[2025年更新]Professional-Cloud-Architect日本語試験問題集でテストエンジン練習テスト問題 [Q112-Q133]

[2025年更新]Professional-Cloud-Architect日本語試験問題集でテストエンジン練習テスト問題

合格できるProfessional-Cloud-Architect日本語試験[2025年06月04日]最新282問題

質問 # 112
新しく作成されたプロジェクトのクラウドネットワークアーキテクチャを構成しています m Google Cloud は、Compote Engine でアプリケーションをホストします Compute Engine 仮想マシンインスタンスは、1 つのリージョン内の 2 つの異なるサブネット (サブ a とサブ b) に作成されます
* sub-a win のインスタンスにはパブリック IP アドレスがあります
* sub-b のインスタンスにはプライベート IP アドレスのみが割り当てられます
更新されたパッケージをダウンロードするには、インスタンスが Google Cloud の境界外にあるパブリックリポジトリに接続する必要があります。sub-b が外部リポジトリにアクセスできるようにする必要があります。あなたは何をするべきか？

A. サブ b のインスタンスの TCP 転送で Identity Aware Proxy を有効にする
B. サブ b のインスタンスに接続するようにサブ a の要塞ホストインスタンスを構成します。
C. Cloud NAT を構成し、NAT マッピングセクションでサブ bm を選択します
D. サブ b でプライベート Google アクセスを有効にする

正解：C

解説：
Cloud NAT (network address translation) lets Google Cloud virtual machine (VM) instances without external IP addresses and private Google Kubernetes Engine (GKE) clusters send outbound packets to the internet and receive any corresponding established inbound response packets1. By configuring Cloud NAT and selecting sub-b in the NAT mapping section, you can allow instances in sub-b to access the external repository without exposing them to the internet1.

質問 # 113
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は、接続されていないトラックにサーバーとセンサーを装備して、テレメトリデータを収集しました。来年、彼らはデータを使用して機械学習モデルをトレーニングしたいと考えています。彼らは、コストを削減しながら、このデータをクラウドに保存したいと考えています。彼らは何をすべきですか？

A. 車両のコンピューターに1時間ごとのスナップショットでデータを圧縮させ、Google Cloud Storage（GCS）ニアラインバケットに保存します。
B. テレメトリデータをリアルタイムでストリーミングデータフロージョブにプッシュして、データを圧縮し、CloudBigtableに保存します。
C. テレメトリデータをリアルタイムでストリーミングデータフロージョブにプッシュして、データを圧縮し、GoogleBigQueryに保存します。
D. 車両のコンピューターに1時間ごとのスナップショットでデータを圧縮させ、GCSコールドラインバケットに保存します。

正解：D

解説：
Explanation
Coldline Storage is the best choice for data that you plan to access at most once a year, due to its slightly lower availability, 90-day minimum storage duration, costs for data access, and higher per-operation costs. For example:
Cold Data Storage - Infrequently accessed data, such as data stored for legal or regulatory reasons, can be stored at low cost as Coldline Storage, and be available when you need it.
Disaster recovery - In the event of a disaster recovery event, recovery time is key. Cloud Storage provides low latency access to data stored as Coldline Storage.
References: https://cloud.google.com/storage/docs/storage-classes

質問 # 114
ComputeEngineにいくつかのインスタンスをデプロイしました。セキュリティ要件として、インスタンスにパブリックIPアドレスを設定することはできません。 Google Cloudとオフィスの間にはVPN接続がないため、セキュリティ要件に違反することなく、SSH経由で特定のマシンに接続する必要があります。あなたは何をするべきか？

A. すべてのインスタンスをアンマネージドインスタンスグループに追加します。インスタンスグループをバックエンドとしてTCPプロキシ負荷分散を構成します。 TCPプロキシIPを使用してインスタンスに接続します。
B. ネットワーク内に要塞ホストを作成して、オフィスの場所から要塞ホストにSSHで接続します。要塞ホストから、目的のインスタンスにSSHで接続します。
C. インスタンスがホストされているサブネットでCloudNATを構成します。インスタンスに到達するために、クラウドNATIPアドレスへのSSH接続を作成します。
D. インスタンスのIdentity-Aware Proxy（IAP）を構成し、IAPで保護されたトンネルユーザーの役割があることを確認します。 gcloudコマンドラインツールを使用して、インスタンスにSSH接続します。

