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プロフェッショナルクラウドアーキテクト試験の成功：Googleプロフェッショナルクラウドアーキテクト模擬試験＆学習リソース｜SPOTO

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質問 #1
あなたは、新興企業がGCPを試験的に使用するためのビジネスプロセスを分析し、定義しています。上司は、GCPサービスのコストを最小限に抑え、Googleのベストプラクティスを遵守するよう求めています。あなたは何をすべきでしょうか？
A. 無料ティアと継続利用割引を活用する。サービスコスト管理のためのスタッフを配置する。
B. 無料ティアと継続利用割引を活用する。サービスコスト管理に関するトレーニングをチームに提供する。
C. 無料ティア割引とコミットメント割引を活用する。サービスコスト管理のためのスタッフを配置する。
D. 無料ティア割引とコミットメント割引を活用する。サービスコスト管理に関するトレーニングをチームに提供する。
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正解: B
質問 #2
あるリード・エンジニアが、レガシー・データセンターで仮想マシンをデプロイするカスタム・ツールを書いた。彼はカスタムツールを新しいクラウド環境に移行したいと考えている。あなたはGoogle Cloud Deployment Managerの採用を提唱したい。Cloud Deployment Managerに移行することのビジネスリスクは2つありますか？
A. クラウド・デプロイメント・マネージャーはPythonを使う
B. Cloud Deployment Manager APIは将来廃止される可能性がある。
C. クラウド・デプロイメント・マネージャーは、同社のエンジニアにとって馴染みのないものだ。
D. Cloud Deployment Manager を実行するには、Google API サービスアカウントが必要です。
E. Cloud Deployment Managerは、クラウドリソースを完全に削除するために使用できます。
F. Cloud Deployment ManagerはGoogle Cloudリソースの自動化のみをサポートしています。
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正解: BF
質問 #3
オンプレミスのソリューションをいくつかのフェーズに分けてGoogle Cloudに移行します。移行が完了するまで、クラウド VPN を使用してオンプレミス システムと Google Cloud の接続を維持します。この期間中もすべてのオンプレミスシステムがアクセス可能であることを確認したい。Google Cloudでのネットワーキングはどのように行うべきか？
A. オンプレミスで使用しているのと同じIPレンジをGoogle Cloudで使用する。
B. プライマリ IP 範囲にはオンプレミスで使用しているのと同じ IP 範囲を Google Cloud で使用し、セカンダリ IP 範囲にはオンプレミスで使用している範囲と重複しない範囲を使用します。
C. オンプレミスで使用しているIP範囲と重複しないGoogle CloudのIP範囲を使用する。
D. オンプレミスで使用している IP 範囲と重複しない Google Cloud 上の IP 範囲をプライマリ IP 範囲として使用し、オンプレミスで使用している IP 範囲と同じ IP 範囲をセカンダリ IP 範囲として使用します。
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正解: D
質問 #4
Google Compute Engineの仮想マシンからGoogle BigQueryに接続するPythonスクリプトを作成します。スクリプトは、BigQueryに接続できないというエラーを出力します。スクリプトを修正するにはどうすればよいですか？
A. 最新のPython用BigQuery APIクライアントライブラリをインストールします。
B. BigQueryのアクセススコープを有効にして、新しい仮想マシンでスクリプトを実行します。
C. BigQueryにアクセスできる新しいサービスアカウントを作成し、そのユーザでスクリプトを実行します。
D. gcloud components install bqコマンドを使用して、gcloud用のbqコンポーネントをインストールします。
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正解: B
質問 #5
お客様のアプリケーションはクレジットカード取引を処理する必要があります。どの支払方法が使用されたかに関連するトランザクションデータと傾向を分析する能力を損なうことなく、Payment Card Industry (PCI) コンプライアンスの範囲を最小限に抑えたい。どのようにアーキテクチャを設計すべきでしょうか？
A. トークナイザー・サービスを作成し、トークン化されたデータのみを保存する。
B. クレジットカードデータのみを処理する別のプロジェクトを作成する
C. 別のサブネットワークを作成し、クレジットカード・データを処理するコンポーネントを分離する。
D. PCI データを処理するすべての仮想マシン（VM）にラベルを付けることで、監査検出フェーズを合理化する。
E. Google BigQueryへのログエクスポートを有効にし、ACLとビューを使用して監査人と共有するデータの範囲を設定する。
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正解: A
