究極のガイド準備Cloud-Digital-Leader日本語認証試験Google Cloud Certifiedは2024年更新
リアルCloud-Digital-Leader日本語問題集でGoogle正確なアンサーは最新問題は2024年更新
質問 # 123
あなたはユーザーと協力して、ファイアウォールの背後にある新しい VPC でアプリケーションをセットアップしていますが、ユーザーがデータの送信について懸念していることに気づいていません。したがって、支援を提供するために、開いている出力ポートを最小限に設定する必要があります。次の記述のうち、正しいものはどれですか?
- A. すべての送信をブロックする優先度の高い (1000) ルールと、適切なポートのみを許可する優先度の低い (65534) ルールを設定します。
- B. 優先度の高い (1000) ルールを設定して、適切なポートを許可します。
- C. 入力ポートと出力ポートの両方をペアにする優先度の高い (1000) ルールを設定します。
- D. すべての送信をブロックする優先度の低い (65534) ルールと、適切なポートのみを許可する優先度の高いルール (1000) を設定します。
正解：D
解説：
Explanation
Implied rules Every VPC network has two implied firewall rules. These rules exist, but are not shown in the Cloud Console:
Implied allow egress rule. An egress rule whose action is allow, destination is 0.0.0.0/0, and priority is the lowest possible (65535) lets any instance send traffic to any destination, except for traffic blocked by Google Cloud. A higher priority firewall rule may restrict outbound access. Internet access is allowed if no other firewall rules deny outbound traffic and if the instance has an external IP address or uses a Cloud NAT instance. For more information, see Internet access requirements.
Reference link- https://cloud.google.com/vpc/docs/firewalls
質問 # 124
あなたの組織はモバイルアプリを開発しており、そのためにフル機能のクラウドベースのコンピューティングプラットフォームを選択したいと考えています。
組織で使用する必要があるGoogleCloudの製品または機能はどれですか。
- A. Google Kubernetes Engine
- B. App Engine
- C. Firebase
- D. クラウド機能
正解：B
質問 # 125
Flavors of Apigee を念頭に置いて、次の説明のうち正しいものはどれですか?
- A. Apigee が環境を維持するホスト型 SaaS バージョン。サービスの構築とそれらのサービスへの API の定義に専念できます。
- B. Apigee には、Apigee と Apigee Hybrid の 2 種類のフレーバーがあります。
- C. 上記はすべて正しいです。
- D. オンプレミスまたは選択したクラウド プロバイダにインストールされたランタイム プレーンと、Apigee のクラウドで実行される管理プレーンで構成されるハイブリッド バージョン。このモデルでは、API トラフィックとデータは、企業が承認した独自の境界内に制限されます。
正解：C
解説：
Flavors of Apigee
Apigee comes in the following flavors:
Apigee: A hosted SaaS version in which Apigee maintains the environment, allowing you to concentrate on building your services and defining the APIs to those services.
Apigee hybrid: A hybrid version consisting of a runtime plane installed on-premises or in a cloud provider of your choice, and a management plane running in Apigee's cloud. In this model, API traffic and data are confined within your own enterprise-approved boundaries.
質問 # 126
Google Cloud IAM: プロジェクト レベルで適用されたポリシーが所有者権限を付与する場合、そのプロジェクト内の個々のリソースへのアクセスは、より制限の厳しいポリシーをそのリソースに直接適用すると、表示権限に制限される可能性があります。選択肢の下で正しいもの
- A. 上記のいずれでもない。
- B. 真
- C. いいえ
- D. GCP では定義されていません。
正解：C
解説：
Explanation
Policies are a union of those applied to resources themselves and those inherited from higher levels in the hierarchy. If a parent policy is less restrictive, it overrides a more restrictive policy applied to the resource. If a parent policy is more restrictive, it does not override a less restrictive policy applied to the resource. Therefore, access granted at a higher level in the hierarchy cannot be taken away by policies applied at a lower level in the hierarchy.
質問 # 127
あなたは、アニメーションスタジオ向けのレンダリングソフトウェアを提供するSoftware as a Service（SaaS）会社のプログラムマネージャーです。チームには、シーンを自由にスケジュールし、後で再開するためにいつでも中断できるようにする機能が必要です。個々のシーンのレンダリングは完了するのに12時間未満かかり、すべてのシーンの完了時間に関するサービスレベルアグリーメント（SLA）はありません。結果はグローバルクラウドストレージバケットに保存されます。コンピューティングリソースは、単一の地理的な場所にバインドされていません。このソフトウェアは、コストを最適化した方法でGoogleCloud上で実行する必要があります。
あなたは何をするべきか？
- A. プリエンプティブインスタンスを使用してComputeEngineにアプリケーションをデプロイします
- B. 使用するComputeEngineインスタンスの最小数の予約を作成します
- C. アンマネージドインスタンスグループで実行できるようにアプリケーションを開発します
- D. より多くのvCPUを備えたより少ないインスタンスではなく、より少ない仮想集中処理装置（vCPU）でより多くのインスタンスを開始します
正解：A
解説：
https://cloud.google.com/compute/docs/instances/preemptible
質問 # 128
次のうち、Anthos について正しいものはどれですか?
