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시험 문제 및 학습 자료가 포함 된 마스터 프로페셔널 클라우드 아키텍트 시험, Google 프로페셔널 클라우드 아키텍트 | SPOTO

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질문 #1
아키텍처에서는 프로젝트 내의 모든 관리자 활동 및 VM 시스템 로그를 중앙 집중식으로 수집해야 합니다. VM과 서비스 모두에서 이러한 로그를 어떻게 수집해야 할까요?
A. 모든 관리자 및 VM 시스템 로그는 Stackdriver에 의해 자동으로 수집됩니다
B. 스택드라이버는 대부분의 서비스에 대한 관리자 활동 로그를 자동으로 수집합니다
C. 사용자 지정 syslogd 컴퓨팅 인스턴스를 시작하고 모든 로그를 이 인스턴스로 전달하도록 GCP 프로젝트와 VM을 구성합니다
D. 단일 컴퓨팅 인스턴스에 Stackdriver 로깅 에이전트를 설치하고 사용자 환경에 대한 모든 감사 및 액세스 로그를 수집하도록 합니다
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정답: B
질문 #2
Mountkirk Games는 Google Cloud Platform(GCP)에 새 백엔드를 배포했습니다. 새 버전의 백엔드를 대중에게 공개하기 전에 테스트 프로세스를 만들고 싶습니다. 테스트 환경을 경제적인 방식으로 확장하고 싶습니다. 프로세스를 어떻게 설계해야 할까요?
A. 프로덕션 부하 시뮬레이션을 위해 GCP에서 확장 가능한 환경 만들기
B. 기존 인프라를 사용하여 GCP 기반 백엔드를 대규모로 테스트합니다
C. GCP 내부 리소스를 사용하여 애플리케이션의 각 구성 요소에 스트레스 테스트를 구축하여 부하를 시뮬레이션합니다
D. GCP에서 정적 환경 세트를 만들어 다양한 수준의 부하(예: 높음, 중간, 낮음)를 테스트합니다
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정답: A
질문 #3
고객으로부터 애플리케이션 인프라를 GCP로 마이그레이션하는 작업을 의뢰받았습니다. 현재 문제 중 하나는 온프레미스 고성능 SAN이 다음과 같은 다양한 워크로드를 따라잡기 위해 빈번하고 비용이 많이 드는 업그레이드가 필요하다는 것입니다: 법적 이유로 보관되는 20TB의 로그 아카이브, 500GB의 VM 부팅/데이터 볼륨 및 템플릿, 500GB의 이미지 썸네일, 고객이 오프 상태에서도 세션을 다시 시작할 수 있도록 하는 200GB의 고객 세션 상태 데이터
A. 고객 세션 상태 데이터를 위한 로컬 SSD
B. 고객 세션 상태 데이터를 위해 Cloud Datastore에서 지원하는 멤캐시
C. 고객 세션 상태 데이터를 위해 Cloud SQL로 지원되는 멤캐시
D. 고객 세션 상태 데이터를 위한 퍼시스턴트 디스크 SSD 스토리지로 지원되는 멤캐시
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정답: D
질문 #4
회사의 개발팀에서 도커화된 HTTPS 웹 애플리케이션을 만들었습니다. 이 애플리케이션을 Google Kubernetes Engine(GKE)에 배포하고 애플리케이션이 자동으로 확장되는지 확인해야 합니다. GKE에 어떻게 배포해야 하나요?
A. 수평 파드 오토스케일러를 사용하고 클러스터 오토스케일링을 활성화한다
B. 수평 파드 오토스케일러를 사용하고 쿠버네티스 클러스터에서 클러스터 오토스케일링을 활성화한다
C. 컴퓨트 엔진 인스턴스 그룹에서 자동 확장을 활성화합니다
D. 컴퓨트 엔진 인스턴스 그룹에서 자동 확장을 활성화합니다
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정답: B
질문 #5
대규모 CRM 배포를 위한 데이터베이스 백엔드로 Cloud SQL을 사용하고 있습니다. 사용량이 증가함에 따라 확장하고, 스토리지가 부족하지 않도록 하고, CPU 사용 코어를 75%로 유지하고, 복제 지연을 60초 미만으로 유지하고자 합니다. 요구 사항을 충족하기 위한 올바른 단계는 무엇인가요?
A. 1
B. 1
C. 1
D. 1
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정답: A
질문 #6
BigQuery 프로젝트에는 여러 명의 사용자가 있습니다. 감사 목적으로 각 사용자가 지난 달에 얼마나 많은 쿼리를 실행했는지 확인해야 합니다. 어떻게 해야 하나요?
