Google Certified Professional - Cloud Architect (GCP) (Professional-Cloud-Architect日本語版) - Professional-Cloud-Architect日本語 Exam Practice Test
Question 1
メモリ使用量の合計が 80% を超えた場合に自動スケーリングする Compute Engine アプリケーションがあります。Cloud Monitoring エージェントをインストールし、自動スケーリング ポリシーを次のように設定しました。
- 指標識別子: agent.googleapis.com/memory/percent_used
- フィルター: metric.label.state = 'used'
- 目標利用レベル: 80
- ターゲットタイプ: ゲージ
アプリケーションが高負荷時にスケールしないことに気づきました。これを解決したいと考えています。どうすればよいでしょうか？
- 指標識別子: agent.googleapis.com/memory/percent_used
- フィルター: metric.label.state = 'used'
- 目標利用レベル: 80
- ターゲットタイプ: ゲージ
アプリケーションが高負荷時にスケールしないことに気づきました。これを解決したいと考えています。どうすればよいでしょうか？
Correct Answer: A
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Question 2
ケーススタディ：13 - KnightMotives Automotive
会社概要
ナイトモーティブスは、バッテリー電気自動車(BEV)、ハイブリッド車、従来の内燃機関(ICE)車を含む、自律走行車(Autonomous Vehicle)に特化した自動車メーカーです。ナイトモーティブスはBEVフリートの車内体験において大きな進歩を遂げてきましたが、ハイブリッド車とICE車にはこれらの最新システムが未だ導入されておらず、批評家やドライバーからの評価は低いです。ハイブリッド車とICE車における最新の車内技術の不足は、売上と顧客満足度の低下につながっています。
ナイトモーティブズは、5年以内にすべての車両のカスタマーエクスペリエンスを近代化したいと考えています。人工知能(AI)は、車内体験だけでなく、ショッピング、購入、そしてサービス／メンテナンスの体験にも革命を起こすユニークな機会を提供します。この新しいテクノロジーへの投資には、世界規模での財務上の優先順位の転換が必要になります。
KnightMotivesは、信頼性の低いオンライン発注システムの改善も検討しています。顧客がディーラー経由で車両をオンラインで組み立てるシステムは、ディーラーが必要とするデータや信頼性を提供しておらず、KnightMotivesとディーラーの関係にひずみが生じています。サービス技術者と営業スタッフは、オーダーメイド車両を含むディーラーの成功を促進するために、より優れたツールを必要としています。
ソリューションコンセプト
ナイトモーティブスは自動車製造から、完全で魅力的な
「自動車体験」。そして、戦略では、すべてのモデルで一貫した体験を提供すること、AIを活用した機能を開発すること、データの収益化から新たな収益を生み出すこと、競合他社とのブランド差別化を図るためにデジタルに重点を置くこと、そして整備士や営業担当者向けのより優れたツールを開発することを優先します。
既存の技術環境
KnightMotivesのITシステムは大部分がオンプレミスで、一部のアプリケーションは主要クラウドプラットフォーム上で稼働しています。サプライチェーンは旧式のメインフレーム上で稼働しており、エンタープライズ・リソース・プランニング(ERP)も時代遅れのため、新たなプロモーションやディーラー割引の導入が困難です。ディーラーには新しい機器を購入する予算がありません。複数のコードベースを持つ車両間での断片化や、後方互換性のサポートに伴う多大な技術的負債も発生しています。製造工場へのネットワーク接続や地方における車両のコネクティビティも課題となっています。
ビジネス要件
主要なビジネス要件には、ドライバーとのパーソナライズされた関係を育み、全モデルを通して一貫した体験を提供することが含まれます。より優れた受注生産モデルを構築することで、現場での時間を短縮し、ディーラーと顧客の双方に透明性をもたらします。さらに、KnightMotivesは、現在のAIインフラが老朽化し、企業データがサイロ化されたままであるため、企業データを収益化して新たな技術投資の資金を調達することを目指しています。過去のデータ侵害により、セキュリティは最重要課題となっています。特に新興の自動運転プラットフォームにおいては、欧州連合(EU)のデータ保護規制の遵守が不可欠です。
ナイトモーティブスは、完全自動運転機能への多額の投資を計画しており、初期導入は規制環境が良好な地域を対象としています。従業員のスキルアップを優先し、優秀な人材を確保し、ビジネスチームと技術チーム間のコミュニケーションを促進することも重要な目標です。
技術要件
- 車内体験の近代化には、一貫したユーザーエクスペリエンス(UX)の開発が含まれます。
すべてのモデルにわたって AI を活用した機能をシームレスに統合し、従来のモデルの車載ハードウェアとソフトウェアを更新して新しい UX 機能と AI 機能をサポートするとともに、特に地方での信頼性の高いネットワーク接続を確保してリアルタイムの AI 機能とデータ転送をサポートします。
- データトラフィックの増加に対応し、接続性を向上させるには、ネットワークのアップグレードが必要です。
工場と本社の間。
- ITインフラストラクチャの近代化には、ハイブリッドクラウド戦略を採用して、
オンプレミスとクラウド インフラストラクチャの両方の利点を活用し、効率性と俊敏性を向上させるために、レガシー システムを段階的に最新化または置き換えます。
- 自動運転車の開発とテストには最先端のAIと機械学習への投資が必要
学習技術、堅牢なシミュレーション環境の構築、自律走行車に関する進化する規制への準拠の確保を実現します。
- データの収益化と洞察には、堅牢なデータ管理プラットフォームの実装が必要です。
厳格なデータセキュリティとプライバシー対策、そしてスケーラブルな AI/ML インフラストラクチャ。
- セキュリティとリスク管理への重点強化には、包括的な
サイバー脅威やデータ侵害から保護するためのセキュリティ フレームワークを構築し、インシデント対応計画を策定し、従業員にセキュリティ意識向上トレーニングを提供します。
- ディーラーと顧客に楽しい体験を提供するには、オンライン構築の改善が必要です。
受注システム、販売、サービス、在庫管理などのディーラー業務を効率化するための最新のディーラー ツールの開発、顧客とのやり取りを追跡してエクスペリエンスをパーソナライズし、顧客満足度を向上させる包括的な顧客関係管理 (CRM) システムの実装などです。
エグゼクティブステートメント
KnightMotivesは、運転、道路状況、行動研究、衝突安全統計など、膨大なデータを活用し、ドライバーにとって魅力的なデジタル体験を提供することで、安全性の向上と人命救助に取り組んでいます。当社のAIは、国の安全統計を常に上回る性能を発揮し、KnightMotives独自の、そして誰もが望む体験をすべての車両モデルで実現しています。
ナイトモーティブスCEO、マイケル・ナイト
この質問については、KnightMotives Automotive のケーススタディを参照してください。KnightMotives は、本社と 2 つの異なる大都市圏(us-central1 および us-east1 Google Cloud リージョン)の間に、99.99% の可用性を備えた専用の Google Cloud Interconnect を構築しました。これらのワークロード間のコストとレイテンシを最小限に抑えるため、Google Cloud のすべてのワークロードを、Cloud Interconnect の VLAN アタッチメントとしてこれらの 2 つのリージョンにデプロイする必要があります。どうすればよいでしょうか。
会社概要
