Professional Cloud Architect

Question 111

Compute Engine アプリケーションがあり、合計メモリ使用量が 80% を超えたときに自動スケーリングさせたいと考えています。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構成しました: 高負荷時にアプリケーションがスケーリングしないことがわかりました。これを解決したいと考えています。どうすればよいですか?

Question
A.
ターゲットタイプを DELTA_PER_MINUTE に変更する。
B.
メトリック識別子を agent.googleapis.com/memory/bytes_used に変更する。
C.
フィルタを metric.label.state = ‘used’ に変更する。
D.
フィルタを metric.label.state = ‘free’ に変更し、ターゲット使用率を 20 に変更する。
Question 112

あなたの会社では、数ペタバイトのデータセットをクラウドに移行する計画があります。データセットは24時間利用可能である必要があります。ビジネスアナリストはSQLインターフェースの使用経験しかありません。 分析の容易さを最適化するために、データをどのように保存すべきですか?

A.
データをGoogle BigQueryにロードする
B.
データをGoogle Cloud SQLに挿入する
C.
フラットファイルをGoogle Cloud Storageに置く
D.
データをGoogle Cloud Datastoreにストリーミングする
Question 113

正確なリアルタイムの気象チャートアプリケーションのパフォーマンスを最適化したいと考えています。データは50,000個のセンサーから1秒あたり10回の読み取り値が、タイムスタンプとセンサー読み取り値の形式で送信されます。 このデータはどこに保存すべきですか?

A.
Google BigQuery
B.
Google Cloud SQL
C.
Google Cloud Bigtable
D.
Google Cloud Storage
Question 114

あなたの会社は、データウェアハウジングにBigQueryを使用するGoogle Cloudプロジェクトを持っています。オンプレミス環境とGoogle Cloud間のVPNトンネルはCloud VPNで構成されています。セキュリティチームは、悪意のある内部関係者、侵害されたコード、偶発的な過剰共有によるデータ漏洩を回避したいと考えています。あなたは何をすべきですか?

A.
Private Service Connectを設定する。
B.
VPC Service Controlsを設定し、オンプレミスホスト用の限定公開Googleアクセスを設定する。
C.
サービスアカウントを作成し、そのサービスアカウントにBigQuery JobUserロールとStorage Object Viewerロールを付与し、プロジェクトから他のすべてのIdentity and Access Management (IAM) アクセスを削除する。
D.
限定公開Googleアクセスを設定する。
Question 115

あなたの会社のユーザーフィードバックポータルは、2つのゾーンに複製された標準的なLAMPスタックで構成されています。これはus-central1リージョンにデプロイされており、データベースを除くすべてのレイヤーで自動スケーリングされるマネージドインスタンスグループを使用しています。現在、選ばれた少数の顧客グループのみがポータルにアクセスできます。これらの条件下で、ポータルは99.99%の可用性SLAを満たしています。しかし、来四半期には、あなたの会社は認証されていないユーザーを含むすべてのユーザーがポータルを利用できるようにします。追加のユーザー負荷が導入された後もシステムがSLAを維持できるように、回復性テスト戦略を開発する必要があります。 何をすべきですか?

A.
既存のユーザー入力をキャプチャし、キャプチャしたユーザー負荷をすべてのレイヤーで自動スケーリングがトリガーされるまで再生します。同時に、ゾーンの1つにあるすべてのリソースを終了させます。
B.
合成されたランダムなユーザー入力を作成し、少なくとも1つのレイヤーで自動スケーリングロジックがトリガーされるまで合成負荷を再生し、両方のゾーンでランダムなリソースを終了させることでシステムに「カオス」を導入します。
C.
新しいシステムをより大きなユーザーグループに公開し、すべてのレイヤーで自動スケーリングロジックがトリガーされるまで毎日グループサイズを増やします。同時に、両方のゾーンでランダムなリソースを終了させます。
D.
既存のユーザー入力をキャプチャし、リソース使用率が80%を超えるまでキャプチャしたユーザー負荷を再生します。また、既存ユーザーのアプリ使用状況に基づいて推定ユーザー数を導き出し、予想される負荷の200%を処理できる十分なリソースをデプロイします。