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プロフェッショナルクラウドアーキテクト 模擬試験＆実試験問題集 2025年最新版, Google プロフェッショナルクラウドアーキテクト｜SPOTO

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質問 #1
23.TerramEarthは最近、別の企業と提携し、現場のすべての車両をloT対応にした。すべての車両を接続することで、取り込まれたテレメトリーデータが急増し、TerramEarthはこのデータをクラウドストレージに長期保存するためのストレージコストが高騰することを懸念しています。TerramEarthの機械学習・予測チームは、1年以上前のデータは利用価値がなく、消去することを提案している。30日以上前のデータは、モデルのトレーニングのために例外的な状況でのみ使用されますが、監査目的のために保持する必要があります。どうすればよいでしょうか？
A. バケットのライフサイクル管理ルールを有効にして、36ヶ月以上前のオブジェクトを削除する。BigQueryデータセットのデフォルトのテーブル有効期限を36ヶ月に更新します。
B. バケットのライフサイクル管理ルールを有効にし、36ヶ月以上前のオブジェクトのストレージクラスをNONEに設定する。BigQueryテーブルの有効期限を36ヶ月に設定する。
C. バケットのライフサイクル管理ルールを有効にして、36ヶ月以上前のオブジェクトを削除する。BigQueryでパーティショニングされたテーブルを使用し、パーティションの有効期限を36ヶ月に設定する。
D. バケットのライフサイクル管理ルールを有効にし、36ヶ月以上古いオブジェクトのストレージクラスをNONEに設定する。BigQueryでパーティショニングされたテーブルを使用し、パーティションの有効期限を36ヶ月に設定する。
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正解: C

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質問 #2
13.この問題については、マウントカーク・ゲームズ社のケーススタディを参照してください。貴社は業界をリードする ISTQB 認定ソフトウェアテスト会社であり、Mountkirk Games 社は最近、新しいテス ト戦略を設計するために貴社と提携しました。Mountkirk Games 社は、太陽嵐によるビジネスへの潜在的な混乱を懸念しています。先月の太陽嵐により、地中海沿岸の大半のモバイルユーザーにとって、モバイルネットワークのカバレッジが低下し、アップロード速度が遅くなりました。その結果、同社の分析プラットフォームは、これらのモバイル機器からのデータ到着の遅れへの対応に苦慮した。マウントカーク・ゲームズ社は、今後このような問題を回避するための提案を求めました。どのようなことをお勧めしますか？
A. 1
B. 1
C. 1
D. 1
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正解: D
質問 #3
2.あなたの会社は 12 カ月ごとに外部監査を受けますが、今年の監査で、SSH ポートが公開されている GCE 仮想マシン上で実行されている安全でない（非 HTTPS）アプリケーションが発見されました。この発見により、貴社はサイバーエッセンシャル認証に不合格となり、貴重な収益を失うことになりました。貴社のコンプライアンス部門は、このインスタンスが実行されているネットワーク（VPC）を特定し、そのネットワークを作成した人物を特定するための支援を求めています。あなたは何をすべきでしょうか？
A. Cloud Logging Consoleで、VMを作成したユーザーを特定します。
B. アクティビティ]ページの[データアクセス]カテゴリにある[Create VM]エントリを探します。
C. インスタンスにSSHでアクセスし、以前にシステムにログインした人を特定し、その人に確認する。
D. Cloud Logging Console で、GCE Network logs の下にある Create Insert エントリを検索します。
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正解: D
質問 #4
6.あなたの会社では、すべてのアプリケーションをオンプレミスのデータセンターから Google Cloud に移行していますが、アプリケーションの 1 つが Websockets プロトコルとセッションアフィニティに依存しています。このアプリケーションを Google Cloud プラットフォームに移行し、問題なくリクエスト処理を継続できるようにしたい。どうすればよいでしょうか？
A. セッションアフィニティに依存しないようにアプリケーションコードを修正する。
B. セキュリティチームと設計をレビューする。
C. 関連チームとロードバランサーのオプションについて話し合う。
D. HTTPストリーミングを使用するようにアプリケーションコードを変更する。