ナイトモーティブスは、バッテリー電気自動車(BEV)、ハイブリッド車、従来の内燃機関(ICE)車を含む、自律走行車(Autonomous Vehicle)に特化した自動車メーカーです。ナイトモーティブスはBEVフリートの車内体験において大きな進歩を遂げてきましたが、ハイブリッド車とICE車にはこれらの最新システムが未だ導入されておらず、批評家やドライバーからの評価は低いです。ハイブリッド車とICE車における最新の車内技術の不足は、売上と顧客満足度の低下につながっています。
ナイトモーティブズは、5年以内にすべての車両のカスタマーエクスペリエンスを近代化したいと考えています。人工知能(AI)は、車内体験だけでなく、ショッピング、購入、そしてサービス／メンテナンスの体験にも革命を起こすユニークな機会を提供します。この新しいテクノロジーへの投資には、世界規模での財務上の優先順位の転換が必要になります。
KnightMotivesは、信頼性の低いオンライン発注システムの改善も検討しています。顧客がディーラー経由で車両をオンラインで組み立てるシステムは、ディーラーが必要とするデータや信頼性を提供しておらず、KnightMotivesとディーラーの関係にひずみが生じています。サービス技術者と営業スタッフは、オーダーメイド車両を含むディーラーの成功を促進するために、より優れたツールを必要としています。
ソリューションコンセプト
ナイトモーティブスは自動車製造から、完全で魅力的な
「自動車体験」。そして、戦略では、すべてのモデルで一貫した体験を提供すること、AIを活用した機能を開発すること、データの収益化から新たな収益を生み出すこと、競合他社とのブランド差別化を図るためにデジタルに重点を置くこと、そして整備士や営業担当者向けのより優れたツールを開発することを優先します。
既存の技術環境
KnightMotivesのITシステムは大部分がオンプレミスで、一部のアプリケーションは主要クラウドプラットフォーム上で稼働しています。サプライチェーンは旧式のメインフレーム上で稼働しており、エンタープライズ・リソース・プランニング(ERP)も時代遅れのため、新たなプロモーションやディーラー割引の導入が困難です。ディーラーには新しい機器を購入する予算がありません。複数のコードベースを持つ車両間での断片化や、後方互換性のサポートに伴う多大な技術的負債も発生しています。製造工場へのネットワーク接続や地方における車両のコネクティビティも課題となっています。
ビジネス要件
主要なビジネス要件には、ドライバーとのパーソナライズされた関係を育み、全モデルを通して一貫した体験を提供することが含まれます。より優れた受注生産モデルを構築することで、現場での時間を短縮し、ディーラーと顧客の双方に透明性をもたらします。さらに、KnightMotivesは、現在のAIインフラが老朽化し、企業データがサイロ化されたままであるため、企業データを収益化して新たな技術投資の資金を調達することを目指しています。過去のデータ侵害により、セキュリティは最重要課題となっています。特に新興の自動運転プラットフォームにおいては、欧州連合(EU)のデータ保護規制の遵守が不可欠です。
ナイトモーティブスは、完全自動運転機能への多額の投資を計画しており、初期導入は規制環境が良好な地域を対象としています。従業員のスキルアップを優先し、優秀な人材を確保し、ビジネスチームと技術チーム間のコミュニケーションを促進することも重要な目標です。
技術要件
- 車内体験の近代化には、一貫したユーザーエクスペリエンス(UX)の開発が含まれます。
すべてのモデルにわたって AI を活用した機能をシームレスに統合し、従来のモデルの車載ハードウェアとソフトウェアを更新して新しい UX 機能と AI 機能をサポートするとともに、特に地方での信頼性の高いネットワーク接続を確保してリアルタイムの AI 機能とデータ転送をサポートします。
- データトラフィックの増加に対応し、接続性を向上させるには、ネットワークのアップグレードが必要です。
工場と本社の間。
- ITインフラストラクチャの近代化には、ハイブリッドクラウド戦略を採用して、
オンプレミスとクラウド インフラストラクチャの両方の利点を活用し、効率性と俊敏性を向上させるために、レガシー システムを段階的に最新化または置き換えます。
- 自動運転車の開発とテストには最先端のAIと機械学習への投資が必要
学習技術、堅牢なシミュレーション環境の構築、自律走行車に関する進化する規制への準拠の確保を実現します。
- データの収益化と洞察には、堅牢なデータ管理プラットフォームの実装が必要です。
厳格なデータセキュリティとプライバシー対策、そしてスケーラブルな AI/ML インフラストラクチャ。
- セキュリティとリスク管理への重点強化には、包括的な
サイバー脅威やデータ侵害から保護するためのセキュリティ フレームワークを構築し、インシデント対応計画を策定し、従業員にセキュリティ意識向上トレーニングを提供します。
- ディーラーと顧客に楽しい体験を提供するには、オンライン構築の改善が必要です。
受注システム、販売、サービス、在庫管理などのディーラー業務を効率化するための最新のディーラー ツールの開発、顧客とのやり取りを追跡してエクスペリエンスをパーソナライズし、顧客満足度を向上させる包括的な顧客関係管理 (CRM) システムの実装などです。
エグゼクティブステートメント
KnightMotivesは、運転、道路状況、行動研究、衝突安全統計など、膨大なデータを活用し、ドライバーにとって魅力的なデジタル体験を提供することで、安全性の向上と人命救助に取り組んでいます。当社のAIは、国の安全統計を常に上回る性能を発揮し、KnightMotives独自の、そして誰もが望む体験をすべての車両モデルで実現しています。
ナイトモーティブスCEO、マイケル・ナイト
この質問については、KnightMotives Automotive のケーススタディを参照してください。KnightMotives は、本社と 2 つの異なる大都市圏(us-central1 および us-east1 Google Cloud リージョン)の間に、99.99% の可用性を備えた専用の Google Cloud Interconnect を構築しました。これらのワークロード間のコストとレイテンシを最小限に抑えるため、Google Cloud のすべてのワークロードを、Cloud Interconnect の VLAN アタッチメントとしてこれらの 2 つのリージョンにデプロイする必要があります。どうすればよいでしょうか。
Correct Answer: A
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Question 3
ケーススタディ：2 - TerramEarth ケーススタディ
会社概要
TerramEarthは鉱業および農業産業向けの重機を製造しています。
事業の80%は鉱業、20%は農業です。現在、100カ国に500以上の販売店とサービスセンターを展開しています。顧客の生産性を向上させる製品を開発することを使命としています。
会社概要
テラムアースは、第二次世界大戦後の再建を目指し、複数の小規模な家族経営企業が合併した1946年に設立されました。同社は従業員と顧客を大切にし、彼らを家族の一員として大切に考えています。
TerramEarthは、顧客ニーズの変化に合わせて主力製品を革新し、新たな市場を開拓する能力を誇りにしています。過去20年間、業界のトレンドは、主に大型車両と人力オペレーターの活用による生産性向上へと移行してきました。
ソリューションコンセプト
2,000 万台の TerramEarth 車両が稼働しており、1 秒あたり 120 フィールドのデータを収集しています。
データは車両にローカルに保存され、車両の整備時にアクセスして分析することができます。
データはメンテナンスポートを介してダウンロードされます。この同じポートは運用パラメータの調整にも使用でき、現場で新しいコンピューティングモジュールを搭載して車両をアップグレードすることも可能です。
約20万台の車両がセルラーネットワークに接続されており、TerramEarthはデータを直接収集できます。1秒あたり120フィールドのデータを、1日22時間稼働させています。
TerramEarth は、これらのコネクテッド ビークルから 1 日あたり合計約 9 TB のエネルギーを収集します。