正解：D

解説：
Explanation
https://cloud.google.com/iap/docs/using-tcp-forwarding#tunneling_with_ssh Leveraging the BeyondCorp security model. "This January, we enhanced context-aware access capabilities in Cloud Identity-Aware Proxy (IAP) to help you protect SSH and RDP access to your virtual machines (VMs)-without needing to provide your VMs with public IP addresses, and without having to set up bastion hosts. "
https://cloud.google.com/blog/products/identity-security/cloud-iap-enables-context-aware-access-to-vms-via-ssh Reference: https://cloud.google.com/solutions/connecting-securely

質問 # 115
特定のゾーンからアプリケーションにサービスを提供するために単一のCloud SQLインスタンスを使用しています。高可用性を導入したいと思います。あなたは何をするべきか？

A. 同じリージョンに、ただし異なるゾーンにフェールオーバーレプリカインスタンスを作成する
B. 別の地域にフェールオーバーレプリカインスタンスを作成する
C. 同じリージョンに異なるゾーンにリードレプリカインスタンスを作成する
D. 別のリージョンにリードレプリカインスタンスを作成する

正解：B

解説：
Explanation
https://cloud.google.com/sql/docs/mysql/high-availability

質問 # 116
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. 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。
B. 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。
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. 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。
E. 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。
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、D、E

解説：
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.
Reference:
https://cloud.google.com/compute/docs/ssh-in-browser
https://cloud.google.com/compute/docs/ssh-in-browser

質問 # 117
あなたの会社には、データウェアハウジングに BlgQuery を使用する Google Cloud プロジェクトがあります。個人を特定できる情報 (PI!) を含むテーブルがいくつかあります。コンプライアンスチームのみが PH にアクセスできます。テーブル内のその他の情報は、データサイエンスチームが利用できる必要があります。テーブルへの適切なアクセス権の割り当てにかかるコストと時間を最小限に抑えたい何をすべきか?

A. 1 ソースデータがあるデータセットから、Pll を除く、共有するテーブルのビューを作成します。
2 適切なプロジェクトレベルの IAM ロールをデータサイエンスチームのメンバーに割り当てる
3 ビューを含むデータセットにアクセス制御を割り当てる
B. 1 データサイエンスチーム用のデータセットを作成する
2 Pll を除いて共有したいテーブルのビューを作成する
3 適切なプロジェクトレベルの IAM ロールをデータサイエンスチームのメンバーに割り当てる
4 ビューを含むデータセットにアクセス制御を割り当てる
5 ソースデータセットへのアクセスをビューに許可する
C. 1 ソースデータがあるデータセットから、Pll を除いて共有したいテーブルのマテリアライズドビューを作成します。
2 適切なプロジェクトレベルの IAM ロールをデータサイエンスチームのメンバーに割り当てます。 3. ビューを含むデータセットにアクセス制御を割り当てます。
D. 1. データサイエンスチーム用のデータセットを作成します。
2. Pll を除く、共有したいテーブルのマテリアライズドビューを作成します。
3. 適切なプロジェクトレベルの IAM ロールをデータサイエンスチームのメンバーに割り当てる
4 ビューを含むデータセットにアクセス制御を割り当てる
5 ソースデータセットへのアクセスをビューに許可する

正解：B

解説：
Explanation
This option can help minimize cost and time by using views and authorized datasets. Views are virtual tables defined by a SQL query that can exclude PII columns from the source tables. Views do not incur storage costs and do not duplicate data. Authorized datasets are datasets that have access to another dataset's data without granting direct access to individual users or groups. By creating a dataset for the data science team and creating views of tables that exclude PII, you can share only the relevant information with the team. By assigning an appropriate project-level IAM role to the members of the data science team, you can grant them access to the BigQuery service and resources. By assigning access controls to the dataset that contains the view, you can grant them access to query the views. By authorizing the view to access the source dataset, you can enable the view to read data from the source tables without exposing PII. The other options are not optimal for this scenario, because they either use materialized views instead of views, which incur storage costs and duplicate data (B, D), or do not create a separate dataset for the data science team, which makes it harder to manage access controls (A). References:
https://cloud.google.com/bigquery/docs/views
https://cloud.google.com/bigquery/docs/authorized-datasets

質問 # 118
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.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。
B. 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。
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.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。
D. 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。

