質問 1:Compute Engine 上で実行されているアプリケーション サーバーのプールがあります。必要な構成が最小限で、開発者がトラブルシューティングのためにアプリケーション ログに簡単にアクセスできる安全なソリューションを提供する必要があります。GCP にソリューションを実装するにはどうすればよいでしょうか?
A. * Stackdriver ロギング エージェントをアプリケーション サーバーにデプロイします。
* Stackdriver にアクセスしてログを表示するための IAM ログのプライベート ログ閲覧者の役割を開発者に付与します。
B. * Stackdriver モニタリング エージェントをアプリケーション サーバーにデプロイします。
* 開発者に、Stackdriver にアクセスして指標を表示するための IAM モニタリング閲覧者のロールを付与します。
C. * gsutil コマンド ライン ツールをアプリケーション サーバーにインストールします。
* gsutil を使用してアプリケーション ログを Cloud Storage バケットにアップロードするスクリプトを作成し、cron 経由で 5 分ごとに実行するようにスケジュールします。
D. * Stackdriver ロギング エージェントをアプリケーション サーバーにデプロイします。
* 開発者に、Stackdriver にアクセスしてログを表示するための IAM ログ閲覧者の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 2:Google Cloud でコンテナ化されたアプリケーション用の CI/CD パイプラインを構築する必要がある 開発チームがトランクベースの開発に中央の Git リポジトリを使用している 品質を向上させるために、アプリケーションの新しいバージョンのすべてのテストをパイプラインで実行したいあなたは何をするべきか?
A. 1. Cloud Build をトリガーしてアプリケーション コンテナを構築し、そのコンテナで単体テストを実行します。
2. 単体テストが成功した場合は、アプリケーション コンテナをテスト環境にデプロイし、統合テストを実行します。
3. 統合テストが成功すると、パイプラインはアプリケーション コンテナを運用環境にデプロイします。その後、受け入れテストを実行します。
B. 1. Git フックをインストールして、コードを中央リポジトリにプッシュする前に開発者に単体テストの実行を要求します。
2. Cloud Build をトリガーしてアプリケーション コンテナを構築します。 アプリケーション コンテナをテスト環境にデプロイし、統合テストを実行します。
3. 統合テストが成功した場合は、アプリケーション コンテナを運用環境にデプロイします。
受け入れテストを実行します
C. 1. Git フックをインストールして、コードを中央リポジトリにプッシュする前に開発者に単体テストの実行を要求します。すべてのテストが成功したら、コンテナーを構築します。
2. Cloud Build をトリガーしてアプリケーション コンテナをテスト環境にデプロイし、統合テストと受け入れテストを実行します。
3. すべてのテストが成功した場合は、コードを本番環境対応としてタグ付けし、Cloud Build をトリガーしてアプリケーション コンテナを構築し、本番環境にデプロイします。
D. 1. コードがプッシュされたときに Cloud Build をトリガーして単体テストを実行します。すべての単体テストが成功した場合は、アプリケーション コンテナをビルドして中央レジストリにプッシュします。
2. Cloud Build をトリガーしてコンテナをテスト環境にデプロイし、統合テストと受け入れテストを実行します。
3. すべてのテストが成功すると、パイプラインはアプリケーションを運用環境にデプロイし、スモーク テストを実行します。
正解:D
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質問 3:あなたは現在、組織の Google Cloud プロジェクトの Cloud Monitoring 指標を表示する方法を計画しています。あなたの組織には 3 つのフォルダーと 6 つのプロジェクトがあります。
1 つのフォルダ内のプロジェクトの指標のみを表示するように Cloud Monitoring ダッシュボードを構成したい 他のフォルダ内のプロジェクトの指標がダッシュボードに表示されないようにする必要がある Google が推奨するプラクティスに従いたい どうすればよいですか?
A. 単一の新しいスコープ プロジェクトを作成します。
B. 現在の app-one-dev、app-one-staging、および app-one-prod プロジェクトを各フォルダーのスコープ プロジェクトとして使用します。
C. フォルダーごとに新しいスコープ プロジェクトを作成します。
D. 現在の app-one-prod プロジェクトをスコープ プロジェクトとして使用します。
正解:C
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質問 4:Google Cloud にデプロイされたアプリケーションのフロントエンド層を構成しています。 フロントエンド層は ngmx でホストされ、Envoy ベースの外部 HTTP(S) ロードバランサを前面に備えたマネージド インスタンス グループを使用してデプロイされます。 アプリケーションは完全にヨーロッパ内にデプロイされます。 west2 リージョン: 英国に拠点を置くユーザーのみにサービスを提供します。最もコスト効率の高いネットワーク層と負荷分散構成を選択する必要があります。何を使用する必要がありますか?