既存の技術環境
TerramEarthの既存のアーキテクチャは、データセンターに設置されたLinuxベースのシステムで構成されています。これらのシステムは、現場からCSVファイルをgzip形式で圧縮し、FTP経由でアップロードし、変換・集約してデータウェアハウスに格納します。この処理には時間がかかるため、集約レポートは3週間前のデータに基づいています。
このデータにより、TerramEarthは交換部品を事前に確保し、車両の予期せぬダウンタイムを60%削減することができました。しかし、データが古いため、交換部品の到着を待つ間、最大4週間も車両を利用できないお客様もいらっしゃいます。
ビジネス要件
- 予定外の車両のダウンタイムを1週間未満に短縮し、
余剰在庫の保管コストの増加
- 顧客の使用状況に関するより多くのデータでディーラーネットワークをサポートする
自社の機器の IP により、新製品やサービスの位置付けが強化されます。
- さまざまな企業と提携できる能力、特に
急成長中の農業における種子と肥料の供給業者
ビジネス - 顧客にとって魅力的な共同提案を創造する
CEO声明
車両の大型化というトレンドを捉え、お客様の生産性向上に成功しています。技術革新は急速に進んでおり、TerramEarthはコネクテッドデバイス技術を活用し、インテリジェント農機具をはじめとするより優れたサービスをお客様に提供しています。この技術により、過去のトレンドに基づいて車両の運用方法を調整することで、農家の収穫量を25%増加させることができました。これらの進歩は、当社の農業関連製品ラインの急速な成長につながり、2020年までに収益の50%を占めると見込んでいます。
CTO声明
当社の競争優位性は常に製造プロセスにあり、競合他社よりも低コストでより優れた車両を製造できる能力を有しています。しかしながら、異なるアプローチによる新製品が絶えず開発されており、業界における次なる変革の波に対応できるスキルが不足しているのではないかと懸念しています。残念ながら、当社のCEOは技術の陳腐化を深刻に受け止めておらず、業界に参入する多くの新興企業をニッチプレーヤーと見なしています。私の目標は、漸進的なイノベーションを通じて、差し迫った市場ニーズに対応しながら、スキルを磨き続けることです。
農業部門では完全自律走行車の実験を行っています。車両運行中のセキュリティを強化するアーキテクチャが必要です。
検討すべき 2 つのアーキテクチャはどれですか? (2 つ選択してください。)
会社概要
TerramEarthは鉱業および農業産業向けの重機を製造しています。
事業の80%は鉱業、20%は農業です。現在、100カ国に500以上の販売店とサービスセンターを展開しています。顧客の生産性を向上させる製品を開発することを使命としています。
会社概要
テラムアースは、第二次世界大戦後の再建を目指し、複数の小規模な家族経営企業が合併した1946年に設立されました。同社は従業員と顧客を大切にし、彼らを家族の一員として大切に考えています。
TerramEarthは、顧客ニーズの変化に合わせて主力製品を革新し、新たな市場を開拓する能力を誇りにしています。過去20年間、業界のトレンドは、主に大型車両と人力オペレーターの活用による生産性向上へと移行してきました。
ソリューションコンセプト
2,000 万台の TerramEarth 車両が稼働しており、1 秒あたり 120 フィールドのデータを収集しています。
データは車両にローカルに保存され、車両の整備時にアクセスして分析することができます。
データはメンテナンスポートを介してダウンロードされます。この同じポートは運用パラメータの調整にも使用でき、現場で新しいコンピューティングモジュールを搭載して車両をアップグレードすることも可能です。
約20万台の車両がセルラーネットワークに接続されており、TerramEarthはデータを直接収集できます。1秒あたり120フィールドのデータを、1日22時間稼働させています。
TerramEarth は、これらのコネクテッド ビークルから 1 日あたり合計約 9 TB のエネルギーを収集します。
既存の技術環境
TerramEarthの既存のアーキテクチャは、データセンターに設置されたLinuxベースのシステムで構成されています。これらのシステムは、現場からCSVファイルをgzip形式で圧縮し、FTP経由でアップロードし、変換・集約してデータウェアハウスに格納します。この処理には時間がかかるため、集約レポートは3週間前のデータに基づいています。
このデータにより、TerramEarthは交換部品を事前に確保し、車両の予期せぬダウンタイムを60%削減することができました。しかし、データが古いため、交換部品の到着を待つ間、最大4週間も車両を利用できないお客様もいらっしゃいます。
ビジネス要件
- 予定外の車両のダウンタイムを1週間未満に短縮し、
余剰在庫の保管コストの増加
- 顧客の使用状況に関するより多くのデータでディーラーネットワークをサポートする
自社の機器の IP により、新製品やサービスの位置付けが強化されます。
- さまざまな企業と提携できる能力、特に
急成長中の農業における種子と肥料の供給業者
ビジネス - 顧客にとって魅力的な共同提案を創造する
CEO声明
車両の大型化というトレンドを捉え、お客様の生産性向上に成功しています。技術革新は急速に進んでおり、TerramEarthはコネクテッドデバイス技術を活用し、インテリジェント農機具をはじめとするより優れたサービスをお客様に提供しています。この技術により、過去のトレンドに基づいて車両の運用方法を調整することで、農家の収穫量を25%増加させることができました。これらの進歩は、当社の農業関連製品ラインの急速な成長につながり、2020年までに収益の50%を占めると見込んでいます。
CTO声明
当社の競争優位性は常に製造プロセスにあり、競合他社よりも低コストでより優れた車両を製造できる能力を有しています。しかしながら、異なるアプローチによる新製品が絶えず開発されており、業界における次なる変革の波に対応できるスキルが不足しているのではないかと懸念しています。残念ながら、当社のCEOは技術の陳腐化を深刻に受け止めておらず、業界に参入する多くの新興企業をニッチプレーヤーと見なしています。私の目標は、漸進的なイノベーションを通じて、差し迫った市場ニーズに対応しながら、スキルを磨き続けることです。
農業部門では完全自律走行車の実験を行っています。車両運行中のセキュリティを強化するアーキテクチャが必要です。
検討すべき 2 つのアーキテクチャはどれですか? (2 つ選択してください。)
Correct Answer: B,D
Question 4
ケーススタディ：8 - Mountkirk Games、C
会社概要
Mountkirk Gamesは、モバイルプラットフォーム向けのセッションベースのオンラインマルチプレイヤーゲームを開発しています。オンプレミス環境をGoogle Cloudに移行し、最近は他のプラットフォームへの展開も開始しました。
彼らの最新の取り組みは、レトロスタイルの一人称視点シューティングゲーム(FPS)の開発です。このゲームでは、数百人のプレイヤーが複数のプラットフォームや場所から同時に、特定の地域に設定されたデジタルアリーナに参加できます。リアルタイムのデジタルバナーには、アクティブなアリーナのトッププレイヤー全員のグローバルリーダーボードが表示されます。
ソリューションコンセプト
Mountkirk Gamesは、大きな人気を期待している新しいマルチプレイヤーゲームを開発中です。ゲームのバックエンドをGoogle Kubernetes Engineにデプロイすることで、迅速なスケーリングを実現し、Googleのグローバルロードバランサを使用してプレイヤーを最寄りの地域のゲームアリーナにルーティングする予定です。グローバルリーダーボードの同期を維持するために、マルチリージョンSpannerクラスタを使用する予定です。
既存の技術環境
既存の環境は最近 Google Cloud に移行され、5 つのゲームがリフトアンドシフト方式の仮想マシン移行によって導入されました(いくつかの小さな例外を除く)。新しいゲームはそれぞれ、権限とネットワーク ポリシーの大部分を管理するフォルダの下にネストされた独立した Google Cloud プロジェクトに存在します。トラフィックの少ないレガシーゲームは単一のプロジェクトに統合されました。
