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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: 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、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

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、新しいバックエンドをGoogle Cloud
Platform（GCP）にデプロイしました。バックエンドの新しいバージョンが一般にリリース
される前に、それらの完全なテストプロセスを作成する必要があります。テスト環境を経済
的な方法で拡張したい場合。プロセスをどのように設計する必要がありますか？
A.生産負荷をシミュレートするために、GCPでスケーラブルな環境を作成します。
B.既存のインフラストラクチャを使用して、GCPベースのバックエンドを大規模にテストし
ます。
C.GCP内部のリソースを使用して負荷をシミュレートし、アプリケーションの各コンポーネ
ントにストレステストを組み込みます。
D.GCPで静的環境のセットを作成して、さまざまなレベルの負荷（高、中、低など）をテス
トします。
Answer: A
説明
シナリオから：ゲームバックエンド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
*マネージドNoSQLデータベースサービスに接続する
* Linuxディストリビューションのカスタマイズを実行する
会社概要
Mountkirk
Gamesは、セッションベースのオンラインを作成します。最も人気のあるモバイルプラット
フォーム向けのマルチプレイヤーゲーム。
会社背景
Mountkirk
Gamesは、すべてのゲームをサーバー側統合で構築し、これまでクラウドプロバイダーを使
用して物理サーバーをリースしてきました。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。
Mountkirkの現在のモデルは、ゲームの統計をファイルに書き込み、レポート用に中央のMy
SQLデータベースにロードするETLツールを介してそれらを送信することです。
ソリューションコンセプト
Mountkirk
Gamesは新しいゲームを構築していますが、これは非常に人気があると予想されています。
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し
、自動スケーリングサーバー環境を活用し、管理されたNoSQLデータベースと統合できる
ようにする予定です。
技術的要件
ゲームバックエンドプラットフォームの要件
1.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します。
2.管理されたNoSQLデータベースサービスに接続します。
3.カスタマイズされたLinxディストリビューションを実行します。
ゲーム分析プラットフォームの要件
1.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します。
2.着信データをゲームサーバーから直接オンザフライで処理します。
3.モバイルネットワークの速度が遅いために到着するデータを処理します。
4. 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します。
5.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します
。
6.完全に管理されたサービスのみを使用する
CEOの声明
最後に成功したゲームは、以前のクラウドプロバイダーではうまく拡張できなかったため、
ユーザーの採用が減り、ゲームの評判に影響が出ました。投資家は、ゲームの速度と安定性
を評価するために、より重要なパフォーマンスインジケータ（KPI）を使用したいと考えて
います。
CTOステートメント
現在の技術スタックでは必要な規模を提供できないため、MySQLを置き換え、自動スケー
リング、低遅延の負荷分散を提供し、物理サーバーの管理から解放される環境に移行したい
と考えています。
CFOステートメント
十分なユーザー人口統計データ使用量メトリックスやその他のKPIをキャプチャしていませ
ん。その結果、適切なユーザーを引き付けません。マーケティングが適切なユーザーをター
ゲットにしているとは確信が持てず、ゲーム内で十分なプレミアムブラストアップを販売し
ていないため、収益に大きな影響を与えています。
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トピック1、TerramEarthのケーススタディ
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。事業の約80％は鉱業か
ら、20％は農業からです。現在、500以上のディーラーとサービスセンターがあります。
100か国。彼らの使命は、顧客の生産性を高める製品を構築することです。
会社背景
TerramEarthは、1946年に第二次世界大戦後、いくつかの小さな家族経営の企業が合併して
改装されました。会社は従業員と顧客を大切にしており、彼らが家族の一員であると考えて
います。
TerramEarthは、コアプロダクトを革新し、顧客のニーズの変化に応じて新しい市場を見つ
ける能力を誇りに思っています。業界の過去20年間の傾向は、主に人間のオペレーターと一
緒に大型車両を使用することにより生産性を向上させる方向に向かっています。
ソリューションコンセプト
毎秒120フィールドのデータを収集する2000万台のTerramEarth車両が稼働しています。デ
ータは車両にローカルに保存され、車両の整備時に分析のためにアクセスできます。データ
はメンテナンスポート経由でダウンロードされます。この同じポートを使用して運用パラメ
ーターを調整し、新しいコンピューティングモジュールを使用して車両を現場でアップグレ
ードできます。
約20万台の車両がセルラーネットワークに接続されているため、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のレートで、1日あたり22時間の運用。
TerramEarthは、これらの接続された車両から合計約9 TB /日を収集します。
既存の技術環境
TerramEarthの既存のアーキテクチャは、データセンターにある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、フィールドからCSVファイルをgzipし、FTP経由で
アップロードし、変換および集約し、データウェアハウスにデータを配置します。このプロ
セスには時間がかかるため、集計レポートは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在庫し、車両の予定外のダウンタイム
を60％削減することができました。ただし、データが古いため、一部の顧客は、交換部品を
待つ間、最大4週間車両を欠いています。
ビジネス要件
*余剰在庫を運ぶコストを増やすことなく、計画外の車両のダウンタイムを1週間未満に短縮
*顧客がどのように機器IPを使用するかに関するより多くのデータでディーラーネットワー
クをサポートし、新しい製品やサービスをより適切に位置付けます。
*さまざまな企業、特に急速に成長している農業ビジネスの種子および肥料サプライヤーと
提携して、顧客に魅力的な共同製品を提供する能力を持っているCEO声明生産性を向上させ
るために、大型車のトレンドを活用することに成功しましたお客様の。技術の変化は急速に
発生しており、TerramEarthは接続デバイス技術を利用して、インテリジェント農業機器な
どのより良いサービスをお客様に提供しています。
この技術により、過去の傾向を利用して車両の動作を調整することで、農家の収穫量を25％
増やすことができました。これらの進歩により、当社の農産物ラインが急速に成長し、2020
年までに収益の50％を生み出すと予想されています。
CTOステートメント
当社の競争上の優位性は常に製造プロセスにあり、競合他社よりも優れたタワーコストの車
両を製造する能力を備えています。しかし、さまざまなアプローチの新製品が絶えず開発さ
れており、私たちの業界に次の変革の波を経験するスキルが不足していることを心配してい
ます。残念ながら、CEOはテクノロジーの陳腐化を真剣に受け止めておらず、業界の多くの
新しい企業をニッチなプレーヤーと考えています。私の目標は、漸進的な技術革新を通じて
当面の市場ニーズに対応しながらスキルを向上させることです。

