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프로페셔널 클라우드 아키텍트 시험 성공: 모의고사 및 학습 자료, 구글 프로페셔널 클라우드 아키텍트 | SPOTO

종합적인 모의고사와 학습 자료로 프로페셔널 클라우드 아키텍트 시험에 합격하세요. 세심하게 제작된 자료는 시험 내용을 숙지하고 자격증 목표를 달성하는 데 도움이 되도록 설계되었습니다. 다양한 연습 문제와 모의고사를 통해 지식과 준비 상태를 평가할 수 있습니다. 시험 자료에서 자세한 설명과 정답을 확인하여 클라우드 아키텍처와 Google Cloud 기술을 완전히 이해할 수 있습니다. 시험 시뮬레이터를 활용하여 실제 시험 조건을 시뮬레이션하고 자신감을 키우세요. SPOTO의 전문적으로 제작 된 학습 자료와 모의 테스트를 통해 시험을 치르고 전문 클라우드 아키텍트로서 성공할 수 있도록 잘 준비 할 수 있습니다. 가장 효과적인 시험 준비 리소스를 제공하는 SPOTO를 믿고 인증 여정에서 성공을 향해 나아가세요.
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질문 #1
스타트업의 GCP 시험 사용을 지원하기 위해 비즈니스 프로세스를 분석하고 정의하고 있지만 제품에 대한 소비자 수요를 아직 파악하지 못했습니다. 관리자가 GCP 서비스 비용을 최소화하고 Google 모범 사례를 준수할 것을 요구합니다. 어떻게 해야 하나요?
A. 무료 티어 및 지속적인 사용 할인을 활용합니다
B. 무료 티어 및 지속적인 사용 할인을 활용합니다
C. 무료 티어 및 약정 사용 할인을 활용합니다
D. 무료 티어 및 약정 사용 할인을 활용합니다
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정답: B
질문 #2
한 수석 엔지니어가 레거시 데이터 센터에 가상 머신을 배포하는 사용자 지정 도구를 작성했습니다. 그는 이 사용자 지정 도구를 새로운 클라우드 환경으로 마이그레이션하려고 합니다. Google Cloud 배포 관리자의 도입을 지지하고 싶습니다. Cloud 배포 관리자로 마이그레이션할 때 발생하는 두 가지 비즈니스 위험은 무엇인가요? (두 가지를 선택하세요.)
A. Cloud 배포 관리자는 Python을 사용합니다
B. Cloud 배포 관리자 API는 향후 더 이상 사용되지 않을 수 있습니다
C. 클라우드 배포 관리자가 회사 엔지니어에게 익숙하지 않은 경우
D. Cloud 배포 관리자를 실행하려면 Google API 서비스 계정이 필요합니다
E. 클라우드 배포 관리자를 사용하여 클라우드 리소스를 영구 삭제할 수 있습니다
F. Cloud 배포 관리자는 Google Cloud 리소스 자동화만 지원합니다
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정답: BF
질문 #3
여러 단계에 걸쳐 온프레미스 솔루션을 Google Cloud로 마이그레이션하고 있습니다. 마이그레이션이 완료될 때까지 Cloud VPN을 사용하여 온프레미스 시스템과 Google Cloud 간의 연결을 유지합니다. 이 기간 동안 모든 온프레미스 시스템에 계속 연결할 수 있어야 합니다. Google Cloud에서 네트워킹을 어떻게 구성해야 하나요?
A. 온프레미스에서 사용하는 것과 동일한 IP 범위를 Google 클라우드에서 사용하세요
B. 기본 IP 범위는 온프레미스에서 사용하는 것과 동일한 IP 범위를 Google Cloud에서 사용하고, 보조 범위는 온프레미스에서 사용하는 범위와 겹치지 않는 범위를 사용합니다
C. 온프레미스에서 사용하는 범위와 겹치지 않는 Google Cloud의 IP 범위를 사용합니다
D. 기본 IP 범위는 온프레미스에서 사용하는 범위와 겹치지 않는 Google Cloud의 IP 범위를 사용하고 보조 범위는 온프레미스에서 사용하는 것과 동일한 IP 범위를 사용합니다
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정답: D
질문 #4
Google 컴퓨팅 엔진 가상 머신에서 Google BigQuery에 연결하기 위한 Python 스크립트를 작성합니다. 스크립트에서 BigQuery에 연결할 수 없다는 오류가 출력됩니다. 스크립트를 수정하려면 어떻게 해야 하나요?
