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23. TerramEarth는 최근 다른 회사와 제휴하여 현장의 모든 차량에 loT를 구현했습니다. 모든 차량을 연결하면서 수집되는 원격 측정 데이터가 급증했고, TerramEarth는 이 데이터를 장기적으로 클라우드 스토리지에 저장하는 데 필요한 스토리지 비용이 급증하는 것을 우려하고 있습니다. TerramEarth의 머신 러닝 및 예측 팀은 1년이 지난 데이터는 쓸모가 없으므로 삭제할 것을 제안했습니다. 30일이 지난 데이터는 모델 학습을 위한 예외적인 상황에서만 사용되지만 감사 목적으로 보관해야 합니다. 어떻게 해야 하나요?

13. 이 질문에 대해서는 Mountkirk Games 사례 연구를 참조하세요. 귀사는 업계를 선도하는 ISTQB 인증 소프트웨어 테스트 회사이며, 최근 Mountkirk Games가 새로운 테스트 전략 설계를 위해 귀사와 파트너십을 맺었습니다. 마운트커크 게임즈는 태양 폭풍으로 인한 비즈니스의 잠재적 중단을 우려하고 있습니다. 지난달에 발생한 태양 폭풍으로 인해 지중해 지역의 대다수 모바일 사용자의 모바일 네트워크 커버리지가 저하되고 업로드 속도가 느려졌습니다. 그 결과, 분석 플랫폼은 이러한 모바일 장치에서 늦게 도착하는 데이터를 처리하는 데 어려움을 겪었습니다. 마운트커크 게임즈에서 향후 이러한 문제를 방지하기 위한 제안을 요청했습니다. 어떤 것을 추천하시겠습니까?

2. 귀사는 12개월마다 외부 감사를 받는데, 올해 감사에서 SSH 포트가 공개된 GCE 가상 머신에서 실행되는 안전하지 않은(비-HTTPS) 애플리케이션이 발견되었습니다. 이 발견으로 인해 귀사는 사이버 필수 요소 인증에 실패하고 귀중한 수익을 잃게 되었습니다. 규정 준수 부서에서 이 인스턴스가 실행되는 네트워크(VPC)를 확인했으며 네트워크를 만든 사람을 파악하는 데 도움을 요청했습니다. 어떻게 해야 하나요?

6. 회사에서 모든 애플리케이션을 온프레미스 데이터 센터에서 Google Cloud로 마이그레이션하고 있는데, 애플리케이션 중 하나가 웹소켓 프로토콜 및 세션 선호도에 의존하고 있습니다. 이 애플리케이션을 Google Cloud 플랫폼으로 마이그레이션하여 문제 없이 요청을 계속 처리할 수 있기를 원합니다. 어떻게 해야 하나요?

3. 미국-중앙 지역에 Google 컴퓨팅 엔진 Linux 가상 머신에 시간 추적 애플리케이션을 배포했습니다. 미국 동부 지역의 일부 고객이 속도 저하에 대해 불만을 제기하여 다른 프로젝트에서 미국 동부 지역에 새 컴퓨팅 엔진 인스턴스를 스핀업하기로 결정했습니다. 이렇게 하려면 US-Central에서 Linux 가상 머신의 복사본을 생성하여 US-East 지역에 배포해야 합니다. 파이프라인에 많은 개선 사항이 있으며, 애플리케이션을 업데이트할 때마다 i

7. 귀사는 고객이 웹사이트의 페이지가 지정된 표준에 맞지 않는지 감지할 수 있도록 전문적으로 지원합니다. 이를 위해 귀사는 온프레미스 데이터 센터에 고객 웹사이트의 모든 웹 페이지를 크롤링하고 헤더와 템플릿을 예상 표준과 비교하여 결과를 저장한 후 다른 고객들에게도 동일한 작업을 반복하는 사용자 지정 C. + 애플리케이션을 배포했습니다. 이 테스트에는 많은 시간이 소요되며 최근 여러 차례 SLA를 충족하지 못하는 경우가 발생했습니다. A

20. TerramEarth는 모든 차량의 예기치 않은 가동 중단 시간을 줄이고 교체 부품을 선제적으로 비축하고자 합니다. 이를 위해 TerramEarth는 다른 회사와 제휴하여 현장의 모든 차량에 loT를 적용했습니다. CTO는 Al 기반 솔루션이 이러한 예측의 미래라고 보고, 팀이 1년 안에 머신 러닝 모델의 청사진을 구축하는 동안 모든 원격 측정 데이터를 비용 효율적인 방식으로 저장하기를 원합니다. CTO가 텔레메트리 데이터를 비용 효율적으로 저장할 수 있도록 도와달라고 요청했습니다. 이 데이터를 어디에 저장해야 하나요?