A. Google 데이터 스튜디오를 BigQuery에 연결합니다
B. BigQuery 인터페이스에서 JOBS 테이블에 대한 쿼리를 실행하여 필요한 정보를 얻습니다
C. 'bq show'를 사용하여 모든 직업을 나열합니다
D. 클라우드 감사 로깅을 사용하여 클라우드 감사 로그를 보고 쿼리 작업에서 필터를 만들어 필요한 정보를 얻습니다
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정답: C
질문 #7
귀사는 데이터 중심 비즈니스를 지원하기 위해 새로운 아키텍처를 구축하고 있습니다. 귀사는 네트워크 설정을 담당합니다. 회사의 모바일 및 웹용 애플리케이션은 온프레미스에 배포되며, 모든 데이터 분석은 GCP에서 수행됩니다. 계획은 7년간 보관된 총 900TB의 .csv 파일을 처리하고 로드한 다음 매일 10TB의 데이터를 계속 로드하는 것입니다. 현재 100MB의 기존 인터넷 연결이 있습니다. 회사의 요구 사항을 충족하려면 어떤 조치를 취해야 하나요?
A. 보관된 파일과 매일 업로드되는 파일을 모두 gsutil -m 옵션을 사용하여 압축하여 업로드합니다
B. 전송 어플라이언스를 임대하여 아카이브된 파일을 업로드한 후 Google로 전송하여 아카이브된 데이터를 클라우드 스토리지로 전송합니다
C. 전송 어플라이언스를 임대하여 아카이브된 파일을 업로드한 후 Google로 전송하여 아카이브된 데이터를 클라우드 스토리지로 전송합니다
D. 전송 어플라이언스를 임대하여 아카이브된 파일을 업로드한 후 Google로 전송하여 아카이브된 데이터를 클라우드 스토리지로 전송합니다
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정답: B
질문 #8
웹 애플리케이션을 서비스하기 위해 쿠버네티스 엔진(GKE)에서 클러스터를 실행하고 있습니다. 사용자가 애플리케이션의 특정 부분이 더 이상 응답하지 않는다고 보고합니다. 배포의 모든 파드가 2초 후에 계속 다시 시작되는 것을 발견합니다. 애플리케이션이 표준 출력에 로그를 기록합니다. 로그를 검사하여 문제의 원인을 찾고자 합니다. 어떤 접근 방식을 취할 수 있나요?
A. 클러스터에서 노드 역할을 하는 각 컴퓨트 엔진 인스턴스에 대한 스택드라이버 로그를 검토합니다
B. 애플리케이션의 응답하지 않는 부분을 서비스하는 특정 GKE 컨테이너에 대한 스택드라이버 로그를 검토합니다
C. Gcloud 자격 증명을 사용하여 클러스터에 연결하고 포드 중 하나에 있는 컨테이너에 연결하여 로그를 읽습니다
D. 클러스터에서 노드 역할을 하는 각 컴퓨트 엔진 인스턴스의 직렬 포트 로그를 검토합니다
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정답: B
질문 #9
TerramEarth는 모든 연결된 트럭에 서버와 센서를 장착하여 원격 측정 데이터를 수집하고 있습니다. 내년에는 이 데이터를 사용하여 머신 러닝 모델을 훈련할 계획입니다. 이 데이터를 클라우드에 저장하면서 비용을 절감하고자 합니다. 어떻게 해야 할까요?
A. 차량의 컴퓨터가 시간별 스냅샷으로 데이터를 압축하여 Google 클라우드 스토리지(GCS) 니어라인 버킷에 저장하도록 합니다
B. 원격 분석 데이터를 실시간으로 데이터를 압축하는 스트리밍 데이터 흐름 작업으로 푸시하고 Google BigQuery에 저장합니다
C. 텔레메트리 데이터를 실시간으로 스트리밍 데이터 흐름 작업으로 푸시하여 데이터를 압축하고 Cloud Bigtable에 저장합니다
D. 차량의 컴퓨터가 시간별 스냅샷으로 데이터를 압축하여 GCS 콜드라인 버킷에 저장하도록 합니다
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정답: D
질문 #10
귀사는 헬스케어 스타트업을 인수했으며 고객의 의료 정보를 생성 시점에 따라 최대 4년 동안 더 보유해야 합니다. 회사 정책은 이 데이터를 안전하게 보관한 다음 규정이 허용하는 즉시 삭제하는 것입니다. 어떤 접근 방식을 취해야 할까요?