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正解: C
質問 #5
3.あなたは、Google compute engine Linux仮想マシン上に、時間追跡アプリケーションをUS-Central地域にデプロイしました。US-Eastリージョンにいるクライアントの一部から遅さに関するクレームがあり、US-Eastリージョンで別のプロジェクトに新しいコンピュートエンジンインスタンスをスピンアップすることにしました。これを行うには、US-CentralからLinux仮想マシンのコピーを作成し、US-East地域にデプロイする必要があります。パイプラインには多くの機能拡張があり、アプリケーションを更新するたびに、そのアプリケーションに対応するコンピュートエンジンのインスタンスを作成する必要があります。
A. US-Centralでブートディスクのスナップショットを作成し、US-Eastと共有する。US-EastでVMインスタンスをスピンアップするとき、ブートディスクに共有スナップショットを使用する。
B. ブートディスクをUS-CentralからUS-Eastの新しいVMインスタンスにコピーし、ストリーミングする。
C. Linux ddコマンドでUS-Centralのブートディスクのイメージを作成し、US-EastのVMインスタンスをスピンアップする際にこのイメージを使用する。
D. ブートディスクのスナップショットを作成し、それを使用してUS-Centralでイメージを作成する。このイメージを他のプロジェクトと共有し、US-EastでVMインスタンスをスピンアップするときにこのイメージを使用する。
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正解: D
質問 #6
7.貴社は、顧客のウェブサイト上のページが指定された標準に準拠していないかどうかを検出する支援を専門としています。これを行うために、貴社はオンプレミスのデータセンターにカスタムC. +アプリケーションを配備し、顧客のウェブサイトのすべてのウェブページをクロールし、ヘッダーとテンプレートを期待される標準と比較し、結果を保存してから、他の顧客に同じことを繰り返しています。このテストには多くの時間がかかり、最近何度かSLAを逃している。その
A. Google Compute Engineのアンマネージド・インスタンス・グループ。
B. App Engine、Cloud Logging、Cloud Monitoring。
C. Google Cloud Dataproc
D. Google Compute Engine上のマネージド・インスタンス・グループとオートスケーリング。
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正解: D
質問 #7
20.TerramEarth社は、全車両の計画外ダウンタイムを削減し、交換部品を事前にストックしておきたいと考えている。これを実現するため、TerramEarth社は別の企業と提携し、現場の全車両をLoTで接続できるようにしている。CTOは、Al-drivenソリューションがこの予測の未来であると見ており、チームが1年以内に機械学習モデルの青写真を構築することに取り組んでいる間、すべての遠隔測定データをコスト効率の良い方法で保存したいと考えています。CTOはあなたに、テレメトリーデータのコスト効率の良い保存を促進するよう求めています。このデータはどこに保存すべきでしょうか？
A. 本番トラフィックをシミュレートして、テスト環境を拡張できるように設計する。
B. 既存のオンプレミス・インフラストラクチャを利用し、本番トラフィックのシミュレーションに基づいて拡張する。
C. C
D. 小規模、中規模、大規模など、さまざまなトラフィック・レベルに対応できるよう、複数の静的テスト環境を作成する。
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正解: A
質問 #8
1.御社は高速道路局から、すべての住宅街に速度監視装置を設置する新しい契約を獲得しました。プロジェクトマネージャーは、今後2年間で2,000万台の速度監視装置の設置を見込んでいます。各速度監視装置にはモーションセンサーが装備されており、車両が通過すると作動します。デバイスは車両のスピードとナンバープレートを読み取り、中央データベースにデータを送り返す。センサーの一部は、道路に面していない場所に設置されている。
A. 各センサーが Cloud Pub/Sub への接続を確認し、共有トピックにデータを挿入するように設定する。
B. 各センサーがGoogle Compute VMへの持続的な接続（トンネル）を作成し、VM上で実行されているカスタムアプリケーションにデータを送信するように設定する。
C. 各センサーを構成して、App Engine アプリケーションへの永続的な接続（トンネル）を作成し、アプリケーションにデータを送信して Cloud Datastore に保存させます。
D. 各センサーを構成して、Cloud SQL の可用性をチェックし、デバイス識別子に基づいて Cloud SQL テーブルにデータを挿入します。
