A. - 관리형 인스턴스 그룹을 생성하고 us-central1-a를 영역으로 지정합니다.
- 짧은 상태 간격으로 상태 확인을 구성합니다.

B. - us-central1-b에 Compute Engine 리소스를 생성합니다.
- us-central1-a 및 us-central1-b 모두에 걸쳐 로드 균형을 조정합니다.

C. - 애플리케이션의 정기적인 백업을 수행합니다.
- Cloud Monitoring 알림을 생성하고 애플리케이션을 사용할 수 없게 되면 알림을 받습니다.
- 알림이 표시되면 백업에서 복원합니다.

D. - HTTP(S) 로드 밸런서를 생성합니다.
- 트래픽을 VM으로 보내는 하나 이상의 전역 전달 규칙을 만듭니다.

A. myapp-service 서비스 개체의 세부 정보를 검토하고 오류 메시지를 확인합니다.

B. myapp-deployment-58ddbbb995-lp86m 포드에서 컨테이너의 로그를 보고 경고 메시지를 확인합니다.

C. myapp-deployment Deployment 개체의 세부 정보를 검토하고 오류 메시지를 확인합니다.

D. myapp-deployment-58ddbbb995-lp86m Pod의 세부 정보를 검토하고 경고 메시지를 확인합니다.

A. gcloud iam roles describe roles/spanner.viewer --project my-project를 실행합니다. 역할에 사용자를 추가합니다.

B. gcloud iam roles describe roles/spanner.viewer --project my-project를 실행합니다. 새 그룹에 사용자를 추가합니다. 역할에 그룹을 추가합니다.

C. gcloud iam roles describe roles/spanner.databaseUser를 실행합니다. 역할에 사용자를 추가합니다.

D. gcloud iam roles describe roles/spanner.databaseUser를 실행합니다. 새 그룹에 사용자를 추가합니다. 역할에 그룹을 추가합니다.

A. kubectl app deploy <dockerfilename>을 사용합니다.

B. gcloud app deploy <dockerfilename>을 사용합니다.

C. Dockerfile에서 도커 이미지를 생성하여 Container Registry에 업로드합니다.
해당 이미지를 가리키는 배포 YAML 파일을 만듭니다.
kubectl을 사용하여 해당 파일로 배포를 생성합니다.

D. Dockerfile에서 도커 이미지를 생성하여 Cloud Storage에 업로드합니다.
해당 이미지를 가리키는 배포 YAML 파일을 만듭니다.
kubectl을 사용하여 해당 파일로 배포를 생성합니다.

A. 1 서비스 계정 생성 및 세 가지 프로젝트에 역할/뷰어 적용
2. 측정항목을 수집하고 Cloud Monitoring API에 게시
3. 세 가지 프로젝트 각각에 대해 CPU 및 네트워크 차트를 추가합니다.

B. 1. 네 번째 Google Cloud 프로젝트 만들기
2. 4번째 프로젝트에서 Cloud Workspace를 생성하고 나머지 3개의 프로젝트를 추가합니다.

C. 1. Cloud Monitoring 대시보드 생성
2. 측정항목을 수집하고 Pub/Sub 주제에 게시
3. CPU 및 네트워크 차트(또는 각각(그는 세 프로젝트

D. 1. Cloud Monitoring 대시보드를 생성합니다.
2. 세 가지 프로젝트에서 CPU 및 네트워크 메트릭을 선택합니다.
3. CPU 및 네트워크 차트를 추가하여 세 가지 각각을 보호합니다.