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전문 클라우드 아키텍트 자격증 실기 문제 및 모의고사, 구글 전문 클라우드 아키텍트 | SPOTO

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질문 #1
회사의 테스트 스위트는 Linux 가상 머신에서 매일 테스트를 실행하는 사용자 지정 C++ 애플리케이션입니다. 전체 테스트 스위트는 테스트용으로 예약된 제한된 수의 온프레미스 서버에서 실행되며 완료하는 데 몇 시간이 걸립니다. 회사에서 테스트 인프라를 클라우드로 이전하여 시스템 변경 사항을 완전히 테스트하는 데 걸리는 시간을 줄이면서 테스트 변경은 가능한 한 적게 하고자 합니다. 어떤 클라우드 인프라를 추천하나요?
A. 구글 컴퓨트 엔진 비관리 인스턴스 그룹 및 네트워크 로드 밸런서
B. 자동 스케일링 기능이 있는 Google 컴퓨트 엔진 관리 인스턴스 그룹
C. 각 테스트를 처리하기 위해 Apache Hadoop 작업을 실행하는 Google Cloud Dataproc
D. 로깅을 위한 구글 스택드라이버가 포함된 구글 앱 엔진
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정답: B
질문 #2
애플리케이션에 대한 수요 변화에 따라 실행 중인 Google Kubernetes 엔진 클러스터를 확장할 수 있도록 하려고 합니다. 어떻게 해야 할까요?
A. 다음 명령을 사용하여 쿠버네티스 엔진 클러스터에 노드를 추가합니다: gcloud 컨테이너 클러스터 크기 조정 CLUSTER_Name - -size 10
B. 다음 명령을 사용하여 클러스터의 인스턴스에 태그를 추가합니다: gcloud compute 인스턴스 추가-태그 INSTANCE - -태그 enableautoscaling max-nodes-10
C. 다음 명령으로 기존 Kubernetes 엔진 클러스터를 업데이트합니다
D. 다음 명령으로 새 Kubernetes 엔진 클러스터를 생성합니다: gcloud alpha 컨테이너 클러스터 생성 - - 활성화- 자동 확장 - --min-nodes=1 - -최대 노드=10 애플리케이션을 다시 배포합니다
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정답: C
질문 #3
Dress4Win에서 애플리케이션 서버를 배포할 머신 유형을 추천해 달라고 요청했습니다. 어떻게 진행해야 하나요?
A. 온프레미스 물리적 하드웨어 코어 및 RAM을 클라우드에서 가장 가까운 컴퓨터 유형에 매핑합니다
B. Dress4Win은 사용 가능한 가장 높은 RAM 대 CPU 비율을 제공하는 컴퓨터 유형에 애플리케이션 서버를 배포할 것을 권장합니다
C. 가능한 가장 작은 인스턴스로 Dress4Win을 프로덕션에 배포하고, 시간이 지남에 따라 모니터링하고, 원하는 성능에 도달할 때까지 머신 유형을 확장하는 것이 좋습니다
D. 애플리케이션 서버 가상 머신과 연결된 가상 코어 및 RAM의 수를 파악하여 클라우드의 사용자 지정 머신 유형에 맞추고, 성능을 모니터링하고, 원하는 성능에 도달할 때까지 머신 유형을 확장합니다
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정답: C
질문 #4
y. 귀사의 클라우드 스토리지에 저장된 데이터의 보안에 대한 책임은 귀사, Dress4Win에 있습니다. 이미 일련의 Google 그룹을 만들고 해당 그룹에 적절한 사용자를 할당했습니다. Google 모범 사례를 사용하고 요구 사항을 충족하기 위해 가장 간단한 디자인을 구현해야 합니다. Dress4Win의 비즈니스 및 기술 요구 사항을 고려할 때 어떻게 해야 하나요?
