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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、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
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。 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
EMC D-NWR-DY-01 - あなたの目標はどんなに高くても、Royalholidayclubbedはその目標を現実にすることができます。 RoyalholidayclubbedのGoogleのMicrosoft PL-300J試験トレーニング資料はGoogleのMicrosoft PL-300J認定試験を準備するのリーダーです。 Microsoft AI-900 - IT夢を持っていたら、速くRoyalholidayclubbedに来ましょう。 もちろん、我々はあなたに一番安心させるのは我々の開発する多くの受験生に合格させるGoogleのACAMS CAMS-KR試験のソフトウェアです。 Huawei H29-111_V1.0 - そうしたら、この資料があなたに適用するかどうかを確かめてから購入することができます。
Updated: May 28, 2022
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