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Googleプロフェッショナルクラウドアーキテクト認定試験対策問題＆模擬試験｜SPOTO

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質問 #1
御社のテスト・スイートは、Linux 仮想マシン上で一日中テストを実行するカスタム C++ アプリケーションです。テスト・スイート全体を完了するには数時間かかり、テスト用に確保された限られた数のオンプレミス・サーバー上で実行される。御社は、テストインフラをクラウドに移行し、システムの変更を完全にテストするのにかかる時間を短縮しつつ、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を推奨すべきでしょうか？
A. Google Compute Engineのアンマネージドインスタンスグループとネットワークロードバランサー
B. 自動スケーリング機能付きGoogle Compute Engineマネージドインスタンスグループ
C. 各テストを処理するためにApache Hadoopジョブを実行するGoogle Cloud Dataproc
D. Google App EngineとGoogle StackDriverによるロギング
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正解: B
質問 #2
実行中のGoogle Kubernetes Engineクラスタを、アプリケーションの需要の変化に応じてスケールできるようにしたい。どうすればよいでしょうか？
A. gcloud container clusters resize CLUSTER_Name - -size 10以下のコマンドを使用して、Kubernetes Engineクラスタにノードを追加します。
B. gcloud compute instances add-tags INSTANCE - -tags enableautoscaling max-nodes-10
C. gcloud alpha container clusters update mycluster - -enable- autoscaling - -min-nodes=1 - -max-nodes=10 以下のコマンドを使用して、既存のKubernetes Engineクラスターを更新する。
D. gcloud alpha container clusters create 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する。
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正解: C
質問 #3
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
質問 #4
y.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 ィに責任を負っています。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 #5
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・データ用にBigQueryで時間分割されたテーブルを作成し、パーティション期間を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SetStorageClass to NONEアクションを作成します。
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正解: C
質問 #6
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 #7
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。この質問については、Dress4Winのケーススタッドを参照してください。
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正解: A
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MultiRegional 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
最近アップデートしたGoogle App Engineのアプリケーションの読み込みに、一部のユーザーで約30秒かかるという報告を受けています。この現象は、アップデート前には報告されていませんでした。どのような戦略を取るべきでしょうか？
A. ISPと協力して問題を診断する
B. サポートチケットを発行し、問題を診断するためのネットワークキャプチャとフローデータの提出を求め、アプリケーションをロールバックする。
C. 最初に既知の良好なリリースにロールバックし、Stackdriver TraceとLoggingを使用して、開発/テスト/ステージング環境で問題を診断します。
D. 以前の既知の良好なリリースにロールバックし、より静かな時期に再度リリースをプッシュして調査してください。そしてStackdriver TraceとLoggingを使って問題を診断する。
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正解: C
質問 #10
最近の監査で、GCPプロジェクトに新しいネットワークが作成されていることが判明しました。このネットワークでは、GCEインスタンスが世界に向けてSSHポートを開いています。あなたはこのネットワークの起源を発見したいと思います。あなたは何をすべきでしょうか?
A. Stackdriverアラートコンソールで「Create VM」エントリを検索します。
B. ホームセクションのアクティビティページに移動します。カテゴリを「Data Access」に設定し、「Create VM」エントリを検索します。
C. コンソールの Logging セクションで、ロギング・セクションとして GCE Network を指定する。Create Insert エントリを検索します。
D. プロジェクトの SSH 鍵を使用して GCE インスタンスに接続する。システム・ログから以前のログインを特定し、プロジェクトの所有者リストと照合する。
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正解: C
質問 #11
現在のDress4winの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、一部の顧客には高いレイテンシーがある。Dresss4winは、将来的な評価とクラウドでのパフォーマンス最適化のため、Googleクラウドプラットフォームで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る。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 #12
y.コンピュート・サービスのうち、そのまま移行して、クラウドでのパフォーマンスに最適化されたアーキテクチャとなるものはどれか。
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 #13
Dress4Winのクラウドへの移行計画の一環として、同社はトラフィック負荷の急増に対応できるよう、管理されたロギングと監視システムを構築したいと考えている。同社は次のようなことを望んでいる： * 一日の使用量の増減に対応するため、インフラストラクチャのスケールアップとスケールダウンが必要な場合に通知される。 * アプリケーションの一部分をデバッグするために、集計されたログをフィルタリングすることができる。
A. ロギング、アラート、インサイト、デバッグ
B. モニタリング、トレース、デバッグ、ロギング
C. 監視、ログ、アラート、エラー報告
D. モニタリング、ログ、デバッグ、エラーレポート
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正解: D
質問 #14
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 #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
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社のデータウェアハウスに、信頼性が高く、スケーラブルなGCPソリューションを導入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すると、何をすべきでしょうか？
A. 既存のデータウェアハウスをBigQueryに置き換える。テーブル・パーティショニングを使用する。
B. 既存のデータウェアハウスを96CPUのCompute Engineインスタンスに置き換える。
C. 既存のデータウェアハウスをBigQueryに置き換える。連携データソースを使用する。
D. 既存のデータウェアハウスを96 CPUのCompute Engineインスタンスに置き換える。32CPUのプリエンプティブなCompute Engineインスタンスを追加する。
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正解: A
質問 #17
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 #18
y.Dress4Winは1年以内に10倍の規模に成長し、それに伴って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すると予想されている。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 #19
この質問については、Dress4Winのケーススタディーを参照してください。 この質問については、Dress4Winのケーススタディーを参照してください。ソリューションを移行する前に、オンプレミスの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したい。オンプレミスのアーキテクチャでどのような変更を行うべきですか？
A. RabbitMQをGoogle Pub/Subに置き換える。
B. MySQLをCloud SQL for MySQLがサポートするv5
C. 事前に定義されたCompute Engineのマシンタイプに合わせて、コンピュートリソースのサイズを変更する。
D. マイクロサービスをコンテナ化し、Google Kubernetes Engineでホストする。
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正解: C

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