A. Python용 최신 BigQuery API 클라이언트 라이브러리를 설치합니다
B. BigQuery 액세스 범위를 활성화한 새 가상 머신에서 스크립트를 실행합니다
C. BigQuery 액세스 권한이 있는 새 서비스 계정을 만들고 해당 사용자로 스크립트를 실행합니다
D. Gcloud 구성 요소 설치 bq 명령을 사용하여 gcloud용 bq 구성 요소를 설치합니다
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정답: B
질문 #5
애플리케이션에서 신용 카드 거래를 처리해야 합니다. 어떤 결제 수단이 사용되는지와 관련된 거래 데이터 및 트렌드를 분석하는 기능을 손상시키지 않으면서도 최소한의 PCI(결제 카드 산업) 규정 준수 범위를 유지하고자 합니다. 아키텍처를 어떻게 설계해야 할까요?
A. 토큰화 서비스를 생성하고 토큰화된 데이터만 저장합니다
B. 신용카드 데이터만 처리하는 별도의 프로젝트 만들기
C. 별도의 하위 네트워크를 생성하고 신용카드 데이터를 처리하는 구성 요소를 분리합니다
D. PCI 데이터를 처리하는 모든 가상 머신(VM)에 레이블을 지정하여 감사 검색 단계를 간소화합니다
E. Google BigQuery로 로깅 내보내기를 사용하도록 설정하고 ACL 및 보기를 사용하여 감사자와 공유되는 데이터의 범위를 지정합니다
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정답: A
질문 #6
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
질문 #7
자가 복구를 위해 소스 코드 변경 사항을 인스턴스 그룹의 인프라에 배포할 수 있는 파이프라인을 만들었습니다. 변경 사항 중 하나가 핵심 성과 지표에 부정적인 영향을 미칩니다. 문제를 해결하는 방법을 잘 모르겠고 조사에 최대 일주일이 걸릴 수 있습니다. 어떻게 해야 하나요?
A. 서버에 로그인하고 로컬에서 여우를 반복합니다
B. 소스 코드 변경 사항을 되돌리고 배포 파이프라인을 다시 실행합니다
C. 잘못된 코드가 변경된 서버에 로그인하고 이전 코드를 교체합니다
D. 인스턴스 그룹 템플릿을 이전 템플릿으로 변경하고 모든 인스턴스를 삭제합니다
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정답: B
질문 #8
솔루션에서 스테이징 및 테스트 환경에서는 보이지 않던 성능 버그가 프로덕션 환경에서 발생하고 있습니다. 향후 이 문제를 방지하기 위해 테스트 및 배포 절차를 조정하고 싶습니다. 어떻게 해야 할까요?
A. 프로덕션에 더 적은 수의 변경 사항 배포
B. 프로덕션에 소규모 변경 사항 배포
C. 테스트 및 스테이징 환경의 부하 증가
D. 프로덕션에 롤아웃하기 전에 일부 사용자에게 변경 사항을 배포합니다
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정답: D
질문 #9
회사에서 클라우드로 성공적으로 마이그레이션했으며 운영을 최적화하기 위해 데이터 스트림을 분석하려고 합니다. 이 분석을 위한 기존 코드가 없으므로 모든 옵션을 탐색하고 있습니다. 이러한 옵션에는 일괄 처리와 스트림 처리의 혼합이 포함되며, 시간별 작업을 실행하고 일부 데이터는 들어오는 대로 실시간 처리하고 있습니다. 이를 위해 어떤 기술을 사용해야 할까요?
A. 구글 클라우드 데이터프록
B. Google 클라우드 데이터 흐름
C. 빅테이블이 포함된 Google 컨테이너 엔진
D. 구글 빅쿼리가 포함된 구글 컴퓨팅 엔진
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정답: B
질문 #10
정확한 실시간 날씨 차트 애플리케이션의 성능을 최적화하려고 합니다. 데이터는 초당 10개의 판독값을 전송하는 50,000개의 센서에서 타임스탬프와 센서 판독값의 형식으로 제공됩니다. 데이터를 어디에 저장해야 하나요?
