Professional-Cloud-Architect日本語 無料問題集「Google Certified Professional - Cloud Architect (GCP) (Professional-Cloud-Architect日本語版)」

（A）優先度 100 の出力ルールを作成して、Active Directory トラフィックを許可します。優先度 1000 の暗黙的な出力拒否ルールを使用して、すべてのインスタンスのすべてのトラフィックをブロックします。

（B）優先度 1000 の出力ルールを作成して、Active Directory トラフィックを許可します。優先度 100 の暗黙的な出力拒否ルールを使用して、すべてのインスタンスのすべてのトラフィックをブロックします。

（C）すべてのインスタンスのすべてのトラフィックを拒否する、優先度 100 の出力ルールを作成します。すべてのインスタンスの Active Directory トラフィックを許可する、優先度 1000 の別の出力ルールを作成します。

（D）すべてのインスタンスのすべてのトラフィックを拒否する、優先度 1000 の出力ルールを作成します。すべてのインスタンスの Active Directory トラフィックを許可する、優先度 100 の別の出力ルールを作成します。

（A）異なるゾーンにアクティブインスタンスとスタンバイインスタンスがある非管理インスタンスグループを使用し、リージョン永続ディスクを使用し、インスタンスの前でネットワークロードバランサを使用します。

（B）異なるゾーンにアクティブインスタンスとスタンバイインスタンスがある非管理インスタンスグループを使用し、リージョン永続ディスクを使用し、インスタンスの前で HTTP ロードバランサを使用します。

（C）複数のゾーンのインスタンスを含むマネージド インスタンス グループを使用し、Cloud Filestore を使用し、インスタンスの前でネットワーク ロードバランサを使用します。

（D）複数のゾーンのインスタンスを含むマネージド インスタンス グループを使用し、Cloud Filestore を使用し、インスタンスの前で HTTP ロードバランサを使用します。

（A）1) gsutil -m を使用して、すべてのファイルを Cloud Storage にアップロードします。
2) CRC32Cハッシュを計算するカスタムJavaアプリケーションを開発する
3) gsutil ls -L gs://[YOUR_BUCKET_NAME]を使用して、アップロードされたファイルのCRC32Cハッシュを収集します。
4)ハッシュを比較する

（B）1) gsutil -m を使用して、すべてのファイルを Cloud Storage にアップロードします。
2) gsutil cpを使用してアップロードしたファイルをダウンロードします。
3) Linux diffを使用してファイルの内容を比較する

（C）1) Linux shasumを使用してアップロードするファイルのダイジェストを計算する
2) gsutil -mを使用してすべてのファイルをクラウドストレージにアップロードします。
3) gsutil cpを使用してアップロードしたファイルをダウンロードします。
4) Linux shasumを使用してダウンロードしたファイルのダイジェストを計算します。5.ハッシュを比較します。

（D）1)gsutil -m を使用して、すべてのファイルを Cloud Storage にアップロードします。
2)gsutil hash -c FILE_NAMEを使用して、オンプレミスのすべてのファイルのCRC32Cハッシュを生成します。
3)gsutil ls -L gs://[YOUR_BUCKET_NAME]を使用して、アップロードされたファイルのCRC32Cハッシュを収集します。
4)ハッシュを比較する

（A）フィルターを metric.label.state = 'used' に変更します

（B）指標識別子を agent.googleapis.com/memory/bytes_used に変更します。

（C）ファイラーを metric.label.state = 'free' に変更し、ターゲット使用率レベルを 20 に変更します。

（D）ターゲットタイプをDELTA_PER_MINUTEに変更します。

（A）グリーンブルーデプロイメントモデルを導入します。

（B）QA 環境をカナリアリリースに置き換えます。

（C）プラットフォームのリレーショナル データベース システムを NoSQL データベースに置き換えます。

（D）モノリシック プラットフォームをマイクロサービスに分割します。

（E）プラットフォームのリレーショナル データベース システムへの依存を減らします。

（A）Google はすでにさまざまな認定を取得しており、ネイティブ機能を使用する場合に「パスオン」コンプライアンスを提供しているため、Web アプリケーションでは Google Cloud Platform のネイティブ機能とサービスのみを使用するようにしてください。