A. 데이터를 Google 드라이브에 저장하고 기록이 만료되면 수동으로 삭제합니다
B. 클라우드 데이터 손실 방지 API를 사용하여 데이터를 익명화하여 무기한 저장합니다
C. 클라우드 스토리지에 데이터를 저장하고 수명 주기 관리를 사용하여 파일이 만료되면 삭제합니다
D. 클라우드 스토리지에 데이터를 저장하고 만료된 데이터를 모두 삭제하는 야간 배치 스크립트를 실행합니다
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정답: C
질문 #11
프로덕션 환경에서 작동하는 데 0.1 CPU 코어와 128MB의 메모리가 필요한 많은 종속성을 가진 Python 웹 애플리케이션이 있습니다. 머신 사용률을 모니터링하고 최대화하고자 합니다. 또한 애플리케이션의 새 버전을 안정적으로 배포하고 싶습니다. 어떤 단계를 수행해야 할까요?
A. 다음을 수행합니다: 1
B. 다음을 수행합니다: 1
C. 다음을 수행합니다: 1
D. 다음을 수행합니다: 1
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정답: B
질문 #12
회사에서 애플리케이션 서버 VM의 민감한 트랜잭션 데이터 배치를 처리 및 저장을 위해 Cloud Pub/Sub로 푸시합니다. 애플리케이션이 필수 Google Cloud 서비스에 인증하기 위해 Google에서 권장하는 방법은 무엇인가요?
A. VM 서비스 계정에 적절한 Cloud Pub/Sub IAM 역할이 부여되었는지 확인합니다
B. VM 서비스 계정에 Cloud Pub/Sub에 대한 액세스 권한이 없는지 확인하고, VM 액세스 범위를 사용하여 적절한 Cloud Pub/Sub IAM 역할을 부여합니다
C. Cloud Pub/Sub에 액세스하기 위한 OAuth2 액세스 토큰을 생성하고 암호화한 후 각 VM에서 액세스할 수 있도록 클라우드 스토리지에 저장합니다
D. 클라우드 함수를 사용하여 클라우드 펍/서브에 대한 게이트웨이를 만들고, 클라우드 함수 서비스 계정에 적절한 클라우드 펍/서브 IAM 역할을 부여합니다
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정답: A
질문 #13
고객이 Google Cloud Platform에서 실행되는 게임 서버에서 여러 GB의 실시간 핵심 성과 지표(KPI)를 캡처하고 짧은 지연 시간으로 KPI를 모니터링하려고 합니다. KPI를 어떻게 캡처해야 하나요?
A. 게임 서버의 시계열 데이터를 구글 빅테이블에 저장하고 구글 데이터 스튜디오를 사용하여 확인합니다
B. 게임 서버에서 스택드라이버로 사용자 지정 지표를 출력하고, 스택드라이버 모니터링 콘솔에서 대시보드를 생성하여 이를 확인합니다
C. 10분마다 클라우드 저장소에 업로드된 분석 파일을 수집하도록 BigQuery 로드 작업을 예약하고 Google 데이터 스튜디오에서 결과를 시각화합니다
D. 클라우드 데이터스토어 엔티티에 KPI를 삽입하고, 클라우드 데이터랩에서 임시 분석 및 시각화를 실행합니다
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정답: A
질문 #14
미션 크리티컬 애플리케이션에 대한 재해 계획을 테스트하는 절차를 개발해야 합니다. GCP 내에서 Google 권장 사례 및 기본 기능을 사용하려고 합니다. 어떻게 해야 하나요?
A. 배포 관리자를 사용하여 서비스 프로비저닝을 자동화합니다
B. 배포 관리자를 사용하여 서비스 프로비저닝을 자동화합니다
C. Gcloud 스크립트를 사용하여 서비스 프로비저닝을 자동화합니다
D. Gcloud 스크립트를 사용하여 서비스 프로비저닝을 자동화합니다
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정답: B
질문 #15
온라인 분석 처리(OLAP) 마케팅 분석 및 보고 도구를 구축하는 임무를 맡고 있습니다. 이를 위해서는 수백 테라바이트의 데이터에서 작동할 수 있는 관계형 데이터베이스가 필요합니다. 이러한 애플리케이션을 위해 Google이 권장하는 도구는 무엇인가요?
A. 클라우드 스패너는 전 세계적으로 배포되기 때문에
B. Cloud SQL, 완전 관리형 관계형 데이터베이스이기 때문에
C. 클라우드 파이어스토어, 여러 기기에서 실시간 동기화를 제공하므로
D. BigQuery는 표 형식 데이터의 대규모 처리를 위해 설계되었기 때문입니다
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정답: D

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