1. 귀사는 고속도로국으로부터 모든 주택가 도로에 속도 모니터링 장치를 설치하는 새로운 계약을 수주했습니다. 프로젝트 관리자는 향후 2년간 2,000만 개의 속도 모니터링 장치를 설치할 것으로 예상하고 있습니다. 각 속도 모니터링 장치에는 차량이 지나갈 때 작동하는 모션 센서가 장착되어 있습니다. 이 장치는 차량 속도와 번호판을 판독할 때마다 데이터를 중앙 데이터베이스로 전송합니다. 일부 센서는 인코코가 있는 지역에 설치됩니다

5. 팀에서 서로 다른 버전의 운영 체제, 소프트웨어 라이브러리 및 프로그래밍 언어를 사용하는 여러 개의 마이크로서비스를 관리하고 있습니다. 이러한 마이크로서비스에서 개발 환경을 안정적으로 스핀업하고 각 프로덕션 환경과 동기화 상태를 유지하고자 합니다. 코드를 변경하고 싶지 않습니다. 어떤 것을 사용해야 할까요?

16. 이 질문에 대해서는 TerramEarth 사례 연구를 참조하세요. 차세대 디지털 서비스를 전문으로 제공하는 컨설팅 회사에서 일하고 있으며, 최근 TerramEarth와 계약을 맺고 API를 개선하는 데 도움을 주고 있습니다. 차량 검색에 사용되는 API 중 하나는 분석가들이 예기치 않은 다운타임을 예측하고 교체 부품을 선제적으로 비축하는 데 성공적으로 사용되고 있습니다. TerramEarth에서 딜러 네트워크가 이 데이터를 사용하여 새로운 제품과 서비스를 더 잘 포지셔닝할 수 있도록 타사에 대한 위임 승인을 사용하도록 설정해 달라고 요청했습니다. 어떻게 해야 하나요?

18. TerramEarth는 모든 차량의 예기치 않은 가동 중단 시간을 줄이고 교체 부품을 선제적으로 비축하고자 합니다. 이를 위해 TerramEarth는 다른 회사와 제휴하여 현장의 모든 차량에 loT를 구현했습니다. TerramEarth는 기존의 데이터 수집 솔루션이 모든 사용 사례를 만족시키지 못할 수 있다는 점을 우려하고 있습니다. 초기 분석 결과, 네트워크 연결 상태가 좋지 않은 지역에서는 FTP 업로드가 매우 불안정하며 이로 인해 FTP 업로드가 처음부터 다시 시작되는 경우가 빈번하게 발생했습니다. 이로 인해 분석가들이 오래된 데이터를 쿼리하고 예기치 않은 다운타임을 정확하게 예측하지 못하는 경우도 있었습니다. 분석가들이 데이터를 최대한 빨리 사용할 수 있도록 보장하면서 데이터 수집 계층을 보다 안정적으로 설계하려면 어떻게 해야 할까요?

22. 이 질문에 대해서는 TerramEarth 사례 연구를 참조하세요. TerramEarth는 모든 차량의 예기치 않은 가동 중단 시간을 줄이고 교체 부품을 선제적으로 비축하고자 합니다. 이를 위해 TerramEarth는 다른 회사와 제휴하여 현장의 모든 차량에 loT를 활성화했습니다. 차량 원격 측정 데이터는 장기 보관을 위해 클라우드 스토리지에 저장되며, 분석 및 ML 모델 학습을 위해 BigQuery로 푸시됩니다. 최근 EU의 자동차 산업 규정에 따라 TerramEarth는 이 데이터를 3년 이상 보유할 수 없습니다. 어떻게 해야 할까요?