開発とテストには別々の環境もあります。
ビジネス要件
- 複数のゲーム プラットフォームをサポートします。
- 複数のリージョンをサポートします。
- ゲーム機能の迅速な反復をサポートします。
- 遅延を最小限に抑えます。
- 動的スケーリングを最適化します。
- 管理されたサービスとプールされたリソースを使用します。
- コストを最小限に抑えます。
技術要件
- ゲームアクティビティに基づいて動的にスケーリングします。
- ほぼリアルタイムのグローバル リーダーボードでスコア データを公開します。
- 将来の分析のために、ゲーム アクティビティ ログを構造化されたファイルに保存します。
- マルチプラットフォームをサポートするために、GPU 処理を使用してサーバー側でグラフィックをレンダリングします。
- レガシー ゲームをこの新しいプラットフォームに移行するための最終的なサポート。
経営陣の声明
前回のゲームでは初めて Google Cloud を活用しましたが、大成功を収めました。これまでにない方法でプレイヤーの行動やゲームのテレメトリを分析することができました。
この成功により、私たちはクラウドへの完全移行に賭け、クラウドネイティブな設計原則に基づいた全く新しいゲームの開発に着手することができました。この新しいゲームはこれまでで最も野心的なものであり、モバイル以外のゲームプラットフォームへの対応への道を開くものとなるでしょう。レイテンシは最優先事項ですが、次に重要な課題はコスト管理です。最初のクラウドベースのゲームと同様に、クラウドには高度な分析機能が搭載され、バグ修正や新機能の展開を迅速に反復できることを期待しています。
Mountkirk Games の新しい Google Cloud ソリューションのために、Cloud Storage へのバッチファイル転送を最適化する必要があります。バッチファイルにはゲーム統計情報が含まれており、Cloud Storage にステージングして抽出・変換・ロード(ETL)ツールで処理する必要があります。どうすればよいでしょうか？
会社概要
Mountkirk Gamesは、モバイルプラットフォーム向けのセッションベースのオンラインマルチプレイヤーゲームを開発しています。オンプレミス環境をGoogle Cloudに移行し、最近は他のプラットフォームへの展開も開始しました。
彼らの最新の取り組みは、レトロスタイルの一人称視点シューティングゲーム(FPS)の開発です。このゲームでは、数百人のプレイヤーが複数のプラットフォームや場所から同時に、特定の地域に設定されたデジタルアリーナに参加できます。リアルタイムのデジタルバナーには、アクティブなアリーナのトッププレイヤー全員のグローバルリーダーボードが表示されます。
ソリューションコンセプト
Mountkirk Gamesは、大きな人気を期待している新しいマルチプレイヤーゲームを開発中です。ゲームのバックエンドをGoogle Kubernetes Engineにデプロイすることで、迅速なスケーリングを実現し、Googleのグローバルロードバランサを使用してプレイヤーを最寄りの地域のゲームアリーナにルーティングする予定です。グローバルリーダーボードの同期を維持するために、マルチリージョンSpannerクラスタを使用する予定です。
既存の技術環境
既存の環境は最近 Google Cloud に移行され、5 つのゲームがリフトアンドシフト方式の仮想マシン移行によって導入されました(いくつかの小さな例外を除く)。新しいゲームはそれぞれ、権限とネットワーク ポリシーの大部分を管理するフォルダの下にネストされた独立した Google Cloud プロジェクトに存在します。トラフィックの少ないレガシーゲームは単一のプロジェクトに統合されました。
開発とテストには別々の環境もあります。
ビジネス要件
- 複数のゲーム プラットフォームをサポートします。
- 複数のリージョンをサポートします。
- ゲーム機能の迅速な反復をサポートします。
- 遅延を最小限に抑えます。
- 動的スケーリングを最適化します。
- 管理されたサービスとプールされたリソースを使用します。
- コストを最小限に抑えます。
技術要件
- ゲームアクティビティに基づいて動的にスケーリングします。
- ほぼリアルタイムのグローバル リーダーボードでスコア データを公開します。
- 将来の分析のために、ゲーム アクティビティ ログを構造化されたファイルに保存します。
- マルチプラットフォームをサポートするために、GPU 処理を使用してサーバー側でグラフィックをレンダリングします。
- レガシー ゲームをこの新しいプラットフォームに移行するための最終的なサポート。
経営陣の声明
前回のゲームでは初めて Google Cloud を活用しましたが、大成功を収めました。これまでにない方法でプレイヤーの行動やゲームのテレメトリを分析することができました。
この成功により、私たちはクラウドへの完全移行に賭け、クラウドネイティブな設計原則に基づいた全く新しいゲームの開発に着手することができました。この新しいゲームはこれまでで最も野心的なものであり、モバイル以外のゲームプラットフォームへの対応への道を開くものとなるでしょう。レイテンシは最優先事項ですが、次に重要な課題はコスト管理です。最初のクラウドベースのゲームと同様に、クラウドには高度な分析機能が搭載され、バグ修正や新機能の展開を迅速に反復できることを期待しています。
Mountkirk Games の新しい Google Cloud ソリューションのために、Cloud Storage へのバッチファイル転送を最適化する必要があります。バッチファイルにはゲーム統計情報が含まれており、Cloud Storage にステージングして抽出・変換・ロード(ETL)ツールで処理する必要があります。どうすればよいでしょうか？
Correct Answer: A
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Question 5
先日、あなたの会社はGoogle Cloudにインフラストラクチャを持つ企業を買収しました。両社はそれぞれ独自のGoogle Cloud組織を持っています。両社は、アプリケーションへのネットワーク接続を提供するために共有仮想プライベートクラウド(VPC)を使用しています。両社で使用されているサブネットの一部は重複しています。両社の事業を統合するには、アプリケーションがプライベートネットワーク接続を備えている必要があります。これらのアプリケーションは重複するサブネット上にはありません。最小限の再エンジニアリングで接続を実現したいと考えています。どうすればよいでしょうか？
Correct Answer: A
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Question 6
一日のトラフィックが多い時間帯に、リレーショナル データベースの 1 つがクラッシュしましたが、レプリカはマスターに昇格されませんでした。今後はこのような事態を避けたいと考えています。どうすればよいでしょうか。
Correct Answer: C
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Question 7
ケーススタディ：2 - TerramEarth ケーススタディ
会社概要
TerramEarthは鉱業および農業産業向けの重機を製造しています。
事業の80%は鉱業、20%は農業です。現在、100カ国に500以上の販売店とサービスセンターを展開しています。顧客の生産性を向上させる製品を開発することを使命としています。
会社概要
テラムアースは、第二次世界大戦後の再建を目指し、複数の小規模な家族経営企業が合併した1946年に設立されました。同社は従業員と顧客を大切にし、彼らを家族の一員として大切に考えています。
TerramEarthは、顧客ニーズの変化に合わせて主力製品を革新し、新たな市場を開拓する能力を誇りにしています。過去20年間、業界のトレンドは、主に大型車両と人力オペレーターの活用による生産性向上へと移行してきました。
ソリューションコンセプト
2,000 万台の TerramEarth 車両が稼働しており、1 秒あたり 120 フィールドのデータを収集しています。
