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質問 112
あなたの会社は、Linux RHEL6.5以降の仮想マシンのリフトアンドシフト移行を実行することを計画しています。
仮想マシンは、オンプレミスのVMware環境で実行されています。 Googleが推奨する方法に従って、それらをComputeEngineに移行する必要があります。あなたは何をするべきか？
- A. 1。現在のVMware環境で実行されている仮想マシンの評価を実行します。
2.選択したすべての仮想マシンにサードパーティのエージェントをインストールします。
3.すべての仮想マシンをComputeEngineに移行します。 - B. 1。アプリケーションとその依存関係のリストに基づいて移行計画を定義します。
2. Migrate for Compute Engineを使用して、すべての仮想マシンを個別にComputeEngineに移行します。 - C. 1。現在のVMware環境で実行されている仮想マシンの評価を実行します。
2.移行計画を定義し、Compute Engine移行用のMigrate RunBookを準備して、移行を実行します。 - D. 1。現在のVMware環境で実行されている仮想マシンの評価を実行します。
2.すべてのディスクのイメージを作成します。 ComputeEngineにディスクをインポートします。
3.ブートディスクがインポートしたものである標準仮想マシンを作成します。
正解: C
解説:
Explanation
The framework illustrated in the preceding diagram has four phases:
*Assess. In this phase, you assess your source environment, assess the workloads that you want to migrate to Google Cloud, and assess which VMs support each workload.
*Plan. In this phase, you create the basic infrastructure for Migrate for Compute Engine, such as provisioning the resource hierarchy and setting up network access.
*Deploy. In this phase, you migrate the VMs from the source environment to Compute Engine.
*Optimize. In this phase, you begin to take advantage of the cloud technologies and capabilities.
Reference: https://cloud.google.com/architecture/migrating-vms-migrate-for-compute-engine-getting-started
質問 113
会社は、機密性の高いトランザクションデータのバッチをアプリケーションサーバーVMからCloud Pub / Subにプッシュして、処理および保存します。アプリケーションが必要なGoogle Cloudサービスを認証するためのGoogle推奨の方法は何ですか？
- A. VMサービスアカウントに適切なCloud Pub / Sub IAMロールが付与されていることを確認します。
- B. Cloud Functionを使用してCloud Pub / Subへのゲートウェイを作成し、Cloud Functionサービスアカウントに適切なCloud Pub / Sub IAMロールを付与します。
- C. Cloud Pub / SubにアクセスするためのOAuth2アクセストークンを生成し、暗号化し、各VMからアクセスできるようにCloud Storageに保存します。
- D. VMサービスアカウントがCloud Pub / Subにアクセスできないことを確認し、VMアクセススコープを使用して適切なCloud Pub / Sub IAMロールを付与します。
正解: A
質問 114
Google Cloud Platformのリソースは、組織、フォルダ、およびプロジェクトを使用して階層的に管理されています。 クラウドIDおよびアクセス管理（IAM）ポリシーがこれらの異なるレベルで存在する場合、階層の特定のノードで有効なポリシーは何ですか？
- A. 有効なポリシーは、ノードに設定されたポリシーとその先祖から継承したポリシーの共通部分です。
- B. 有効なポリシーは、ノードに設定されたポリシーとその先祖から継承されたポリシーの和集合です。
- C. 有効なポリシーは、ノードに設定され、その先祖のポリシーによって制限されているポリシーです。
- D. 有効なポリシーは、ノードに設定されているポリシーによってのみ決まります。
正解: B
解説:
https://cloud.google.com/resource-manager/docs/cloud-platform-resource-hierarchy
質問 115
この質問については、Dress4Winのケーススタディを参照してください。
Dress4Winのクラウドへの移行計画の一環として、彼らはトラフィックの負荷の急増に対処できるように、管理されたログおよび監視システムをセットアップできるようにしたいと考えています。彼らはそれを保証したい：
*インフラストラクチャは、1日を通して使用量の増減を処理するためにスケールアップおよびスケールダウンする必要がある場合に通知できます
*アプリケーションがエラーを報告すると、管理者に自動的に通知されます。
*多くのホスト間でアプリケーションの1つの部分をデバッグするために、集約されたログをフィルタリングできます。どのGoogle StackDriver機能を使用する必要がありますか？
- A. 監視、ログ、アラート、エラー報告
- B. ロギング、アラート、インサイト、デバッグ
- C. 監視、ログ、デバッグ、エラーレポート
- D. 監視、トレース、デバッグ、ロギング
正解: A
質問 116 
- A. Option D
- B. Option A
- C. Option B
- D. Option C
正解: C
解説:
Company Overview
Mountkirk Games makes online, session-based. multiplayer games for the most popular mobile platforms.
