2023年12月実際に出るProfessional-Cloud-Architect日本語試験問題集には正確で更新された問題 [Q103-Q126]

2023年12月実際に出るProfessional-Cloud-Architect日本語試験問題集には正確で更新された問題

Professional-Cloud-Architect日本語試験問題集でPDF問題とテストエンジン

質問 # 103

A. Option D
B. Option B
C. Option A
D. Option C

正解：C

質問 # 104

A. Logging, Alerts, Insights, Debug
B. Monitoring, Logging, Debug, Error Report
C. Monitoring, Logging, Alerts, Error Reporting
D. Monitoring, Trace, Debug, Logging

正解：D

質問 # 105
あなたの会社には、レポートのソースとして機能する複数のオンプレミスシステムがあります。データは適切に管理されておらず、時間の経過とともに劣化しています。あなたはあなたの会社のデータの異常を検出するためにGoogleが推奨するプラクティスを使いたいです。あなたは何をするべきか？

A. ファイルをCloud Storageにアップロードしてください。 Cloud Datalabを使用してデータを調べて整理します。
B. Cloud Dataprepをオンプレミスシステムに接続します。 Cloud Dataprepを使用してデータを調べて整理します。
C. Cloud Datalabをオンプレミスシステムに接続します。 Cloud Datalabを使用してデータを調べて整理します。
D. ファイルをCloud Storageにアップロードします。 Cloud Dataprepを使用してデータを調べて整理します。

正解：D

解説：
Explanation
https://cloud.google.com/dataprep/

質問 # 106
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 alone
B. Cloud Pub/Sub to Cloud DataFlow
C. Cloud Pub/Sub to Cloud SQL
D. Cloud Pub/Sub to Stackdriver

正解：B

解説：
Reference https://cloud.google.com/pubsub/docs/ordering

質問 # 107

A. Google Compute Engine and Cloud Deployment Manager
B. Google Compute Engine, Jenkins, and Cloud Load Balancing
C. Google Container Engine, Jenkins, and Helm
D. Google Container Engine and Cloud Load Balancing

正解：B

解説：
Explanation
Jenkins is an open-source automation server that lets you flexibly orchestrate your build, test, and deployment pipelines. Kubernetes Engine is a hosted version of Kubernetes, a powerful cluster manager and orchestration system for containers.
When you need to set up a continuous delivery (CD) pipeline, deploying Jenkins on Kubernetes Engine provides important benefits over a standard VM-based deployment

質問 # 108
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B
B. オプションD
C. オプションA
D. オプションC

正解：C

解説：
Explanation
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
https://cloud.google.com/solutions/iot/
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
https://cloud.google.com/solutions/iot/

質問 # 109
echo-deploymentという名前のDeploymentを使用して、Kubernetes Engineにアプリケーションをデプロイしました。展開は、echo-serviceと呼ばれるサービスを使用して公開されます。アプリケーションのダウンタイムを最小限に抑えて、アプリケーションの更新を実行する必要があります。あなたは何をするべきか？

A. Kubernetesクラスターの背後にあるインスタンスグループのローリング更新機能を使用する
B. 新しいコンテナイメージのサービスyamlファイルを更新します。 kubectl delete service / echoserviceおよびkubectl create -f <yaml-file>を使用します
C. kubectl set image deployment / echo-deployment <new-image>を使用します
D. デプロイメントyamlファイルを新しいコンテナーイメージで更新します。 kubectl delete deployment / echo-deploymentおよびkubectl create -f <yaml-file>を使用します

正解：A

解説：
参考：https://cloud.google.com/kubernetes-engine/docs/how-to/updating-apps

質問 # 110

A. Option D
B. Option A
C. Option B
D. Option E
E. Option C
F. Option F

正解：D、F

質問 # 111
Google Compute Engineを使用して、複数のプリエンプティブLinux仮想マシンインスタンスを作成しました。仮想マシンがプリエンプトされる前に、アプリケーションを適切にシャットダウンする必要があります。あなたは何をするべきか？

A. シャットダウンスクリプトを作成し、新しい仮想マシンインスタンスを作成するときにCloud Platform Consoleのキーshutdown-scriptを使用して、新しいメタデータエントリの値として使用します。
B. Linuxでxinetdサービスとして登録されたシャットダウンスクリプトを作成し、gcloud compute instances add-metadataコマンドを使用して、キーshutdown-script-urlを持つ新しいメタデータエントリの値としてサービスURLを指定します
C. /etc/rc.6.d/ディレクトリーにk99.shutdownという名前のシャットダウンスクリプトを作成します。
D. Linuxでxinetdサービスとして登録されたシャットダウンスクリプトを作成し、Stackdnverエンドポイントチェックを構成してサービスを呼び出します。