データは車両にローカルに保存され、車両の整備時にアクセスして分析することができます。
データはメンテナンスポートを介してダウンロードされます。この同じポートは運用パラメータの調整にも使用でき、現場で新しいコンピューティングモジュールを搭載して車両をアップグレードすることも可能です。
約20万台の車両がセルラーネットワークに接続されており、TerramEarthはデータを直接収集できます。1秒あたり120フィールドのデータを、1日22時間稼働させています。
TerramEarth は、これらのコネクテッド ビークルから 1 日あたり合計約 9 TB のエネルギーを収集します。
既存の技術環境
TerramEarthの既存のアーキテクチャは、データセンターに設置されたLinuxベースのシステムで構成されています。これらのシステムは、現場からCSVファイルをgzip形式で圧縮し、FTP経由でアップロードし、変換・集約してデータウェアハウスに格納します。この処理には時間がかかるため、集約レポートは3週間前のデータに基づいています。
このデータにより、TerramEarthは交換部品を事前に確保し、車両の予期せぬダウンタイムを60%削減することができました。しかし、データが古いため、交換部品の到着を待つ間、最大4週間も車両を利用できないお客様もいらっしゃいます。
ビジネス要件
- 予定外の車両のダウンタイムを1週間未満に短縮し、
余剰在庫の保管コストの増加
- 顧客の使用状況に関するより多くのデータでディーラーネットワークをサポートする
自社の機器の IP により、新製品やサービスの位置付けが強化されます。
- さまざまな企業と提携できる能力、特に
急成長中の農業における種子と肥料の供給業者
ビジネス - 顧客にとって魅力的な共同提案を創造する
CEO声明
車両の大型化というトレンドを捉え、お客様の生産性向上に成功しています。技術革新は急速に進んでおり、TerramEarthはコネクテッドデバイス技術を活用し、インテリジェント農機具をはじめとするより優れたサービスをお客様に提供しています。この技術により、過去のトレンドに基づいて車両の運用方法を調整することで、農家の収穫量を25%増加させることができました。これらの進歩は、当社の農業関連製品ラインの急速な成長につながり、2020年までに収益の50%を占めると見込んでいます。
CTO声明
当社の競争優位性は常に製造プロセスにあり、競合他社よりも低コストでより優れた車両を製造できる能力を有しています。しかしながら、異なるアプローチによる新製品が絶えず開発されており、業界における次なる変革の波に対応できるスキルが不足しているのではないかと懸念しています。残念ながら、当社のCEOは技術の陳腐化を深刻に受け止めておらず、業界に参入する多くの新興企業をニッチプレーヤーと見なしています。私の目標は、漸進的なイノベーションを通じて、差し迫った市場ニーズに対応しながら、スキルを磨き続けることです。
データ取得を高速化するため、より多くの車両がセルラー接続にアップグレードされ、ETLプロセスにデータを送信できるようになります。現在のFTPプロセスはエラーが発生しやすく、接続が失敗するとファイルの先頭からデータ転送を再開します。これは頻繁に発生します。ソリューションの信頼性を向上させ、セルラー接続でのデータ転送時間を最小限に抑えたいと考えています。どうすればよいでしょうか？
会社概要
TerramEarthは鉱業および農業産業向けの重機を製造しています。
事業の80%は鉱業、20%は農業です。現在、100カ国に500以上の販売店とサービスセンターを展開しています。顧客の生産性を向上させる製品を開発することを使命としています。
会社概要
テラムアースは、第二次世界大戦後の再建を目指し、複数の小規模な家族経営企業が合併した1946年に設立されました。同社は従業員と顧客を大切にし、彼らを家族の一員として大切に考えています。
TerramEarthは、顧客ニーズの変化に合わせて主力製品を革新し、新たな市場を開拓する能力を誇りにしています。過去20年間、業界のトレンドは、主に大型車両と人力オペレーターの活用による生産性向上へと移行してきました。
ソリューションコンセプト
2,000 万台の TerramEarth 車両が稼働しており、1 秒あたり 120 フィールドのデータを収集しています。
データは車両にローカルに保存され、車両の整備時にアクセスして分析することができます。
データはメンテナンスポートを介してダウンロードされます。この同じポートは運用パラメータの調整にも使用でき、現場で新しいコンピューティングモジュールを搭載して車両をアップグレードすることも可能です。
約20万台の車両がセルラーネットワークに接続されており、TerramEarthはデータを直接収集できます。1秒あたり120フィールドのデータを、1日22時間稼働させています。
TerramEarth は、これらのコネクテッド ビークルから 1 日あたり合計約 9 TB のエネルギーを収集します。
既存の技術環境
TerramEarthの既存のアーキテクチャは、データセンターに設置されたLinuxベースのシステムで構成されています。これらのシステムは、現場からCSVファイルをgzip形式で圧縮し、FTP経由でアップロードし、変換・集約してデータウェアハウスに格納します。この処理には時間がかかるため、集約レポートは3週間前のデータに基づいています。
このデータにより、TerramEarthは交換部品を事前に確保し、車両の予期せぬダウンタイムを60%削減することができました。しかし、データが古いため、交換部品の到着を待つ間、最大4週間も車両を利用できないお客様もいらっしゃいます。
ビジネス要件
- 予定外の車両のダウンタイムを1週間未満に短縮し、
余剰在庫の保管コストの増加
- 顧客の使用状況に関するより多くのデータでディーラーネットワークをサポートする
自社の機器の IP により、新製品やサービスの位置付けが強化されます。
- さまざまな企業と提携できる能力、特に
急成長中の農業における種子と肥料の供給業者
ビジネス - 顧客にとって魅力的な共同提案を創造する
CEO声明
車両の大型化というトレンドを捉え、お客様の生産性向上に成功しています。技術革新は急速に進んでおり、TerramEarthはコネクテッドデバイス技術を活用し、インテリジェント農機具をはじめとするより優れたサービスをお客様に提供しています。この技術により、過去のトレンドに基づいて車両の運用方法を調整することで、農家の収穫量を25%増加させることができました。これらの進歩は、当社の農業関連製品ラインの急速な成長につながり、2020年までに収益の50%を占めると見込んでいます。
CTO声明
当社の競争優位性は常に製造プロセスにあり、競合他社よりも低コストでより優れた車両を製造できる能力を有しています。しかしながら、異なるアプローチによる新製品が絶えず開発されており、業界における次なる変革の波に対応できるスキルが不足しているのではないかと懸念しています。残念ながら、当社のCEOは技術の陳腐化を深刻に受け止めておらず、業界に参入する多くの新興企業をニッチプレーヤーと見なしています。私の目標は、漸進的なイノベーションを通じて、差し迫った市場ニーズに対応しながら、スキルを磨き続けることです。
データ取得を高速化するため、より多くの車両がセルラー接続にアップグレードされ、ETLプロセスにデータを送信できるようになります。現在のFTPプロセスはエラーが発生しやすく、接続が失敗するとファイルの先頭からデータ転送を再開します。これは頻繁に発生します。ソリューションの信頼性を向上させ、セルラー接続でのデータ転送時間を最小限に抑えたいと考えています。どうすればよいでしょうか？
Correct Answer: C
Question 8
Cloud ML Engine を使用して、アップロードされた画像から有名な絵画を認識するアプリケーションを開発しました。アプリケーションをテストし、今後 24 時間以内に特定のユーザーが画像をアップロードできるようにしたいと考えています。
すべてのユーザーが Google アカウントを持っているわけではありません。ユーザーに画像をアップロードしてもらうにはどうすればよいですか?
すべてのユーザーが Google アカウントを持っているわけではありません。ユーザーに画像をアップロードしてもらうにはどうすればよいですか?