- A. 上記すべて
- B. ハイブリッドおよびマルチクラウド展開のためのセキュリティの最新化
- C. 可視性が組み込まれたフルマネージド サービス メッシュ
- D. エンタープライズ グレードのコンテナ オーケストレーションおよび管理サービス。
正解：A
解説：
Explanation
Anthos :
Anthos unifies the management of infrastructure and applications across on-premises, edge, and in multiple public clouds with a Google Cloud-backed control plane for consistent operation at scale.
- Build, deploy, and optimize apps on GKE and VMs anywhere-simply, flexibly, and securely.
- Consistent development and operations experience for hybrid and multi-cloud environments.
Key features:
1. Enterprise-grade container orchestration and management service
2. Automate policy and security at scale
3. Fully managed service mesh with built-in visibility
4. Modernizing your security for hybrid and multi-cloud deployments
質問 # 129
あなたの組織は多くのチームで構成されています。各チームには多くのGoogleCloudプロジェクトがあります。組織は、これらのプロジェクトのIDおよびアクセスポリシーの管理を簡素化したいと考えています。
この目標を達成するために、これらのプロジェクトをどのようにグループ化できますか？
- A. フォルダを使用して各チームのプロジェクトをグループ化します
- B. 各チームのプロジェクトを個別のドメインにグループ化する
- C. 各チームのプロジェクトの一部である仮想マシンに基づいてラベルを割り当てます
- D. 各チームのプロジェクトを個別の組織ノードにグループ化します
正解：A
解説：
https://cloud.google.com/resource-manager/docs/creating-managing-folders
質問 # 130
あなたの組織は、GoogleCloudでアプリケーションを開発してデプロイしています。 Google Cloudの支出を追跡するには、できるだけシンプルにする必要があります。
開発環境のワークロードを本番ワークロードから完全に分離するには、どうすればよいですか？
- A. 開発リソースを独自のプロジェクトに投入する
- B. 開発リソースを独自のネットワークに関連付ける
- C. 開発リソースを独自の請求先アカウントに関連付けます
- D. 開発リソースに一意のタグを適用します
正解：A
質問 # 131
あなたはITサービス会社でプロジェクトを率いています。顧客のプロジェクトでは、画像の分析が必要です。彼らは、あなたが利用できるようにした数十から数千の生の画像を持っています。小規模なテクノロジ チームは、機械学習モデルを構築する必要があります。画像にはラベルがありません。画像にラベルを付ける人も容量もありません。あなたのアプローチは何ですか？
- A. 画像にラベルを付けるのはお客様の義務であることをお客様に伝えます。
- B. 指定された画像によく似たオープンソースのラベル付き画像を探します。
- C. Google にデータ ラベル付けサービスをリクエストします。
- D. 画像にすばやくラベルを付けることができる臨時労働者を雇います。
正解：A
解説：
Explanation
Google's Data Labeling Service lets you work with human labelers to generate highly accurate labels for a collection of data that you can use in machine learning models.
References:
-> https://cloud.google.com/vertex-ai/docs/datasets/data-labeling-job
-> https://cloud.google.com/ai-platform/data-labeling/docs
質問 # 132
マルチクラウドアプリケーションを展開するための一貫したプラットフォームを提供し、他のGoogle Cloudサービスを環境に拡張するGoogleCloud製品はどれですか。
- A. アンソス
- B. Google Kubernetes Engine
- C. 仮想パブリッククラウド
- D. コンピューティングエンジン
正解：A
質問 # 133
あなたの組織は、世界中に広がる何百万もの異なるセンサーデバイスから大量のデータをキャプチャするアプリケーションを開発しています。組織には、大量の非構造化データの世界規模の高速データストレージに適したデータベースが必要です。
組織はどのGoogleCloud製品を選択する必要がありますか？
- A. Cloud Bigtable
- B. ファイヤーストア
- C. クラウドSQL
- D. クラウドデータフュージョン
正解：A
解説：
Reference: https://cloud.google.com/bigtable
Cloud Bigtable is a sparsely populated table that can scale to billions of rows and thousands of columns, enabling you to store terabytes or even petabytes of data. A single value in each row is indexed; this value is known as the row key. Bigtable is ideal for storing very large amounts of single-keyed data with very low latency. It supports high read and write throughput at low latency, and it is an ideal data source for MapReduce operations.
