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Question 231

この質問については、ヘリコプターレーシングリーグ（HRL）のケーススタディを参照してください。最近、HRLは南アフリカのケープタウンで新しい地域レースリーグを開始しました。ケープタウンの顧客により良いユーザーエクスペリエンスを提供するため、HRLはコンテンツ配信ネットワークプロバイダーであるFastlyと提携しました。HRLは、FastlyのすべてのIPアドレス範囲からのトラフィックを、自社のVirtual Private Cloudネットワーク（VPCネットワーク）に許可する必要があります。あなたはHRLセキュリティチームのメンバーであり、外部HTTP(S)ロードバランサーを介してFastlyのIPアドレス範囲のみを許可する更新を構成する必要があります。どのコマンドを使用すべきですか？

[画像のみの選択肢、gcloud コマンドを表示: gcloud compute security-policies rules update 1000 --security-policy from-fastly --src-ip-ranges * --action "allow"]

[画像のみの選択肢、gcloud コマンドを表示: gcloud compute firewall rules update sourceiplist-fastly --priority 1000 --allow tcp:443]

[画像のみの選択肢、gcloud コマンドを表示: gcloud compute firewall rules update hlr-policy --priority 1000 --target-tags=sourceiplist-fastly --allow tcp:443]

[画像のみの選択肢、gcloud コマンドを表示: gcloud compute security-policies rules update 1000 --security-policy hlr-policy --expression "evaluatePreconfiguredExpr('sourceiplist-fastly')" --action "allow"]

Question 232

この質問については、ヘリコプターレーシングリーグ（HRL）のケーススタディを参照してください。HRL の開発チームは、毎週火曜日の午前3時（UTC）に、予測機能アプリケーションの新バージョンをリポジトリにリリースします。HRL のセキュリティチームは、Airwolf と呼ばれる社内製の侵入テスト用 Cloud Function を開発しました。セキュリティチームは、予測機能アプリケーションが毎週火曜日にリリースされるとすぐに Airwolf を実行したいと考えています。Airwolf が毎週の定期的なスケジュールで実行されるように設定する必要があります。どうすればよいですか？

Cloud Tasks と、Cloud Function をトリガーする Cloud Storage バケットを設定する。

Cloud Logging シンクと、Cloud Function をトリガーする Cloud Storage バケットを設定する。

デプロイジョブが Pub/Sub キューに通知し、それが Cloud Function をトリガーするように構成する。

Identity and Access Management (IAM) と Confidential Computing を設定して Cloud Function をトリガーする。

Question 233

この問題については、ヘリコプターレーシングリーグ（HRL）のケーススタディを参照してください。HRLは、ML予測モデルの予測精度を向上させたいと考えています。HRLが予測を理解し解釈できるように、GoogleのAI Platformを使用してほしいと依頼されています。あなたは何をすべきですか？

Explainable AIを使用する。

Vision AIを使用する。

Google Cloudのオペレーションスイートを使用する。

Jupyter Notebookを使用する。

Question 234

この質問については、ヘリコプターレーシングリーグ（HRL）のケーススタディを参照してください。HRLは、テレメトリなどのレースデータを保存するための費用対効果の高いアプローチを探しています。彼らはすべての履歴記録を保持し、前シーズンのデータのみを使用してモデルをトレーニングし、収集されるデータの量と情報の両面でのデータ増加に備えたいと考えています。あなたはデータソリューションを提案する必要があります。HRLのビジネス要件とCEO S. Hawkeが表明した目標を考慮して、何をすべきでしょうか？

スケーラブルで柔軟なドキュメントベースのデータベースであるFirestoreを使用する。コレクションを使用して、シーズンとイベントごとにレースデータを集約する。

スケーラビリティとゼロダウンタイムでのスキーマバージョニング機能を持つCloud Spannerを使用する。シーズンを主キーとして使用してレースデータを分割する。

スケーラビリティとスキーマに列を追加する機能を持つBigQueryを使用する。シーズンに基づいてレースデータをパーティション分割する。

ストレージ増加の自動管理機能とMySQLとの互換性を持つCloud SQLを使用する。シーズンごとに個別のデータベースインスタンスを使用する。

Question 235

この問題については、ヘリコプターレーシングリーグ（HRL）のケーススタディを参照してください。最近のクラウドインフラストラクチャの財務監査で、ビデオエンコーディングとトランスコーディングに割り当てられているCompute Engineインスタンスの数が非常に多いことが指摘されました。あなたは、これらの仮想マシンがワークロード完了後に削除されなかったゾンビマシンであると疑っています。どのVMインスタンスがアイドル状態であるかのリストを迅速に取得する必要があります。どうすればよいですか？

各Compute Engineインスタンスにログインし、分析のためにディスク、CPU、メモリ、ネットワークの使用状況統計を収集する。

`gcloud compute instances list` を使用して、`idle: true` ラベルが設定されている仮想マシンインスタンスをリストする。

`gcloud recommender` コマンドを使用して、アイドル状態の仮想マシンインスタンスをリストする。

Googleコンソールから、マネージドインスタンスグループ内のどのCompute Engineインスタンスがヘルスチェックプローブに応答しなくなったかを特定する。

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