Professional Cloud Developer

Question 296

あなたのアプリケーションはカスタムマシンイメージとして構築されています。このマシンイメージには複数の固有のデプロイメントがあります。各デプロイメントは、独自のテンプレートを持つ個別のマネージドインスタンスグループです。各デプロイメントには固有の設定値のセットが必要です。あなたは、すべてのデプロイメントで同じカスタムマシンイメージを使用しながら、これらの固有の値を各デプロイメントに提供したいと考えています。Compute Engineの標準機能を使用したいです。 どうすべきでしょうか?

A.
固有の設定値を永続ディスクに配置する。
B.
固有の設定値をCloud Bigtableテーブルに配置する。
C.
固有の設定値をインスタンステンプレートの起動スクリプトに配置する。
D.
固有の設定値をインスタンステンプレートのインスタンスメタデータに配置する。
Question 297

あなたのアプリケーションはローカルでテストした際には良好に動作しますが、Compute Engine インスタンスにデプロイすると著しく遅くなります。問題を診断する必要があります。どうすべきですか?

A.
アプリケーションがローカルでより高速に動作することを示すチケットを Cloud サポートに提出する。
B.
Cloud Debugger スナップショットを使用して、アプリケーションの特定の時点での実行状態を確認する。
C.
Cloud Profiler を使用して、アプリケーション内のどの関数が最も多くの時間を要しているかを特定する。
D.
アプリケーションにロギングコマンドを追加し、Cloud Logging を使用してレイテンシの問題がどこで発生しているかを確認する。
Question 298

あなたはApp Engineでアプリケーションを実行しています。アプリケーションはStackdriver Traceで計測されています。以下の図に示すように、/product-detailsリクエストは、/sku-detailsにある4つの既知のユニークな製品に関する詳細を報告します。このリクエストが完了するまでにかかる時間を短縮したいと考えています。 どうすればよいですか?

Question
A.
インスタンスクラスのサイズを大きくする。
B.
Persistent DiskのタイプをSSDに変更する。
C.
/product-detailsがリクエストを並列に実行するように変更する。
D.
/sku-detailsの情報をデータベースに格納し、ウェブサービス呼び出しをデータベースクエリに置き換える。
Question 299

あなたの会社は、アプリケーション情報をBigQueryに保持するデータウェアハウスを持っています。このBigQueryデータウェアハウスには、2PBのユーザーデータが保管されています。最近、あなたの会社はユーザーベースをEUユーザーを含むように拡大し、以下の要件に準拠する必要があります。 ✑ ユーザーからのリクエストに応じて、すべてのユーザーアカウント情報を削除できる必要があります。 ✑ すべてのEUユーザーデータは、EUユーザー専用の単一リージョンに保存する必要があります。 どの2つのアクションを実行すべきですか?(2つ選択)

A.
BigQueryのフェデレーションクエリを使用して、Cloud Storageからデータをクエリする。
B.
EUユーザーに関する情報のみを保持するデータセットをEUリージョンに作成する。
C.
EUユーザー専用の情報を保存するために、EUリージョンにCloud Storageバケットを作成する。
D.
Cloud Dataflowパイプラインを使用して、ユーザーレコードを除外してデータを再アップロードする。
E.
BigQueryでDMLステートメントを使用して、ユーザーのリクエストに基づいてユーザーレコードを更新/削除する。
Question 300

あなたのApp Engine スタンダード環境の設定は以下の通りです: service: production instance_class: B1 アプリケーションのインスタンス数を最大5つに制限したいと考えています。 設定に含めるべきコードスニペットはどれですか?

A.
manual_scaling: instances: 5 min_pending_latency: 30ms
B.
manual_scaling: max_instances: 5 idle_timeout: 10m
C.
basic_scaling: instances: 5 min_pending_latency: 30ms
D.
basic_scaling: max_instances: 5 idle_timeout: 10m