A. 보안 요구사항을 적용하기 위해 생성한 Google 그룹에 맞춤 IAM 역할을 할당합니다
B. 보안 요구사항을 적용하기 위해 만든 Google 그룹에 맞춤 IAM 역할을 할당합니다
C. 보안 요구사항을 적용하기 위해 생성한 Google 그룹에 미리 정의된 IAM 역할을 할당합니다
D. 보안 요구사항을 적용하기 위해 만든 Google 그룹에 미리 정의된 IAM 역할을 할당합니다
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정답: C
질문 #5
이 질문에 대해서는 TerramEarth 사례 연구를 참조하세요. 유럽의 GDPR 규정을 준수하기 위해 TerramEarth는 유럽 고객으로부터 생성된 데이터에 개인 데이터가 포함되어 있는 경우 36개월이 지나면 삭제해야 합니다. 새로운 아키텍처에서는 이 데이터가 클라우드 스토리지와 BigQuery에 모두 저장됩니다. 어떻게 해야 하나요?
A. 유럽 데이터에 대한 BigQuery 테이블을 만들고 테이블 보존 기간을 36개월로 설정합니다
B. 유럽 데이터에 대한 BigQuery 테이블을 만들고 테이블 보존 기간을 36개월로 설정합니다
C. 유럽 데이터에 대해 시간 분할 테이블을 생성하고 분할 만료 기간을 36개월로 설정합니다
D. 유럽 데이터에 대한 시간 분할 테이블을 만들고 분할 기간을 36개월로 설정합니다
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정답: C
질문 #6
이 문제에 대해서는 TerramEarth 사례 연구를 참조하세요. 셀룰러 네트워크에 연결된 20만 대의 차량 데이터를 수집하기 위한 새로운 아키텍처를 설계하라는 요청을 받았습니다. Google이 권장하는 사례를 따르고자 합니다. 기술 요구 사항을 고려할 때 데이터 수집을 위해 어떤 구성 요소를 사용해야 하나요?
A. SSL 인그레스가 있는 Google 쿠버네티스 엔진
B. 공개/개인 키 쌍이 있는 Cloud IoT Core
C. 프로젝트 전체 SSH 키가 있는 컴퓨팅 엔진
D. 특정 SSH 키로 엔진 계산
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정답: B
질문 #7
이 질문에 대해서는 Dress4Win 사례 연구를 참조하세요. 주어진 비즈니스 요구 사항을 고려할 때 웹 및 트랜잭션 데이터 계층의 배포를 어떻게 자동화할 수 있을까요?
A. Cloud 배포 관리자를 사용하여 Nginx 및 Tomcat을 컴퓨팅 엔진에 배포합니다
B. 클라우드 런처를 사용하여 Nginx 및 Tomcat을 배포합니다
C. Nginx 및 Tomcat을 App Engine으로 마이그레이션합니다
D. Nginx 및 Tomcat을 App Engine으로 마이그레이션합니다
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정답: A
질문 #8
이 질문에 대해서는 TerramEarth 사례 연구를 참조하세요. 기술 요구 사항을 고려할 때 GCP에서 예기치 않은 차량 다운타임을 줄이려면 어떻게 해야 하나요?
A. BigQuery를 데이터 웨어하우스로 사용하세요
B. BigQuery를 데이터 웨어하우스로 사용합니다
C. 클라우드 데이터프록 하이브를 데이터 웨어하우스로 사용하세요
D. Cloud Dataproc Hive를 데이터 웨어하우스로 사용합니다
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정답: A
질문 #9
고객이 최근 업데이트한 Google 앱 엔진 애플리케이션이 일부 사용자에게 로드되는 데 약 30초가 걸린다는 보고를 받고 있습니다. 이 동작은 업데이트 전에는 보고되지 않았습니다. 어떤 전략을 취해야 하나요?
A. ISP와 협력하여 문제를 진단하세요
B. 지원 티켓을 열어 네트워크 캡처 및 플로우 데이터를 요청하여 문제를 진단한 다음 애플리케이션을 롤백합니다
C. 먼저 알려진 이전 정상 릴리스로 롤백한 다음, 개발/테스트/스테이징 환경에서 스택드라이버 추적 및 로깅을 사용하여 문제를 진단합니다
D. 이전에 알려진 정상 릴리스로 롤백한 다음 조용한 시기에 릴리스를 다시 푸시하여 조사합니다
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정답: C
질문 #10
최근 감사에서 GCP 프로젝트에 새 네트워크가 생성된 것이 발견되었습니다. 이 네트워크에서 GCE 인스턴스는 전 세계를 향해 열려 있는 SSH 포트를 가지고 있습니다. 이 네트워크의 출처를 찾고 싶습니다. 어떻게 해야 하나요?