正解：A

解説：
説明
起動スクリプトまたはシャットダウンスクリプトは、起動スクリプトメタデータキーを使用して、メタデータサーバーを通じて指定されます。
参照：https://cloud.google.com/compute/docs/startupscript
https://cloud.google.com/compute/docs/shutdownscript

質問 # 112
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、アプリケーションサーバーを展開するマシンの種類を推奨するように依頼しました。どうすればいいですか？

A. Dress4Winは、使用可能な最高のRAM / CPU比を提供するマシンタイプにアプリケーションサーバーを展開することをお勧めします。
B. アプリケーションサーバー仮想マシンに関連付けられた仮想コアとRAMの数を特定し、それらをクラウド内のカスタムマシンタイプに合わせて、パフォーマンスを監視し、目的のパフォーマンスに達するまでマシンタイプをスケールアップします。
C. 使用可能な最小のインスタンスを使用して、Dress4Winを実稼働環境に展開し、それらを長期にわたって監視し、目的のパフォーマンスに達するまでマシンタイプをスケールアップすることを推奨します。
D. オンプレミスの物理ハードウェアコアとRAMをクラウド内の最も近いマシンタイプにマッピングします。

正解：D

質問 # 113
Cloud CDNを使用して、Compute Engineインスタンスグループでホストされている静的HTTP（S）Webサイトコンテンツを配信しています。キャッシュヒット率を向上させたい。
あなたは何をするべきか？

A. キャッシュキーをカスタマイズして、キーからプロトコルを省略します。
B. HTTP（S）ヘッダー「Cache-Region」がユーザーの最も近いリージョンを指していることを確認してください。
C. クラウドストレージバケット内の静的コンテンツを複製します。 CloudCDNをその上のロードバランサーに向けます
D. キャッシュされたオブジェクトの有効期限を短くします。

正解：A

解説：
bucket.
Explanation:
Reference https://cloud.google.com/cdn/docs/bestpractices#
using_custom_cache_keys_to_improve_cache_hit_ratio

質問 # 114

A. Option D
B. Option B
C. Option A
D. Option E
E. Option C
F. Option F

正解：C、D、E

質問 # 115
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. 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。
B. ISPと協力して問題を診断します。
C. 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。
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：C

解説：
説明
Stackdriver Loggingを使用すると、Google Cloud PlatformとAmazon Web Services（AWS）からのログデータとイベントを保存、検索、分析、監視、およびアラートできます。また、APIを使用すると、任意のソースからカスタムログデータを取り込むことができます。 Stackdriver Loggingは、大規模に実行され、数千のVMからアプリケーションおよびシステムログデータを取り込むことができる完全に管理されたサービスです。さらに良いことに、すべてのログデータをリアルタイムで分析できます。
参照：https://cloud.google.com/logging/

質問 # 116
アプリケーションは分析のためにログをBigQueryに書き込みます。各アプリケーションには独自のテーブルが必要です。
45日以上経過したログは削除する必要があります。あなたはストレージを最適化し、Googleが推奨する慣例に従うことを望みます。あなたは何をするべきか？

A. 45日以上経過したアプリケーションログを整理するBigQueryのデフォルトの動作に依存する
B. BigQueryコマンドラインツール（bq）を使用して45日より古いレコードを削除するスクリプトを作成する
C. テーブルを時分割し、45日でパーティションの有効期限を設定する
D. テーブルの有効期限を45日に設定する

正解：C

質問 # 117

MySQL. 1 server for user data, inventory, static data:
* - MySQL 5.8
- 8 core CPUs
- 128 GB of RAM
- 2x 5 TB HDD (RAID 1)
Redis 3 server cluster for metadata, social graph, caching. Each server is:
* - Redis 3.2
- 4 core CPUs
- 32GB of RAM
Compute:
40 Web Application servers providing micro-services based APIs and static content.
* - Tomcat - Java
- Nginx
- 4 core CPUs
- 32 GB of RAM
20 Apache Hadoop/Spark servers:
* - Data analysis
- Real-time trending calculations
- 8 core CPUS
- 128 GB of RAM
- 4x 5 TB HDD (RAID 1)
3 RabbitMQ servers for messaging, social notifications, and events:
* - 8 core CPUs
- 32GB of RAM
Miscellaneous servers:
* - Jenkins, monitoring, bastion hosts, security scanners
- 8 core CPUs
- 32GB of RAM
Storage appliances:
iSCSI for VM hosts
* Fiber channel SAN - MySQL databases
* - 1 PB total storage; 400 TB available
NAS - image storage, logs, backups
* - 100 TB total storage; 35 TB available
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.
Improve business agility and speed of innovation through rapid provisioning of new resources.
* Analyze and optimize architecture for performance in the cloud.
* Technical Requirements
Easily create non-production environment in the cloud.
* Implement an automation framework for provisioning resources in cloud.
* Implement a continuous deployment process for deploying applications to the on-premises
* datacenter or cloud.
Support failover of the production environment to cloud during an emergency.
* Encrypt data on the wire and at rest.
* Support multiple private connections between the production data center and cloud
* environment.