Bigtable is exposed to applications through multiple client libraries, including a supported extension to the Apache HBase library for Java. As a result, it integrates with the existing Apache ecosystem of open-source Big Data software.
Bigtable's powerful back-end servers offer several key advantages over a self-managed HBase installation:
Incredible scalability. Bigtable scales in direct proportion to the number of machines in your cluster. A self-managed HBase installation has a design bottleneck that limits the performance after a certain threshold is reached. Bigtable does not have this bottleneck, so you can scale your cluster up to handle more reads and writes.
Simple administration. Bigtable handles upgrades and restarts transparently, and it automatically maintains high data durability. To replicate your data, simply add a second cluster to your instance, and replication starts automatically. No more managing replicas or regions; just design your table schemas, and Bigtable will handle the rest for you.
Cluster resizing without downtime. You can increase the size of a Bigtable cluster for a few hours to handle a large load, then reduce the cluster's size again-all without any downtime. After you change a cluster's size, it typically takes just a few minutes under load for Bigtable to balance performance across all of the nodes in your cluster.
Graphical user interface, text, application, email Description automatically generated
質問 # 134
あなたは IT チームの責任者と協力して、コンピューティング システムの移動を計画しています。質問票は、毎日ほぼ 24 時間実行されるレポート アプリケーションを使用していることを示しています。余分な負荷がある場合、処理をキューに入れ、需要が少ないときにタスクを実行します。これらのコンピューティング オプションのうち、どのコンピューティング オプションをお勧めしますか?
- A. サーバーレス オプション - Cloud Run
- B. サーバーレス オプションを使用する - Cloud Functions
- C. サーバーベースのオプションである Compute Engine を使用します。
- D. サーバーレス オプションを使用する - App Engine Standard for Flex
正解：B
解説：
- Because Compute Engine VMs are the preferred compute option as they are long-running.
質問 # 135
十分に確立された開発および運用チームがあります。あなたのチームは、ソフトウェアの配信/展開サイクル全体をオンプレミスで管理していました。クラウドに移行するときは、このアプローチを継続する必要があります。あなたにとって理想的な選択肢はどれですか？
- A. IDaaS - サービスとしてのアイデンティティ
- B. SaaS - サービスとしてのソフトウェア
- C. IaaS - サービスとしてのインフラストラクチャ
- D. PaaS - サービスとしてのプラットフォーム
正解：C
解説：
IaaS - you're given virtualized resources like VMs, Storage, Network. It is your responsibility to manage everything beyond that. This would be similar to what the organization had on-premise.
質問 # 136
あなたは政府機関と協力しています。Web アプリケーションは、国のユーザーにサービスを提供します。これにより、市民は、国民のアイデンティティを提供する際に特定のサービスを受けることができます。市民は、以前に比べて Web ページの読み込みが遅くなったと不満を漏らしています。調査したところ、外部と識別したいくつかの IP から多くの偽のトラフィックが入っていることがわかりました。彼らは何をすべきですか？
- A. Cloud NAT をセットアップし、すべての内部 IP を削除して、単一のパブリック IP に置き換えます。
- B. 国内からの IP へのアクセスのみを許可するようにファイアウォール ルールを設定します。
- C. ファイアウォール ルールを設定して、悪意のある IP へのアクセスを拒否します。
- D. Cloud Armor をセットアップし、悪意のある IP を拒否リストに追加します。
正解：D
解説：
Explanation
Cloud Armor provides DDoS protection for applications. It can also "Filter your incoming traffic based on IPv4 and IPv6 addresses or CIDRs. Enforce geography-based access controls to allow or deny traffic based on source geo using Google's geoIP mapping."
質問 # 137
あなたのチームは、顧客向けの機械学習モデルを開発しました。テスト結果は、非常に強力な予測能力を示しています。その後、モデルが本番環境にデプロイされます。本番環境での予測の評価は、予測が大幅にずれていることを示しています。何が問題で、どうすれば解決できますか?
- A. テスト結果が良好なため、モデルは問題ありません。入力データの生成を修正します。
- B. モデルはオーバー フィットです。モデルにフィーチャを追加して修正します。
- C. モデルは装着不足です。より少ないデータでトレーニングします。
- D. モデルは過適合です。より多くのデータでトレーニングします。
正解：D
解説：
If our ML model does well on the training set than on the production set, then we're likely over fitting. Training with more data would be one solution.
