A. SSL 모드를 암호화 전용으로 설정하여 클라우드 SQL 데이터베이스를 배포하고, SSL/TLS 클라이언트 인증서를 구성하고, 데이터베이스 사용자 이름과 암호를 구성합니다.

B. SSL 모드를 암호화 전용으로 설정하여 클라우드 SQL 데이터베이스를 배포하고, SSL/TLS 클라이언트 인증서를 구성하고, IAM 데이터베이스 인증을 구성합니다.

C. 클라우드 SQL 데이터베이스를 배포하고 IAM 데이터베이스 인증을 구성합니다. 클라우드 SQL 인증 프록시를 통해 데이터베이스에 액세스합니다.

D. 클라우드 SQL 데이터베이스를 배포하고 데이터베이스 사용자 이름과 암호를 구성합니다. 클라우드 SQL 인증 프록시를 통해 데이터베이스에 액세스합니다.

A. 인스턴스의 메타데이터를 enable-oslogin=true로 설정합니다. dev1 그룹에 compute.osLogin 역할을 부여합니다.
해당 인스턴스에 SSH로 접속하기 위해 클라우드 셸을 사용하도록 안내하십시오.

B. 인스턴스에 대해 블록 프로젝트 전체 키를 활성화합니다. SSH 키를 생성하고 해당 인스턴스를 키와 연결합니다. dev1 사용자에게 키를 배포하고 타사 도구를 사용하여 연결하도록 안내합니다.

C. 인스턴스의 메타데이터를 enable-oslogin=true로 설정합니다. 해당 인스턴스에 대해 서비스 계정을 '서비스 계정 없음'으로 설정합니다. 클라우드 셸을 사용하여 해당 인스턴스에 SSH로 접속하도록 안내합니다.

D. 인스턴스에 대해 블록 프로젝트 전체 키를 활성화합니다. dev1 그룹의 각 사용자에 대해 SSH 키를 생성합니다.
dev1 사용자에게 키를 배포하고 타사 도구를 사용하여 연결하도록 안내하십시오.

A. 집계 쿼리가 활성화된 다중 지역 Firestore 데이터베이스를 생성합니다.

B. 최적화된 인덱스를 사용하여 다중 지역 Cloud SQL for PostgreSQL 데이터베이스를 생성합니다.

C. 최적화된 테이블을 사용하여 다중 지역 BigQuery 데이터 세트를 생성합니다.

D. 최적화된 스키마를 사용하여 다중 지역 Cloud Spanner 인스턴스를 생성합니다.

A. 배치 처리 작업을 컨테이너화하고 Compute Engine에 배포합니다.

B. Compute Engine에서 사용자 지정 머신 유형을 사용합니다.

C. Compute Engine에서 M1 머신 시리즈를 사용하십시오.

D. Compute Engine에서 스팟 VM을 사용합니다.

A. 관련 BigQuery 테이블을 소스로 사용하는 Data Studio 대시보드를 생성하고 BI 팀에 Data Studio 대시보드에 대한 보기 권한을 부여합니다.

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

C. 클라우드 스케줄러를 사용하여 BigQuery의 데이터를 BI 팀의 내부 데이터 웨어하우스로 복사하는 배치 Dataflow 작업을 예약합니다.

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