A. 구글 빅쿼리
B. 구글 클라우드 SQL
C. 구글 클라우드 빅테이블
D. 구글 클라우드 스토리지
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정답: C
질문 #11
QA 팀이 Cloud Bigtable을 사용하여 Google Compute Engine에서 실행되는 기본 클라우드 서비스의 확장성을 테스트하기 위한 새로운 부하 테스트 도구를 출시하는 것을 돕고 있습니다. 여기에는 어떤 세 가지 요구 사항이 포함되어야 하나요? (세 가지를 선택하세요.)
A. 부하 테스트를 통해 Cloud Bigtable의 성능을 검증해야 합니다
B. 부하 테스트 환경에 사용할 별도의 Google Cloud 프로젝트를 만듭니다
C. 프로덕션 환경에 대해 정기적으로 로드 테스트 도구를 실행하도록 예약합니다
D. 서비스에서 사용하는 모든 타사 시스템이 높은 부하를 처리할 수 있는지 확인합니다
E. 로드 테스트 도구로 재생을 위해 모든 트랜잭션을 기록하도록 프로덕션 서비스를 계측합니다
F. 상세한 로깅 및 메트릭 수집을 통해 부하 테스트 도구와 대상 서비스를 계측합니다
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정답: ABF
질문 #12
Google 컴퓨트 엔진의 프로덕션 데이터베이스 가상 머신에는 데이터 파일용 ext4 형식의 영구 디스크가 있습니다. 데이터베이스의 저장 공간이 곧 부족해집니다. 다운타임을 최소화하면서 문제를 해결하려면 어떻게 해야 하나요?
A. Cloud Platform 콘솔에서 영구 디스크의 크기를 늘리고 Linux에서 resize2fs 명령을 사용합니다
B. 가상 머신을 종료하고 클라우드 플랫폼 콘솔을 사용하여 영구 디스크 크기를 늘린 다음 가상 머신을 다시 시작합니다
C. 클라우드 플랫폼 콘솔에서 영구 디스크의 크기를 늘리고 Linux에서 fdisk 명령을 사용하여 새 공간을 사용할 준비가 되었는지 확인합니다
D. 클라우드 플랫폼 콘솔에서 가상 머신에 연결된 새 영구 디스크를 생성하고, 포맷 및 마운트한 다음, 파일을 새 디스크로 이동하도록 데이터베이스 서비스를 구성합니다
E. 클라우드 플랫폼 콘솔에서 영구 디스크의 스냅샷을 생성합니다
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정답: A
질문 #13
업로드된 이미지에서 유명한 그림을 인식하는 Cloud ML 엔진을 사용하여 애플리케이션을 개발했습니다. 애플리케이션을 테스트하고 향후 24시간 동안 특정 사용자가 이미지를 업로드할 수 있도록 허용하려고 합니다. 모든 사용자에게 Google 계정이 있는 것은 아닙니다. 사용자가 이미지를 업로드하도록 하려면 어떻게 해야 하나요?
A. 사용자가 이미지를 클라우드 스토리지에 업로드하도록 합니다
B. 사용자가 24시간 후에 만료되는 서명된 URL을 사용하여 이미지를 클라우드 스토리지에 업로드하도록 합니다
C. 사용자가 이미지를 업로드할 수 있는 앱 엔진 웹 애플리케이션을 생성합니다
D. 사용자가 향후 24시간 동안 이미지를 업로드할 수 있는 App Engine 웹 애플리케이션을 만듭니다
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정답: B
질문 #14
구글 쿠버네티스 엔진에 echo-deployment라는 이름의 배포를 사용하여 애플리케이션을 배포했습니다. 배포는 echo-service라는 서비스를 사용하여 노출됩니다. 애플리케이션의 다운타임을 최소화하면서 애플리케이션에 대한 업데이트를 수행해야 합니다. 어떻게 해야 하나요?
