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Professional-Cloud-Architect-JPN PDF DEMO:QUESTION NO: 1 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、フィールド内の2,000万台すべての車両をクラウドに接続することを計画し ています。これにより、1時間あたり40 TBで1秒あたり600万レコードのボリュームが増加します。データ取り込みをどのように設 計する必要がありますか? A.車両はGCSに直接データを書き込みます。 B.車両はGoogle Cloud Pub / Subに直接データを書き込みます。 C.車両はデータをGoogle BigQueryに直接ストリーミングします。 D.車両は引き続き既存のシステム(FTP)を使用してデータを書き込みます。 Answer: C 説明 ストリーミングデータは、テーブルへの最初のストリーミング挿入から数秒以内にリアルタ イム分析に使用できます。 ジョブを使用してデータをBigQueryに読み込む代わりに、tabledata()。insertAll()メソ ッドを使用して、一度に1レコードずつデータをBigQueryにストリーミングすることを選択 できます。このアプローチにより、ロードジョブの実行を遅らせることなく、データを照会 できます。 参照:https://cloud.google.com/bigquery/streaming-data-into-bigquery
QUESTION NO: 2 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2,000万台の車両は世界中に散らばっています。車両の位置に基づいて、その テレメトリデータはGoogle Cloud Storage(GCS)地域バケット(米国、ヨーロッパ、またはアジア)に保存されます。 CTOは、生のテレメトリデータに関するレポートを実行して、車両が100 Kマイル後に故障した理由を判断するように求めています。 このジョブをすべてのデータで実行する必要があります。このジョブを実行する最も費用対 効果の高い方法は何ですか? A.すべてのデータを1つのゾーンに移動し、Cloud Dataprocクラスターを起動してジョブを実行します。 B.すべてのデータを1つのリージョンに移動してから、Google Cloud Dataprocクラスターを起動してジョブを実行します。 C.各領域でクラスターを起動して未処理データを前処理および圧縮し、データを複数領域バ 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.各領域でクラスターを起動して未処理データを前処理および圧縮し、データを領域バケッ トに移動し、Cloud Dataprocクラスターを使用してjoを完了します Answer: D 説明 Storageguarantees 2の複製は、地理的に多様(100マイル離れている)であり、リモートの待ち時間と可用性を 向上させることができます。 さらに重要なことは、マルチリージョンは、エッジキャッシングとCDNを大幅に活用して、 コンテンツをエンドユーザーに提供することです。 このすべての冗長性とキャッシングにより、Multiregionalは、地理的に多様なエリア間の同 期と一貫性を確保するためのオーバーヘッドを伴います。そのため、1回だけ書き込み、1回 読み取り、多くのシナリオに適しています。これは、ウェブサイトのコンテンツ、ストリー ミング動画、ゲーム、モバイルアプリケーションなど、世界中で頻繁にアクセスされる(「 ホット」オブジェクトなど)ことを意味します。 参照: https://medium.com/google-cloud/google-cloud-storage-what-bucket-class-for-the-best- performance-5c847ac8f9
QUESTION NO: 3 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。 データ取得を高速化するために、より多くの車両がセルラー接続にアップグレードされ、E TLプロセスにデータを送信できるようになります。現在のFTPプロセスはエラーが発生しや すく、接続が失敗するとファイルの先頭からデータ転送を再開します。これは頻繁に発生し ます。ソリューションの信頼性を向上させ、セルラー接続でのデータ転送時間を最小限に抑 える必要があります。あなたは何をするべきか? A.FTPサーバーの1つのGoogle Container Engineクラスターを使用します。データをMulti- Regionalバケットに保存します。バケット内のデータを使用してETLプロセスを実行します 。 B.異なる地域にあるFTPサーバーを実行している複数のGoogle Container Engineクラスターを使用します。データをus、eu、およびasiaのMulti- Regionalバケットに保存します。バケット内のデータを使用してETLプロセスを実行します 。 C.HTTP(S)経由のGoogle APIを使用して、ファイルを直接、Google、EU、およびアジアの異なるGoogle Cloud Multi- Regional Storageバケットの場所に転送します。バケット内のデータを使用してETLプロセスを実行 します。 D.HTTP(S)経由のGoogle APIを使用して、ファイルをGoogle Cloud Regional Storageバケットの別の場所(eu、eu、およびasia)に直接転送します。 ETLプロセスを実行して、各地域バケットからデータを取得します。 Answer: D
