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）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）推奨事項の履歴と推奨事項の結果を BigQuery に保存し、トレーニング データとして使用します。

（B）機械学習モデルのトレーニングを Cloud GPU から Cloud TPU に移行し、より良い結果をもたらすロードマップを構築します。

（C）Compute Engine のアナウンスを監視して、新しい CPU アーキテクチャが利用可能になったときにすぐにモデルをデプロイしてパフォーマンスを向上させます。

（D）モデルの効率を分析するために、Cloud Machine Learning Engine のパフォーマンス指標を Stackdriver から BigQuery にエクスポートします。

（A）Google Data Studio を BigQuery に接続します。ユーザーのディメンションと、ユーザーあたりのクエリ数の指標を作成します。

（B）すべてのジョブを一覧表示するには、「bq show」を使用します。ジョブごとに、「bq Is」を使用してジョブ情報を一覧表示し、必要な情報を取得します。

（C）BigQuery インターフェースで、JOBS テーブルに対してクエリを実行して必要な情報を取得します。

（D）Cloud Audit Logging を使用して Cloud Audit Logging を表示し、クエリ操作にフィルタを作成して必要な情報を取得します。

（A）1. 新しいソースの変更に対して Cloud Build でトリガーを構成します。
2. トリガーはビルド ジョブを呼び出し、マイクロサービスのコンテナ イメージをビルドします。
3. イメージにバージョン番号のタグを付け、Cloud Storage にプッシュします。

（B）1 1 分ごとにリポジトリをチェックするスケジューラ ジョブを作成します。
2. 新しい変更がある場合は、Cloud Build を呼び出してマイクロサービスのコンテナ イメージをビルドします。
3. 現在のタイムスタンプを使用してイメージにタグを付け、Artifact Registry にプッシュします。

（C）1. Cloud Build で新しいソースの変更に対するトリガーを構成します。
2. Cloud Build を呼び出して各マイクロサービスのコンテナ イメージをビルドし、コード コミット ハッシュを使用してタグ付けします。
3. イメージを Artifact Registry にプッシュします。

（D）1. 新しいソースの変更に対して Cloud Build でトリガーを構成します。
2. Cloud Build を呼び出してコンテナ イメージを 1 つビルドし、そのイメージに「latest」というラベルのタグを付けます。
3. イメージを Artifact Registry にプッシュします。

（A）デバッグ VM をイメージにエクスポートし、そのイメージをローカル サーバーで実行すると、カーネル ログ メッセージがネイティブ スクリーンに表示されます。

（B）gcloud または Cloud Console を使用してシリアル コンソールに接続し、ログを確認します。

（C）API または Cloud Console を使用してデバッグ GCE アクティビティ ログを読み取ります。

（D）障害時間に合わせて Google Stackdriver タイムラインを調整し、バッチ サーバーのメトリックを観察します。

（E）Stackdriver Logging を使用してモジュールのログエントリを検索します。

（F）アクティビティ ログを使用して、障害が発生したサーバーのライブ マイグレーション イベントが発生したかどうかを識別します。

（A）Cloud Run の Google Cloud Console ページで、開発ブランチの Cloud Build を使用して継続的なデプロイを設定します。Cloud Build トリガーの一部として、新しいバージョンに送信するトラフィックの割合で置換変数 TRAFFIC_PERCENTAGE を構成します。

（B）新しいバージョンで新しいサービスを Cloud Run にデプロイします。両方のサービスの前に Cloud Load Balancing インスタンスを追加します。

（C）Google Cloud Console で、Cloud Run 上のアプリケーションの新しいバージョンを指す新しいサービスを使用して Traffic Director を構成します。トラフィックのごく一部をアプリケーションの新しいバージョンに送信するように Traffic Director を構成します。

（D）新しいバージョンを使用して、新しいリビジョンを Cloud Run にデプロイします。リビジョン間のトラフィックの割合を構成します。

（A）gcloud を使用して Kubernetes クラスタを作成します。 kubect1 を使用してデプロイメントを作成します。

（B）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。

（C）gcloud を使用して Kubernetes クラスタを作成します。Deployment Manager 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。Deployment Manager を使用してデプロイメントを作成します。

（A）Google Cloud Platformのセキュリティ情報からCVEを読んで影響を理解してください

（B）CVE に関するサポート ケースを開き、サポート エンジニアとチャットします。

（C）CVE に関する質問を Google Cloud ディスカッション グループに投稿して説明を受けてください。

（D）CVE に関する質問を Stack Overflow に投稿して説明を受けてください。

（E）影響を理解するには、Google Cloud ステータス ダッシュボードから CVE を読んでください。

（A）次の操作を実行します。
1) n1-standard-1 タイプのマシンで Kubernetes Engine クラスタを作成します。
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」に設定した Kubernetes デプロイメントを作成し、テスト後に本番環境名前空間に昇格します。

（B）次の操作を実行します。
1) n1-standard-4 タイプのマシンで Kubernetes Engine (GKE) クラスタを作成します。
2) すべての依存関係を含むマスター ブランチから Docker イメージをビルドし、「latest」のタグを付けます。
3) デフォルトの名前空間に、imagePullPolicyを次のように設定したKubernetesデプロイメントを作成します。
"いつも"。
ポッドを再起動して、新しい本番リリースを自動的にデプロイします。