A. Kubectl 세트 이미지 배포/반향 배포 사용
B. 쿠버네티스 클러스터 뒤의 인스턴스 그룹의 롤링 업데이트 기능 사용
C. 배포 yaml 파일을 새 컨테이너 이미지로 업데이트한다
D. 새 컨테이너 이미지가 포함된 서비스 yaml 파일을 업데이트한다
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정답: A
질문 #15
회사에서 75TB의 데이터를 Google Cloud로 옮기고 있습니다. 클라우드 스토리지를 사용하고 Google 권장 사례를 따르고자 합니다. 어떻게 해야 하나요?
A. 데이터를 전송 어플라이언스로 옮깁니다
B. 데이터를 전송 어플라이언스로 옮깁니다
C. 데이터가 들어 있는 각 서버에 gsutil을 설치합니다
D. 데이터가 포함된 각 서버에 gsutil을 설치합니다
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정답: A
질문 #16
조직에 Google Cloud Platform의 동일한 네트워크에 배포된 3계층 웹 애플리케이션이 있습니다. 각 티어(웹, API, 데이터베이스)는 다른 티어와 독립적으로 확장됩니다. 네트워크 트래픽은 웹을 통해 API 티어로 이동한 다음 데이터베이스 티어로 이동해야 합니다. 트래픽이 웹과 데이터베이스 티어 간에 흐르지 않아야 합니다. 네트워크를 어떻게 구성해야 하나요?
A. 각 계층을 다른 하위 네트워크에 추가합니다
B. 개별 VM에 소프트웨어 기반 방화벽 설정
C. 각 계층에 태그를 추가하고 원하는 트래픽 흐름을 허용하도록 경로를 설정합니다
D. 각 계층에 태그를 추가하고 원하는 트래픽 흐름을 허용하도록 방화벽 규칙을 설정합니다
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정답: D
질문 #17
엔지니어링 디렉터는 비용을 절감하기 위해 모든 개발자에게 개발 인프라 리소스를 온프레미스 가상 머신(VM)에서 Google Cloud Platform으로 옮기도록 요구했습니다. 이러한 리소스는 하루 동안 여러 번의 시작/중지 이벤트를 거치며 상태를 유지해야 합니다. 재무 부서에 비용 가시성을 제공하면서 Google Cloud에서 개발 환경을 실행하는 프로세스를 설계해 달라는 요청을 받았습니다. 다음 중 어떤 두 단계를 수행해야 하나요? (두 가지를 선택하세요.)
A. 모든 영구 디스크에 - -no-auto-delete 플래그를 사용하고 VM을 중지합니다
B. 모든 영구 디스크에 - -자동 삭제 플래그를 사용하고 VM을 종료합니다
C. VM CPU 사용률 레이블을 적용하고 BigQuery 청구 내보내기에 포함합니다
D. Google BigQuery 청구 내보내기 및 레이블을 사용하여 비용을 그룹에 연결하기
E. 모든 상태를 로컬 SSD에 저장하고, 영구 디스크를 스냅샷하고, VM을 종료합니다
F. 모든 상태를 Google 클라우드 스토리지에 저장하고, 영구 디스크를 스냅샷하고, VM을 종료합니다
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정답: AD
질문 #18
미국-중앙 지역에 프로덕션 Linux 가상 머신의 복사본을 만들고 싶습니다. 프로덕션 가상 머신에 변경 사항이 있을 경우 사본을 쉽게 관리하고 교체하고자 합니다. 이 복사본을 미국 동부 지역의 다른 프로젝트에 새 인스턴스로 배포하려고 합니다. 어떤 단계를 수행해야 하나요?
A. Linux dd 및 netcat 명령을 사용하여 루트 디스크 콘텐츠를 복사하고 미국 동부 지역의 새 가상 머신 인스턴스로 스트리밍합니다
B. 루트 디스크의 스냅샷을 생성하고 미국-동부 지역에서 새 가상 머신 인스턴스를 생성할 때 이 스냅샷을 루트 디스크로 선택합니다
C. Linux dd 명령으로 루트 디스크에서 이미지 파일을 생성하고, 미국 동부 지역에 새 가상 머신 인스턴스를 생성합니다
D. 루트 디스크의 스냅샷을 만들고, 스냅샷에서 Google Cloud Storage에 이미지 파일을 만든 다음, 루트 디스크의 이미지 파일을 사용하여 미국 동부 지역에 새 가상 머신 인스턴스를 생성합니다
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정답: D
질문 #19
주요 비즈니스 목표 중 하나는 애플리케이션에 저장된 데이터를 신뢰할 수 있어야 한다는 것입니다. 애플리케이션 데이터에 대한 모든 변경 사항을 기록하려고 합니다. 로그의 진위 여부를 확인하기 위해 로깅 시스템을 어떻게 설계할 수 있을까요?
