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Question 21

あなたのチームは、PostgreSQLデータベースとCloud Runを使用して新しいアプリケーションを開発しています。あなたは、すべてのトラフィックがGoogle Cloud上でプライベートに保たれるようにする責任があります。マネージドサービスを使用し、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？

1. 同じプロジェクトでCloud SQLとCloud Runを有効にします。 2. Cloud SQLにプライベートIPアドレスを設定します。プライベートサービスアクセスを有効にします。 3. Serverless VPC Accessコネクタを作成します。 4. Cloud Runがコネクタを使用してCloud SQLに接続するように設定します。

1. Compute Engine仮想マシン（VM）にPostgreSQLをインストールし、同じプロジェクトでCloud Runを有効にします。 2. VMにプライベートIPアドレスを設定します。プライベートサービスアクセスを有効にします。 3. Serverless VPC Accessコネクタを作成します。 4. Cloud Runがコネクタを使用してPostgreSQLをホストしているVMに接続するように設定します。

1. 異なるプロジェクトでCloud SQLとCloud Runを使用します。 2. Cloud SQLにプライベートIPアドレスを設定します。プライベートサービスアクセスを有効にします。 3. Serverless VPC Accessコネクタを作成します。 4. 2つのプロジェクト間にVPN接続を設定します。Cloud Runがコネクタを使用してCloud SQLに接続するように設定します。

1. Compute Engine VMにPostgreSQLをインストールし、異なるプロジェクトでCloud Runを有効にします。 2. VMにプライベートIPアドレスを設定します。プライベートサービスアクセスを有効にします。 3. Serverless VPC Accessコネクタを作成します。 4. 2つのプロジェクト間にVPN接続を設定します。Cloud Runがコネクタを使用してPostgreSQLをホストしているVMにアクセスするように設定します。

Question 22

あなたは、クライアントが特定の期間、あなたのウェブサイトからファイルをダウンロードできるアプリケーションを開発しています。Googleが推奨するベストプラクティスに従ってこのタスクを完了するには、アプリケーションをどのように設計すべきですか？

アプリケーションを設定して、ファイルをクライアントにメールの添付ファイルとして送信する。

ファイルに対してCloud Storage署名付きURLを生成して割り当てる。クライアントがダウンロードできるようにURLを提供する。

有効期限が指定された一時的なCloud Storageバケットを作成し、そのバケットへのダウンロード権限を付与する。ファイルをコピーしてクライアントに送信する。

有効期限が指定されたHTTP Cookieを生成する。時間が有効な場合、Cloud Storageバケットからファイルをコピーし、クライアントがダウンロードできるようにファイルを提供する。

Question 23

あなたの開発チームは、既存のモノリシックアプリケーションを、構成可能なマイクロサービスのセットにリファクタリングするように依頼されました。新しいアプリケーションには、どの設計側面を実装すべきですか？（2つ選択）

マイクロサービスの呼び出し元が使用するのと同じプログラミング言語でマイクロサービスコードを開発する。

マイクロサービスの実装とマイクロサービスの呼び出し元の間にAPI契約を作成する。

すべてのマイクロサービス実装とマイクロサービスの呼び出し元の間で非同期通信を要求する。

パフォーマンス要件を満たすために、十分なマイクロサービスインスタンスが実行されていることを確認する。

現在のインターフェースと互換性のない将来の変更を可能にするバージョニングスキームを実装する。

Question 24

あなたは、Google Kubernetes Engine (GKE) クラスターにアプリケーションをデプロイすることを計画しています。このアプリケーションは、`/healthz` でHTTPベースのヘルスチェックを公開しています。このヘルスチェックエンドポイントを使用して、ロードバランサーがPodにトラフィックをルーティングすべきかどうかを判断したいと考えています。 Pod設定に含めるべきコードスニペットはどれですか？

livenessProbe: httpGet: path: /healthz port: 80

readinessProbe: httpGet: path: /healthz port: 80

loadbalancerHealthCheck: httpGet: path: /healthz port: 80

healthCheck: httpGet: path: /healthz port: 80

Question 25

あなたは新しいアプリケーションをGoogle Kubernetes Engine (GKE) にデプロイしましたが、パフォーマンスの低下が発生しています。ログはCloud Loggingに書き込まれており、メトリクスの収集にはPrometheusのサイドカーモデルを使用しています。パフォーマンスの問題をトラブルシューティングし、コストを最小限に抑えながらリアルタイムのアラートを送信するために、メトリクスとログのデータを関連付ける必要があります。どうすべきですか？

Cloud Loggingのログからカスタムメトリクスを作成し、Prometheusを使用してCloud Monitoring REST API経由で結果をインポートします。

Cloud LoggingのログとPrometheusのメトリクスをCloud Bigtableにエクスポートします。クエリを実行して結果を結合し、Googleデータポータル（旧Google Data Studio）で分析します。

Cloud Loggingのログをエクスポートし、PrometheusのメトリクスをBigQueryにストリーミングします。定期的なクエリを実行して結果を結合し、Cloud Tasksを使用して通知を送信します。

Prometheusのメトリクスをエクスポートし、Cloud Monitoringを使用してそれらを外部メトリクスとして表示します。Cloud Monitoringを設定してログからログベースメトリクスを作成し、それらをPrometheusのデータと関連付けます。

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