Professional Cloud Developer

Question 136

あなたはオンラインeコマースウェブサイトを管理する組織で働いています。あなたの会社は世界中に展開する計画ですが、現在のeストアは特定の地域のみを対象としています。組織の成長に合わせてスケールするSQLデータベースを選択し、スキーマを構成する必要があります。すべての顧客トランザクションを保存するテーブルを作成し、顧客 (CustomerId) とトランザクション (TransactionId) が一意であることを保証したいと考えています。どうすべきですか?

A.
TransactionIdとCustomerIdを主キーとして構成したCloud SQLテーブルを作成します。TransactionIdには増分番号を使用します。
B.
TransactionIdとCustomerIdを主キーとして構成したCloud SQLテーブルを作成します。TransactionIdにはランダムな文字列 (UUID) を使用します。
C.
TransactionIdとCustomerIdを主キーとして構成したCloud Spannerテーブルを作成します。TransactionIdにはランダムな文字列 (UUID) を使用します。
D.
TransactionIdとCustomerIdを主キーとして構成したCloud Spannerテーブルを作成します。TransactionIdには増分番号を使用します。
Question 137

あなたはGo言語で記述され、Google Kubernetes Engineにデプロイされたウェブアプリケーションを監視しています。CPUとメモリの使用率が増加していることに気づきました。どのソースコードが最も多くのCPUおよびメモリリソースを消費しているかを特定する必要があります。どうすべきでしょうか?

A.
VMにSnapshot Debuggerエージェントをダウンロード、インストール、起動します。最も時間がかかる関数のデバッグスナップショットを取得します。コールスタックフレームを確認し、スタックのそのレベルにあるローカル変数を特定します。
B.
Cloud Profilerパッケージをアプリケーションにインポートし、Profilerエージェントを初期化します。Google Cloudコンソールで生成されたフレームグラフを確認し、リソースを消費する関数を特定します。
C.
OpenTelemetryおよびTraceエクスポートパッケージをアプリケーションにインポートし、トレースプロバイダーを作成します。 Traceの概要ページでアプリケーションのレイテンシデータを確認し、ボトルネックが発生している箇所を特定します。
D.
ウェブアプリケーションのログを収集するCloud Loggingクエリを作成します。アプリケーションの最も時間がかかる関数の開始と終了のタイムスタンプの差を計算するPythonスクリプトを作成し、リソースを消費する関数を特定します。
Question 138

あなたはGoogle Kubernetes Engineにコンテナをデプロイしています。このコンテナは起動が遅いことがあるため、活性プローブ(liveness probe)を実装しました。しかし、起動時に活性プローブが時々失敗することに気づきました。どうすべきでしょうか?

A.
起動プローブ(startup probe)を追加する。
B.
活性プローブの初期遅延(initial delay)を増やす。
C.
コンテナのCPU制限(CPU limit)を増やす。
D.
準備完了プローブ(readiness probe)を追加する。
Question 139

あなたはeコマースサイトを管理する組織で働いています。アプリケーションはグローバルHTTP(S)ロードバランサーの背後にデプロイされています。新しい商品推奨アルゴリズムをテストする必要があります。A/Bテストを使用して、新しいアルゴリズムが売上に与える影響をランダムな方法で判断する予定です。この機能をどのようにテストすべきですか?

A.
重みを使用してバージョン間でトラフィックを分割する。
B.
単一のインスタンスで新しい推奨機能フラグを有効にする。
C.
アプリケーションの新しいバージョンにトラフィックをミラーリングする。
D.
HTTPヘッダーベースのルーティングを使用する。
Question 140

あなたは、本番環境のGoogle Kubernetes Engine (GKE) に、Deploymentリソースを使用して新しいアプリケーションリビジョンをデプロイする予定です。コンテナが正しく動作しない可能性があります。リビジョンのデプロイ後に問題が発生した場合のリスクを最小限に抑え、Googleが推奨するベストプラクティスに従いたいと考えています。どうすべきですか?

A.
PodDisruptionBudgetを80%に設定して、ローリングアップデートを実行します。
B.
HorizontalPodAutoscalerのスケールダウンポリシー値を0に設定して、ローリングアップデートを実行します。
C.
DeploymentをStatefulSetに変換し、PodDisruptionBudgetを80%に設定して、ローリングアップデートを実行します。
D.
DeploymentをStatefulSetに変換し、HorizontalPodAutoscalerのスケールダウンポリシー値を0に設定して、ローリングアップデートを実行します。