A. 관련 BigQuery 테이블을 소스로 사용하는 데이터 스튜디오 대시보드를 만들고 BI 팀에 데이터 스튜디오 대시보드에 대한 보기 액세스 권한을 부여합니다.

B. BI 팀을 위한 서비스 계정을 생성하고 BI 팀의 각 구성원에게 새 개인 키를 배포합니다.

C. Cloud Scheduler를 사용하여 BigQuery의 데이터를 BI팀의 내부 데이터 웨어하우스로 복사하는 일괄 Dataflow 작업을 예약합니다.

D. BI 팀 구성원이 포함된 Google 그룹에 BigQuery 사용자의 IAM 역할을 할당합니다.

A. 30일 후에 지역 스토리지에서 Nearline Storage로 데이터를 보관처리하는 버킷 수명 주기 규칙을 추가합니다.

B. 30일 후에 지역 스토리지의 데이터를 Coldline Storage에 보관하는 버킷 수명 주기 규칙을 추가합니다.

C. Nearline Storage에 30일 후에 최신 버전으로 데이터를 보관처리하는 버킷 수명 주기 규칙을 추가합니다.

D. Coldline Storage에 30일 후에 데이터를 최신 버전으로 보관하는 버킷 수명 주기 규칙을 추가합니다.

A. 모든 개발 프로젝트의 리소스 위치를 제한하는 IAM(ID 및 액세스 관리) 정책을 만듭니다. 모든 개발자 역할에 정책을 적용합니다.

B. 모든 개발 프로젝트를 포함할 폴더를 만듭니다. 미국 위치에서 리소스를 제한하는 조직 정책을 만듭니다.

C. 모든 개발 프로젝트를 포함하는 조직을 만듭니다. 미국 지역의 리소스를 제한하는 ID 및 액세스 관리(1AM) 정책을 만듭니다.

D. 미국의 리소스 위치를 제한하는 ID 및 액세스 관리 <IAM) 정책을 만듭니다. 모든 개발 프로젝트에 정책을 적용합니다.

A. 인스턴스를 생성할 때 각 인스턴스에 대한 서비스 계정을 지정합니다.

B. 인스턴스를 생성할 때 각 서비스 계정의 이름을 인스턴스 메타데이터로 할당합니다.

C. 인스턴스를 시작한 후 gcloud 컴퓨팅 인스턴스 업데이트를 사용하여 각 인스턴스에 대한 서비스 계정을 지정합니다.

D. 인스턴스를 시작한 후 gcloud 컴퓨팅 인스턴스 업데이트를 사용하여 관련 서비스 계정의 이름을 인스턴스 메타데이터로 할당합니다.

A. gcloud 앱 복원을 실행합니다.

B. GCP Console의 App Engine 버전 페이지에서 트래픽의 100%를 이전 버전으로 라우팅합니다.

C. 원본 버전을 별도의 애플리케이션으로 배포합니다. 그런 다음 App Engine 설정으로 이동하여 원래 버전이 요청을 100% 처리하도록 애플리케이션 간에 트래픽을 분할합니다.

D. GCP Console의 App Engine 페이지에서 되돌려야 하는 애플리케이션을 선택하고 되돌리기를 클릭합니다.