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Question 61

あなたはマイクロサービスアーキテクチャを使用するアプリケーションを設計しています。このアプリケーションをクラウドとオンプレミスの両方にデプロイする予定です。アプリケーションが必要に応じてスケールアップでき、可能な限りマネージドサービスを利用できるようにしたいと考えています。どうすべきでしょうか？

Anthosによって管理される複数のGoogle Kubernetes Engine (GKE) クラスタに、オープンソースのIstioをマルチクラスタ構成でデプロイする。

各環境にAnthosを使用してGKEクラスタを作成し、Cloud Run for Anthosを使用して各クラスタにアプリケーションをデプロイする。

各環境にAnthosを使用してGKEクラスタをインストールし、Cloud Buildを使用して各クラスタにアプリケーションのDeploymentを作成する。

クラウドにGKEクラスタを作成し、オンプレミスにオープンソースのKubernetesをインストールする。外部ロードバランササービスを使用して、2つの環境間でトラフィックを分散する。

Question 62

オンプレミスのKnativeで実行されているコンテナをGoogle Cloudに移行したいと考えています。移行がアプリケーションのデプロイ戦略に影響を与えないようにし、かつフルマネージドサービスを使用したいと考えています。コンテナをデプロイするために使用すべきGoogle Cloudサービスはどれですか？

Cloud Run

Compute Engine

Google Kubernetes Engine

App Engine フレキシブル環境

Question 63

このアーキテクチャ図は、数千のデバイスからデータをストリーミングするシステムを示しています。データをパイプラインに取り込み、データを保存し、SQLステートメントを使用してデータを分析したいと考えています。ステップ1、2、3、および4にはどのGoogle Cloudサービスを使用すべきですか？

1. App Engine 2. Pub/Sub 3. BigQuery 4. Firestore

1. Dataflow 2. Pub/Sub 3. Firestore 4. BigQuery

1. Pub/Sub 2. Dataflow 3. BigQuery 4. Firestore

1. Pub/Sub 2. Dataflow 3. Firestore 4. BigQuery

Question 64

あなたの会社は最近、ゾーン障害により Google Kubernetes Engine (GKE) API の停止を経験しました。将来のゾーン障害が発生した場合に、ユーザーへのサービス中断を最小限に抑える高可用性 GKE アーキテクチャをデプロイしたいと考えています。どうすべきですか？

ゾーンクラスタをデプロイする

リージョンクラスタをデプロイする

マルチゾーンクラスタをデプロイする

GKE オンプレミスクラスタをデプロイする

Question 65

あなたのチームはGoogle Cloud上で実行されるサービスを開発しています。Pub/Subトピックに送信されたメッセージを処理し、その後保存したいと考えています。データの重複や競合を避けるために、各メッセージは厳密に1回だけ処理される必要があります。最も安価で最もシンプルなソリューションを使用する必要があります。どうすべきでしょうか？

Dataprocジョブでメッセージを処理し、出力をストレージに書き込む。

Apache BeamのPubSubIOパッケージを使用してDataflowストリーミングパイプラインでメッセージを処理し、出力をストレージに書き込む。

Cloud Functionsでメッセージを処理し、結果をBigQueryの場所に書き込み、そこでデータの重複排除ジョブを実行する。

Dataflowストリーミングパイプラインでメッセージを取得し、Cloud Bigtableに保存し、別のDataflowストリーミングパイプラインを使用してメッセージの重複を排除する。

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