正解：A

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 # 119
Case Study: 3 - JencoMart Case Study
Company Overview
JencoMart is a global retailer with over 10,000 stores in 16 countries. The stores carry a range of goods, such as groceries, tires, and jewelry. One of the company's core values is excellent customer service. In addition, they recently introduced an environmental policy to reduce their carbon output by 50% over the next 5 years.
Company Background
JencoMart started as a general store in 1931, and has grown into one of the world's leading brands known for great value and customer service. Over time, the company transitioned from only physical stores to a stores and online hybrid model, with 25% of sales online. Currently, JencoMart has little presence in Asia, but considers that market key for future growth.
Solution Concept
JencoMart wants to migrate several critical applications to the cloud but has not completed a technical review to determine their suitability for the cloud and the engineering required for migration. They currently host all of these applications on infrastructure that is at its end of life and is no longer supported.
Existing Technical Environment
JencoMart hosts all of its applications in 4 data centers: 3 in North American and 1 in Europe, most applications are dual-homed.
JencoMart understands the dependencies and resource usage metrics of their on-premises architecture.
Application Customer loyalty portal
LAMP (Linux, Apache, MySQL and PHP) application served from the two JencoMart-owned U.S.
data centers.
Database
* Oracle Database stores user profiles

* PostgreSQL database stores user credentials
-homed in US West

Authenticates all users
Compute
* 30 machines in US West Coast, each machine has:

* 20 machines in US East Coast, each machine has:
-core CPU

RAID 1)

Storage
* Access to shared 100 TB SAN in each location
* Tape backup every week
Business Requirements
* Optimize for capacity during peak periods and value during off-peak periods
* Guarantee service availably and support
* Reduce on-premises footprint and associated financial and environmental impact.
* Move to outsourcing model to avoid large upfront costs associated with infrastructure purchase
* Expand services into Asia.
Technical Requirements
* Assess key application for cloud suitability.
* Modify application for the cloud.
* Move applications to a new infrastructure.
* Leverage managed services wherever feasible
* Sunset 20% of capacity in existing data centers
* Decrease latency in Asia
CEO Statement
JencoMart will continue to develop personal relationships with our customers as more people access the web. The future of our retail business is in the global market and the connection between online and in-store experiences. As a large global company, we also have a responsibility to the environment through 'green' initiatives and polices.
CTO Statement
The challenges of operating data centers prevents focus on key technologies critical to our long- term success. Migrating our data services to a public cloud infrastructure will allow us to focus on big data and machine learning to improve our service customers.
CFO Statement
Since its founding JencoMart has invested heavily in our data services infrastructure. However, because of changing market trends, we need to outsource our infrastructure to ensure our long- term success. This model will allow us to respond to increasing customer demand during peak and reduce costs.
For this question, refer to the JencoMart case study.
The JencoMart security team requires that all Google Cloud Platform infrastructure is deployed using a least privilege model with separation of duties for administration between production and development resources. What Google domain and project structure should you recommend?

A. Create two G Suite accounts to manage users: one for development/test/staging and one for production. Each account should contain one project for every application.
B. Create two G Suite accounts to manage users: one with a single project for all development applications and one with a single project for all production applications.
C. Create a single G Suite account to manage users with each stage of each application in its own project.
D. Create a single G Suite account to manage users with one project for the development/test/staging environment and one project for the production environment.

正解：D

解説：
Note: The principle of least privilege and separation of duties are concepts that, although semantically different, are intrinsically related from the standpoint of security. The intent behind both is to prevent people from having higher privilege levels than they actually need Principle of Least Privilege: Users should only have the least amount of privileges required to
* perform their job and no more. This reduces authorization exploitation by limiting access to resources such as targets, jobs, or monitoring templates for which they are not authorized.
Separation of Duties: Beyond limiting user privilege level, you also limit user duties, or the
* specific jobs they can perform. No user should be given responsibility for more than one related function. This limits the ability of a user to perform a malicious action and then cover up that action.
References: https://cloud.google.com/kms/docs/separation-of-duties

質問 # 120
この質問については、ヘリコプターレーシングリーグ（HRL）のケーススタディを参照してください。クラウドインフラストラクチャの最近の会計監査では、ビデオのエンコードとトランスコーディングを行うために非常に多くのComputeEngineインスタンスが割り当てられていることがわかりました。これらの仮想マシンは、ワークロードの完了後に削除されなかったゾンビマシンであると思われます。アイドル状態のVMインスタンスのリストをすばやく取得する必要があります。あなたは何をするべきか？