A. Stackdriver 알림 콘솔에서 가상 머신 생성 항목을 검색합니다
B. 홈 섹션의 활동 페이지로 이동합니다
C. 콘솔의 로깅 섹션에서 로깅 섹션으로 GCE 네트워크를 지정합니다
D. 프로젝트 SSH 키를 사용하여 GCE 인스턴스에 연결합니다
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정답: C
질문 #11
현재 Dress4win 시스템 아키텍처는 한 데이터 센터에 위치하기 때문에 일부 고객에게는 지연 시간이 길어집니다. 향후 클라우드에서의 성능 평가 및 최적화를 위해 Dress4win은 Google 클라우드 플랫폼을 사용할 때 시스템 아키텍처를 여러 위치에 분산하고자 합니다. 어떤 접근 방식을 사용해야 할까요?
A. 지역별 관리 인스턴스 그룹과 글로벌 로드 밸런서를 사용하면 트래픽에 따라 각 지역에서 인스턴스를 개별적으로 늘릴 수 있으므로 성능을 향상시킬 수 있습니다
B. 운영팀에서 관리하는 가까운 가상 머신 그룹으로 요청을 전달하는 가상 머신 세트가 있는 글로벌 로드 밸런서를 사용합니다
C. 지역별 관리 인스턴스 그룹과 글로벌 로드 밸런서를 사용하여 서로 다른 지역의 영역 간에 자동 장애 조치를 제공하여 안정성을 높입니다
D. 별도의 관리형 인스턴스 그룹의 일부로 요청을 더 가까운 가상 머신 그룹으로 전달하는 가상 머신 세트가 있는 글로벌 로드 밸런서를 사용합니다
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정답: A
질문 #12
y. 어떤 컴퓨팅 서비스를 그대로 마이그레이션해야 하며 여전히 클라우드의 성능에 최적화된 아키텍처가 될까요?
A. App Engine 표준 환경을 사용하여 배포된 웹 애플리케이션
B. 관리되지 않는 인스턴스 그룹을 사용하여 배포된 RabbitMQ
C. 클라우드 데이터프록 리저널을 사용하여 고가용성 모드에서 배포된 Hadoop/Spark
D. 사용자 지정 머신 유형에 배포된 Jenkins, 모니터링, 바스티온 호스트, 보안 스캐너 서비스
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정답: A
질문 #13
클라우드로 마이그레이션하려는 Dress4Win의 계획의 일환으로, 트래픽 급증에 대응할 수 있도록 관리형 로깅 및 모니터링 시스템을 구축하고자 합니다. 이를 보장하고자 합니다: * 하루 중 사용량 증가와 감소를 처리하기 위해 인프라를 확장 및 축소해야 할 때 알림을 받을 수 있음 * 애플리케이션에서 오류를 보고하면 관리자에게 자동으로 알림을 받을 수 있습니다. * 애플리케이션의 한 부분을 디버깅하기 위해 집계된 로그를 필터링할 수 있습니다
A. 로깅, 알림, 인사이트, 디버그
B. 모니터링, 추적, 디버그, 로깅
C. 모니터링, 로깅, 경고, 오류 보고
D. 모니터링, 로깅, 디버그, 오류 보고서
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정답: D
질문 #14
Dress4Win은 엔드포인트의 100%를 포괄하는 엔드투엔드 테스트를 수행합니다. 클라우드로의 이전으로 인해 새로운 버그가 발생하지 않도록 하려고 합니다. 개발자가 서비스 중단을 방지하기 위해 어떤 추가 테스트 방법을 사용해야 하나요?
A. 애플리케이션 코드에서 구글 스택드라이버 디버거를 활성화하여 코드의 오류를 표시해야 합니다
B. 클라우드 스테이징 환경에서 단위 테스트와 프로덕션 규모 부하 테스트를 추가해야 합니다
C. 클라우드 스테이징 환경에서 엔드투엔드 테스트를 실행하여 코드가 의도한 대로 작동하는지 확인해야 합니다
D. 개발자가 새 릴리스가 지연 시간에 얼마나 영향을 미치는지 측정할 수 있도록 카나리아 테스트를 추가해야 합니다
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정답: B
질문 #15
Dress4Win은 일부 애플리케이션을 성공적으로 배포하여 클라우드에 애플리케이션을 배포하는 데 익숙해지고 싶어합니다. 추천을 요청했습니다. 어떤 조언을 해주시겠어요?