QUESTION NO: 5
この質問については、TerramEarthのケーススタディを参照してください
TerramEarthのビジネス要件を分析してダウンタイムを削減し、部品の顧客の待機時間を削
減することで時間の大半を節約できることを発見しました。3週間の集計レポート時間の削
減に集中することにしました。 ？
A.CSVからバイナリ形式への移行、FTPからSFTPトランスポートへの移行、およびメトリ
ックの機械学習分析の開発。
B.FTPからストリーミングトランスポートに移行し、CSVからバイナリ形式に移行し、メト
リックの機械学習分析を開発します。
C.フリートのセルラー接続を80％に増やし、FTPからストリーミングトランスポートに移行
し、メトリックの機械学習分析を開発します。
D.FTPからSFTPトランスポートに移行し、メトリクスの機械学習分析を開発し、ディーラ
ーのローカル在庫を一定の要因で増やします。
Answer: C
説明
Avroバイナリ形式は、圧縮データの読み込みに適した形式です。
Avroデータは、データブロックが圧縮されている場合でもデータを並行して読み取ることが
できるため、読み込みが高速です。
Cloud
Storageは、HTTPチャンク転送エンコードに基づいて、gsutilツールまたはbotoライブラリ
を使用したスト​​リーミング転送をサポートしています。ストリーミングデータを使用すると
、データを最初に別のファイルに保存することなく、Cloud
Storageアカウントとの間でデータをストリーミングできるようになります。ストリーミン
グ転送は、データを生成するプロセスがあり、データをアップロードする前にローカルにバ
ッファリングしたくない場合、または計算パイプラインからCloud
Storageに直接結果を送信する場合に便利です。
参照：https://cloud.google.com/storage/docs/streaming
https://cloud.google.com/bigquery/docs/loading-data

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Updated: May 28, 2022