のコンピュートインスタンスに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させます。
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正解: B
質問 #2
Mountkirk Gamesは、新しいバックエンドをGoogle Cloud Platform（GCP）にデプロイしました。バックエンドの新バージョンを一般にリリースする前に、徹底的なテストプロセスを構築したい。テスト環境は経済的な方法でスケールさせたい。どのようにプロセスを設計すべきでしょうか？
A. 本番負荷のシミュレーションのために、GCPでスケーラブルな環境を構築する。
B. 既存のインフラを使用して、GCPベースのバックエンドを大規模にテストする。
C. GCPの内部リソースを使用してアプリケーションの各コンポーネントにストレステストを構築し、負荷をシミュレートする。
D. GCPで静的環境のセットを作成し、さまざまな負荷レベル（たとえば、高、中、低）をテストする。
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正解: A
質問 #3
あなたは顧客から、アプリケーション・インフラのGCPへの移行を主導するよう依頼されています。現在の問題の1つは、オンプレミスの高性能SANが、以下のようなさまざまなワークロードに対応するために、頻繁で高価なアップグレードを必要としていることです：法的な理由で保持されている20 TBのログ・アーカイブ、500 GBのVMブート/データ・ボリュームとテンプレート、500 GBのイメージ・サムネイル、200 GBの顧客セッション状態データ。
A. 顧客のセッション状態データ用のローカルSSD。ログアーカイブ、サムネイル、VMブート/データボリューム用のライフサイクル管理クラウドストレージ。
B. 顧客のセッション状態データ用にCloud DatastoreでバックアップされたMemcache。ログ・アーカイブ、サムネイル、VMブート／データ・ボリューム用のライフサイクル管理されたクラウド・ストレージ。
C. 顧客のセッション状態データ用にCloud SQLでバックアップされたMemcache。VMブート/データボリューム用に、各種ローカルSSDバッキングインスタンス。ログアーカイブとサムネイル用のクラウドストレージ。
D. 顧客のセッション状態データ用のPersistent Disk SSDストレージでバックアップされたMemcache。VMブート/データボリューム用の各種ローカルSSDバッキングインスタンス。ログアーカイブとサムネイル用のクラウドストレージ。
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正解: D
質問 #4
あなたの会社の開発チームは、ドッカー化された HTTPS ウェブアプリケーションを作成しました。あなたはこのアプリケーションを Google Kubernetes Engine (GKE) にデプロイし、アプリケーションが自動的にスケールするようにする必要があります。どのようにGKEにデプロイすべきでしょうか？
A. Horizontal Pod Autoscalerを使用し、クラスタの自動スケーリングを有効にします。HTTPSトラフィックの負荷分散にIngressリソースを使用する。
B. Horizontal Pod Autoscalerを使用し、Kubernetesクラスタでクラスタオートスケーリングを有効にする。LoadBalancerタイプのServiceリソースを使用して、HTTPSトラフィックをロードバランスする。
C. Compute Engineインスタンスグループのオートスケールを有効にします。HTTPSトラフィックの負荷分散にIngressリソースを使用します。
D. Compute Engineインスタンスグループのオートスケールを有効にする。LoadBalancerタイプのServiceリソースを使用して、HTTPSトラフィックをロードバランスします。
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正解: B
質問 #5
大規模なCRM展開のデータベース・バックエンドとしてCloud SQLを使用しています。使用量の増加に合わせて拡張し、ストレージが不足しないようにし、CPU使用率75%のコアを維持し、レプリケーションの遅延を60秒以下に抑えたいと考えています。要件を満たすための正しい手順は何でしょうか？
A. 1
B. 1
C. 1
D. 1
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正解: A
質問 #6
BigQueryプロジェクトには複数のユーザーがいます。監査目的で、各ユーザが先月に実行したクエリの数を確認する必要があります。どうすればよいでしょうか？
A. GoogleデータスタジオをBigQueryに接続する。ユーザー用のディメンションを作成し、ユーザーごとのクエリ量のメトリックを作成します。
B. BigQuery インタフェースで、JOBS テーブルにクエリを実行して必要な情報を取得します。
C. c
D. クラウド監査ログを使用してクラウド監査ログを表示し、必要な情報を取得するためにクエリ操作にフィルタを作成します。
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正解: C
質問 #7
あなたの会社はデータ中心のビジネスをサポートするために新しいアーキテクチャを構築しています。あなたはネットワークのセットアップを担当しています。御社のモバイルおよびWeb向けアプリケーションはオンプレミスでデプロイされ、すべてのデータ分析はGCPで実施されます。計画では、7年分のアーカイブされた.csvファイル、合計900TBのデータを処理してロードし、その後毎日10TBのデータをロードし続けます。現在、既存の100MBのインターネット接続があります。どのような対応が貴社のニーズを満たすでしょうか？
A. gsutil -m オプションを使用して、アーカイブされたファイルと毎日アップロードされるファイルの両方を圧縮してアップロードする。
B. 転送アプライアンスをリースし、アーカイブファイルをアップロードし、Googleに送信してアーカイブデータをクラウドストレージに転送する。Dedicated InterconnectまたはDirect Peering接続を使用してGoogleとの接続を確立し、毎日ファイルをアップロードする。
C. C
D. 転送アプライアンスをリースし、アーカイブファイルをアップロードし、Googleに送信してアーカイブデータをクラウドストレージに転送する。公衆インターネット経由でVPCネットワークへのクラウドVPNトンネルを確立し、毎日ファイルを圧縮してアップロードする。
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正解: B
質問 #8
あなたはKubernetes Engine (GKE)上でクラスタを実行し、Webアプリケーションを提供しています。ユーザがアプリケーションの特定の部分が応答しなくなったと報告しています。あなたは、デプロイのすべてのポッドが2秒後に再起動し続けることに気づきました。アプリケーションは標準出力にログを書き込みます。あなたはログを検査して問題の原因を見つけたいと考えています。どのアプローチをとればよいでしょうか。
A. クラスタのノードとして機能している各Compute EngineインスタンスのStackdriverログを確認します。