A. 클라우드와 온프레미스에 동시에 로그 쓰기
B. SQL 데이터베이스를 사용하고 로그 테이블을 수정할 수 있는 사용자를 제한합니다
C. 각 타임스탬프와 로그 항목에 디지털 서명을 하고 서명을 저장합니다
D. 각 로그 항목의 JSON 덤프를 생성하여 Google 클라우드 스토리지에 저장합니다
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정답: C
질문 #20
한 개발 관리자가 새로운 애플리케이션을 구축하고 있습니다. 그는 자신의 요구 사항을 검토하고 이를 충족하기 위해 어떤 클라우드 기술을 사용할 수 있는지 파악해 달라고 요청합니다. 애플리케이션은 반드시 필요합니다: 1. 클라우드 이식성을 위해 오픈 소스 기술을 기반으로 해야 합니다 2. 수요에 따라 컴퓨팅 용량을 동적으로 확장할 수 있어야 합니다. 지속적인 소프트웨어 제공 지원 4. 동일한 애플리케이션 스택의 분리된 여러 복사본 실행 5. 동적 템플릿을 사용하여 애플리케이션 번들 배포 6. URL을 기반으로 네트워크 트래픽을 특정 서비스로 라우팅 6
A. 구글 쿠버네티스 엔진, 젠킨스, 헬름
B. 구글 쿠버네티스 엔진 및 클라우드 부하 분산
C. 구글 쿠버네티스 엔진 및 클라우드 배포 관리자
D. 구글 쿠버네티스 엔진, 젠킨스, 클라우드 로드 밸런싱
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정답: D
질문 #21
데이터베이스 관리팀에서 Google Compute Engine에서 실행되는 새 데이터베이스 서버의 성능을 개선하는 데 도움을 요청했습니다. 이 데이터베이스는 성능 통계를 가져오고 정규화하기 위한 것으로, Debian Linux에서 실행되는 MySQL로 구축되었습니다. 80GB의 SSD 영구 디스크가 있는 n1-standard-8 가상 머신이 있습니다. 이 시스템에서 더 나은 성능을 얻으려면 무엇을 변경해야 할까요?
A. 가상 머신의 메모리를 64GB로 늘립니다
B. PostgreSQL을 실행하는 새 가상 머신 만들기
C. SSD 영구 디스크 크기를 500GB로 동적으로 조정하기
D. 성능 메트릭 웨어하우스를 BigQuery로 마이그레이션하기
E. 데이터베이스에 일괄 삽입을 사용하도록 모든 배치 작업을 수정합니다
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정답: C
질문 #22
고객 지원 도구는 보관 및 분석을 위해 모든 이메일 및 채팅 대화를 Cloud Bigtable에 기록합니다. 이러한 개인 식별 정보 또는 결제 카드 정보 데이터를 초기 저장 전에 살균하는 데 권장되는 접근 방식은 무엇인가요?
A. SHA256을 사용하여 모든 데이터를 해시합니다
B. 타원 곡선 암호화를 사용하여 모든 데이터를 암호화합니다
C. 클라우드 데이터 손실 방지 API로 데이터 비식별화하기
D. 정규식을 사용하여 전화번호, 이메일 주소, 신용카드 번호를 찾아서 삭제하기
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정답: C
질문 #23
30개의 마이크로서비스로 구성된 대규모 분산 애플리케이션을 설계하고 있습니다. 각 분산 마이크로서비스는 데이터베이스 백엔드에 연결해야 합니다. 자격 증명을 안전하게 저장하고 싶습니다. 자격 증명을 어디에 저장해야 하나요?
A. 소스 코드에서
B. 환경 변수에서
C. 비밀 관리 시스템에서
D. ACL을 통해 액세스를 제한한 설정 파일에서
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정답: C

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