무료 온라인 액세스 Google.Cloud-Digital-Leader.v2022-11-01.q101 모의 시험 (Page 14)

Cloud-Digital-Leader 문제 61

고객이 AWS에서 Google Cloud로 이동하고 있습니다. 데이터도 이동해야 합니다. 약 50TB의 데이터가 있습니다. AWS에서 데이터는 S3 버킷에 있습니다. Cloud Storage로 이전할 예정입니다. 데이터는 컷오버 전에 S3에서도 지속적으로 생성됩니다. 이 또한 주기적으로 이관되는 것이 바람직하다. 데이터를 이동하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?

A. gsutil 명령줄 옵션 사용

B. Google Cloud 콘솔을 사용하여 파일을 쉽게 드래그 앤 드롭

C. Storage Transfer Service 이용

D. Transfer Appliance 사용

Cloud-Digital-Leader 문제 62

조직에서 새 장비를 조달하고 프로비저닝하지 않고도 컴퓨팅 리소스를 거의 무제한으로 사용할 수 있는 방법은 무엇입니까?

A. 퍼블릭 클라우드

B. 프라이빗 클라우드

C. 컨테이너

D. 마이크로서비스

Cloud-Digital-Leader 문제 63

귀하의 조직은 전 세계에 흩어져 있는 수백만 개의 서로 다른 센서 장치에서 대량의 데이터를 캡처하는 응용 프로그램을 개발하고 있습니다. 조직에는 대량의 비정형 데이터를 전 세계적으로 고속으로 저장하는 데 적합한 데이터베이스가 필요합니다.
조직에서 어떤 Google Cloud 제품을 선택해야 하나요?

A. 파이어스토어

B. 클라우드 데이터 퓨전

C. 클라우드 SQL

D. 클라우드 빅테이블

정답: D

참조:
Cloud Bigtable은 수십억 개의 행과 수천 개의 열로 확장할 수 있는 드문드문 채워진 테이블로 테라바이트 또는 페타바이트의 데이터를 저장할 수 있습니다. 각 행의 단일 값이 인덱싱됩니다. 이 값을 행 키라고 합니다. Bigtable은 대기 시간이 매우 짧은 단일 키 데이터를 매우 많이 저장하는 데 이상적입니다. 짧은 대기 시간에 높은 읽기 및 쓰기 처리량을 지원하며 MapReduce 작업에 이상적인 데이터 소스입니다.
Bigtable은 Java용 Apache HBase 라이브러리에 지원되는 확장을 포함하여 여러 클라이언트 라이브러리를 통해 애플리케이션에 노출됩니다. 결과적으로 오픈 소스 빅 데이터 소프트웨어의 기존 Apache 에코시스템과 통합됩니다.
Bigtable의 강력한 백엔드 서버는 자체 관리되는 HBase 설치에 비해 몇 가지 주요 이점을 제공합니다.
놀라운 확장성. Bigtable은 클러스터의 머신 수에 정비례하여 확장됩니다. 자체 관리되는 HBase 설치에는 특정 임계값에 도달한 후 성능을 제한하는 설계 병목 현상이 있습니다. Bigtable에는 이러한 병목 현상이 없으므로 더 많은 읽기 및 쓰기를 처리하도록 클러스터를 확장할 수 있습니다.
간단한 관리. Bigtable은 업그레이드를 투명하게 처리하고 다시 시작하며 자동으로 높은 데이터 내구성을 유지합니다. 데이터를 복제하려면 인스턴스에 두 번째 클러스터를 추가하기만 하면 복제가 자동으로 시작됩니다. 더 이상 복제본이나 지역을 관리할 필요가 없습니다. 테이블 스키마를 디자인하기만 하면 나머지는 Bigtable에서 처리합니다.
다운타임 없이 클러스터 크기 조정 큰 로드를 처리하기 위해 몇 시간 동안 Bigtable 클러스터의 크기를 늘린 다음 다운타임 없이 클러스터의 크기를 다시 줄일 수 있습니다. 클러스터 크기를 변경한 후 일반적으로 Bigtable이 클러스터의 모든 노드에서 성능 균형을 유지하는 데 부하가 걸리는 데 몇 분 정도 걸립니다.

Cloud-Digital-Leader 문제 64

귀하의 팀은 기계 학습 모델을 구축하기 위해 노력하고 있습니다. 사용되는 용어들이 많이 있습니다. "인스턴스" 또는 "예시"란 무엇입니까?

A. 입력 변수는 예측에 사용됩니다. 예를 들어 주택 가격 예측 모델의 방 수.

B. 하나 이상의 입력 열과 예측 결과를 포함하는 데이터 세트의 한 행.

C. 머신 러닝 시스템에서 생성된 답변 또는 훈련 데이터에 제공된 정답 중 하나인 예측 작업에 대한 답변입니다. 예를 들어 이미지에 "고양이"가 포함되어 있습니다.

D. 모델 교육을 연속적으로 실행하는 동안 조정하는 "손잡이"입니다. 예: 학습률

Cloud-Digital-Leader 문제 65

게임 회사와 확장 요구 사항에 대해 논의하고 있습니다. 게임이 출시되면 주말과 공휴일에 200만 명 이상의 사용자가 들어오는 데이터가 급증할 것으로 예상하고 있습니다. 온프레미스 시스템에는 확장에 문제가 있으며 문제 해결에 대한 조언을 원합니다. 추천 메뉴가 무엇인가요?

A. Compute Engine VM 또는 Kubernetes 노드가 작동하지만 추가 2백만 사용자의 버퍼를 유지하는 것이 좋습니다.

B. 수요를 흡수하고 다른 단계로 전달할 데이터를 수집하기 위해 Pub/Sub를 배포할 수 있습니다.

C. 200만 사용자의 80% 용량을 추정하는 Compute Engine VM을 할당합니다.

D. 200만 사용자의 80% 용량을 추정하는 Kubernetes 노드를 할당합니다.

다른 버전: 1510Google.Cloud-Digital-Leader.v2024-03-28.q199; 1584Google.Cloud-Digital-Leader.v2024-03-09.q224; 1948Google.Cloud-Digital-Leader.v2023-10-04.q131; 934Google.Cloud-Digital-Leader.v2022-08-23.q25; 624Google.Cloud-Digital-Leader.v2022-02-15.q13

최근 업로드: 123Oracle.1Z0-1050-26.v2026-09-05.q19; 179Salesforce.Manufacturing-Cloud-Professional.v2026-09-05.q111; 202EXIN.ITILFND_V4.v2026-09-05.q129; 217Citrix.1Y0-312.v2026-09-05.q182; 163NVIDIA.NCP-AIN.v2026-09-05.q56; 182Huawei.H12-351_V1.0.v2026-09-04.q76; 813Cisco.300-435.v2026-09-03.q259; 403Oracle.1Z0-1045-26.v2026-09-03.q17; 710IIA.IIA-CIA-Part1.v2026-09-03.q627; 569Fortinet.NSE6_OTS_AR-7.6.v2026-09-03.q95