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）Compute Engine

（B）Google Kubernetes Engine

（C）GKE On-Prem

（D）App Engine

（A）クラウドNATソリューションを実装して、外部IPアドレスの必要性を完全に排除します。

（B）constraints /compute.vmExternalIpAccessに制約を設定して組織ポリシーを設定します。承認されたインスタンスをallowedValuesリストにリストします。

（C）カスタムモードで新しいVPCを作成します。承認されたインスタンスの新しいサブネットを作成し、この新しいサブネット上のインターネットゲートウェイへのデフォルトルートを設定します。

（D）すべてのVPCのデフォルトルートを削除します。承認されたすべてのインスタンスを、インターネットゲートウェイへのデフォルトルートを持つ新しいサブネットに移動します。

（A）BigQuery データセットにすべてのデータをインポートするように外部パートナーに依頼する データフロー パイプラインを作成してデータを新しいテーブルにコピーする データフロー バケットの一部として、Pll データを含む列のすべてのデータをスキップする

（B）外部パートナーに Cloud Storage にデータをアップロードするよう依頼する バケットのバケット ロックを構成する バケットからデータを読み取るための Dataflow パイプラインを作成する パイプラインの一部として、Cloud Data Loss Prevention (Cloud DIP) API を使用してPll データを削除する 結果を BigQuery に保存する

（C）データフロー パイプラインを作成して、外部ソースからデータを取得します。パイプラインの一部として、Cloud Data Loss Prevention（Cloud DLP）API を使用して Pll データを削除し、結果を BigQuery に保存します

（D）データフロー パイプラインを作成して、外部ソースからデータを取得します。パイプラインの一部として、すべての非 PII データを BigQuery に保存し、すべての Pll データを保持ポリシーが設定された Cloud Storage バケットに保存します。

（A）ロードバランサのヘルスチェックがインスタンスグループ内のインスタンスに到達できるようにするファイアウォールルールが存在することを確認します。

（B）HTTP / HTTPSのソーストラフィックがロードバランサに到達できるようにするファイアウォールルールが存在することを確認します。

（C）各インスタンスにパブリックIPを割り当て、ロードバランサがインスタンスのパブリックIPに到達できるようにファイアウォールルールを構成します。

（D）ロードバランサの名前で各インスタンスにタグを作成します。 ロードバランサの名前をソースとして、インスタンスタグを宛先としてファイアウォールルールを構成します。

（A）以下を実行します。
1) n1-standard-4 タイプのマシンを使用して Kubernetes Engine (GKE) クラスターを作成します。
2) すべての依存関係を含むマスター ブランチから Docker イメージを構築し、「最新」のタグを付けます。
3) imagePullPolicy を「Always」に設定して、デフォルトの名前空間に Kubernetes デプロイメントを作成します。ポッドを再起動して、新しい運用リリースを自動的にデプロイします。

（B）以下を実行します。
1) n1-standard-1 タイプのマシンでマネージド インスタンス グループを作成します。
2) すべての依存関係を含む Compute Engine イメージを本番ブランチから構築し、Python アプリを自動的に起動します。
3) Compute Engine イメージを再構築し、インスタンス テンプレートを更新して新しい本番リリースをデプロイします。

（C）以下を実行します。
1) f1-micro タイプのマシンでマネージド インスタンス グループを作成します。
2) 起動スクリプトを使用してリポジトリのクローンを作成し、運用ブランチをチェックアウトし、依存関係をインストールして、Python アプリを起動します。
3) インスタンスを再起動して、新しい運用リリースを自動的にデプロイします。

（D）以下を実行します。
1) n1-standard-1 タイプのマシンを使用して Kubernetes Engine クラスターを作成します。
2) すべての依存関係を含む本番ブランチから Docker イメージをビルドし、バージョン番号でタグ付けします。
3) ステージング名前空間で imagePullPolicy を「IfNotPresent」に設定して Kubernetes デプロイメントを作成し、テスト後に実稼働名前空間にプロモートします。

