Google Certified Professional - Cloud Architect (GCP) (Professional-Cloud-Architect日本語版) - Professional-Cloud-Architect日本語 Exam Practice Test

A. Google Stackdriverのタイムラインを障害発生時刻に合わせて調整し、バッチサーバーのメトリクスを監視します。

B. デバッグVMをイメージにエクスポートし、ローカルサーバー上でそのイメージを実行すると、カーネルログメッセージがネイティブ画面に表示されます。

C. アクティビティログを使用して、障害が発生したサーバーのライブマイグレーションイベントが発生したかどうかを識別します。

D. Stackdriver Logging を使用してモジュールのログエントリを検索します。

E. gcloud または Cloud Console を使用してシリアルコンソールに接続し、ログを監視します。

F. APIまたはクラウドコンソールを使用して、デバッグ用のGCEアクティビティログを読み取ります。

A. * ファイル本体にメタデータを追加します。
* 個々のファイルを圧縮します。
* ファイル名は serverName-Timestamp で指定します。
* バケットが 1 時間以上経過している場合は新しいバケットを作成し、個々のファイルを新しいバケットに保存します。
それ以外の場合は、ファイルを既存のバケットに保存します

B. * 個々のファイルを圧縮します。
* ファイル名は serverName-EventSequence で指定します。
* ファイルを1つのバケットに保存する
* 保存後に各オブジェクトのカスタム メタデータ ヘッダーを設定します。

C. * ファイル本体にメタデータを追加します。
* 個々のファイルを圧縮します。
* ランダムなプレフィックスパターンを使用してファイルに名前を付けます。
* ファイルを1つのバケットに保存する

D. * メタデータ用の単一のマニフェスト ファイルを使用して、10,000 イベントごとにバッチ処理します。
* イベント ファイルとマニフェスト ファイルを 1 つのアーカイブ ファイルに圧縮します。
* serverName-EventSequence を使用してファイルに名前を付けます。
* バケットが 1 日以上経過している場合は新しいバケットを作成し、単一のアーカイブ ファイルを新しいバケットに保存します。
それ以外の場合は、単一のアーカイブ ファイルを既存のバケットに保存します。

A. 年齢: "90"、ストレージクラス: "Standard"、アクション: "Set to Nearline" のクラウドストレージライフサイクルルールを作成し、年齢: "91"、ストレージクラス: "Nearline"、アクション: "Set to Coldline" の 2 番目の GCS ライフサイクルルールを作成します。

B. クラウドストレージのライフサイクルルールを「年齢: "30"」、「ストレージクラス: "Standard"」、「アクション: "Set to Coldline"」で作成し、さらに「GCS」のライフサイクルルールを「年齢: "365"」、「ストレージクラス: "Coldline"」、「アクション: "Delete"」で作成します。

C. クラウドストレージのライフサイクルルールを、年齢: "30"、ストレージクラス: "Coldline"、アクション: "Set to Nearline" で作成し、さらに 2 番目の GCS ライフサイクルルールを、年齢: "91"、ストレージクラス: "Coldline"、アクション: "Set to Nearline" で作成します。

D. クラウドストレージのライフサイクルルールを、年齢: "30"、ストレージクラス: "Standard"、アクション: "Set to Coldline" で作成し、2つ目の GCS ライフサイクルルールを、年齢: "365"、ストレージクラス: "Nearline"、アクション: "Delete" で作成します。

A. 各アプリケーションの各段階ごとに、独自のプロジェクトでユーザーを管理する単一のG Suiteアカウントを作成します。

B. ユーザーを管理するために、開発/テスト/ステージング用と本番環境用の2つのG Suiteアカウントを作成します。
各アカウントには、アプリケーションごとに1つのプロジェクトを含める必要があります。

C. ユーザーを管理するために 2 つの G Suite アカウントを作成します。1 つはすべての開発アプリケーション用の単一のプロジェクト、もう 1 つはすべての運用アプリケーション用の単一のプロジェクトです。

D. 開発/テスト/ステージング環境用のプロジェクトと本番環境用のプロジェクトをそれぞれ1つずつ作成し、ユーザーを管理するための単一のG Suiteアカウントを作成します。

A. 1. 最初のインスタンスに永続的なSSDディスクを接続します
2. 1時間ごとにスナップショットを作成する
3. ゾーン障害が発生した場合、作成されたスナップショットからデータが取得される2番目のインスタンスに永続的なSSDディスクを再作成します。

