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Professional-Cloud-Architect-JPN PDF DEMO:

QUESTION NO: 1
この質問については、Mountkirk Gamesのケーススタディを参照してください。
Mountkirk
Gamesのゲームサーバーは、自動的に適切にスケーリングされません。先月、彼らは新しい
機能を展開しました。それは突然非常に人気になりました。記録的な数のユーザーがサービ
スを使用しようとしていますが、それらの多くは503エラーと非常に遅い応答時間を取得し
ています。彼らは最初に何を調査すべきですか？
A.データベースがオンラインであることを確認します。
B.プロジェクトのクォータを超えていないことを確認します。
C.新しい機能コードでパフォーマンスのバグが発生しなかったことを確認します。
D.負荷テストチームが運用環境に対してツールを実行していないことを確認します。
Answer: B
説明
503はサービス利用不可エラーです。データベースがオンラインの場合、誰もが503エラー
を受け取ります。

QUESTION NO: 2
この質問については、Mountkirk Gamesのケーススタディを参照してください。
Mountkirk
Gamesは、新しいテスト戦略の設計を求めています。テストカバレッジは、他のプラットフ
ォーム上の既存のバックエンドとどのように違うのですか？
A.テストは、以前のアプローチをはるかに超えて拡張する必要があります。
B.単体テストは不要になり、エンドツーエンドテストのみが必要になりました。
C.リリースが本番環境になった後にテストを適用する必要があります。
D.テストには、Google Cloud
Platform（GCP）インフラストラクチャの直接テストを含める必要があります。
Answer: A
説明
シナリオから：
彼らのゲームのいくつかは予想よりも人気があり、アプリケーションサーバー、MySQLデ
ータベース、および分析ツールのスケーリングに問題がありました。
Game Analytics
Platformの要件は次のとおりです。ゲームアクティビティに基づいて動的にスケールアップ
またはスケールダウンする

QUESTION NO: 3
この質問については、Mountkirk Gamesのケーススタディを参照してください。
Mountkirk
Gamesは、新しいゲーム用にリアルタイムの分析プラットフォームをセットアップしたいと
考えています。新しいプラットフォームは、技術要件を満たす必要があります。すべての要
件を満たすGoogleテクノロジーの組み合わせはどれですか？
A. Container Engine, Cloud Pub/Sub, and Cloud SQL
B. Cloud Dataflow, Cloud Storage, Cloud Pub/Sub, and BigQuery
C. Cloud SQL, Cloud Storage, Cloud Pub/Sub, and Cloud Dataflow
D. Cloud Dataproc, Cloud Pub/Sub, Cloud SQL, and Cloud Dataflow
E. Cloud Pub/Sub, Compute Engine, Cloud Storage, and Cloud Dataproc
Answer: B
説明
リアルタイムにはストリーム/メッセージングが必要なため、Pub / Sub、Big
Queryによる分析Google独自の高速プライベートネットワークを活用したCloud Pub /
Subで、世界中のどこからでも毎秒数百万のストリーミングイベントを取り込みます。
Cloud
Dataflowでストリームを処理して、信頼性が高く、1回だけの低遅延データ変換を保証しま
す。変換されたデータをクラウドネイティブのデータウェアハウジングサービスであるBigQ
ueryにストリーミングし、SQLまたは一般的な視覚化ツールを使用して即座に分析します。
シナリオから：ゲームのバックエンドをGoogle Compute
Engineにデプロイして、ストリーミングメトリックをキャプチャし、集中的な分析を実行す
ることを計画しています。
ゲーム分析プラットフォームの要件
*ゲームアクティビティに基づいて動的に拡大または縮小する
*ゲームサーバーから直接オンザフライで着信データを処理する
*モバイルネットワークが遅いために遅れて到着するデータを処理する
* SQLクエリが少なくとも10 TBの履歴データにアクセスできるようにする
*ユーザーのモバイルデバイスによって定期的にアップロードされるファイルを処理する
*完全に管理されたサービスのみを使用する
参照：https://cloud.google.com/solutions/big-data/stream-analytics/

QUESTION NO: 4
この質問については、Mountkirk Gamesのケーススタディを参照してください。
Mountkirk
Gamesは、継続的な配信パイプラインのセットアップを望んでいます。そのアーキテクチャ
には、迅速に更新してロールバックできるようにしたい多くの小さなサービスが含まれてい
ます。 Mountkirk Gamesには次の要件があります。
*サービスは、米国とヨーロッパの複数の地域に冗長的に展開されます。
*フロントエンドサービスのみが公開インターネットで公開されます。
*サービス群に単一のフロントエンドIPを提供できます。
*デプロイメントアーティファクトは不変です。
どの製品セットを使用する必要がありますか？
A. Google Cloud Storage, Google Cloud Dataflow, Google Compute Engine
B. Google Cloud Storage, Google App Engine, Google Network Load Balancer
C. Google Kubernetes Registry, Google Container Engine, Google HTTP(S) Load Balancer
D. Google Cloud Functions, Google Cloud Pub/Sub, Google Cloud Deployment Manager
Answer: C

QUESTION NO: 5
この質問については、Mountkirk Gamesのケーススタディを参照してください
Mountkirk
Gamesは、分離されたアプリケーション環境を展開するために、再現可能で構成可能なメカ
ニズムを作成する必要があります。開発者とテスターは、お互いの環境とリソースにアクセ
スできますが、ステージングリソースまたは実稼働リソースにはアクセスできません。ステ
ージング環境では、本番から一部のサービスにアクセスする必要があります。
開発環境をステージングおよび実稼働から分離するにはどうすればよいですか？
A.開発とテスト用のプロジェクトと、ステージングとプロダクション用のプロジェクトを作
成します。
B.開発とテスト用のネットワークと、ステージングと実稼働用のネットワークを作成します
。
C.開発用に1つのサブネットワークを作成し、ステージングと実動用に別のサブネットワー
クを作成します。
D.開発用に1つ、ステージング用に2つ目、本番用に3つ目のプロジェクトを作成します。
Answer: D

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Updated: May 28, 2022