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. 팀의 각 구성원에게 새 SSH 키 쌍을 생성하고 공개 키를 Google 계정에 추가하도록 요청하세요.
이 팀에 해당하는 Google 그룹에 "compute.osAdminLogin" 역할을 부여합니다.

B. 팀의 각 구성원에게 새 SSH 키 쌍을 생성하고 공개 키를 보내달라고 요청하세요.
구성 관리 도구를 사용하여 각 인스턴스에 해당 키를 배포합니다.

C. 새 SSH 키 쌍을 생성합니다. 팀의 각 구성원에게 개인 키를 제공하십시오.
Cloud Platform 프로젝트에서 공개 키를 프로젝트 전체 공개 SSH 키로 구성하고 각 인스턴스에서 프로젝트 전체 공개 SSH 키를 허용합니다.

D. 새 SSH 키 쌍을 생성합니다. 팀의 각 구성원에게 개인 키를 제공하십시오.
각 인스턴스의 메타데이터에 공개 키를 구성합니다.

A. VM과 동일한 영역에서 영구 디스크 SSD를 사용하여 VM 성능을 향상시킵니다.

B. 배포 관리자 스크립트를 사용하여 적절한 지역에서 스토리지 버킷 생성을 자동화합니다.

C. gsutii 명령어를 사용하여 VM과 동일한 리전에 스토리지 버킷을 만듭니다.

D. 로컬 SSD를 사용하여 대상 워크로드에 대한 VM 성능을 향상시킵니다.

A. jar 파일을 Compute Engine 인스턴스에 배포합니다.

B. 배포 관리자 템플릿을 생성하고 배포합니다.

C. Google의 관리형 Jenkins 서비스를 사용하세요.

D. Jenkins 마켓플레이스를 검색하고 Cloud Launcher를 사용하여 설치합니다.

A. 폴더를 사용하여 공통 IAM 정책을 공유하는 리소스를 그룹화합니다.

B. IAM 정책을 그룹화하기 위한 적절한 프로젝트 명명 구조를 설정합니다.

C. IAM 정책을 그룹화하기 위한 적절한 청구 계정 구조를 설정합니다.

D. 라벨을 사용하여 공통 IAM 정책을 공유하는 리소스를 그룹화합니다.