B. アプリケーションの応答していない部分を提供している特定の GKE コンテナの Stackdriver ログを確認する。
C. gcloud 認証情報を使用してクラスタに接続し、ポッドの 1 つのコンテナに接続してログを読み取ります。
D. クラスタのノードとして機能している各Compute Engineインスタンスのシリアルポートログを確認します。
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正解: B
質問 #9
TerramEarthは、すべてのコネクテッド・トラックにサーバーとセンサーを装備し、遠隔測定データを収集している。来年には、このデータを機械学習モデルのトレーニングに使いたいと考えている。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る。どうすればいいのだろうか？
A. 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）のNearlineバケットに保存する。
B. 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遠隔測定データをプッシュし、Google BigQueryに保存する。
C. データを圧縮するストリーミング・データフロー・ジョブに遠隔測定データをリアルタイムでプッシュし、クラウドBigtableに保存する。
D. 車両のコンピュータに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バケットに保存する。
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正解: D
質問 #10
貴社はヘルスケア関連の新興企業を買収したため、顧客の医療情報を、作成時期にもよりますが、最大でさらに4年間保持しなければなりません。貴社の企業方針は、このデータを安全に保管し、規制が許す限りすぐに削除することです。どちらのアプローチを取るべきでしょうか？
A. Googleドライブにデータを保存し、有効期限が切れたレコードを手動で削除する。
B. クラウドデータ損失防止APIを使用してデータを匿名化し、無期限に保存する。
C. データをクラウド・ストレージに保存し、ライフサイクル管理を使用して、有効期限が切れたファイルを削除する。
D. クラウドストレージにデータを保存し、すべての期限切れデータを削除するバッチスクリプトを毎晩実行します。
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正解: C
質問 #11
多くの依存関係を持つ Python Web アプリケーションがあり、本番稼動には 0.1 CPU コアと 128 MB のメモリが必要です。マシンの使用率を監視し、最大化したい。また、アプリケーションの新しいバージョンを確実にデプロイしたい。どのステップを踏むべきでしょうか？
A. 以下を実行する： 1
B. 以下を実行する： 1
C. 以下を実行する： 1
D. 以下を実行する： 1
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正解: B
質問 #12
あなたの会社では、機密トランザクションデータのバッチをアプリケーションサーバVMからCloud Pub/Subにプッシュし、処理と保存を行っています。アプリケーションが必要なGoogle Cloudサービスに認証するために、Googleが推奨する方法は何ですか？
A. VM サービスアカウントに適切な Cloud Pub/Sub IAM ロールが付与されていることを確認します。
B. VMサービス・アカウントがCloud Pub/Subにアクセスできないようにし、VMアクセス・スコープを使用して適切なCloud Pub/Sub IAMロールを付与する。
C. Cloud Pub/SubにアクセスするためのOAuth2アクセストークンを生成し、暗号化してCloud Storageに格納し、各VMからアクセスできるようにする。
D. Cloud Functionを使用してCloud Pub/Subへのゲートウェイを作成し，Cloud Functionサービスアカウントに適切なCloud Pub/Sub IAMロールを付与する。
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正解: A
質問 #13
顧客は、Google Cloud Platform上で動作するゲーム・サーバーから複数GBの集約されたリアルタイムの主要業績評価指標（KPI）をキャプチャし、低レイテンシーでKPIを監視したいと考えています。どのようにKPIをキャプチャすべきでしょうか？
A. ゲームサーバーからの時系列データをGoogle Bigtableに保存し、Google Data Studioを使用して表示する。
B. ゲームサーバーからStackdriverにカスタムメトリクスを出力し、Stackdriver Monitoring Consoleにダッシュボードを作成して表示する。
C. BigQueryのロードジョブをスケジュールして、Cloud Storageにアップロードされた分析ファイルを10分ごとに取り込み、その結果をGoogle Data Studioで可視化する。
D. KPIをCloud Datastoreエンティティに挿入し、Cloud Datalabでその場限りの分析と可視化を実行する。
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正解: A
質問 #14
ミッションクリティカルなアプリケーションの災害対策をテストする手順を開発する必要がある。Googleが推奨するプラクティスとGCPのネイティブ機能を使用したい。どうすればよいでしょうか。
A. Deployment Manager を使用して、サービスのプロビジョニングを自動化する。アクティビティログを使用して、テストを監視およびデバッグします。
B. Deployment Manager を使用して、サービスのプロビジョニングを自動化する。Stackdriver を使用して、テストを監視およびデバッグします。
C. gcloudスクリプトを使用して、サービスのプロビジョニングを自動化する。アクティビティログを使用して、テストを監視およびデバッグします。
D. gcloud スクリプトを使用して、サービスのプロビジョニングを自動化する。Stackdriver を使用して、テストを監視およびデバッグします。
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正解: B
質問 #15
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レポーティングツールの構築を任されています。そのためには、数百テラバイトのデータを操作できるリレーショナルデータベースが必要です。このようなアプリケーションのためにGoogleが推奨するツールは何ですか？
A. クラウド・スパナー、グローバルに分散しているから
B. クラウドSQL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。
C. クラウド・ファイアストアは、デバイス間のリアルタイム同期を提供するからだ。
D. BigQueryは表形式データの大規模処理用に設計されているため。
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正解: D

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