A. Option D
B. Option B
C. Option A
D. Option C

正解：C

質問 # 118
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。与えられたビジネス要件を考慮して、Webおよびトランザクションデータレイヤーの展開をどのように自動化しますか？

A. NginxとTomcatをAppEngineに移行します。 CloudLauncherを使用してMySQLサーバーをデプロイします。 CloudLauncherを使用してJenkinsをComputeEngineにデプロイします。
B. CloudLauncherを使用してNginxとTomcatをデプロイします。 CloudLauncherを使用してMySQLサーバーをデプロイします。
Cloud Deployment Managerスクリプトを使用して、JenkinsをComputeEngineにデプロイします。
C. NginxとTomcatをAppEngineに移行します。 Cloud Datastoreサーバーをデプロイして、高可用性構成のMySQLサーバーを置き換えます。 CloudLauncherを使用してJenkinsをComputeEngineにデプロイします。
D. Cloud DeploymentManagerを使用してNginxとTomcatをComputeEngineにデプロイします。 CloudSQLサーバーをデプロイしてMySQLを置き換えます。 Cloud DeploymentManagerを使用してJenkinsをデプロイします。

正解：D

質問 # 119

A. Option D
B. Option A
C. Option C
D. Option B

正解：D

質問 # 120
開発チームからKubernetesデプロイメントファイルが提供されました。まだインフラストラクチャがなく、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を使用してKubernetesクラスターを作成します。 DeploymentManagerを使用してデプロイメントを作成します。
B. kubect1を使用してKubernetesクラスターを作成します。 DeploymentManagerを使用してデプロイメントを作成します。
C. gcloudを使用してKubernetesクラスターを作成します。 kubect1を使用してデプロイメントを作成します。
D. kubect1を使用してKubernetesクラスターを作成します。 kubect1を使用してデプロイメントを作成します。

正解：C

解説：
Explanation
https://cloud.google.com/kubernetes-engine/docs/how-to/creating-a-cluster

質問 # 121
あなたはあなたのクライアントから彼らのアプリケーション基盤のGCPへの移行を導いてきました。現在の問題の1つは、オンプレミスの高性能SANでは、次のように識別されるさまざまなワークロードに対応するために、頻繁で高価なアップグレードが必要であるということです。 500 GBのVMブート/データボリュームとテンプレート。 500 GBの画像サムネイル。数日間オフラインでも顧客がセッションを再開できるようにする200 GBの顧客セッション状態データ。
次のうちどれが最も費用対効果の高いストレージ割り当てのためのあなたの推奨を反映していますか？

A. お客様のセッション状態データ用にCloud SQLでサポートされているMemcache。 VMブート/データボリューム用の各種ローカルSSD-Backedインスタンス。ログアーカイブとサムネイル用のCloud Storage。
B. 顧客セッション状態データ用のPersistent Disk SSDストレージでバックアップされたMemcache。 VMブート/データボリューム用の各種ローカルSSD-Backedインスタンス。ログアーカイブとサムネイル用のCloud Storage。
C. 顧客セッション状態データ用にCloud Datastoreによって支援されているMemcache。ログアーカイブ、サムネイル、およびVM起動/データボリューム用のライフサイクル管理のCloud Storage。
D. カスタマーセッション状態データ用のローカルSSD。ログアーカイブ、サムネイル、およびVM起動/データボリューム用のライフサイクル管理されたCloud Storage。

正解：B

解説：
https://cloud.google.com/compute/docs/disks

質問 # 122
この質問については、JencoMartのケーススタディを参照してください
JencoMartがユーザー認証情報データベースをGoogleCloud Platformに移行し、古いサーバーをシャットダウンしてから数日後、新しいデータベースサーバーはSSH接続への応答を停止します。それでも、アプリケーションサーバーへのデータベース要求を正しく処理しています。問題を診断するためにどの3つのステップを踏む必要がありますか？
3つの答えを選択してください