（A）TomcatとNginxのマネージドインスタンスグループを実装します。 MySQLをCloudSQLに、RabbitMQをCloud Pub / Subに、HadoopをCloud Dataprocに、NASをCloudStorageに移行します。

（B）TomcatとNginxのマネージドインスタンスグループを実装します。 MySQLをCloudSQLに、RabbitMQをCloud Pub / Subに、HadoopをCloud Dataprocに、NASを永続ディスクストレージを備えたComputeEngineに移行します。

（C）RabbitMQをCloud Pub / Subに、HadoopをBigQueryに、NASを永続ディスクストレージを備えたコンピューティングエンジンに移行します。 Tomcatをデプロイし、DeploymentManagerを使用してNginxをデプロイします。

（D）WebアプリケーションレイヤーをApp Engineに、MySQLをCloud Datastoreに、NASをCloudStorageに移行します。 RabbitMQをデプロイし、DeploymentManagerを使用してHadoopサーバーをデプロイします。

（A）Transfer ApplianceがGCPにファイルを複製できることを確認します。 Transfer Applianceに障害が発生した場合にCloud VPNがネットワーク間で安全な接続を確立できることを確認します。

（B）転送アプライアンスがファイルをGCPに複製できることを確認します。 Transfer Applianceに障害が発生した場合、直接ピアリングによってネットワーク間に安全な接続を確立できることを確認します。

（C）Dedicated InterconnectがGCPにファイルを複製できることを確認してください。 Dedicated Interconnectに障害が発生した場合、直接ピアリングがネットワーク間で安全な接続を確立できることを確認してください。

（D）Dedicated InterconnectがファイルをGCPに複製できることを確認します。 専用インターコネクトに障害が発生した場合にCloud VPNがネットワーク間で安全な接続を確立できることを確認します。

（A）Google KubernetesEngineを使用してグローバルロードバランサーを構成します。

（B）グローバルロードバランサーとGoogle KubernetesEngineを使用してAnthosのIngressを構成します。

（C）グローバルロードバランサーとGoogle KubernetesEngineを使用してkubemciを構成します。

（D）ComputeEngineインスタンスを実行しているマネージドインスタンスグループに接続されたグローバルロードバランサーを構成します。

（A）すべてのデータを1つのリージョンに移動してから、Google CloudDataprocクラスターを起動してジョブを実行します。

（B）各リージョンでクラスターを起動して生データを前処理して圧縮し、データをリージョンバケットに移動し、CloudDataprocクラスターを使用してjoを終了します

（C）各リージョンでクラスターを起動して生データを前処理および圧縮してから、データをマルチリージョンバケットに移動し、Dataprocクラスターを使用してジョブを終了します。

（D）すべてのデータを1つのゾーンに移動してから、CloudDataprocクラスターを起動してジョブを実行します。

（A）サービスレベルインジケーターとしてCPU使用率とリクエストレイテンシーを作成します。

（B）サーバーの稼働時間とエラー率をサービスレベルの指標として作成します。

（C）サービスレベルインジケーターとしてリクエストレイテンシとエラー率を作成します。

（D）サービスレベルインジケーターとしてGKECPU使用率とメモリ使用率を作成します。

（A）1.インスタンスの自動ストレージ増加を有効にします。
2. CPU使用率が75％を超えたときにStackdriverアラートを作成し、インスタンスタイプを変更してCPU使用率を減らします。
3.複製ラグに対するStackdriverアラートを作成し、データベースを断片化して複製時間を短縮します。

（B）1.インスタンスの自動ストレージ増加を有効にします。
2.インスタンスタイプを32コアマシンタイプに変更して、CPU使用率を75％未満に保ちます。
3.複製ラグに対するStackdriverアラートを作成し、データベースを断片化して複製時間を短縮します。