A. グローバル ロード バランサーを備えたスタンダード ティア
B. グローバル ロード バランサーを備えたプレミアム ティア
C. リージョン ロード バランサーを備えたスタンダード ティア
D. リージョン ロード バランサーを備えたプレミアム ティア
正解:D
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質問 5:Google Cloud に Compute Engine インスタンスのフリートをデプロイしました。インスタンスのモニタリング指標とログが、会社の運用チームとサイバー セキュリティ チームによって Cloud Logging と Cloud Monitoring に表示されるようにする必要があります。最小権限の原則に従いながら、Identity and Access Management(IAM)を使用して、Compute Engine サービス アカウントに必要なロールを付与する必要があります。あなたは何をするべきか?
A. Compute Engine サービス アカウントにlogging.editor ロールとmonitoring.metricwriter ロールを付与します。
B. ロギングを許可します。管理と監視。Compute Engine サービス アカウントに対する編集者の役割。
C. ロギングを許可します。ログライターとモニタリング。Compute Engine サービス アカウントに対する編集者の役割。
D. ロギングを許可します。logWriter とモニタリング。Compute Engine サービス アカウントに対する metricWriter ロール。
正解:A
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質問 6:あなたのチームは、データのバッチに対して計算負荷の高い処理を実行するサービスを構築しています。データは、マシン上の CPU の速度と数に基づいてより高速に処理されます。これらのデータのバッチはサイズが異なり、複数のサードパーティからいつでも到着する可能性があります。ソース サードパーティがデータを安全にアップロードできることを確認する必要があります。データをできるだけ早く処理しながらコストを最小限に抑えたいと考えています。
A. * Compute Engine インスタンスにセキュア ファイル転送プロトコル (SFTP) サーバーを提供します。これにより、サードパーティがデータのバッチをアップロードし、サーバーに適切な認証情報を提供できるようになります。
* google.storage、オブジェクト、ファイナライズ Cloud Storage トリガーを使用して Cloud 関数を作成します。関数が Compute Engine 自動スケーリング マネージド インスタンス グループをスケールアップできるようにコードを作成します。
* 処理完了時にインスタンスを終了するデータ処理ソフトウェアで事前にロードされたイメージを使用します
B. * サードパーティがデータのバッチをアップロードできるように Cloud Storage バケットを提供し、バケットへの適切な ID およびアクセス管理 (1AM) アクセスを提供します。
* 標準の Google Kubernetes Engine (GKE) クラスタを使用し、データのバッチを処理するサービスと、新しいデータのバッチがないか Cloud Storage を監視する 2 つのサービスを維持します。
* 処理するデータのバッチがない場合は、処理サービスを停止します
C. * サードパーティがデータのバッチをアップロードできるように Cloud Storage バケットを提供し、バケットへの適切な ID とアクセス管理 (1AM) アクセスを提供します。
* google、storage、object .finalise Cloud Storage トリガーを使用して Cloud Function を作成します。関数が Compute Engine 自動スケーリング マネージド インスタンス グループをスケールアップできるようにコードを記述します。
* 処理完了時にインスタンスを終了するデータ処理ソフトウェアで事前にロードされたイメージを使用します
D. * サードパーティがデータのバッチをアップロードできるように Cloud Storage バケットを提供し、バケットへの適切な ID およびアクセス管理 (1AM) アクセスを提供します。
* Cloud Monitoring を使用してバケット内のデータの新しいバッチを検出し、データを処理する Cloud Function をトリガーします
* 処理の実行時間を最小限に抑えるために、可能な限り最大の CPU を使用するようにクラウド関数を設定します。
正解:C
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質問 7:あなたの組織は、2,000 ドルの投資でアプリケーションの可用性目標を 99 9% から 99 99% に向上させたいと考えています。 アプリケーションの現在の収益は S1,000,000 です。 可用性の向上が 1 年間の投資に見合う価値があるかどうかを判断する必要があります。どうすればいいですか?