QUESTION NO: 4 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開発チームは、会社のビジネス要件を満たすAPIを作成したいと考えています。 開発チームは、カスタムフレームワークを作成するのではなく、ビジネス価値に開発チーム を集中させる必要があります。どの方法を使用する必要がありますか? A.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に注目してください。 B.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に注目してください。 C.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に注目してください。 D.Django PythonコンテナでGoogle Container Engineを使用します。一般向けのAPIに注目してください。 E.Swagger(Open API Specification)フレームワークを備えたTomcatコンテナーでGoogle Container Engineを使用します。ディーラーとパートナー向けのAPIに注目してください。 Answer: A 説明 https://cloud.google.com/endpoints/docs/openapi/about-cloud- endpoints?hl=en_US&_ga=2.21787131.-1712523 https://cloud.google.com/endpoints/docs/openapi/architecture-overview https://cloud.google.com/storage/docs/gsutil/commands/test Google Cloud EndpointsでAPIを開発、展開、保護、監視します。 Cloud Endpointsは、Open API仕様またはAPIフレームワークの1つを使用して、API開発のすべてのフェーズに必要な ツールを提供します。 シナリオから: ビジネス要件 余剰在庫を運ぶコストを増やすことなく、予定外の車両のダウンタイムを1週間未満に短縮 します。顧客が機器を使用して新製品やサービスをより適切に配置する方法に関するデータ でディーラーネットワークをサポートします。急速に成長している農業ビジネスの種子およ び肥料サプライヤー-顧客に魅力的な共同製品を提供します。 参照:https://cloud.google.com/certification/guides/cloud-architect/casestudy-terramearth
QUESTION NO: 5 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、テレメトリー 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訓練したいと考え ています。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ストレージ(GCS)ニアラインバケットに保存します。 B.リアルタイムのテレメトリデータを、データを圧縮するストリーミングデータフロージョ ブにプッシュし、Google BigQueryに保存します。 C.テレメトリデータを、データを圧縮するストリーミングデータフロージョブにリアルタイ ムでプッシュし、Cloud Bigtable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、a GCS Coldlineバケットに保存します。 Answer: D 説明 Coldline Storageは、可用性がわずかに低い、90日間の最小ストレージ期間、データアクセスのコス ト、および運用ごとのコストが高いため、1年に最大1回アクセスする予定のデータに最適で す。例えば: コールドデータストレージ- 法的または規制上の理由で保存されるデータなど、アクセス頻度の低いデータは、Coldline ストレージとして低コストで保存でき、必要なときに利用できます。 災害復旧-災害復旧イベントが発生した場合、復旧時間が重要です。 Cloud Storageは、Coldline Storageとして保存されたデータへの低遅延アクセスを提供します。 参照:https://cloud.google.com/storage/docs/storage-classes
ISACA CCOA - 試験に失敗すればRoyalholidayclubbedは全額返金のことができますから、ご安心に問題集を利用してください。 あなたはインターネットでGoogleのEMC D-DS-FN-23認証試験の練習問題と解答の試用版を無料でダウンロードしてください。 一日も早くGoogleのSalesforce Service-Cloud-Consultant-JPN試験に合格したい? Royalholidayclubbedが提供した問題と解答はIT領域のエリートたちが研究して、実践して開発されたものです。 SolarWinds SCP-NPM - Royalholidayclubbedはまた一年間に無料なサービスを更新いたします。 目の前の本当の困難に挑戦するために、君のもっと質の良いGoogleのSAP C_TS422_2023問題集を提供するために、私たちはRoyalholidayclubbedのITエリートチームの変動からGoogleのSAP C_TS422_2023問題集の更新まで、完璧になるまでにずっと頑張ります。
Updated: May 28, 2022
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