Correct Answer: A
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Question 9
Google Cloud 上にデータ ウェアハウスを設計しており、機密データを BigQuery に保存したいと考えています。会社側から、Google Cloud 外で暗号鍵を生成することが求められています。
解決策を実装する必要があります。何をすべきでしょうか？
解決策を実装する必要があります。何をすべきでしょうか？
Correct Answer: C
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Question 10
運用チームは現在、サードパーティプロバイダのオブジェクト ストレージ サービスに 10 TB のデータを保存しています。Google が推奨するプラクティスに従い、このデータをできるだけ早く Cloud Storage バケットに移行したいと考えています。また、データ移行にかかるコストを最小限に抑えたいと考えています。
どのようなアプローチを採用すべきでしょうか?
どのようなアプローチを採用すべきでしょうか?
Correct Answer: A
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Question 11
ケーススタディ：12 - Altostrat Media
会社概要
Altostratはメディア業界の有力企業であり、ポッドキャスト、インタビュー、ニュース番組、ドキュメンタリーなど、幅広い音声・動画コンテンツを保有しています。多様な視聴者に高品質なコンテンツを届ける同社の成功には、変化の激しいメディア環境に対応できるコンテンツ管理システムが不可欠です。
ソリューションコンセプト
Altostrat は、Google Cloud のジェネレーティブ AI を活用し、コンテンツ管理とユーザーエンゲージメント戦略の近代化を目指しています。同社は、パーソナライズされたレコメンデーション、自然言語によるインタラクション、シームレスなセルフサービスサポートによって顧客を支援するプラットフォームを求めています。
同時に、動的価格設定、ターゲットを絞ったマーケティング、パーソナライズされた製品提案を通じて収益の成長を促進したいと考えています。
AIを活用したツールを既存のGoogle Cloud環境にシームレスに統合することで、Altostratは膨大なメディアライブラリを効率的に管理し、ユーザーエクスペリエンスを向上させ、新たな収益源を獲得できるようになります。Google Cloudの生成AIは、メディア業界におけるAltostratのリーダーシップを確固たるものにするでしょう。
既存の技術環境
Altostrat のコンテンツ管理・配信プラットフォームは、膨大なメディアライブラリの処理に不可欠なスケーラビリティと高可用性を実現するために GKE を活用しています。多様なドキュメント、音声、動画形式を網羅する同社の膨大なメディアライブラリは、Cloud Storage に保存されています。ユーザー行動、コンテンツ消費パターン、視聴者の属性に関する貴重な分析情報を得るために、Altostrat は BigQuery を主要なデータ ウェアハウスとして活用しています。さらに、動画のトランスコード、メタデータ抽出、パーソナライズされたコンテンツの推奨といったイベントドリブン タスクをサーバーレスで実行するために、Cloud Run 関数も活用しています。
Altostrat はクラウド導入において大きな進歩を遂げていますが、コンテンツの取り込みやアーカイブといった特定のワークフロー向けに、オンプレミスのレガシーシステムも維持しています。これらのシステムは、近い将来にモダナイズされ、Google Cloud に移行される予定です。ユーザー管理と認証は現在、Google Identity とサードパーティの ID プロバイダを組み合わせて処理されています。モニタリングとオブザーバビリティに関しては、Altostrat は Cloud Monitoring などのネイティブ Google Cloud ツールと Prometheus などのオープンソース ソリューションを組み合わせて使用しており、アラートは主にメール通知で配信されます。
ビジネス要件
- あらゆる環境における運用ワークフローの信頼性を加速し、向上させます。[Google
クラウド + オンプレミス]
- インフラストラクチャ管理を簡素化し、アプリケーションを迅速に導入できます。
- メディアの高可用性と拡張性を維持しながらクラウドストレージのコストを最適化
コンテンツ。
- 24 時間 365 日のユーザー サポートにより、プラットフォームとの自然言語による対話が可能になります。
- メディア コンテンツの簡潔な要約を自動的に生成します。
- NLP とコンピューター ビジョンを使用して、メディア アセットから豊富なメタデータを抽出します。
- 不適切なコンテンツを検出してフィルタリングします。
- メディア コンテンツを分析して傾向を特定し、洞察を抽出します。
- データを使用してコンテンツ戦略と意思決定を通知します。
技術要件
- 一元管理プラットフォームを使用して、コンテナ化されたデプロイメントの CI/CD を最新化します。
- データ取り込みのための安全で高性能なハイブリッド クラウド接続。
- オンプレミスとクラウドの両方で、スケーラブルでパフォーマンスの高い Kubernetes 環境を提供します。
- 増加するメディア量に合わせてクラウド ストレージ コストを最適化します。
- AI を活用した有害コンテンツの検出を設計します。
- AI システムが監査可能であり、その決定が説明可能であることを確認します。
- LLM と会話型 AI を活用して、パーソナライズされたエクスペリエンスとコンテンツの拡散性を実現します。
- 自然言語理解機能を備えた高度なチャットボットを開発し、パーソナライズされたサービスを提供する
援助。
- 多様なメディアの自動要約。
エグゼクティブステートメント
Altostratは、コンテンツ戦略に革命を起こすため、人工知能の新たなフロンティアに挑戦しています。生成型AIの力を活用することで、コンテンツの発見、パーソナライズされたレコメンデーション、そしてシームレスなインタラクションのためのインテリジェントなツールを視聴者に提供し、比類のないユーザーエクスペリエンスを実現します。信頼性とコスト管理は私たちの最優先事項です。この戦略的取り組みは、エンゲージメントを深め、顧客ロイヤルティを育み、ターゲットマーケティングとカスタマイズされたコンテンツ提供を通じて新たな収益源を獲得します。私たちは、AI主導のイノベーションがビジネスの中核となり、企業のさらなる成功とお客様に卓越した価値を提供する未来を描いています。
この質問については、Altostrat Media のケーススタディをご覧ください。Altostrat は、機密性の高いインタビューやドキュメンタリーを含む大規模なメディアコンテンツ ライブラリを Cloud Storage に保存しています。同社はこれらのコンテンツの機密性を懸念しており、不正アクセスから保護したいと考えています。統合が容易で、Altostrat が暗号鍵を管理および監査できる、Google 推奨のソリューションを実装する必要があります。どうすればよいでしょうか。
会社概要
Altostratはメディア業界の有力企業であり、ポッドキャスト、インタビュー、ニュース番組、ドキュメンタリーなど、幅広い音声・動画コンテンツを保有しています。多様な視聴者に高品質なコンテンツを届ける同社の成功には、変化の激しいメディア環境に対応できるコンテンツ管理システムが不可欠です。
ソリューションコンセプト
Altostrat は、Google Cloud のジェネレーティブ AI を活用し、コンテンツ管理とユーザーエンゲージメント戦略の近代化を目指しています。同社は、パーソナライズされたレコメンデーション、自然言語によるインタラクション、シームレスなセルフサービスサポートによって顧客を支援するプラットフォームを求めています。
同時に、動的価格設定、ターゲットを絞ったマーケティング、パーソナライズされた製品提案を通じて収益の成長を促進したいと考えています。
AIを活用したツールを既存のGoogle Cloud環境にシームレスに統合することで、Altostratは膨大なメディアライブラリを効率的に管理し、ユーザーエクスペリエンスを向上させ、新たな収益源を獲得できるようになります。Google Cloudの生成AIは、メディア業界におけるAltostratのリーダーシップを確固たるものにするでしょう。
既存の技術環境
Altostrat のコンテンツ管理・配信プラットフォームは、膨大なメディアライブラリの処理に不可欠なスケーラビリティと高可用性を実現するために GKE を活用しています。多様なドキュメント、音声、動画形式を網羅する同社の膨大なメディアライブラリは、Cloud Storage に保存されています。ユーザー行動、コンテンツ消費パターン、視聴者の属性に関する貴重な分析情報を得るために、Altostrat は BigQuery を主要なデータ ウェアハウスとして活用しています。さらに、動画のトランスコード、メタデータ抽出、パーソナライズされたコンテンツの推奨といったイベントドリブン タスクをサーバーレスで実行するために、Cloud Run 関数も活用しています。
