Google Professional-Cloud-DevOps-Engineer日本語 問題集

質問 1：
あなたの会社は最近 Google Cloud に移行しました。会社が Google Cloud で新しいプロジェクトや基本リソースをプロビジョニングするには、高速で信頼性が高く、反復可能なソリューションを設計する必要があります。あなたは何をするべきか？
A. gcloud CLI を使用して、リクエストから適切なパラメータを渡すスクリプトを作成します。スクリプトを Git リポジトリに保存します。
B. Google Cloud コンソールを使用してプロジェクトを作成します。
C. Cloud Foundation Toolkit の Terraform リポジトリを使用します。適切なパラメータを指定してコードを適用して、Google Cloud プロジェクトと関連リソースを作成します。
D. Terraform モジュールを作成し、ソース管理リポジトリに保存します。apply コマンドをコピーして実行し、新しいプロジェクトを作成します。
正解：C
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 2：
あなたの会社はeコマース事業を営んでいます。決済処理を担当するアプリケーションには、以下のスキーマで構造化されたJSONログが組み込まれています。
決済処理アプリケーションからのログの取得とアクセスは運用上必須ですが、jsonPayload.user_email フィールドには個人を特定できる情報（PII）が含まれています。セキュリティチームは、エンジニアリングチーム全員がPIIにアクセスすることを望まないでしょう。エンジニアリングチームへのPIIの公開を停止し、セキュリティチームのメンバーのみにアクセスを制限する必要があります。どうすればよいでしょうか？
A. 条件付きロールバインディング resource.name.extract("locations/global/buckets/(bucket)/") == を適用します。
「_Default」を_Defaultバケットに追加します。
B. アプリケーションを修正し、log_user_email環境変数がtrueに設定されている場合にuser_emailの組み込みを切り替えるようにします。CODEOWNERSファイルを使用して、本番環境の環境変数を変更できるエンジニアリングチームメンバーを制限します。
C. _Default バケットに jsonPayload.user_email 除外フィルターを適用します。
D. _DefaultバケットにjsonPayload.user_email制限フィールドを適用します。セキュリティチームメンバーにログフィールドアクセサーロールを付与します。
正解：D
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 3：
あなたのチームは Google Kubernetes Engine (GKE) でマイクロサービスを実行しています。顧客を保護し、リリース ポリシーを定義するためにエラー バジェットの消費を検出したいと考えています。どうすればよいですか?
A. Anthos Service Mesh の指標を使用してマイクロサービスの健全性を測定します。
B. SLO を作成し、サービスの稼働時間チェックを構成します。サービスが合格しない場合のアラート ポリシーを有効にします。
C. メトリックから SLI を作成する サービスが通過しない場合のアラート ポリシーを有効にする
D. SLO の作成 select_slo_bum_rate のアラート ポリシーの作成
正解：D
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 4：
あなたの会社は、Pub/Sub、App Engine スタンダード環境、GO で書かれたアプリケーションを使用して、IoT データを大規模に処理しています。ピーク負荷時にパフォーマンスが一貫して低下していることに気づきました。ワークステーションではこの問題を再現できませんでした。コード内の遅いパスを特定するには、運用環境のアプリケーションを継続的に監視する必要があります。パフォーマンスへの影響と管理オーバーヘッドを最小限に抑えたいと考えています。あなたは何をするべきか？
A. 継続的プロファイリング ツールを Compute Engine にインストールします。プロファイリング データをツールに送信するようにアプリケーションを構成します。
B. アプリケーション インスタンスに対して go tool pprof コマンドを定期的に実行します。フレーム グラフを使用して結果を分析します。
C. Cloud Profiler を構成し、アプリケーション内の[email protected]/go/profiler ライブラリを初期化します。
D. Cloud Monitoring を使用して、App Engine の CPU 使用率指標を評価します。
正解：C
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 5：
App Engine 上で実行され、データ ストレージに CloudSQL と Cloud Storage を使用するウェブ アプリケーションをサポートしているとします。Web サイトのトラフィックが短期間急増した後、すべてのユーザー リクエストのレイテンシーが大幅に増加し、CPU 使用率が増加し、アプリケーションを実行しているプロセスの数が増加していることに気づきます。最初のトラブルシューティングでは次のことが明らかになります。
トラフィックが最初に急増した後、負荷レベルは通常に戻りましたが、ユーザーは依然として高い遅延を経験します。
CloudSQL データベースからのコンテンツと Cloud Storage からの画像のリクエストでは、同様に高いレイテンシが発生します。
遅延が増加した前後に Web サイトに変更は加えられませんでした。
ユーザーのエラー数が増加することはありません。
あなたは、今後数日間で Web サイトのトラフィックが再び急増すると予想されており、ユーザーが遅延を経験しないようにしたいと考えています。あなたは何をするべきか？
A. CloudSQL インスタンスで高可用性を有効にします。
B. App Engine 構成を変更して、アイドル状態のインスタンスを追加します。
C. GCS バケットをマルチリージョンにアップグレードします。
D. アプリケーションを App Engine から Compute Engine に移動します。
正解：B
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 6：
あなたの組織は最近、アプリケーション開発にコンテナベースのワークフローを採​​用しました。あなたのチームは、自動化されたビルド パイプラインを通じて運用環境に継続的にデプロイされる多数のアプリケーションを開発しています。最近のセキュリティ監査により、運用環境にプッシュされたコードに脆弱性が含まれている可能性があり、仮想マシン (VM) の脆弱性に関する既存のツールがコンテナ化された環境には適用されなくなっていることがチームに警告されました。パイプラインを介して実行されるすべてのコードのセキュリティとパッチ レベルを確認する必要があります。あなたは何をするべきか？
A. リリース前に常にコンテナ自体を更新するようにビルド パイプラインのコンテナを構成します。
B. Container Analysis をセットアップして、一般的な脆弱性とエクスポージャをスキャンして報告します。
C. 既存のオペレーティング システムの脆弱性ソフトウェアをコンテナ内に存在するように再構成します。
D. コンテナーの作成に使用される Docker ファイルに対して静的コード分析ツールを実装します。
正解：D
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 7：
あなたの会社は、グローバルに分散された複数の Google Kubernetes Engine (GKE) クラスタを使用してサービスを実行しています。 運用チームは、指標アラート用の Prometheus ベースのツールを使用するワークロード監視を設定しています。
このセットアップでは、すべてのクラスターにわたってグローバルにメトリクスを表示する方法は提供されません。 グローバルな Prometheus クエリをサポートし、管理オーバーヘッドを最小限に抑えるために、スケーラブルなソリューションを実装する必要があります。
A. Cloud Operations for GKE 内でワークロード指標を構成する
B. Prometheus 用の Google Cloud マネージド サービスを構成する
C. 一元化されたデータ アクセスのために Prometheus クロスサービス フェデレーションを構成する
D. 一元化されたデータ アクセスのために Prometheus 階層フェデレーションを構成する
正解：B
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)