Professional-Cloud-Architect-JPN受験体験、Professional-Cloud-Architect-JPN実際試験 - Google Professional-Cloud-Architect-JPN資格取得講座 - Royalholidayclubbed

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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
開発チームは、車両データを取得するための構造化APIを作成しました。彼らは、この車両
イベントデータを使用するディーラー向けのツールをサードパーティが開発できるようにし
たいと考えています。このデータに対して委任された承認をサポートする必要があります。
あなたは何をするべきか？
A.OAuth互換のアクセス制御システムを構築または活用します。
B.SAML 2.0 SSO互換性を認証システムに組み込みます。
C.パートナーシステムのソースIPアドレスに基づいてデータアクセスを制限します。
D.信頼できるサードパーティに提供できる各ディーラーのセカンダリ資格情報を作成します
。
Answer: A
説明
https://cloud.google.com/appengine/docs/flexible/go/authorizing-apps
https://cloud.google.com/docs/enterprise/best-practices-for-enterprise- organizations#delegate_application_autho Delegate application authorization with OAuth2
Cloud Platform APIs support OAuth 2.0, and scopes provide granular authorization over the methods that are supported. Cloud Platform supports both service-account and user-account
OAuth, also called three-legged OAuth.
References:
https://cloud.google.com/docs/enterprise/best-practices-for-enterprise- organizations#delegate_application_autho
https://cloud.google.com/appengine/docs/flexible/go/authorizing-apps

QUESTION NO: 2
あなたの農業部門は完全に自動化された車両で実験しています。
車両の運用中にアーキテクチャに強力なセキュリティを促進する必要があります。
どちらのアーキテクチャを検討する必要がありますか？
2つの答えを選択してください：
A.車両上のモジュール間のすべてのマイクロサービスコールを信頼できないものとして扱い
ます。
B.安全なアドレススペースを確保するには、接続にIPv6が必要です。
C.トラステッドプラットフォームモジュール（TPM）を使用し、起動時にファームウェアと
バイナリを確認します。
D.関数型プログラミング言語を使用して、コード実行サイクルを分離します。
E.冗長性のために複数の接続サブシステムを使用します。
F.チップを分離するために、車両のドライブエレクトロニクスをファラデーケージに入れま
す。
Answer: A C

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。
Google Cloud
Platformの採用が増加した結果、どのTerramEarthのレガシーエンタープライズプロセスが
大きな変化を経験するでしょうか。
A.運用コスト/設備投資の割り当て、LANの変更、容量計画
B.キャパシティプランニング、TCO計算、運用コスト/設備投資の割り当て
C.キャパシティプランニング、使用率測定、データセンターの拡張
D.データセンター拡張、TCO計算、使用率測定
Answer: B

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のビジネス要件を分析してダウンタイムを削減し、部品の顧客の待機時間を削
減することで時間の大半を節約できることを発見しました。3週間の集計レポート時間の削
減に集中することにしました。？
A.CSVからバイナリ形式への移行、FTPからSFTPトランスポートへの移行、およびメトリ
ックの機械学習分析の開発。
B.FTPからストリーミングトランスポートに移行し、CSVからバイナリ形式に移行し、メト
リックの機械学習分析を開発します。
C.フリートのセルラー接続を80％に増やし、FTPからストリーミングトランスポートに移行
し、メトリックの機械学習分析を開発します。
D.FTPからSFTPトランスポートに移行し、メトリクスの機械学習分析を開発し、ディーラ
ーのローカル在庫を一定の要因で増やします。
Answer: C
説明
Avroバイナリ形式は、圧縮データの読み込みに適した形式です。
Avroデータは、データブロックが圧縮されている場合でもデータを並行して読み取ることが
できるため、読み込みが高速です。
Cloud
Storageは、HTTPチャンク転送エンコードに基づいて、gsutilツールまたはbotoライブラリ
を使用したストリーミング転送をサポートしています。ストリーミングデータを使用すると
、データを最初に別のファイルに保存することなく、Cloud
Storageアカウントとの間でデータをストリーミングできるようになります。ストリーミン
グ転送は、データを生成するプロセスがあり、データをアップロードする前にローカルにバ
ッファリングしたくない場合、または計算パイプラインからCloud
Storageに直接結果を送信する場合に便利です。
参照：https://cloud.google.com/storage/docs/streaming
https://cloud.google.com/bigquery/docs/loading-data

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

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Updated: May 28, 2022

by RHC.

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