（C）1.ストレージが75％を超えたときにStackdriverアラートを作成し、インスタンスで使用可能なストレージを増やしてスペースを増やします。
2. memcachedを展開してCPUの負荷を軽減します。
3.複製の遅れに対するStackdriverアラートを作成し、インスタンスの種類を32コアのコンピューターの種類に変更して、複製の遅れを減らします。

（D）1.ストレージが75％を超えたときにStackdriverアラートを作成し、インスタンス上の使用可能なストレージを増やしてスペースを増やします。
2. memcachedを展開してCPUの負荷を軽減します。
3.インスタンスタイプを32コアのマシンタイプに変更して、レプリケーションの遅延を減らします。

（A）部門ごとに Google グループを作成し、すべての部門メンバーをそれぞれのグループに追加します 部門ごとにフォルダを作成し、それぞれのグループにフォルダ レベルで必要な 1AM 権限を付与します それぞれのフォルダの下にプロジェクトを追加します

（B）すべての部門メンバーに、それぞれのプロジェクトに必要な 1AM 権限を付与します

（C）部門ごとにフォルダーを作成し、部門の各メンバーに必要な 1AM 権限をフォルダー レベルで付与します。各部門のすべてのプロジェクトをそれぞれのフォルダーの下に構造化する

（D）部門ごとに Google グループを作成し、すべての部門メンバーをそれぞれのグループに追加します。それぞれのプロジェクトに必要な I AM 権限を各グループに付与します。

（A）サービスで使用するすべてのサードパーティシステムが高負荷を処理できることを確認します。

（B）負荷テストツールによる再生のために、すべてのトランザクションを記録するためのプロダクションサービスをインストルメントします。

（C）負荷テストでCloud Bigtableのパフォーマンスが検証されていることを確認します。

（D）負荷テストツールが運用環境に対して定期的に実行されるようにスケジュールを設定します。

（E）負荷テスト環境に使用する別のGoogle Cloudプロジェクトを作成します。

（F）詳細なロギングとメトリック収集を使用して、負荷テストツールとターゲットサービスを計測します。

（A）データウェアハウスとしてCloud DataprocHiveを使用します。データを事前に設定されたHiveテーブルに直接ストリーミングします。 Pigスクリプトを使用してデータを分析します。

（B）データウェアハウスとしてBigQueryを使用します。すべての車両をネットワークに接続し、gcloudを使用してgzipファイルをMulti-Regional CloudStorageバケットにアップロードします。分析とレポートにはGoogleDataStudioを使用します。

（C）データウェアハウスとしてCloud DataprocHiveを使用します。 gzipファイルをMultiRegionalCloudStorageバケットにアップロードします。 gcloudを使用してこのデータをBigQueryにアップロードします。分析とレポートにはGoogledataStudioを使用します。

（D）データウェアハウスとしてBigQueryを使用します。すべての車両をネットワークに接続し、Cloud Pub / SubとCloudDataflowを使用してデータをBigQueryにストリーミングします。分析とレポートにはGoogleDataStudioを使用します。

（A）リクエストのレイテンシーを収集するために、デフォルトのistioプロファイルを使用してistioを再インストールします。クラウドコンソールでマイクロサービス間のテレメトリを評価します。

（B）クラウドコンソールのサービスメッシュ視覚化を使用して、マイクロサービス間のテレメトリを検査します。

（C）Anthos Config Managementを使用して、関連するクラスター名前空間を選択するnamespaceSelectorを作成します。 Google KubernetesEngineのGoogleCloud Consoleページで、ワークロードにアクセスし、名前空間でフィルタリングします。フィルタリングされたワークロードの構成を検査します。

（D）Anthos Config Managementを使用して、関連するクラスターを選択するClusterSelectorを作成します。 Google KubernetesEngineのGoogleCloud Consoleページで、ワークロードを表示し、クラスターでフィルター処理します。フィルタリングされたワークロードの構成を検査します。