A. Googleコンソールから、管理対象インスタンスグループ内のどのComputeEngineインスタンスがヘルスチェックプローブに応答しなくなったかを特定します。
B. gcloud Recommendationrコマンドを使用して、アイドル状態の仮想マシンインスタンスを一覧表示します。
C. 各Compute Engineインスタンスにログインし、分析のためにディスク、CPU、メモリ、およびネットワークの使用統計を収集します。
D. gcloud計算インスタンスリストを使用して、idle：trueラベルが設定されている仮想マシンインスタンスを一覧表示します。

正解：C

解説：
Reference: https://cloud.google.com/compute/docs/instances/viewing-and-applying-idle-vm-recommendations

質問 # 121
アプリケーション開発チームは、現在のログツールが新しいクラウドベース製品のニーズを満たしていないと考えています。彼らは、賭けツールがエラーを捕捉し、履歴ログデータを分析するのを助けることを望んでいます。ニーズに合ったソリューションを見つけるのを手助けしたい、何をすべきですか？

A. 彼らの要件を定義し、実行可能なログツールを評価するのに役立ちます。
B. 新しい機能を利用するために現在のツールをアップグレードするのに役立ちます。
C. ベストプラクティスのロギングに関するオンラインリソースのリストを送信します。
D. Google StackDriverロギングエージェントをダウンロードしてインストールするように指示します。

正解：A

解説：
Help them define their requirements and assess viable logging tools. They know the requirements and the existing tools' problems. While it's true StackDriver Logging and Error Reporting possibly meet all their requirements, there might be other tools also meet their need. They need you to provide expertise to make assessment for new tools, specifically, logging tools that can "capture errors and help them analyze their historical log data"

質問 # 122
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。データは適切に維持されておらず、時間とともに劣化しました。 Googleが推奨するプラクティスを使用して、会社データの異常を検出する必要があります。あなたは何をするべきか？

A. ファイルをCloud Storageにアップロードします。 Cloud Datalabを使用して、データを探索してクリーンアップします。
B. ファイルをCloud Storageにアップロードします。 Cloud Dataprepを使用して、データを探索してクリーンアップします。
C. 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、データを探索してクリーンアップします。
D. 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、データを探索してクリーンアップします。

正解：B

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

質問 # 123
あなたは、Compute Engine VMからの公衆インターネットアクセスが許可されていない、高度に安全な環境で働いています。オンプレミスファイルサーバーにアクセスするためのVPN接続がまだありません。 Compute Engineインスタンスに特定のソフトウェアをインストールする必要があります。どうやってソフトウェアをインストールすればいいですか。

A. 必要なインストールファイルをCloud Storageにアップロードし、ファイアウォールルールを使用してCloud StorageのIPアドレス範囲を除くすべてのトラフィックをブロックします。 gsutilを使用してファイルをVMにダウンロードしてください。
B. 必要なインストールファイルをCloud Sourceリポジトリにアップロードします。プライベートGoogleアクセスサブネットを使用して、サブネット上のVMを設定します。 VMに内部IPアドレスのみを割り当てます。 gcloudを使用してインストールファイルをVMにダウンロードします。
C. 必要なインストールファイルをクラウドソースリポジトリにアップロードし、ファイアウォールルールを使用してクラウドソースリポジトリのIPアドレス範囲以外のすべてのトラフィックをブロックします。 gsutilを使用してファイルをVMにダウンロードしてください。
D. 必要なインストールファイルをCloud Storageにアップロードしてください。プライベートGoogleアクセスサブネットを使用して、サブネット上のVMを設定します。 VMに内部IPアドレスのみを割り当てます。 gsutilを使用してインストールファイルをVMにダウンロードします。

正解：D

解説：
Reference:
https://cloud.google.com/vpc/docs/private-access-options#pga-supported

質問 # 124

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

正解：E

解説：
https://www.sans.org/reading-room/whitepapers/compliance/ways-reduce-pci-dss-audit-scope-tokenizing-cardholder-data-33194

