Google Cloud Certified - Professional Cloud DevOps Engineer Exam (Professional-Cloud-DevOps-Engineer日本語版) - Professional-Cloud-DevOps-Engineer日本語 Exam Practice Test

A. Cloud Logging ソフトウェア開発キット (SDK) を使用するようにアプリケーションを変更し、jsonPay10ad フィールドを含むログエントリを送信します。

B. A Fluent Bit サイドカー コンテナーをインストールし、JSON パーサーを使用します。

C. ログ テキスト ペイロードを JSON ペイロードに変換するようにログ エージェントを構成します。

D. Cloud Run コンテナ イメージにログ エージェントをインストールし、ログ エージェントを使用してログを Cloud Logging に転送します。

A. オンプレミスの VM をアップグレードして、CPU を高速化し、メモリを増やします。

B. オンプレミスの VM にブルーグリーン デプロイ戦略を実装します。

C. オンプレミス環境でアーティファクト リポジトリを使用するように Jenkins を構成します。

D. Jenkins 実行スレッドの数を増やします。

A. ローリング アップデートの展開でカナリア テストを使用します。

B. ブルー/グリーン展開で A/B テストを使用します。

C. 継続的デプロイメントでカナリア テストを使用します。

D. 継続的な展開でシャドウ テストを使用します。

A. fluent-plugin-record-reformer Fluentd 出力プラグインを使用して、実行中のログ エントリからフィールドを削除します。

B. filter-record-transformer Fluentd フィルター プラグインを使用して、実行中のログ エントリからフィールドを削除します。

C. ログエントリを Cloud Storage にステージングし、Cloud Function をトリガーしてフィールドを削除し、Stackdriver Logging API 経由でエントリを Stackdriver に書き込みます。

D. アプリケーション開発者がアプリケーションにパッチを適用するのを待ち、ログ エントリで PII が公開されていないことを確認します。

A. 暗号化された構成管理システムを介して、インスタンス作成時にシークレットを注入します。

B. アプリケーションをシングル サインオン (SSO) システムと統合し、アプリケーションにシークレットを公開しない

C. 暗号化キーをクラウド キー管理サービス (KMS) に保存し、キーを頻繁にローテーションします。

D. アプリケーションのインスタンスごとに複数のバージョンのシークレットを生成する継続的なビルド パイプラインを活用します。

A. エラー バジェットが補充されるまで機能の展開を延期します。

B. 機能のデプロイをすぐに開始します。

C. ユニット テストを再実行し、テストに合格した場合は機能のデプロイを開始します。

D. 機能を一部のユーザーに展開し、エラーが報告されない場合はすべてのユーザーに段階的に展開します。

A. 2 つのパイプライン ステージを作成し、カナリア デプロイメント戦略を使用します。

B. 単一のパイプライン ステージを作成し、カナリア デプロイメント戦略を使用します。

C. 単一のパイプライン ステージを作成し、標準のデプロイメント戦略を使用します。

D. 2 つのパイプライン ステージを作成し、標準のデプロイメント戦略を使用します。

A. Google サービス アカウントを作成します。
テイントのないノードプールを作成し、Google サービス アカウントをデフォルトの ID として設定します。
Google サービス アカウントに IAM 権限を付与します。

B. Google サービス アカウントを作成します。
ノードプールを作成し、Google サービス アカウントをデフォルトの ID として設定します。
ノード セレクター、テイント、および許容値を使用して、ワークロードが指定されたノード プールでのみ実行されるようにします。
各ワークロードごとに繰り返します。

C. Google サービス アカウントを作成します。
Google サービス アカウントのサービス アカウント キーを作成します。
サービス アカウント キーを使用して Kubernetes シークレットを作成します。
ワークロードがシークレットをマウントしていることを確認し、GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS 環境変数がマウント パスを指すように設定します。
各ワークロードごとに繰り返します。

D. Google サービス アカウントを作成します。
Workload Identity 対応クラスタに Kubernetes サービス アカウントを作成します。
role/iam を使用して、Google サービス アカウントを Kubernetes サービス アカウントにリンクします。
workloadIdentityUser ロールと iam.gke.io/gcp-service-account アノテーション。
Kubernetes サービス アカウントをワークロードにマップします。
各ワークロードごとに繰り返します。

A. 6 か月間の 10% の増加率に対応するためにノード容量を 60% 追加し、負荷テストを実行して十分な容量があることを確認します。

B. GKE にデプロイされており、クラスタ オートスケーラーを使用しているためです。GKE クラスタは、成長率に関係なく自動的にスケーリングされます。

C. 使用率がわずか 30% であるため、かなりの余裕があり、この増加率に合わせて追加の容量を追加する必要はありません。

D. 最大ノード プール サイズを確認し、水平ポッド オートスケーラーを有効にしてから、負荷テストを実行して、予想されるリソースのニーズを確認します。

A. Cloud Ops を使用してログベースのメトリクスを作成し、アプリケーションのリソース使用率を監視します。

B. Cloud Monitoring を使用して、アプリケーションのコンテナの CPU とメモリの使用率をモニタリングします。

C. Cloud Profiler と Ops Agent を使用して、アプリケーションの CPU とメモリの使用率を監視します。

D. Cloud Trace と分散トレースを使用して、アプリケーションのリソース使用率をモニタリングします。

A. すべての内部関係者の電子メールをインシデント コマンダーに提供し、内部コミュニケーションの管理を許可します。顧客に直接応答することに重点を置きます。

B. 少なくとも 30 分ごとに社内関係者に対応することに重点を置きます。「次回の更新」回数を約束します。

C. 内部関係者の電子メールへの対応をインシデント対応チームの別のメンバーに委任します。顧客に直接応答することに重点を置きます。

D. すべての関係者にタイムリーに定期的な最新情報を提供します。すべてのコミュニケーションにおいて「次回更新」時間を約束します。

A. 各仮想マシン (VM) に、実行するシステムにちなんだ名前を付けます。Cloud Storage バケットへの使用状況レポートのエクスポートを設定します。BigQuery でバケットをソースとして構成し、VM 名に基づいてコストをクエリします。

B. すべてのインスタンスに、実行するシステムに固有のラベルを割り当てます。BigQuery の請求エクスポートとラベルごとのクエリのコストを構成します。

C. Google Cloud Platform Console で、[コスト内訳] セクションを使用してシステムごとのコストを視覚化します。

D. すべてのインスタンスを、実行するシステムに固有のメタデータで強化します。BigQuery にエクスポートするように Stackdriver Logging を構成し、メタデータに基づいてコストをクエリします。