質問 #6
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。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と思います。オンプレミスのアーキテクチャーにどのような変更を加えるべきですか？
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
質問 #7
あなたは、自己修復のために、ソースコードの変更をインスタンスグループに分けてインフラストラクチャにデプロイできるパイプラインを作成しました。ある変更が主要なパフォーマンス指標に悪影響を及ぼします。あなたはそれを修正する方法がわからず、調査には1週間かかるかもしれません。どうすべきでしょうか？
A. サーバーにログインし、ローカルでフォックスを反復処理する。
B. ソースコードの変更を元に戻し、デプロイパイプラインを再実行する。
C. コードが変更されたサーバーにログインし、以前のコードと入れ替える。
D. インスタンスグループのテンプレートを以前のものに変更し、すべてのインスタンスを削除します。
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正解: B
質問 #8
あなたのソリューションは、ステージング環境やテスト環境では見られなかったパフォーマンスのバグを本番環境で発生させています。今後この問題を回避するために、テストとデプロイの手順を調整したいとお考えでしょう。何をすべきでしょうか？
A. 本番環境への変更を少なくする
B. より小さな変更を本番環境に導入する
C. テスト環境とステージング環境の負荷を増やす
D. 本番環境にロールアウトする前に、一部のユーザーに変更を展開する。
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正解: D
質問 #9
御社はクラウドへの移行に成功し、データ・ストリームを分析してオペレーションを最適化したいと考えています。この分析のための既存のコードがないため、あらゆる選択肢を模索しています。これらのオプションには、バッチ処理とストリーム処理のミックスが含まれます。どの技術を使うべきでしょうか？
A. グーグル・クラウド・データプロック
B. グーグル・クラウド・データフロー
C. GoogleコンテナエンジンとBigtable
D. Google Compute EngineとGoogle BigQuery
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正解: B
質問 #10
正確なリアルタイムの天気図アプリケーションのパフォーマンスを最適化したい。データは50,000個のセンサーから、タイムスタンプとセンサーの読み取り値という形式で、1秒間に10個の読み取り値を送信しています。データはどこに保存すべきでしょうか？
A. Google BigQuery
B. Google Cloud SQL
C. Google Cloud Bigtable
D. グーグル・クラウド・ストレージ
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正解: C
質問 #11
あなたは、Google Compute EngineとCloud Bigtableで実行される主要なクラウドサービスのスケーラビリティをテストするために、QAチームが新しい負荷テストツールを展開するのを手伝っています。どの3つの要件を含めるべきですか？(3つ選んでください）。
A. 負荷テストでCloud Bigtableのパフォーマンスが検証されるようにする。
B. 負荷テスト環境に使用するGoogle Cloudプロジェクトを別に作成します。
C. 負荷テストツールが本番環境に対して定期的に実行されるようにスケジュールする。
D. サービスが使用するすべてのサードパーティシステムが高負荷に対応できることを確認する。
E. 負荷テストツールによる再生のために、すべてのトランザクションを記録するように本番サービスを計装化する。
F. F
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正解: ABF
質問 #12
Google Compute Engine上の本番データベース仮想マシンには、データファイル用にext4フォーマットの永続ディスクがあります。データベースがストレージ容量を使い果たそうとしています。最小限のダウンタイムで問題を修復するにはどうすればよいでしょうか。
A. Cloud Platform Consoleで、永続ディスクのサイズを大きくし、Linuxでresize2fsコマンドを使用します。
B. 仮想マシンをシャットダウンし、クラウドプラットフォームコンソールを使用して永続ディスクサイズを増加させ、仮想マシンを再起動します。
C. Cloud Platform Consoleで、永続ディスクのサイズを増やし、Linuxのfdiskコマンドで新しいスペースが使用可能であることを確認します。
D. Cloud Platform Consoleで、仮想マシンに接続された新しい永続ディスクを作成し、フォーマットしてマウントします。
E. クラウドプラットフォームコンソールで、永続ディスクのスナップショットを作成し、スナップショットを新しい大きなディスクにリストアし、古いディスクをアンマウントし、新しいディスクをマウントし、データベースサービスを再起動します。
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正解: A
質問 #13