Company Background
Mountkirk Games builds all of their games with some server-side integration and has historically used cloud providers to lease physical servers. A few of their games were more popular than expected, and they had problems scaling their application servers, MySQL databases, and analytics tools.
Mountkirk's current model is to write game statistics to files and send them through an ETL tool that loads them into a centralized MySQL database for reporting.
Solution Concept
Mountkirk Games is building a new game, which they expect to be very popular.
They plan to deploy the game's backend on Google Compute Engine so they can capture streaming metrics, run intensive analytics and take advantage of its autoscaling server environment and integrate with a managed NoSQL database.
Technical Requirements
Requirements for Game Backend Platform
1. Dynamically scale up or down based on game activity.
2. Connect to a managed NoSQL database service.
3. Run customized Linx distro.
Requirements for Game Analytics Platform
1 . Dynamically scale up or down based on game activity.
2. Process incoming data on the fly directly from the game servers.
3. Process data that arrives late because of slow mobile networks.
4. Allow SQL queries to access at least 10 TB of historical data.
5. Process files that are regularly uploaded by users' mobile devices.
6. Use only fully managed services
CEO Statement
Our last successful game did not scale well with our previous cloud provider, resuming in lower user adoption and affecting the game's reputation. Our investors want more key performance indicators (KPIs) to evaluate the speed and stability of the game, as well as other metrics that provide deeper insight into usage patterns so we can adapt the gams to target users.
CTO Statement
Our current technology stack cannot provide the scale we need, so we want to replace MySQL and move to an environment that provides autoscaling, low latency load balancing, and frees us up from managing physical servers.
CFO Statement
We are not capturing enough user demographic data usage metrics, and other KPIs. As a result, we do not engage the right users. We are not confident that our marketing is targeting the right users, and we are not selling enough premium Blast-Ups inside the games, which dramatically impacts our revenue.
質問 117 
- A. Option D
- B. Option B
- C. Option A
- D. Option C
正解: D
解説:
Explanation
Folders are nodes in the Cloud Platform Resource Hierarchy. A folder can contain projects, other folders, or a combination of both. You can use folders to group projects under an organization in a hierarchy. For example, your organization might contain multiple departments, each with its own set of GCP resources. Folders allow you to group these resources on a per-department basis. Folders are used to group resources that share common IAM policies. While a folder can contain multiple folders or resources, a given folder or resource can have exactly one parent.
References: https://cloud.google.com/resource-manager/docs/creating-managing-folders
質問 118 
- A. Option D
- B. Option B
- C. Option A
- D. Option C
正解: A
質問 119
ケーススタディ：4 - ドレス4ケーススタディ
会社概要
Dress4winは、ユーザーがWebサイトとモバイルアプリケーションを使用して自分のワードローブを整理および管理するのに役立つWebベースの会社です。同社はまた、ユーザーをデザイナーや小売業者と結びつける活発なソーシャルネットワークを開拓しています。彼らは広告、eコマース、紹介、そしてフリーミアムのアプリモデルを通して彼らのサービスを収益化します。
会社背景
Dress4winのアプリケーションは、創設者のガレージにある数台のサーバーから、同じ場所に配置されたデータセンターにある数百台のサーバーやアプライアンスに成長しました。ただし、インフラストラクチャの容量は、アプリケーションの急成長には不十分です。このような成長と、より早く革新するという会社の願いから、Dress4winはパブリッククラウドへの完全な移行を約束しています。
ソリューションコンセプト
Dress4winは、クラウドへの移行の第一段階として、開発環境とテスト環境の移行を検討しています。現在のインフラストラクチャは単一の場所にあるため、障害復旧サイトの構築も検討しています。アーキテクチャのどのコンポーネントをそのまま移行できるのか、またどのコンポーネントを移行する前に変更する必要があるのかはわかりません。
既存の技術環境
Dress4winアプリケーションは、単一のデータセンターロケーションから配信されます。
データベース：
MySQL - user data, inventory, static data
* Redis - metadata, social graph, caching
* Application servers:
Tomcat - Java micro-services
* Nginx - static content
* Apache Beam - Batch processing
* Storage appliances:
iSCSI for VM hosts
* Fiber channel SAN - MySQL databases
* NAS - image storage, logs, backups
* Apache Hadoop/Spark servers:
Data analysis
* Real-time trending calculations
* MQ servers:
Messaging
* Social notifications
* Events
* Miscellaneous servers:
Jenkins, monitoring, bastion hosts, security scanners
* Business Requirements
* Build a reliable and reproducible environment with scaled parity of production. Improve security by defining and adhering to a set of security and Identity and Access Management (IAM) best practices for cloud.
