Professional Cloud Developer

Question 326

あなたは、Pub/Sub サブスクリプションからクレジットカードデータを読み取るアプリケーションを開発しています。コードを記述し、単体テストを完了しました。Google Cloud にデプロイする前に、Pub/Sub との統合をテストする必要があります。どうすべきですか?

A.
メッセージをパブリッシュするサービスを作成し、Pub/Sub エミュレータをデプロイします。パブリッシュサービスでランダムなコンテンツを生成し、エミュレータにパブリッシュします。
B.
アプリケーションにメッセージをパブリッシュするサービスを作成します。本番環境の Pub/Sub からメッセージを収集し、パブリッシュサービスを通じてそれらを再生します。
C.
メッセージをパブリッシュするサービスを作成し、Pub/Sub エミュレータをデプロイします。本番環境の Pub/Sub からメッセージを収集し、エミュレータにパブリッシュします。
D.
メッセージをパブリッシュするサービスを作成し、Pub/Sub エミュレータをデプロイします。パブリッシュサービスから標準的なテストメッセージのセットをエミュレータにパブリッシュします。
Question 327

あなたは、単一のPub/Subトピックをサブスクライブしてメッセージを受信し、対応する行をデータベースに挿入するアプリケーションを設計しています。アプリケーションはLinux上で動作し、コスト削減のためにプリエンプティブル仮想マシンを利用しています。グレースフルシャットダウンを開始するシャットダウンスクリプトを作成する必要があります。 どうすればよいですか?

A.
プロセス間シグナルを使用して、アプリケーションプロセスにデータベースから切断するように通知するシャットダウンスクリプトを作成する。
B.
サインインしているすべてのユーザーに、Compute Engineインスタンスがシャットダウンすることをブロードキャストし、現在の作業を保存してサインアウトするように指示するメッセージを送信するシャットダウンスクリプトを作成する。
C.
アプリケーションが5分ごとにポーリングしている場所にファイルを書き込むシャットダウンスクリプトを作成する。ファイルが読み取られた後、アプリケーションはデータベースから切断する。
D.
シャットダウンが進行中であることを知らせるメッセージをPub/Subトピックにパブリッシュするシャットダウンスクリプトを作成する。アプリケーションがメッセージを読み取った後、データベースから切断する。
Question 328

本番環境にデプロイされているアプリケーションがあります。新しいバージョンをデプロイすると、本番環境でユーザーからのトラフィックを受け取るまで、いくつかの問題が顕在化しません。影響と影響を受けるユーザー数の両方を減らしたいと考えています。 どのデプロイ戦略を使用すべきですか?

A.
ブルー/グリーンデプロイメント
B.
カナリアデプロイメント
C.
ローリングデプロイメント
D.
再作成デプロイメント
Question 329

あなたは小さなスタートアップ企業のウェブ開発チームで働いています。あなたのチームは、Cloud StorageやCloud BuildなどのGoogle Cloudサービスを使用してNode.jsアプリケーションを開発しています。チームはバージョン管理にGitリポジトリを使用しています。週末にマネージャーから電話があり、会社のウェブサイトの1つに緊急アップデートを行うように指示されました。対応できる開発者はあなただけです。アップデートを行うためにGoogle Cloudにアクセスする必要がありますが、会社のラップトップを持っていません。会社のコンピュータ以外にソースコードをローカルに保存することは許可されていません。どのように開発環境をセットアップすべきですか?

A.
公共のコンピュータから、テキストエディタとGitコマンドラインを使用して、ソースコードの更新をプルリクエストとして送信する。
B.
公共のコンピュータ上で実行されている仮想マシンから、テキストエディタとGitコマンドラインを使用して、ソースコードの更新をプルリクエストとして送信する。
C.
開発にはCloud Shellと組み込みのコードエディタを使用する。ソースコードの更新をプルリクエストとして送信する。
D.
編集が必要なソースコードを保存するためにCloud Storageバケットを使用する。そのバケットを公共のコンピュータにドライブとしてマウントし、コードエディタを使用してコードを更新する。バケットのバージョニングを有効にし、チームのGitリポジトリを指すように設定する。
Question 330

あなたのチームはGoogle Kubernetes Engine (GKE) 上で動作するサービスを開発しています。Googleが推奨するプラクティスを用いてログデータを標準化し、最小限のステップ数でデータをより有用にする必要があります。どうすべきでしょうか? (2つ選択)

A.
ログ分析を容易にするために、アプリケーションログの集約エクスポートをBigQueryに作成する。
B.
ログ分析を容易にするために、アプリケーションログの集約エクスポートをCloud Storageに作成する。
C.
ログ出力を単一行のJSONとして標準出力 (stdout) に書き込み、Cloud Loggingに構造化ログとして取り込めるようにする。
D.
アプリケーションコード内でLogging APIを使用して構造化ログをCloud Loggingに書き込むことを義務付ける。
E.
Pub/Sub APIを使用して構造化データをPub/Subに書き込み、Dataflowストリーミングパイプラインを作成してログを正規化し、分析のためにBigQueryに書き込むことを義務付ける。