あなたはクラウドMLエンジンを使って、アップロードされた画像から有名な絵画を認識するアプリケーションを開発しました。アプリケーションをテストし、今後24時間、特定の人が画像をアップロードできるようにしたい。すべてのユーザーがGoogleアカウントを持っているわけではありません。どのようにユーザーに画像をアップロードさせるべきでしょうか？
A. ユーザーに画像をクラウドストレージにアップロードしてもらう。24時間後に失効するパスワードでバケットを保護する。
B. 24時間後に失効する署名付きURLを使用して、ユーザーに画像をクラウドストレージにアップロードさせる。
C. ユーザーが画像をアップロードできる App Engine Web アプリケーションを作成します。24時間後にアプリケーションを無効にするようにApp Engineを構成します。Cloud Identityを使用してユーザーを認証します。
D. ユーザーが 24 時間画像をアップロードできる App Engine Web アプリケーションを作成する。Cloud Identity を使用してユーザーを認証します。
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正解: B
質問 #14
Google Kubernetes Engine 上に、echo-deployment という名前のデプロイメントを使用してアプリケーションをデプロイします。このデプロイは、echo-service という Service を使用して公開されます。アプリケーションのダウンタイムを最小限に抑えて、アプリケーションのアップデートを実行する必要があります。あなたは何をすべきですか？
A. kubectl set image deployment/echo-deploymentを使用する。
B. Kubernetesクラスタの背後にあるインスタンスグループのローリングアップデート機能を使用する。
C. 新しいコンテナイメージでデプロイメントyamlファイルを更新します。kubectl delete deployment/echo-deployment と kubectl create -f を使用します。
D. 新しいコンテナイメージのサービス yaml ファイルを更新します。kubectl delete service/echo-service と kubectl create -f を使用します。
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正解: A
質問 #15
御社は75TBのデータをGoogle Cloudに移行しようとしています。クラウドストレージを使用し、Googleが推奨するプラクティスに従いたいと考えています。どうすればいいでしょうか？
A. データを転送アプライアンスに移す。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する。
B. データを転送アプライアンスに移す。Cloud Dataprepを使用して、データをCloud Storageに復号化する。
C. データを含む各サーバーにgsutilをインストールする。再開可能な転送を使用して、データをクラウド・ストレージにアップロードする。
D. データを含む各サーバーにgsutilをインストールする。ストリーミング転送を使用して、データをクラウド・ストレージにアップロードする。
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正解: A
質問 #16
あなたの組織には、Google Cloud Platform上の同じネットワークにデプロイされた3層のWebアプリケーションがあります。各層（ウェブ、API、データベース）は他の層から独立してスケールする。ネットワークトラフィックはウェブからAPI層、そしてデータベース層へと流れます。トラフィックはウェブ層とデータベース層の間を流れてはいけない。ネットワークはどのように構成すればよいのでしょうか？
A. 各階層を異なるサブネットワークに追加する。
B. 個々のVMにソフトウェアベースのファイアウォールを設定する。
C. 各階層にタグを追加し、希望するトラフィックフローを可能にするルートを設定する。
D. 各階層にタグを追加し、必要なトラフィックフローを許可するファイアウォールルールを設定する。
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正解: D
質問 #17
コスト削減のため、エンジニアリング・ディレクターはすべての開発者に、開発インフラ・リソースをオンプレミスの仮想マシン（VM）からGoogle Cloud Platformに移行するよう求めました。これらのリソースは、1日の間に何度も起動/停止イベントを繰り返し、状態を永続化する必要があります。あなたは、財務部門にコストの可視性を提供しながら、Google Cloudで開発環境を実行するプロセスを設計するよう求められました。どの2つのステップを踏むべきですか？(2つ選んでください)。
A. すべての永続ディスクで-no-auto-deleteフラグを使用し、VMを停止する。
B. すべての永続ディスクで- -自動削除フラグを使用し、VMを終了する。
C. VMのCPU使用率ラベルを適用し、BigQueryの課金エクスポートに含める。
D. Google BigQueryの請求書エクスポートとラベルを使用して、コストをグループに関連付けます。
E. すべての状態をローカルSSDに保存し、永続ディスクをスナップショットし、VMを終了する。
F. すべての状態をGoogle Cloud Storageに保存し、永続ディスクをスナップショットし、VMを終了する。
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正解: AD
質問 #18