新しいリソースを迅速にプロビジョニングすることで、ビジネスの俊敏性と革新のスピードを向上させます。
クラウドのパフォーマンスについてアーキテクチャーを分析して最適化します。他のすべての要件が満たされている場合は、クラウドに完全に移行してください。
技術要件
クラウドでリソースをプロビジョニングするための自動化フレームワークを評価して選択します。緊急時の運用環境からクラウドへのフェイルオーバーをサポートします。容量を節約するためにクラウドに移行できる生産サービスを特定します。
可能な限りマネージドサービスを使用してください。
通信中および保存中のデータを暗号化します。
本番データセンターとクラウド環境間の複数のVPN接続をサポートします。
CEO声明
当社の投資家は、現在のインフラストラクチャーを使用してコストを拡大および抑制する能力について懸念しています。彼らはまた、新しい競合企業がパブリッククラウドプラットフォームを使って初期投資を相殺し、より良い機能の開発に集中できるようにすることを懸念しています。
CTOステートメント
私たちは現在のインフラに多額の投資をしてきましたが、多くの機器は耐用年数の終わりに近づいています。私たちは新しいプロジェクトを始めることができる前に新しい装備が棚上げされるのを何週間も待っています。私たちの交通パターンは朝と週末の夜に最も高いです。それ以外のときは、80％の容量がアイドル状態です。
CFOステートメント
当社の設備投資は現在、当社の四半期予測を上回っています。クラウドへの移行により、最初は支出が増加する可能性がありますが、次のハードウェア更新サイクルの前に完全に移行する予定です。今後5年間のTCO（総所有コスト）分析では、クラウド戦略は現在のモデルよりも30〜50％低くなります。
この質問については、Dress4Winのケーススタディを参照してください。
Dress4Winはそれらのエンドポイントの100％をカバーするエンドツーエンドのテストを持っています。彼らは、クラウドへの移行によって新しいバグが発生しないようにしたいと考えています。
停止を防ぐために開発者はどのような追加のテスト方法を採用するべきですか？
- A. クラウドステージング環境でエンドツーエンドのテストを実行して、コードが意図したとおりに機能しているかどうかを判断する必要があります。
- B. 開発者が新しいリリースがレイテンシに与える影響の程度を測定できるように、カナリアテストを追加する必要があります。
- C. アプリケーションコードでGoogle Stackdriver Debuggerを有効にして、コード内のエラーを表示する必要があります。
- D. クラウドステージング環境で、単体テストと実稼働規模の負荷テストを追加する必要があります。
正解: D
解説:
B is correct answer because the question asks about additional methods to prevent an outage.
If they have already 100% coverage than they are smart enough to run those test on new platform as C describes.
質問 120
あなたの会社は、開発者により良いエクスペリエンスを提供するために、APIを大幅に改訂することを決定しました。新しい顧客とテスターが新しいAPIを試用できるようにしながら、APIの古いバージョンを使用可能かつデプロイ可能に保つ必要があります。両方のAPIを提供するために、同じSSLレコードとDNSレコードを保持したいと考えています。彼らは何をすべきですか？
- A. 古いAPIがパスに基づいてトラフィックを新しいAPIに転送するようにします。
- B. ロードバランサーの背後の各APIパスに個別のバックエンドプールを使用します。
- C. 新しいバージョンのAPI用に新しいロードバランサーを構成します。
- D. 新しいAPIに新しいエンドポイントを使用するように古いクライアントを再構成します。
正解: B
解説:
説明
https://cloud.google.com/endpoints/docs/openapi/lifecycle-management
質問 121
操作マネージャーは、J2EEアプリケーションをクラウドに移行するときに考慮すべき推奨プラクティスのリストを要求します。 どの3つの習慣をお勧めしますか？ 3つの回答を選択
- A. アプリケーションコードをGoogle App Engine上で実行するように移植します。
- B. MySQLから、Google Cloud DatastoreやBigtableのような管理されたNoSQLデータベースに移行します。
- C. ステージング環境での自動テストによる継続的な統合ツールの導入
- D. クラウドインフラストラクチャを確実にプロビジョニングするための自動化フレームワークを選択します
- E. クラウドデータフローをアプリケーションに統合して、リアルタイムのメトリックを取得します。
- F. Stackdriver Debuggerのような監視ツールを使用してアプリケーションを計測します。
正解: A,B,C
解説:
Explanation
References: https://cloud.google.com/appengine/docs/standard/java/tools/uploadinganapp
https://cloud.google.com/appengine/docs/standard/java/building-app/cloud-sql
質問 122 
- A. Option F
- B. Option D
- C. Option B
- D. Option C
- E. Option A
- F. Option E
正解: B,E
解説:
https://cloud.google.com/billing/docs/how-to/export-data-bigquery
質問 123
この質問については、TerramEarthのケーススタディを参照してください。
TerramEarthのCTOは、接続された車両からの生データを使用して、開発チーム内の車両が障害に焦点を合わせるおおよその時期を特定できるようにしたいと考えています。アナリストが車両データを一元的にクエリできるようにする必要があります。どのアーキテクチャをお勧めしますか？
A）
B）
C）
D）
- A. オプションC
- B. オプションA
- C. オプションD
- D. オプションB
正解: B
解説:
The push endpoint can be a load balancer.