質問 # 138
あなたの顧客の 1 人は、プライベート データ センターを持っていました。彼らは、データ センター内にいる間、API 呼び出しや、Google によって公開されたその他の公開された既知のアドレスを介して、いくつかの Google サービスを利用していました。現在、彼らはプライベート データセンターを退去させ、Google Cloud に移行しています。セキュリティに関して、既存のアーキテクチャの一部を改善できますか?
- A. Google Cloud 組織で VPC ピアリングを使用して、プライベート IP のみを使用してサービスを直接使用できるようにします。
- B. プライベート Google アクセスを有効にして、パブリック IP アドレスを削除できるようにします。
- C. プライベート アドレスのみを使用します。追加の構成は必要ありません。すべての Google サービスは、Google Cloud 内のプライベート アドレスでアクセスできます。
- D. Google Cloud 組織で共有 VPC を使用して、プライベート IP のみを使用してサービスを直接使用できるようにします。
正解：B
解説：
"VM instances that only have internal IP addresses (no external IP addresses) can use Private Google Access. They can reach the external IP addresses of Google APIs and services. f you disable Private Google Access, the VM instances can no longer reach Google APIs and services; they can only send traffic within the VPC network."
https://cloud.google.com/vpc/docs/private-google-access
質問 # 139
独立したアプリケーション間でメッセージを送受信できる、完全に管理されたリアルタイム メッセージング サービスは何ですか。
- A. クラウド BigTable
- B. クラウド DNS
- C. クラウド スパナ
- D. クラウド データストア
- E. Cloud Pub/Sub
正解：E
解説：
Google Cloud Pub/Sub is a scalable, durable event ingestion and delivery system.
-> Pub/Sub allows services to communicate asynchronously, with latencies on the order of 100 milliseconds.
-> Pub/Sub is used for streaming analytics and data integration pipelines to ingest and distribute data. It is equally effective as messaging-oriented middleware for service integration or as a queue to parallelize tasks.
-> Pub/Sub enables you to create systems of event producers and consumers, called publishers and subscribers. Publishers communicate with subscribers asynchronously by broadcasting events, rather than by synchronous remote procedure calls (RPCs).
Reference link- https://cloud.google.com/pubsub/docs/overview
質問 # 140
あなたの会社は、IBM Red Hat が提供する Kubernetes プラットフォーム ソリューションである OpenShift を、オンプレミスおよびパブリック クラウド環境全体に展開する計画を立てています。あなたが会社の GCP 導入を担当するリード アーキテクトである場合、この導入にはどのような種類の共有責任モデルが必要ですか?
- A. SaaS
- B. PaaS
- C. オンプレミス
- D. IaaS
正解：D
解説：
The key to remember here is that for a service provided (GCP in this case) to take responsibility for its PaaS, it must offer the service as a managed service. GCP offers its own Kubernetes platform called GKE. But OpenShift is not a Google-offered PaaS solution. As such, Google will not take responsibility for the back-end operations and design of your OpenShift environments. You will need to manage all the VMs that OpenShift will provision as part of its GCP deployment. So this is an IaaS deployment from a shared responsibility model perspective.
質問 # 141
あなたの教育技術の新興企業は、もともと小さな地域で立ち上げられました。ユーザーのサインアップ、コースの進行状況、受験したテストなどは、自己管理型の MySQL データベースに記録されます。すべてのユーザーは、このようなトランザクションを多数生成します。現在、あなたはアプリケーションをグローバルに展開し、世界中からのはるかに多くのユーザーの流入に備えています。既存の MySQL サーバーがスケーリングできる可能性は低いです。どの便利なオプションを検討できますか?
- A. Bigtable に移行する
- B. BigQuery に移行する
- C. Cloud Spanner に移行する
- D. Cloud SQL に移行する
正解：C
解説：
Cloud Spanner is a global scale SQL database that scales extremely well. That would be the best choice.
質問 # 142
ビデオ ゲームの組織は、クラウド テクノロジに投資して、ユーザーの行動から洞察を生成しました。彼らは、ゲームのおすすめがプレイヤーの興味に沿っていることを確認したいと考えています。このビジネス上の決定を促したのは何ですか?
- A. 従業員は、ソース コードの変更がより迅速に展開されることを期待しています。
- B. 顧客はパーソナライズされたエクスペリエンスを期待しています。
- C. 従業員は、より予測可能なデータ管理支出を期待しています。
- D. 顧客は、ゲームの市場投入までの時間の短縮を期待しています。
正解：B
解説：
Because in the cloud era, users expect more personalization and customization.
質問 # 143
......
Google Cloud Certified Cloud-Digital-Leader日本語試験練習問題集：https://jp.fast2test.com/Cloud-Digital-Leader-JPN-premium-file.html