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Professional-Cloud-Architect-JPN日本語版対応参考書 & Professional-Cloud-Architect-JPN無料問題 - Professional-Cloud-Architect-JPN最新知識 - 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。
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: 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。
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: 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。
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: 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: 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
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