A container cluster can be used.
Cloud Pub/Sub for Stream Analytics
References: https://cloud.google.com/pubsub/
https://cloud.google.com/solutions/iot/
https://cloud.google.com/solutions/designing-connected-vehicle-platform
https://cloud.google.com/solutions/designing-connected-vehicle-platform#data_ingestion
http://www.eweek.com/big-data-and-analytics/google-touts-value-of-cloud-iot-core-for-analyzing-connected-car-data
https://cloud.google.com/solutions/iot/
Reference:
https://cloud.google.com/solutions/iot/
https://cloud.google.com/solutions/designing-connected-vehicle-platform
https://cloud.google.com/solutions/designing-connected-vehicle-platform#data_ingestion
http://www.eweek.com/big-data-and-analytics/google-touts-value-of-cloud-iot-core-for-analyzing-connected-car-data
https://cloud.google.com/solutions/iot/
質問 124
マイクロサービスベースのアプリケーションへの少数のAPIリクエストは非常に時間がかかります。 APIに対する各リクエストは、多くのサービスを通過できることがわかります。 そのような場合に最も長くかかるサービスを知りたいとします。 あなたは何をするべきか？
- A. Stackdriver Monitoringを使用して、APIの待ち時間が長いことを示す洞察を探します。
- B. Stackdriver Monitoringへの各リクエストのカスタムメトリックを送信します。
- C. アプリケーションでタイムアウトを設定すると、リクエストをより迅速に失敗させることができます。
- D. Stackdnver Traceを使用してアプリケーションをインスツルメントして、各マイクロサービスで要求レイテンシを分解します。
正解: D
解説:
Reference:
https://cloud.google.com/trace/docs/overview
質問 125
あなたは、レガシストリーミングバックエンドデータAPI用のグローバル規模のフロントエンドを開発しています。 このAPIは、正しい処理のために繰り返しデータがない厳密な時系列のイベントを想定しています。
データの保証付きFIFO（先入れ先出し）配信を保証するためにどの製品をデプロイすべきですか？
- A. Cloud Pub/Sub to Stackdriver
- B. Cloud Pub/Sub to Cloud SQL
- C. Cloud Pub/Sub to Cloud DataFlow
- D. Cloud Pub/Sub alone
正解: B
解説:
https://cloud.google.com/pubsub/docs/ordering
質問 126 
- A. Option D
- B. Option B
- C. Option A
- D. Option C
正解: D
質問 127
開発チームからKubernetes Deploymentファイルが提供されています。 インフラストラクチャはまだなく、アプリケーションをデプロイする必要があります。 あなたは何をするべきか？
- A. gcloudを使ってKubernetesクラスタを作成してください。 配置マネージャを使用して配置を作成します。
- B. gcloudを使ってKubernetesクラスタを作成します。 展開を作成するには、kubectlを使用します。
- C. kubectlを使ってKubernetesクラスタを作成します。 配置マネージャを使用して配置を作成します。
- D. kubectlを使ってKubernetesクラスタを作成します。 展開を作成するには、kubectlを使用します。
正解: B
解説:
Gcloud to create
Kubectl to do Kubernete
質問 128
マイクロサービスベースのアプリケーションへの少数のAPIリクエストは非常に時間がかかります。 APIに対する各リクエストは、多くのサービスを通過できることがわかります。 そのような場合に最も長くかかるサービスを知りたいとします。 あなたは何をするべきか？
- A. Stackdriver Monitoringを使用して、APIの待ち時間が長いことを示す洞察を探します。
- B. Stackdriver Monitoringへの各リクエストのカスタムメトリックを送信します。
- C. アプリケーションでタイムアウトを設定すると、リクエストをより迅速に失敗させることができます。
- D. Stackdnver Traceを使用してアプリケーションをインスツルメントして、各マイクロサービスで要求レイテンシを分解します。
正解: D
解説:
https://cloud.google.com/trace/docs/overview
質問 129
あなたの会社は全国的に活動しており、タイムクリティカルではないものも含めて、複数のバッチワークロードにGCPを使用することを計画しています。 また、HIPAA認定のGCPサービスを使用し、サービスコストを管理する必要があります。