（C）次の操作を実行します。
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み、Python アプリを自動的に起動する Compute Engine イメージを本番ブランチからビルドします。
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。

（D）次の操作を実行します。
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を複製し、本番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、新しい本番リリースを自動的にデプロイします。

（A）Google Cloud Functions、Google Cloud Pub/Sub、Google Cloud Deployment Manager

（B）Google Cloud Storage、Google Cloud Dataflow、Google Compute Engine

（C）Google Kubernetes レジストリ、Google Container Engine、Google HTTP(S) ロードバランサ

（D）Google Cloud Storage、Google App Engine、Google ネットワーク ロードバランサ

（A）Deployment Manager を使用してプロビジョニングを自動化します。Stackdriver を使用してテストを監視およびデバッグします。

（B）自動化されたスクリプトを使用して、サービスのプロビジョニングを自動化します。アクティビティ ログを使用してテストを監視およびデバッグします。

（C）gcloud スクリプトを使用してサービスのプロビジョニングを自動化します。アクティビティ ログを使用してテストを監視およびデバッグします。

（D）Deployment Manager を使用してサービスのプロビジョニングを自動化します。アクティビティ ログを使用してテストを監視およびデバッグします。

（A）クラウドスパナー

（B）ビッグクエリ

（C）クラウド ビッグテーブル

（D）クラウド データストア

（A）ホーム セクションのアクティビティ ページに移動します。カテゴリをデータ アクセスに設定し、VM の作成エントリを検索します。

（B）プロジェクト SSH キーを使用して GCE インスタンスに接続します。システム ログで以前のログインを特定し、プロジェクト所有者のリストと照合します。

（C）コンソールのログ記録セクションで、ログ記録セクションとして GCE Network を指定します。Create Insert エントリを検索します。

（D）Stackdriver アラート コンソールで Create VM エントリを検索します。

（A）Swagger (オープン API 仕様) フレームワークで Google App Engine を使用します。一般向けの API に重点を置きます。

（B）Swagger (Open API 仕様) フレームワークを備えた Tomcat コンテナで Google Container Engine を使用します。ディーラーとパートナー向けの API に重点を置きます。

（C）Django Python コンテナで Google Container Engine を使用します。一般向けの API に重点を置きます。

（D）Google Cloud Endpoints で Google App Engine を使用します。ディーラーとパートナー向けの API に重点を置きます。

（E）JAX-RS Jersey Java ベースのフレームワークで Google App Engine を使用します。一般向けの API に重点を置きます。

（A）EHR のユーザー向けアプリケーションには Firebase 認証を使用します。

（B）すべての Kubernetes ワークロードに GKE プライベート クラスタを使用します。

（C）Google Cloud コンプライアンス ページの準拠製品リストと照らし合わせて、EHR の製品使用状況を確認します。

（D）EHR に、Google Cloud とのビジネスアソシエイト契約 (BAA) を締結するようアドバイスします。

（E）Prometheus を実装して、EHR の Web ベース アプリケーションでのセキュリティ侵害を検出し、防止します。

（A）Cloud Platform Console で永続ディスクのサイズを増やし、Linux の fdisk コマンドを使用して新しいスペースが使用可能であることを確認します。

（B）Cloud Platform Console で、仮想マシンに接続された新しい永続ディスクを作成し、フォーマットしてマウントし、ファイルを新しいディスクに移動するようにデータベース サービスを構成します。

（C）仮想マシンをシャットダウンし、Cloud Platform Console を使用して永続ディスクのサイズを増やしてから、仮想マシンを再起動します。

（D）Cloud Platform Console で永続ディスクのサイズを増やし、Linux で resize2fs コマンドを使用します。

（E）Cloud Platform Console で、永続ディスクのスナップショットを作成し、そのスナップショットを新しい大きなディスクに復元し、古いディスクをアンマウントして新しいディスクをマウントし、データベース サービスを再起動します。

（A）Cloud Monitoring で稼働時間アラートを設定する

（B）マネージドインスタンスグループのヘルスチェックを構成する

（C）アプリケーションが利用可能かどうかを確認するスケジュールされたタスクを作成します

（D）Pod仕様でライブネスプローブと準備プローブを構成する

（A）1. オフィス ネットワークへのクラウド VPN を作成します。
2. オンプレミス ホストのプライベート Google アクセスを構成します。

（B）1. ソース範囲の仮想プライベートクラウド (VPC) ネットワーク内のすべてのインスタンスに対してファイアウォール ルールを作成します。
2. オフィス ネットワークのクラスレス ドメイン間ルーティング (CIDR) を使用します。

（C）1. バケットから IAM 権限を削除する Cloud Function と、バケットに IAM 権限を追加する別の Cloud Function を作成します。
2. Cloud Scheduler を使用して Cloud Functions をスケジュールし、業務開始時に権限を追加し、業務終了時に権限を削除します。

（D）1. バケットを含むプロジェクトを含む VPC Service Controls 境界を作成します。
2. オフィス ネットワークの CIDR を使用してアクセス レベルを作成します。