質問 # 125
ケーススタディ：4-Dress4Winケーススタディ
会社概要
Dress4winは、ユーザーがウェブサイトや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できるようにするウェブベースの会社です。同社はまた、ユーザーとデザイナーや小売業者をつなぐアクティブなソーシャルネットワークも開拓しています。広告、eコマース、紹介、フリーミアムアプリモデルを通じて、サービスを収益化しています。
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とアプライアンスに成長しました。ただし、そのインフラストラクチャの容量は、アプリケーションの急速な成長には不十分です。この成長とイノベーションを加速したいという同社の要望により、Dress4winはパブリッククラウドへの完全な移行に取り組んでいます。
ソリューションのコンセプト
クラウドへの移行の最初のフェーズとして、Dress4winは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が単一の場所にあるため、災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、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不明です。
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の場所から提供されます。
データベース：
MySQL-ユーザーデータ、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

ストレージアプライアンス：
VMホストの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

リアルタイムのトレンド計算

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、監視、要塞ホスト、セキュリティスキャナー

ビジネス要件

生産のスケーリングされたパリティを使用して、信頼性が高く再現可能な環境を構築します。クラウドの一連のセキュリティとIdentity and Access Management（IAM）のベストプラクティスを定義して遵守することにより、セキュリティを向上させます。
新しいリソースの迅速なプロビジョニングにより、ビジネスの俊敏性とイノベーションのスピードを向上させます。
クラウドでのパフォーマンスのためにアーキテクチャを分析および最適化します。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ます。
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。緊急時の本番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本番環境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ます。
通信中および保管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の間の複数のVPN接続をサポートします。
CEOの声明
私たちの投資家は、現在のインフラストラクチャでコストを拡大および抑制できるかどうかを懸念しています。また、新しい競合他社がパブリッククラウドプラットフォームを使用して先行投資を相殺し、より優れた機能の開発に集中できるようになることを懸念しています。
CTOの声明
現在のインフラストラクチャに多額の投資を行ってきましたが、機器の多くが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開始する前に、新しいギアがラックに入れられるのを常に数週間待っています。私たちの交通パターンは、朝と週末の夜に最も高くなります。その他の時間帯は、容量の80％がアイドル状態です。
CFOの声明
現在、設備投資は四半期ごとの予測を上回っています。クラウドに移行すると、最初に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年間の総所有コスト（TCO）分析により、クラウド戦略は現在のモデルより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。
新しいアプリケーションエクスペリエンスの一部として、Dress4Wmを使用すると、顧客は自分の画像をアップロードできます。顧客は、これらの画像を表示できるユーザーを独占的に制御できます。お客様は最小限のレイテンシで画像をアップロードでき、ログイン時にメインアプリケーションページに画像をすばやく表示できる必要があります。Dress4Winはどの構成を使用する必要がありますか？

A. 分散ファイルシステムを使用して顧客のイメージを保存します。ストレージのニーズが増加するにつれて、永続ディスクやノードを追加します。各顧客に一意のIDを割り当てます。これにより、各ファイルの所有者属性が設定され、画像のプライバシーが確保されます。
B. Google Cloud Storageバケットに画像ファイルを保存します。顧客の一意のIDを含むCloud Storageのアップロードされた画像にカスタムメタデータを追加します。
C. 画像ファイルをGoogle Cloud Storageバケットに保存します。 Google Cloud Datastoreを使用して、各顧客のIDとその画像ファイルをマップするメタデータを維持します。
D. 分散ファイルシステムを使用して顧客の画像を保存します。ストレージのニーズが増加するにつれて、永続ディスクやノードを追加します。 Google Cloud SQLデータベースを使用して、各顧客のIDを画像ファイルにマップするメタデータを維持します。

正解：B

質問 # 126
実行中のGoogle Container Engineクラスタを有効にして、アプリケーションの需要の変化に応じて拡張できるようにします。
あなたは何をするべきか？

A. 次のコマンドを使用して、クラスター内のインスタンスにタグを追加します。
gcloud computeインスタンスadd-tags INSTANCE --tags enable --autoscaling max-nodes-10
B. 次のコマンドで新しいContainer Engineクラスターを作成します。
gcloud alpha container clusterはmycluster --enable-autocaling --min-nodes = 1 --max-nodes = 10を作成し、アプリケーションを再デプロイします。
C. 次のコマンドを使用して、Container Engineクラスターにノードを追加します。
gcloudコンテナクラスターはCLUSTER_NAMEのサイズを変更します-サイズ10
D. 次のコマンドで既存のContainer Engineクラスターを更新します。
gcloud alpha container cluster update mycluster --enable-autoscaling --min-nodes = 1 --max-nodes = 10

正解：A

解説：
説明
https://cloud.google.com/kubernetes-engine/docs/concepts/cluster-autoscaler Cluster autoscaling
--enable-autoscaling
Enables autoscaling for a node pool.
Enables autoscaling in the node pool specified by --node-pool or the default node pool if --node-pool is not provided.
Where:
--max-nodes=MAX_NODES
Maximum number of nodes in the node pool.
Maximum number of nodes to which the node pool specified by --node-pool (or default node pool if unspecified) can scale.