Googleのベストプラクティスを満たすようにどのように設計しますか？
- A. コストを削減するためのプリエンプティブVMのプロビジョニング HIPAAに準拠していないすべてのGCPサービスおよびAPIの使用を中止します。
- B. コストを削減するために、同じ地域に標準のVMをプロビジョニングします。 HIPAAに準拠していないすべてのGCPサービスおよびAPIの使用を中止します。
- C. コストを削減するために標準VMを同じ地域にプロビジョニングします。 HIPAAに準拠していないすべてのGCPサービスおよびAPIの使用を無効にしてから中止します。
- D. コストを削減するためのプリエンプティブVMのプロビジョニング HIPAAに準拠していないすべてのGCPおよびAPIを無効にしてから使用を中止します。
正解: D
質問 130
あなたの会社は、敏感であり、顧客のニーズをすばやく満たすことに高い価値を置いています。 主なビジネス目標は、リリーススピードと俊敏性です。 あなたは誤って導入されたセキュリティエラーの可能性を減らそうとしています。 どちらの行動をとることができますか？ 2つの回答を選択
- A. コンポーネント間のすべてのインタフェースをユニットテストするためのスタブがあることを確認してください。
- B. CI / CDパイプラインと統合されたコード署名と信頼できるバイナリリポジトリを有効にします。
- C. 継続的統合/継続配信（CI / CD）パイプラインの一部として脆弱性セキュリティスキャナを実行します。
- D. すべてのコードチェックインがセキュリティSMEによってピアレビューされていることを確認します。
- E. ソースコードセキュリティアナライザは、CI / CDパイプラインの一部として使用します。
正解: C,E
解説:
https://docs.microsoft.com/en-us/vsts/articles/security-validation-cicd-pipeline?view=vsts
質問 131
お客様は、最近更新されたGoogle App Engineアプリケーションが一部のユーザーの読み込みに約30秒かかっているという報告を受けています。この動作は、更新前には報告されていませんでした。
どの戦略を取るべきですか？
- A. 最初に以前の既知の正常なリリースにロールバックし、次にStackdriver Traceとログを使用して、開発/テスト/ステージング環境で問題を診断します。
- B. サポートチケットを開き、ネットワークキャプチャとフローデータを要求して問題を診断し、アプリケーションをロールバックします。
- C. ISPと協力して問題を診断します。
- D. 既知の正常なリリースにロールバックし、静かな時間にリリースを再度プッシュして調査します。
次に、Stackdriver Traceとログを使用して問題を診断します。
正解: A
解説:
Explanation
Stackdriver Logging allows you to store, search, analyze, monitor, and alert on log data and events from Google Cloud Platform and Amazon Web Services (AWS). Our API also allows ingestion of any custom log data from any source. Stackdriver Logging is a fully managed service that performs at scale and can ingest application and system log data from thousands of VMs. Even better, you can analyze all that log data in real time.
References: https://cloud.google.com/logging/
質問 132
あなたの会社では、ローカルのデータセンターで実行されているApache SparkおよびHadoopジョブの数とサイズが急激に増加すると予測しています。クラウドを利用して、 どの製品を使用しますか？
- A. Google Container Engine
- B. Google Cloud Dataflow
- C. Google Compute Engine
- D. Google Cloud Dataproc
正解: D
解説:
Google Cloud Dataproc is a fast, easy-to-use, low-cost and fully managed service that lets you run the Apache Spark and Apache Hadoop ecosystem on Google Cloud Platform. Cloud Dataproc provisions big or small clusters rapidly, supports many popular job types, and is integrated with other Google Cloud Platform services, such as Google Cloud Storage and Stackdriver Logging, thus helping you reduce TCO.
References: https://cloud.google.com/dataproc/docs/resources/faq
質問 133
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