A. 클라우드로의 첫 번째 이동으로 외부 종속성이 있는 독립 실행형 애플리케이션을 식별합니다
B. 내부 종속성이 있는 엔터프라이즈 애플리케이션을 식별하여 클라우드로의 첫 번째 이전으로 권장합니다
C. 사내 데이터베이스를 클라우드로 이전하고 온프레미스 애플리케이션에 요청을 계속 제공할 것을 제안합니다
D. 메시지 큐 서버를 클라우드로 옮기고 온프레미스 애플리케이션에 대한 요청을 계속 처리할 것을 권장합니다
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정답: C
질문 #16
이 질문에 대해서는 TerramEarth 사례 연구를 참조하세요. 귀사의 데이터 웨어하우스인 TerramEarth를 위해 안정적이고 확장 가능한 GCP 솔루션을 구현해야 합니다. TerramEarth의 비즈니스 및 기술 요구 사항을 고려할 때 어떻게 해야 할까요?
A. 기존 데이터 웨어하우스를 BigQuery로 교체합니다
B. 기존 데이터 웨어하우스를 96개의 CPU를 갖춘 컴퓨팅 엔진 인스턴스로 교체합니다
C. 기존 데이터 웨어하우스를 BigQuery로 교체합니다
D. 기존 데이터 웨어하우스를 96개의 CPU를 갖춘 Compute Engine 인스턴스로 교체합니다
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정답: A
질문 #17
이 질문에 대해서는 Dress4Win 사례 연구를 참조하세요. 감사 중 법적 규정을 준수하려면 Dress4Win이 Google Cloud에서 리소스의 구성 또는 메타데이터를 수정하는 모든 관리 작업에 대한 인사이트를 제공할 수 있어야 합니다. 어떻게 해야 하나요?
A. 스택드라이버 추적을 사용하여 추적 목록 분석을 생성합니다
B. 스택드라이버 모니터링을 사용하여 프로젝트 활동에 대한 대시보드를 만듭니다
C. 모든 프로젝트에서 클라우드 ID 인식 프록시를 사용하도록 설정하고 관리자 그룹을 구성원으로 추가합니다
D. GCP 콘솔의 활동 페이지와 스택드라이버 로깅을 사용하여 필요한 인사이트를 제공합니다
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정답: D
질문 #18
y. 기존 사용 패턴을 반영하는 데이터와 트래픽의 증가에 따라 1년 안에 Dress4Win의 규모가 10배로 성장할 것으로 예상됩니다. CIO는 향후 6개월 이내에 프로덕션 인프라를 클라우드로 마이그레이션한다는 목표를 세웠습니다. 애플리케이션을 크게 변경하지 않고도 이러한 성장에 맞게 확장하면서 ROI를 극대화하려면 어떻게 솔루션을 구성해야 할까요?
A. 웹 애플리케이션 레이어를 App Engine으로, MySQL을 Cloud Datastore로, NAS를 Cloud Storage로 마이그레이션합니다
B. 영구 디스크 스토리지를 사용하여 RabbitMQ를 Cloud Pub/Sub로, Hadoop을 BigQuery로, NAS를 Compute Engine으로 마이그레이션합니다
C. Tomcat 및 Nginx를 위한 관리형 인스턴스 그룹을 구현합니다
D. Tomcat 및 Nginx에 대한 관리형 인스턴스 그룹을 구현합니다
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정답: D
질문 #19
이 질문에 대해서는 Dress4Win 사례 연구를 참조하세요. 이 질문에 대해서는 Dress4Win 사례 연구를 참조하세요. 솔루션을 마이그레이션하기 전에 온프레미스 아키텍처가 비즈니스 요구 사항을 충족하는지 확인하고자 합니다. 온프레미스 아키텍처에서 어떤 변경을 해야 하나요?
A. RabbitMQ를 Google Pub/Sub로 교체합니다
B. MySQL을 Cloud SQL for MySQL에서 지원하는 v5
C. 미리 정의된 컴퓨트 엔진 머신 유형에 맞게 컴퓨팅 리소스 크기를 조정합니다
D. 마이크로 서비스를 컨테이너화하여 구글 쿠버네티스 엔진에서 호스팅합니다
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정답: C

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