A. マシンが接続されているネットワークのインバウンドファイアウォールルールを確認します。
B. ディスクのスナップショットを取り、新しいマシンに接続して調査します。
C. インスタンスを削除し、ディスクを新しいVMに接続して、調査します。
D. 仮想マシン（VM）とディスクを削除し、新しいものを作成します。
E. トラブルシューティングのためにインスタンスのシリアルコンソール出力を印刷し、インタラクティブコンソールをアクティブにして、調査します。
F. 非常に単純なファイアウォールルールを使用してマシンを別のネットワークに接続し、調査します。

正解：A、B、E

解説：
Explanation
https://cloud.google.com/compute/docs/troubleshooting/troubleshooting-ssh D: Handling "Unable to connect on port 22" error message Possible causes include:
There is no firewall rule allowing SSH access on the port. SSH access on port 22 is enabled on all Compute Engine instances by default. If you have disabled access, SSH from the Browser will not work. If you run sshd on a port other than 22, you need to enable the access to that port with a custom firewall rule.
The firewall rule allowing SSH access is enabled, but is not configured to allow connections from GCP Console services. Source IP addresses for browser-based SSH sessions are dynamically allocated by GCP Console and can vary from session to session.
References:
https://cloud.google.com/compute/docs/ssh-in-browser
https://cloud.google.com/compute/docs/ssh-in-browser

質問 # 123
あなたの会社は、Googleネットワークインテリジェンスセンターのファイアウォールインサイト機能を使用しています。 ComputeEngineインスタンスに適用されるファイアウォールルールがいくつかあります。適用されたファイアウォールルールセットの効率を評価する必要があります。 Google CloudConsoleでFirewallInsightsページを表示すると、表示するログ行がないことがわかります。問題のトラブルシューティングを行うにはどうすればよいですか？

A. Google Cloud SDKをインストールし、コマンドライン出力にファイアウォールログがないことを確認します。
B. 仮想プライベートクラウド（VPC）フローログを有効にします。
C. 監視するファイアウォールルールのファイアウォールルールログを有効にします。
D. ユーザーアカウントにcompute.networkAdmin Identity and Access Management（IAM）ロールが割り当てられていることを確認します。

正解：C

質問 # 124
ケーススタディ：4 - Dress4Win
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 - ユーザデータ、インベントリ、静的データ
* Redis - メタデータ、ソーシャルグラフ、キャッシュ
* アプリケーションサーバー
Tomcat - Javaマイクロサービス
* Nginx - 静的コンテンツ
* Apache Beam - バッチ処理
* ストレージ機器：
VMホスト用のiSCSI
* ファイバーチャネルSAN - MySQLデータベース
* NAS - 画像ストレージ、ログ、バックアップ
* Apache Hadoop / Sparkサーバー：
データ分析
*リアルタイムトレンド計算
* MQサーバー：
メッセージング
* ソーシャル通知
* イベント
* その他のサーバー
Jenkins、モニタリング、要塞ホスト、セキュリティスキャナー
* ビジネス要件
* 規模の等しい生産量で信頼性があり再現性のある環境を構築します。一連のセキュリティと、クラウドに対するIDおよびアクセス管理（IAM）のベストプラクティスを定義し、それらを順守することによってセキュリティを向上させます。
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。
現在のDress4winシステムアーキテクチャは、1つのデータセンターに配置されているため、一部の顧客にとっては待ち時間が長くなります。
今後の評価とクラウドでのパフォーマンスを最適化するために、Dresss4winは、Googleクラウドプラットフォームの場合、システムアーキテクチャを複数の場所に配布したいと考えています。
どちらのアプローチを使うべきですか？

A. 別の管理対象インスタンスグループの一部として、要求をより近い仮想マシンのグループに転送する一連の仮想マシンでグローバルロードバランサを使用します。
B. リージョナルマネージドインスタンスグループとグローバルロードバランサーを使用してパフォーマンスを向上させます。リージョナルマネージドインスタンスグループはトラフィックに基づいて各リージョンのインスタンスを個別に増やすことができるためです。
C. 地域の管理対象インスタンスグループとグローバルロードバランサーを使用して、異なる地域のゾーン間で自動フェイルオーバーを提供することで信頼性を高めます。
D. オペレーションチームによって管理されているより近いグループの仮想マシンに要求を転送する一連の仮想マシンでグローバルロードバランサーを使用します。

正解：A

質問 # 125
開発チームは、Google Kubernetes Engine（GKE）で実行されているゲームの新しいバージョンを毎日リリースしています。
ユーザーの観点から新しいバージョンの品質を評価するために、サービスレベルインジケーター（SLI）を作成する必要があります。あなたは何をするべきか？