質問 # 127

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

正解：A

解説：
https://cloud.google.com/solutions/disaster-recovery-cookbook

質問 # 128
チームの開発者の1人が、以下のDockerfileを使用してGoogle Container Engineでアプリケーションをデプロイしました。彼らは、アプリケーションの展開に時間がかかりすぎると報告しています。

このDockerファイルを最適化して、アプリケーションの機能に悪影響を与えることなく、配備時間を短縮したいとします。どちらの行動をとるべきですか？ 2つの回答を選択

A. Alpine Linuxのようなスリムなベースイメージを使用してください。
B. requirements.txtから依存関係を削除します。
C. パッケージの依存関係（Pythonとpip）がインストールされた後にソースをコピーします。
D. pipを実行した後にPythonを削除します。
E. Google Container Engineノードプールには、より大きなマシンタイプを使用してください。

正解：A、C

解説：
The speed of deployment can be changed by limiting the size of the uploaded app, limiting the complexity of the build necessary in the Dockerfile, if present, and by ensuring a fast and reliable internet connection.
Note: Alpine Linux is built around musl libc and busybox. This makes it smaller and more resource efficient than traditional GNU/Linux distributions. A container requires no more than 8 MB and a minimal installation to disk requires around 130 MB of storage. Not only do you get a fully-fledged Linux environment but a large selection of packages from the repository.
References: https://groups.google.com/forum/#!topic/google-appengine/hZMEkmmObDU
https://www.alpinelinux.org/about/

質問 # 129
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. 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。
B. 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。
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. 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。
E. 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。
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、D、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 # 130
OSパッケージの依存関係をインストールするための管理対象インスタンスグループと起動スクリプトの作成を自動化する必要があります。インスタンスグループ内のVMの起動時間を最小限に抑える必要があります。
あなたは何をするべきか？

A. Puppetを使用して管理対象インスタンスグループを作成し、OSパッケージの依存関係をインストールします。
B. すべてのOSパッケージの依存関係を持つカスタムVMイメージを作成します。 Deployment Managerを使用して、VMイメージを含む管理対象インスタンスグループを作成します。
C. Deployment Managerを使用して管理対象インスタンスグループを作成し、Ansibleを使用してOSパッケージの依存関係をインストールします。
D. Terraformを使用して管理対象インスタンスグループを作成し、起動スクリプトを使用してOSパッケージの依存関係をインストールします。

正解：B

解説：
Explanation
"Custom images are more deterministic and start more quickly than instances with startup scripts. However, startup scripts are more flexible and let you update the apps and settings in your instances more easily."
https://cloud.google.com/compute/docs/instance-templates/create-instance-templates#using_custom_or_public_i

質問 # 131
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 Cloud Dataproc
B. Google Compute Engine
C. Google Container Engine
D. Google Cloud Dataflow

正解：A

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 # 132
Gitソースリポジトリに格納されているプロジェクトの継続的な展開パイプラインを構築しており、本番環境への展開中にコードの変更を確実に検証できるようにしたいと考えています。あなたは何をするべきか？

A. Jenkinsを使用して、ステージングブランチとマスターブランチを構築します。完全なロールアウトを実行する前に、10％のユーザーに対して本番環境への変更を構築してデプロイします。
B. 変更を簡単にロールバックできるように、Spinnakerを使用して赤/黒の展開戦略を使用してビルドをプロダクションに展開します。
C. Jenkinsを使用してリポジトリ内のタグを監視します。テスト用にステージングタグをステージング環境にデプロイします。
テスト後、リポジトリに本番用のタグを付けて、本番環境にデプロイします。
D. Spinnakerを使用してビルドをプロダクションにデプロイし、プロダクションデプロイメントでテストを実行します。

正解：C

解説：
Reference: https://github.com/GoogleCloudPlatform/continuous-deployment-on-kubernetes/blob/master/ README.md

質問 # 133
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