A. App Engine을 사용하고 Pub/Sub을 이용하여 클라우드 스케줄러를 구성하여 애플리케이션이 실행되도록 합니다.

B. 클라우드 함수를 사용하고 버킷을 트리거 리소스로 구성합니다.

C. Google Kubernetes Engine을 사용하고 Pub/Sub을 이용하여 애플리케이션이 실행되도록 CronJob을 구성합니다.

D. Dataflow를 배치 작업으로 사용하고 버킷을 데이터 소스로 구성합니다.

A. 동일한 프로젝트에 새 App Engine 애플리케이션을 생성합니다. 해당 애플리케이션에 새 버전을 배포합니다. App Engine 라이브러리를 사용하여 요청의 1%를 새 버전으로 프록시합니다.

B. 새 버전을 동일한 애플리케이션에 배포하고 --migrate 옵션을 사용하십시오.

C. 동일한 프로젝트에 새 App Engine 애플리케이션을 생성합니다. 해당 애플리케이션에 새 버전을 배포합니다. 네트워크 로드 밸런서를 구성하여 트래픽의 1%를 새 애플리케이션으로 전송하도록 합니다.

D. 새 버전을 동일한 애플리케이션에 배포하고 --splits 옵션을 사용하여 현재 버전에 99의 가중치를, 새 버전에 1의 가중치를 부여합니다.

A. EU, US 및 APAC 지역에 게임 통계를 저장하기 위해 지역 간 복제가 가능한 Cloud SQL 데이터베이스를 사용합니다.

B. 게임 통계를 사용자 이름별로 분할된 Bigtable 데이터베이스에 저장합니다.

C. BigQuery를 사용하여 게임 통계를 저장하고, 프런트엔드에 Memorystore 인스턴스의 Redis를 사용하여 전역적인 일관성을 제공합니다.

D. 클라우드 스패너를 사용하여 게임 통계에 매핑된 사용자 데이터를 저장합니다.

A. 상대 팀에게 기본 App Engine 서비스 계정에 BigQuery 작업 사용자 역할을 부여해 달라고 요청하세요.

B. 상대 팀에게 기본 App Engine 서비스 계정에 BigQuery 데이터 뷰어 역할을 부여해 달라고 요청하세요.

C. 프로젝트의 클라우드 IAM에서 기본 App Engine 서비스 계정에 BigQuery 데이터 뷰어 역할이 부여되어 있는지 확인하십시오.

D. 프로젝트의 클라우드 IAM에서 다른 팀에서 새로 생성한 서비스 계정에 프로젝트의 BigQuery 작업 사용자 역할을 부여하십시오.

A. `gcloud iam roles describe roles/spanner.databaseUser` 명령을 실행하고 사용자를 역할에 추가합니다.

B. `gcloud iam roles describe roles/spanner.databaseUser` 명령을 실행합니다. 사용자를 새 그룹에 추가합니다. 해당 그룹을 역할에 추가합니다.

C. `gcloud iam roles describe roles/spanner.viewer --project my-project` 명령어를 실행하여 사용자를 역할에 추가합니다.

D. `gcloud iam roles describe roles/spanner.viewer --project my-project` 명령어를 실행합니다. 사용자를 새 그룹에 추가합니다. 해당 그룹을 역할에 추가합니다.