Altostrat はクラウド導入において大きな進歩を遂げていますが、コンテンツの取り込みやアーカイブといった特定のワークフロー向けに、オンプレミスのレガシーシステムも維持しています。これらのシステムは、近い将来にモダナイズされ、Google Cloud に移行される予定です。ユーザー管理と認証は現在、Google Identity とサードパーティの ID プロバイダを組み合わせて処理されています。モニタリングとオブザーバビリティに関しては、Altostrat は Cloud Monitoring などのネイティブ Google Cloud ツールと Prometheus などのオープンソース ソリューションを組み合わせて使用しており、アラートは主にメール通知で配信されます。
ビジネス要件
- あらゆる環境における運用ワークフローの信頼性を加速し、向上させます。[Google
クラウド + オンプレミス]
- インフラストラクチャ管理を簡素化し、アプリケーションを迅速に導入できます。
- メディアの高可用性と拡張性を維持しながらクラウドストレージのコストを最適化
コンテンツ。
- 24 時間 365 日のユーザー サポートにより、プラットフォームとの自然言語による対話が可能になります。
- メディア コンテンツの簡潔な要約を自動的に生成します。
- NLP とコンピューター ビジョンを使用して、メディア アセットから豊富なメタデータを抽出します。
- 不適切なコンテンツを検出してフィルタリングします。
- メディア コンテンツを分析して傾向を特定し、洞察を抽出します。
- データを使用してコンテンツ戦略と意思決定を通知します。
技術要件
- 一元管理プラットフォームを使用して、コンテナ化されたデプロイメントの CI/CD を最新化します。
- データ取り込みのための安全で高性能なハイブリッド クラウド接続。
- オンプレミスとクラウドの両方で、スケーラブルでパフォーマンスの高い Kubernetes 環境を提供します。
- 増加するメディア量に合わせてクラウド ストレージ コストを最適化します。
- AI を活用した有害コンテンツの検出を設計します。
- AI システムが監査可能であり、その決定が説明可能であることを確認します。
- LLM と会話型 AI を活用して、パーソナライズされたエクスペリエンスとコンテンツの拡散性を実現します。
- 自然言語理解機能を備えた高度なチャットボットを開発し、パーソナライズされたサービスを提供する
援助。
- 多様なメディアの自動要約。
エグゼクティブステートメント
Altostratは、コンテンツ戦略に革命を起こすため、人工知能の新たなフロンティアに挑戦しています。生成型AIの力を活用することで、コンテンツの発見、パーソナライズされたレコメンデーション、そしてシームレスなインタラクションのためのインテリジェントなツールを視聴者に提供し、比類のないユーザーエクスペリエンスを実現します。信頼性とコスト管理は私たちの最優先事項です。この戦略的取り組みは、エンゲージメントを深め、顧客ロイヤルティを育み、ターゲットマーケティングとカスタマイズされたコンテンツ提供を通じて新たな収益源を獲得します。私たちは、AI主導のイノベーションがビジネスの中核となり、企業のさらなる成功とお客様に卓越した価値を提供する未来を描いています。
この質問については、Altostrat Media のケーススタディをご覧ください。Altostrat は、機密性の高いインタビューやドキュメンタリーを含む大規模なメディアコンテンツ ライブラリを Cloud Storage に保存しています。同社はこれらのコンテンツの機密性を懸念しており、不正アクセスから保護したいと考えています。統合が容易で、Altostrat が暗号鍵を管理および監査できる、Google 推奨のソリューションを実装する必要があります。どうすればよいでしょうか。
Correct Answer: D
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Question 12
ケーススタディ：5 - Dress4win
会社概要
Dress4winは、ウェブサイトとモバイルアプリケーションを通じて、ユーザーが個人のワードローブを整理・管理するのを支援するウェブベースの企業です。また、ユーザーとデザイナーや小売業者を繋ぐアクティブなソーシャルネットワークも構築しています。同社は、広告、eコマース、紹介、そしてフリーミアムアプリモデルを通じてサービスを収益化しています。創業者のガレージに数台のサーバーを構えていたこのアプリケーションは、現在ではコロケーションされたデータセンターに数百台のサーバーとアプライアンスを擁するまでに成長しました。しかし、この急速な成長と、より迅速なイノベーションへの意欲により、インフラのキャパシティがアプリケーションの急速な成長に対応できなくなっています。
Dress4Win はパブリック クラウドへの完全な移行に取り組んでいます。
ソリューションコンセプト
Dress4winはクラウド移行の第一段階として、開発環境とテスト環境を移行しています。また、現在のインフラストラクチャが単一の場所にあるため、災害復旧サイトの構築も行っています。アーキテクチャのどのコンポーネントをそのまま移行でき、どのコンポーネントを移行前に変更する必要があるのか、まだ明確になっていません。
既存の技術環境
Dress4winアプリケーションは単一のデータセンターから提供されています。すべてのサーバーはUbuntu LTS v16.04で稼働しています。
データベース:
- MySQL。ユーザーデータ、インベントリ、静的データ用の1つのサーバー:
- MySQL 5.8
- 8コアCPU
- 128 GBのRAM
- 2x 5 TB HDD (RAID 1)
- メタデータ、ソーシャルグラフ、キャッシュ用のRedis 3サーバークラスター。各サーバーは以下のとおりです。
- レディス 3.2
- 4コアCPU
- 32GBのRAM
コンピューティング:
- マイクロサービス ベースの API と静的コンテンツを提供する 40 台の Web アプリケーション サーバー。
- トムキャット - Java
- エングス
- 4コアCPU
- 32 GBのRAM
- 20 台の Apache Hadoop/Spark サーバー:
- データ分析
- リアルタイムのトレンド計算
- 8コアCPU
- 128 GBのRAM
- 4x 5 TB HDD (RAID 1)
- メッセージング、ソーシャル通知、イベント用の 3 つの RabbitMQ サーバー:
- 8コアCPU
- 32GBのRAM
- その他のサーバー:
- Jenkins、監視、要塞ホスト、セキュリティスキャナー
- 8コアCPU
- 32GBのRAM
ストレージアプライアンス:
- VMホスト用のiSCSI
- ファイバーチャネルSAN - MySQLデータベース
- 合計1PBのストレージ、400TBの空き容量
- NAS - 画像保存、ログ、バックアップ
- 合計100 TBのストレージ、35 TBの空き容量
ビジネス要件
- スケールされた生産の同等性を備えた信頼性が高く再現可能な環境を構築します。
- セキュリティとアイデンティティおよびアクセスのセットを定義し、遵守することでセキュリティを向上させる
クラウドの管理 (IAM) のベスト プラクティス。
- 新しいリソースを迅速にプロビジョニングすることで、ビジネスの俊敏性とイノベーションのスピードを向上させます。
- クラウドでのパフォーマンスのためにアーキテクチャを分析および最適化します。
技術要件
- クラウド内に非本番環境を簡単に作成できます。
- クラウド内のリソースをプロビジョニングするための自動化フレームワークを実装します。
- オンプレミスにアプリケーションを展開するための継続的な展開プロセスを実装する
データセンターまたはクラウド。
- 緊急時に本番環境からクラウドへのフェイルオーバーをサポートします。
- 伝送中および保存中のデータを暗号化します。
- 本番データセンターとクラウド間の複数のプライベート接続をサポート
環境。
エグゼクティブステートメント
投資家の皆様は、現在のインフラでスケールアウトしコストを抑えることができるのか、懸念を抱いています。また、競合他社がパブリッククラウドプラットフォームを利用して先行投資を相殺し、より優れた機能の開発に注力できるようになるのではないかとも懸念しています。当社のトラフィックパターンは朝と週末の夕方に最も高く、それ以外の時間帯はキャパシティの80%がアイドル状態です。
当社の設備投資は現在、四半期予測を上回っています。クラウドへの移行により、当初は支出が増加する可能性がありますが、次回のハードウェア更新サイクルまでに完全に移行できると見込んでいます。今後5年間のパブリッククラウド戦略における総所有コスト(TCO)分析では、現在のモデルと比較して30%から50%のコスト削減が見込まれています。
この質問については、Dress4Win のケーススタディをご覧ください。監査中に法令遵守を確保するため、Dress4Win は Google Cloud 上のリソースの構成またはメタデータを変更するすべての管理操作に関する分析情報を提供できる必要があります。
何をすべきでしょうか?