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正解: A
質問 #9
5.あなたのチームは、オペレーティングシステム、ソフトウェアライブラリ、プログラミング言語のバージョンが異なる複数のマイクロサービスを管理しています。あなたは、これらのマイクロサービスから開発環境を確実にスピンアップし、それぞれの本番環境と同期させ続けたいと考えています。コードの変更は避けたい。何を使うべきか？
A. Ansible/Chef/Puppet。
B. クラウドのモニタリングとロギング。
C. 容器。
D. 仮想マシン。
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正解: C
質問 #10
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。あなたは、次世代デジタルサービスの提供を専門とするコンサルティング会社に勤務しており、最近TerramEarth社からAPI強化の支援を請け負っています。車両を検索するために使用されるAPIの1つは、計画外のダウンタイムを予測し、交換部品を事前にストックするために、アナリストによってうまく使用されています。TerramEarthは、ディーラーネットワークが新製品やサービスをより良く位置付けるためにこのデータを使用できるように、サードパーティへの委任承認を有効にするよう求めています。どうすればよいでしょうか？
A. 販売店やパートナー向けに、Google Cloud Endpointsを通じてGoogle App Engine上のAPIを公開する。
B. Google App Engine上のAPIを公開する。
C. Google App Engine上のOpen API仕様に準拠したAPIを一般公開する。
D. Google Kubernetes EngineのAPIを公開する。
E. Google Kubernetes Engine上のOpen API仕様に準拠したAPIを販売店やパートナーに公開する。
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正解: A
質問 #11
18.TerramEarth社は、全車両の計画外ダウンタイムを削減し、交換部品を事前にストックしておきたいと考えている。これを実現するため、TerramEarthは他の企業と提携し、現場の全車両をloT対応にした。TerramEarthは、既存のデータ取り込みソリューションがすべてのユースケースを満たさないかもしれないことを懸念している。初期の分析によると、ネットワークの接続性が悪い地域では、FTPアップロードの信頼性が非常に低く、そのためFTPアップロードが最初からやり直しになることが頻繁にあります。このため、アナリストが古いデータを照会したり、計画外のダウンタイムを正確に予測できなかったりすることがあります。データ取り込みレイヤーをどのように設計すれば、より信頼性が高く、かつアナリストができるだけ早くデータを利用できるようになるでしょうか？
A. Google Cloud Storageに直接データを取り込む。
B. Google Cloud Pub/Sub経由でデータを取り込む。
C. ストリーミングインサートによりGoogle BigQueryにデータを取り込む。
D. 既存のFTPソリューションによるデータの取り込みを継続する。
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正解: B
質問 #12
22.この質問については、テラムアースのケーススタディを参照してください。TerramEarth 社は、すべての車両の計画外ダウンタイムを削減し、交換部品を事前にストックしたいと考えています。これを実現するため、TerramEarthは他の企業と提携し、現場の全車両をloT対応にしました。車両の遠隔測定データは、長期保存のためにクラウドストレージに保存され、分析とMLモデルのトレーニングを可能にするためにBigQueryにもプッシュされる。EUの最近の自動車業界の規制により、TerramEarthはこのデータを3年以上保持することが禁止されています。どうすべきでしょうか？
A. 車両設計チームのエンジニアが生のテレメトリーデータを分析し、アルゴリズムが運転調整を特定し、ドライブトレインのパラメーターを自動的に微調整するために使用できるパターンを決定する。
B. オンプレミスのカスタム機械学習ソリューションを使用して、運転調整を特定し、ドライブトレインのパラメーターを自動的に調整する。
C. リアルタイム（ストリーミング）Dataflowジョブを実行し、運用上の調整を特定し、Firebase Cloud Messagingを使用して最適化を自動的にプッシュする。
D. グーグル・アル・プラットフォームの機械学習を使って、運転調整を特定し、ドライブトレインのパラメーターを自動的に調整する。
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正解: D

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