（B）アプリケーション内で使用されている各サービスに対して、GCPConsole 内の関連する GDPR コンプライアンス設定を有効にします。

（C）GDPR 要件を満たす Web アプリケーション内のデータのセキュリティの設計を定義します。

（D）コンプライアンスのギャップを検出するために、Cloud Security Scanner がテスト計画戦略の一部であることを確認します。

（A）すべてのプロジェクトで Cloud Identity-Aware Proxy を有効にし、管理者のグループをメンバーとして追加します。

（B）GCP Console のアクティビティ ページと Stackdriver Logging を使用して、必要な分析情報を提供します。

（C）Stackdriver Trace を使用してトレース リスト分析を作成します。

（D）Stackdriver Monitoring を使用して、プロジェクトのアクティビティに関するダッシュボードを作成します。

（A）Cloud Platform Console で、アップタイム サーバーの IP アドレスのリストをダウンロードし、受信ファイアウォール ルールを作成します。

（B）値が GoogleStackdriverMonitoring-UptimeChecks (https://cloud.google.com/monitoring) と一致する場合に User-Agent HTTP ヘッダーをパススルーするようにロードバランサを構成します。

（C）すべてのレガシー ウェブ サーバーに Stackdriver エージェントをインストールします。

（D）値が GoogleStackdriverMonitoring-UptimeChecks (https://cloud.google.com/monitoring) と一致する場合に、user-Agent HTTP ヘッダーを含むリクエストを許可するようにレガシー ウェブ サーバーを構成します。

（A）ネットワーク ロードバランサを作成します。非プリエンプティブ Compute Engine インスタンスを使用します。

（B）ネットワーク ロードバランサを作成します。プリエンプティブ Compute Engine インスタンスを使用します。

（C）マネージド インスタンス グループと自動スケーリング ポリシーを使用してグローバル ロードバランサを作成します。プリエンプティブ Compute Engine インスタンスを使用します。

（D）マネージド インスタンス グループと自動スケーリング ポリシーを使用してグローバル ロードバランサを作成します。非プリエンプティブ Compute Engine インスタンスを使用します。

（A）Cloud Spannerはグローバルに分散されているため

（B）Cloud Firestoreはデバイス間でリアルタイム同期を提供するため

（C）Cloud SQL は完全に管理されたリレーショナル データベースであるため

（D）BigQuery。表形式のデータの大規模な処理向けに設計されているため

（A）次のコマンドを使用して、既存の Container Engine クラスターを更新します。
gcloud alpha コンテナ クラスタは mycluster を更新します --enable-autoscaling --min-nodes=1 --max-nodes=10

（B）次のコマンドを使用して新しい Container Engine クラスタを作成し、アプリケーションを再デプロイします:gcloud alpha container clusters create mycluster --enable-autocaling --min-nodes=1 --max-nodes=10。

（C）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

（D）次のコマンドを使用して、Container Engine クラスターに追加のノードを追加します。
gcloud コンテナ クラスタのサイズ変更 CLUSTER_NAME --size 10

（A）グローバル転送ルールを作成します。SSL プロキシ バランシングを構成します。

（B）適切なインスタンス グループとインスタンスを作成します。SSL プロキシ負荷分散を構成します。

（C）URL マップを使用してクロスリージョン ロード バランサーを作成します。

（D）URL マップを使用して HTTPS ロードバランサーを作成します。

（A）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を除く共有したいテーブルのビューを作成する
3 データサイエンスチームのメンバーに適切なプロジェクトレベルのIAMロールを割り当てる
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 ビューにソースデータセットへのアクセスを許可する

（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. データサイエンスチームのメンバーに適切なプロジェクトレベルのIAMロールを割り当てる
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 ビューにソースデータセットへのアクセスを許可する

（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。
2. データ サイエンス チームのメンバーに適切なプロジェクト レベルの IAM ロールを割り当てます。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 ソースデータがあるデータセットから、Pllを除く共有したいテーブルのビューを作成します。
2 データサイエンスチームのメンバーに適切なプロジェクトレベルのIAMロールを割り当てる
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

（A）Google クラウド ストレージ

（B）Google クラウド データストア

（C）Google Cloud Bigtable

（D）Google Cloud SQL

（A）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。

（B）Dress4Win では、利用可能な最高の RAM 対 CPU 比率を提供するマシン タイプにアプリケーション サーバーを展開することを推奨します。

（C）Dress4Win では、利用可能な最小のインスタンスを使用して本番環境にデプロイし、時間の経過とともに監視し、目的のパフォーマンスが達成されるまでマシン タイプをスケールアップすることをお勧めします。

（D）アプリケーション サーバー仮想マシンに関連付けられている仮想コアと RAM の数を特定し、それらをクラウド内のカスタム マシン タイプに合わせて調整し、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。