A. 可用性の向上の価値を 1,000 ドルと計算し、可用性の向上には投資する価値があると判断します。
B. 可用性の向上の価値を 1,000 ドルと計算し、可用性の向上には投資に値しないと判断します。
C. 可用性の向上の価値は 900 ドルと計算され、可用性の向上には投資に値しないと判断します。
D. 可用性の向上の価値は 9,000 ドルと計算されます。可用性の向上には投資する価値があると判断します
正解:C
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1. 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。
2. 明確に定義されたサービス レベル目標 (SLO) を持つサービスをサポートします。過去 6 か月間、貴社のサービスは一貫して SLO を満たしており、顧客満足度も一貫して高くなっています。サービスの運用タスクのほとんどは自動化されており、頻繁に発生する反復的なタスクはほとんどありません。サイト信頼性エンジニアリングのベスト プラクティスに従いながら、信頼性と導入速度のバランスを最適化したいと考えています。あなたは何をするべきか?(2つお選びください。)
A) 製品チームに新機能よりも信頼性への取り組みを優先させます。
B) サービスの導入速度やリスクを高めます。
C) エンジニアリング時間をより信頼性が必要な他のサービスに移します。
D) サービスの SLO を厳しくします。
E) サービス レベル インジケーター (SLI) の実装を変更して、適用範囲を拡大します。
3. Terraform を使用して、Google Cloud 環境にデプロイされたアプリケーションを管理します。 アプリケーションは、マネージド インスタンス グループによってデプロイされたインスタンス上で実行されます。 Terraform コードは、CI/CD パイプラインを使用してデプロイされます。 マネージド インスタンス グループによって使用されるインスタンス テンプレートのマシンタイプを変更する場合インスタンス グループの場合、パイプラインは Terraform の適用段階で失敗し、次のエラー メッセージが表示されます。
インスタンス テンプレートを更新して、アプリケーションの中断とパイプラインの実行数を最小限に抑える必要があります。
A) 新しいインスタンス テンプレートを追加し、新しいインスタンス テンプレートを使用するようにマネージド インスタンス グループを更新し、古いインスタンス テンプレートを削除します。
B) インスタンス テンプレートのライフサイクル ブロックで create_bef ore_destroy メタ引数を true に設定します。
C) Terraform 状態ファイルからマネージド インスタンス グループを削除し、インスタンス テンプレートを更新し、マネージド インスタンス グループを再インポートします。
D) マネージド インスタンス グループを削除し、インスタンス テンプレートを更新した後に再作成します。
4. Cloud Run アプリケーションは、非構造化ログをテキスト文字列として Cloud Logging に書き込みます。非構造化ログを JSON ベースの構造化ログに変換したいと考えています。あなたは何をするべきか?
A) ログ テキスト ペイロードを JSON ペイロードに変換するようにログ エージェントを構成します。
B) Cloud Logging ソフトウェア開発キット (SDK) を使用するようにアプリケーションを変更し、jsonPay10ad フィールドを含むログエントリを送信します。
C) A Fluent Bit サイドカー コンテナーをインストールし、JSON パーサーを使用します。
D) Cloud Run コンテナ イメージにログ エージェントをインストールし、ログ エージェントを使用してログを Cloud Logging に転送します。
5. あなたの会社は、Google Kubernetes Engine (GKE) にデプロイされるアプリケーションを開発しています。 各チームが異なるアプリケーションを管理しています。 コストを最小限に抑えながら、各チームの開発環境と本番環境を作成する必要があります。 異なるチームが他のチームの環境にアクセスできないようにする必要があります。 Google が推奨する方法に従うにはどうすればよいですか?
A) 開発用と本番用の GKE クラスタを別のプロジェクトに作成する 各クラスタでチームごとに Kubernetes 名前空間を作成し、各チームが自分の名前空間にのみアクセスできるように Kubernetes ロールベースのアクセス制御 (RBAC) を構成します。
B) チームごとに 1 つの Google Cloud プロジェクトを作成します。 各プロジェクトで、開発用と本番用の Kubernetes 名前空間を持つクラスタを作成します。 チームにそれぞれのクラスタへの Identity and Access Management (1AM) アクセス権を付与します。
C) 開発用と本番用の GKE クラスタを別のプロジェクトに作成する 各クラスタでチームごとに Kubernetes 名前空間を作成し、各チームが自分の名前空間にのみアクセスできるように Identity-Aware Proxy を構成します
D) チームごとに 1 つの Google Cloud プロジェクトを作成します。 各プロジェクトで、開発用のクラスタと本番用のクラスタを作成します。 チームにそれぞれのクラスタへの Identity and Access Management(1AM)アクセス権を付与します。
質問と回答:
質問 # 1 正解: C | 質問 # 2 正解: B、C | 質問 # 3 正解: B | 質問 # 4 正解: B | 質問 # 5 正解: A |