会社概要
Dress4winは、ウェブサイトとモバイルアプリケーションを通じて、ユーザーが個人のワードローブを整理・管理するのを支援するウェブベースの企業です。また、ユーザーとデザイナーや小売業者を繋ぐアクティブなソーシャルネットワークも構築しています。同社は、広告、eコマース、紹介、そしてフリーミアムアプリモデルを通じてサービスを収益化しています。創業者のガレージに数台のサーバーを構えていたこのアプリケーションは、現在ではコロケーションされたデータセンターに数百台のサーバーとアプライアンスを擁するまでに成長しました。しかし、この急速な成長と、より迅速なイノベーションへの意欲により、インフラのキャパシティがアプリケーションの急速な成長に対応できなくなっています。
Dress4Win はパブリック クラウドへの完全な移行に取り組んでいます。
ソリューションコンセプト
Dress4winはクラウド移行の第一段階として、開発環境とテスト環境を移行しています。また、現在のインフラストラクチャが単一の場所にあるため、災害復旧サイトの構築も行っています。アーキテクチャのどのコンポーネントをそのまま移行でき、どのコンポーネントを移行前に変更する必要があるのか、まだ明確になっていません。
既存の技術環境
Dress4winアプリケーションは単一のデータセンターから提供されています。すべてのサーバーはUbuntu LTS v16.04で稼働しています。
データベース:
- MySQL。ユーザーデータ、インベントリ、静的データ用の1つのサーバー:
- MySQL 5.8
- 8コアCPU
- 128 GBのRAM
- 2x 5 TB HDD (RAID 1)
- メタデータ、ソーシャルグラフ、キャッシュ用のRedis 3サーバークラスター。各サーバーは以下のとおりです。
- レディス 3.2
- 4コアCPU
- 32GBのRAM
コンピューティング:
- マイクロサービス ベースの API と静的コンテンツを提供する 40 台の Web アプリケーション サーバー。
- トムキャット - Java
- エングス
- 4コアCPU
- 32 GBのRAM
- 20 台の Apache Hadoop/Spark サーバー:
- データ分析
- リアルタイムのトレンド計算
- 8コアCPU
- 128 GBのRAM
- 4x 5 TB HDD (RAID 1)
- メッセージング、ソーシャル通知、イベント用の 3 つの RabbitMQ サーバー:
- 8コアCPU
- 32GBのRAM
- その他のサーバー:
- Jenkins、監視、要塞ホスト、セキュリティスキャナー
- 8コアCPU
- 32GBのRAM
ストレージアプライアンス:
- VMホスト用のiSCSI
- ファイバーチャネルSAN - MySQLデータベース
- 合計1PBのストレージ、400TBの空き容量
- NAS - 画像保存、ログ、バックアップ
- 合計100 TBのストレージ、35 TBの空き容量
ビジネス要件
- スケールされた生産の同等性を備えた信頼性が高く再現可能な環境を構築します。
- セキュリティとアイデンティティおよびアクセスのセットを定義し、遵守することでセキュリティを向上させる
クラウドの管理 (IAM) のベスト プラクティス。
- 新しいリソースを迅速にプロビジョニングすることで、ビジネスの俊敏性とイノベーションのスピードを向上させます。
- クラウドでのパフォーマンスのためにアーキテクチャを分析および最適化します。
技術要件
- クラウド内に非本番環境を簡単に作成できます。
- クラウド内のリソースをプロビジョニングするための自動化フレームワークを実装します。
- オンプレミスにアプリケーションを展開するための継続的な展開プロセスを実装する
データセンターまたはクラウド。
- 緊急時に本番環境からクラウドへのフェイルオーバーをサポートします。
- 伝送中および保存中のデータを暗号化します。
- 本番データセンターとクラウド間の複数のプライベート接続をサポート
環境。
エグゼクティブステートメント
投資家の皆様は、現在のインフラでスケールアウトしコストを抑えることができるのか、懸念を抱いています。また、競合他社がパブリッククラウドプラットフォームを利用して先行投資を相殺し、より優れた機能の開発に注力できるようになるのではないかとも懸念しています。当社のトラフィックパターンは朝と週末の夕方に最も高く、それ以外の時間帯はキャパシティの80%がアイドル状態です。
当社の設備投資は現在、四半期予測を上回っています。クラウドへの移行により、当初は支出が増加する可能性がありますが、次回のハードウェア更新サイクルまでに完全に移行できると見込んでいます。今後5年間のパブリッククラウド戦略における総所有コスト(TCO)分析では、現在のモデルと比較して30%から50%のコスト削減が見込まれています。
この質問については、Dress4Win のケーススタディをご覧ください。監査中に法令遵守を確保するため、Dress4Win は Google Cloud 上のリソースの構成またはメタデータを変更するすべての管理操作に関する分析情報を提供できる必要があります。
何をすべきでしょうか?
Correct Answer: A
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Question 13
あなたの会社では、単一の MySQL インスタンスで複数のデータベースを実行しています。特定のデータベースのバックアップを定期的に取得する必要があります。バックアップ アクティビティはできるだけ早く完了する必要があり、ディスク パフォーマンスに影響を与えてはなりません。ストレージをどのように構成すればよいでしょうか。
Correct Answer: C
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Question 14
アプリケーションの負荷に応じて Compute Engine インスタンスをグループに追加したり削除したりする Compute Engine マネージド インスタンス グループがあります。インスタンスには、インスタンスに関連付けられた REDIS データベース エントリを削除するシャットダウン スクリプトがあります。多くのデータベース エントリが削除されていないことがわかり、シャットダウン スクリプトに問題があると思われます。インスタンスがシャットダウンされるたびに、シャットダウン スクリプト内のコマンドが確実に実行されるようにする必要があります。データベース エントリを削除する Cloud Functions 関数を作成します。
次に何をすべきでしょうか?
次に何をすべきでしょうか?
Correct Answer: B
Explanation: Only visible for Actualtests4sure members. You can sign-up / login (it's free).