US-Centralリージョンに本番Linux仮想マシンのコピーを作成したい。本番用仮想マシンに変更があった場合、コピーを簡単に管理および交換したい。あなたは、US-East地域の別のプロジェクトに新しいインスタンスとしてコピーをデプロイします。どのような手順を踏む必要がありますか。
A. Linuxのddコマンドとnetcatコマンドを使用して、ルートディスクの内容をUS-Eastリージョンの新しい仮想マシンインスタンスにコピーし、ストリーミングします。
B. ルートディスクのスナップショットを作成し、US-Eastリージョンで新しい仮想マシンインスタンスを作成するときに、ルートディスクとしてスナップショットを選択します。
C. Linux ddコマンドでルートディスクからイメージファイルを作成し、US-Eastリージョンに新しい仮想マシンインスタンスを作成する。
D. ルートディスクのスナップショットを作成し、スナップショットからGoogle Cloud Storageにイメージファイルを作成し、ルートディスクのイメージファイルを使用してUS-Eastリージョンに新しい仮想マシンインスタンスを作成します。
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正解: D
質問 #19
主要なビジネス目標の1つは、アプリケーションに保存されたデータを信頼できるようにすることです。あなたは、アプリケーションデータへのすべての変更をログに記録したいと考えています。ログの信頼性を検証するために、どのようにロギングシステムを設計できますか？
A. クラウドとオンプレミスで同時にログを書く
B. SQLデータベースを使用し、ログテーブルを変更できる人を制限する。
C. 各タイムスタンプとログエントリにデジタル署名し、その署名を保存する。
D. 各ログエントリのJSONダンプを作成し、Google Cloud Storageに保存する。
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正解: C
質問 #20
ある開発マネージャが新しいアプリケーションを構築している。彼はあなたに、要件を確認し、それを満たすためにどのようなクラウドテクノロジーを使用できるかを特定するよう依頼した。アプリケーションの要件 1.クラウドのポータビリティのためにオープンソースのテクノロジーをベースにしていること 2.需要に応じて計算能力を動的に拡張できる 3.継続的なソフトウェアデリバリーをサポートすること 4.同じアプリケーションスタックの複数の分離されたコピーを実行 5.ダイナミック・テンプレートを使用したアプリケーション・バンドルのデプロイ 6.URL に基づいてネットワーク・トラフィックを特定のサービスにルーティング
A. Google Kubernetesエンジン、Jenkins、Helm
B. Google Kubernetesエンジンとクラウドロードバランシング
C. Google Kubernetes EngineとCloud Deployment Manager
D. Google Kubernetes Engine、Jenkins、クラウド・ロードバランシング
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正解: D
質問 #21
データベース管理チームから、Google Compute Engine上で動作する新しいデータベースサーバーのパフォーマンスを改善するための支援を依頼されました。このデータベースは、パフォーマンス統計のインポートと正規化を行うためのもので、Debian Linux上で動作するMySQLで構築されています。80GBのSSD永続ディスクを搭載したn1-standard-8の仮想マシンを使用しています。 このシステムからより良いパフォーマンスを得るためには、何を変更すべきでしょうか？
A. 仮想マシンのメモリを64GBに増やす
B. PostgreSQLを実行する仮想マシンを新規作成する。
C. SSDの永続ディスクを動的に500GBにリサイズする。
D. パフォーマンスメトリクスウェアハウスをBigQueryに移行する。
E. データベースへの一括挿入を使用するように、すべてのバッチジョブを変更する。
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正解: C
質問 #22
貴社のカスタマーサポートツールは、すべての電子メールとチャットの会話をCloud Bigtableに記録し、保存と分析を行っています。初期保存の前に、このデータから個人を特定できる情報や支払いカード情報をサニタイズするには、どのような方法が推奨されますか？
A. SHA256を使ってすべてのデータをハッシュ化する。
B. 楕円曲線暗号を使用してすべてのデータを暗号化する。
C. クラウドデータ損失防止APIを使用してデータの識別を解除する。
D. 正規表現を使って、電話番号、メールアドレス、クレジットカード番号を検索し、再編集する。
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正解: C
質問 #23
あなたは30のマイクロサービスを持つ大規模な分散アプリケーションを設計しています。分散された各マイクロサービスはデータベースのバックエンドに接続する必要があります。あなたは認証情報を安全に保存したい。認証情報はどこに保存すべきでしょうか？
A. ソースコード
B. 環境変数
C. 秘密管理システム
D. ACLでアクセスを制限しているコンフィグファイルの場合
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正解: C

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