B. 1. クラウドストレージバケットを作成する
2. gcs-fuseを使用してバケットを最初のインスタンスにマウントします。
3. ゾーン障害が発生した場合は、gcs-fuseを使用してCloud Storageバケットを2番目のインスタンスにマウントします。

C. 1 最初のインスタンスディスクにローカルSSDを接続します
2. 1時間ごとにrsyncコマンドを実行します。ターゲットは、2番目のインスタンスに接続された永続的なSSDディスクです。
3. ゾーン障害が発生した場合は、2番目のインスタンスを使用します。

D. 1. 最初のインスタンスにリージョンSSD永続ストレージをアタッチします。
2. ゾーン障害が発生した場合は、ディスクを別のインスタンスに強制的に接続します。

A. バッチワークロード専用の2つ目のGKEクラスタを作成します。元の200ノードを両方のクラスタに割り当てます。

B. クラスター内のネームスペースに対して、CPUとメモリの制限を設定します。すべてのPodにCPUとメモリの制限を設定します。

C. ノードプールをスポットVMを使用するように変更します。

D. すべてのステートレスワークロードと、互換性のあるすべてのステートフルワークロードに対して、Horizo​​ntalPodAutoscalerを設定します。ノードの自動スケーリングを使用するようにクラスタを設定します。

A. subscription/push_request メトリックに基づいて Kubernetes のオートスケーリングを設定します。

B. Kubernetesクラスターを作成する際に、-enable-autoscalingフラグを使用してください。

C. kubectl autoscale deployment APP_NAME -max 6 -min 2 -cpu- percent 50 を使用して Kubernetes の自動スケーリングデプロイメントを設定します。

D. subscription/num_undelivered メッセージメトリックに基づいて Kubernetes のオートスケーリングを設定します。

A. Stackdriver Traceを使用してトレースリスト分析を作成します。

B. Stackdriver Monitoringを使用して、プロジェクトのアクティビティに関するダッシュボードを作成します。

C. GCP コンソールのアクティビティ ページと Stackdriver Logging を使用して、必要な情報を提供します。

D. すべてのプロジェクトでクラウドID認識プロキシを有効にし、管理者グループをメンバーとして追加します。

A. パフォーマンス重視の永続ディスクを使用する。

B. ファイルストアを使用して一時ファイルを保存します。

C. 仮想マシンと同じリージョンのクラウドストレージバケットを使用する。処理後にファイルを削除するライフサイクルポリシーを設定する。

D. 生成AIモデルを実行するVMに接続されたローカルSSDを使用する

A. 異なるリージョンに配置されたFTPサーバーを実行する複数のGoogle Container Engineクラスタを使用します。データを米国、欧州、アジアのマルチリージョンバケットに保存します。バケット内のデータを使用してETLプロセスを実行します。

B. Google Container EngineのFTPサーバークラスタを1つ使用します。データをマルチリージョンバケットに保存します。
バケット内のデータを使用してETLプロセスを実行します。

C. Google API を HTTP(S) 経由で使用して、ファイルを米国、欧州、アジアの異なる Google Cloud リージョン ストレージ バケットの場所に直接転送します。ETL プロセスを実行して、各リージョン バケットからデータを取得します。

D. Google API を HTTP(S) 経由で使用し、米国、欧州、アジアの異なる Google Cloud マルチリージョンストレージバケットにファイルを直接転送します。バケット内のデータを使用して ETL プロセスを実行します。

A. 新しいファイルストアインスタンスを作成します。開発者にプロジェクト上で roles/file.editor IAM ロールを付与します。

B. 新しいクラウドストレージバケットを作成します。開発者にバケットに対する roles/storage.objectAdmin IAM ロールを付与します。

C. 新しいクラウドストレージバケットを作成します。開発者にプロジェクトレベルで roles/storage.objectAdmin IAM ロールを付与します。

D. 新しい BigQuery データセットを作成します。開発者にデータセットに対する roles/bigquery.dataOwner IAM ロールを付与します。

A. GCP コンソールで、データストア管理を使用して現在のインデックスを削除し、新しい構成ファイルをアップロードします。

B. 組み込みの Python モジュールへの HTTP リクエストを作成し、インデックス構成ファイルをアプリケーションに送信します。

C. gcloud datastore create-indexes を設定ファイルに指定します

D. 設定ファイルを App Engine のデフォルトの Cloud Storage バケットにアップロードし、App Engine に新しいインデックスを検出させます。