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QUESTION NO: 1
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開発チームは、会社のビジネス要件を満たすAPIを作成したいと考えています。
開発チームは、カスタムフレームワークを作成するのではなく、ビジネス価値に開発チーム
を集中させる必要があります。どの方法を使用する必要がありますか?
A.Google Cloud EndpointsでGoogle App
Engineを使用します。ディーラーとパートナー向けのAPIに注目してください。
B.JAX-RS Jersey JavaベースのフレームワークでGoogle App
Engineを使用します。一般向けのAPIに注目してください。
C.Swagger(オープンAPI仕様)フレームワークでGoogle App
Engineを使用します。一般向けのAPIに注目してください。
D.Django PythonコンテナでGoogle Container
Engineを使用します。一般向けのAPIに注目してください。
E.Swagger(Open API Specification)フレームワークを備えたTomcatコンテナーでGoogle
Container Engineを使用します。ディーラーとパートナー向けのAPIに注目してください。
Answer: A
説明
https://cloud.google.com/endpoints/docs/openapi/about-cloud-
endpoints?hl=en_US&_ga=2.21787131.-1712523
https://cloud.google.com/endpoints/docs/openapi/architecture-overview
https://cloud.google.com/storage/docs/gsutil/commands/test
Google Cloud EndpointsでAPIを開発、展開、保護、監視します。 Cloud
Endpointsは、Open
API仕様またはAPIフレームワークの1つを使用して、API開発のすべてのフェーズに必要な
ツールを提供します。
シナリオから:
ビジネス要件
余剰在庫を運ぶコストを増やすことなく、予定外の車両のダウンタイムを1週間未満に短縮
します。顧客が機器を使用して新製品やサービスをより適切に配置する方法に関するデータ
でディーラーネットワークをサポートします。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-顧客に魅力的な共同製品を提供します。
参照:https://cloud.google.com/certification/guides/cloud-architect/casestudy-terramearth
QUESTION NO: 2
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は、接続されていないトラックにサーバーとセンサーを装備し、テレメトリー
データを収集しました。来年、彼らはデータを使用して機械学習モデルを訓練したいと考え
ています。コストを削減しながら、このデータをクラウドに保存したいと考えています。彼
らは何をすべきですか?
A.車両のコンピューターに1時間ごとのスナップショットでデータを圧縮させ、Google
Cloudストレージ(GCS)ニアラインバケットに保存します。
B.リアルタイムのテレメトリデータを、データを圧縮するストリーミングデータフロージョ
ブにプッシュし、Google BigQueryに保存します。
C.テレメトリデータを、データを圧縮するストリーミングデータフロージョブにリアルタイ
ムでプッシュし、Cloud Bigtableに保存します。
D.車両のコンピューターに1時間ごとのスナップショットでデータを圧縮させ、a GCS
Coldlineバケットに保存します。
Answer: D
説明
Coldline
Storageは、可用性がわずかに低い、90日間の最小ストレージ期間、データアクセスのコス
ト、および運用ごとのコストが高いため、1年に最大1回アクセスする予定のデータに最適で
す。例えば:
コールドデータストレージ-
法的または規制上の理由で保存されるデータなど、アクセス頻度の低いデータは、Coldline
ストレージとして低コストで保存でき、必要なときに利用できます。
災害復旧-災害復旧イベントが発生した場合、復旧時間が重要です。 Cloud
Storageは、Coldline Storageとして保存されたデータへの低遅延アクセスを提供します。
参照:https://cloud.google.com/storage/docs/storage-classes
QUESTION NO: 3
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。
Google Cloud
Platformの採用が増加した結果、どのTerramEarthのレガシーエンタープライズプロセスが
大きな変化を経験するでしょうか。
A.運用コスト/設備投資の割り当て、LANの変更、容量計画
B.キャパシティプランニング、TCO計算、運用コスト/設備投資の割り当て
C.キャパシティプランニング、使用率測定、データセンターの拡張
D.データセンター拡張、TCO計算、使用率測定
Answer: B
QUESTION NO: 4
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。
データ取得を高速化するために、より多くの車両がセルラー接続にアップグレードされ、E
TL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
える必要があります。あなたは何をするべきか?
A.FTPサーバーの1つのGoogle Container Engineクラスターを使用します。データをMulti-
Regional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.異なる地域にあるFTPサーバーを実行している複数のGoogle Container
Engineクラスターを使用します。データをus、eu、およびasiaのMulti-
Regional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.HTTP(S)経由のGoogle
APIを使用して、ファイルを直接、Google、EU、およびアジアの異なるGoogle Cloud Multi-
Regional
Storageバケットの場所に転送します。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。
D.HTTP(S)経由のGoogle APIを使用して、ファイルをGoogle Cloud Regional
Storageバケットの別の場所(eu、eu、およびasia)に直接転送します。
ETLプロセスを実行して、各地域バケットからデータを取得します。
Answer: D
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
開発チームは、車両データを取得するための構造化APIを作成しました。彼らは、この車両
イベントデータを使用するディーラー向けのツールをサードパーティが開発できるようにし
たいと考えています。このデータに対して委任された承認をサポートする必要があります。
あなたは何をするべきか?
A.OAuth互換のアクセス制御システムを構築または活用します。
B.SAML 2.0 SSO互換性を認証システムに組み込みます。
C.パートナーシステムのソースIPアドレスに基づいてデータアクセスを制限します。
D.信頼できるサードパーティに提供できる各ディーラーのセカンダリ資格情報を作成します
。
Answer: A
説明
https://cloud.google.com/appengine/docs/flexible/go/authorizing-apps
https://cloud.google.com/docs/enterprise/best-practices-for-enterprise- organizations#delegate_application_autho Delegate application authorization with OAuth2
Cloud Platform APIs support OAuth 2.0, and scopes provide granular authorization over the methods that are supported. Cloud Platform supports both service-account and user-account
OAuth, also called three-legged OAuth.
References:
https://cloud.google.com/docs/enterprise/best-practices-for-enterprise- organizations#delegate_application_autho
https://cloud.google.com/appengine/docs/flexible/go/authorizing-apps
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Updated: May 28, 2022
試験コード:Professional-Cloud-Architect-JPN
試験名称:Google Certified Professional - Cloud Architect (GCP) (Professional-Cloud-Architect日本語版)
最近更新時間:2024-12-11
問題と解答:全 282 問
Google Professional-Cloud-Architect-JPN 模擬試験問題集
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試験名称:Google Certified Professional - Cloud Architect (GCP) (Professional-Cloud-Architect日本語版)
最近更新時間:2024-12-11
問題と解答:全 282 問
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最近更新時間:2024-12-11
問題と解答:全 282 問
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